【KNIME案例】借助工作流完成移动端自助式工程计算
通过数据挖掘可以从大量有序或者杂乱无章的数据中发现潜在的规律,甚至通过训练学习还能通过已知的数据预测未来的发展变化,今天就给大家推荐一款强大开源的数据挖掘软件平台:KNIME数据分析平台。其提供了自建服务器版和云版两种支持方式,其基本的工作流程如下,先读取要分析的数据,然后对其中的一些数据进行转换,然后分析出其中的规律,最后部署到平台。
背景:在工程现场,没有PC端设备,只有移动端设备,无法完成复杂的工程计算。设想使用手机,向工作流发送输入条件,参数化驱动工作流运行,由工作流向手机发送邮件或者更新网页显示内容,与工程人员进行交互,支撑决策。
方案:建立KNIME定时任务工作流,固化工程计算逻辑,然后部署在服务器上,方便链接数据库数据,各种算法模块,也便于实时跟踪网页上的信息变化,读取输入参数条件。工程人员在现场,使用开放的博客环境,完成查询参数条件的设置,驱动工作流进行数据加工任务,或者各类复杂的工程计算。工作流将处理的结果,以邮件带pdf报告附件等方式发送回工程人员的移动端设备,或者驱动云存储文件更新,以网页链接的方式,更新网页内容,工程人员登录网页,就可以浏览大量的工程计算结果或各类图表,发挥他们的经验。
本例(视频介绍请移步B站,搜索Up:“星汉长空”,视频:KNIME案例(263)手机物性查询):
步骤1. 这里以湿空气物性参数条件计算为例,大体介绍了整个方案的思路及流程。首先使用KNIME工作流,固化湿空气物性参数的计算逻辑(python代码),这样的计算模块,可以与他人分享、共用,可以将KNIME工作流挂载到服务器端,进行定时运行。
步骤2. 工程人员在现场,通过仪表读到了湿空气的物性参数条件,比如干球温度及相对湿度数值,通过这两个参数值,可以确定唯一的湿空气状态点,通过上面的算法逻辑,可以计算出该状态点下的其他湿空气物性结果,比如:定压比热、焓、熵、密度、含湿量、湿球温度、露点温度等等。
步骤3. 将结果表格转变为图像文件,由KNIME工作流写入腾讯云存储文件,对腾讯云上的图片进行更新。
步骤4. 之前已经使用Odoo建立了免费的网站环境,在里面挂载了大量的腾讯云图像链接。当工作流接受了工程人员的参数条件输入并且对图像文件进行更新之后,工程人员可以登录这样的网站环境,观看工作流固化的工程计算结果以及数据可视化的各类图形图像,从中发现规律,辅助决策。
解释1. 何为KNIME?KNIME数据分析平台是一款强大开源的数据挖掘软件平台,可以固化数据处理的流程,在人与人,人与机器之间进行传递。
解释2. 何为Odoo?Odoo是一套完整的系统,是一个开源框架,针对 ERP 的需求发展而来,适合定制出符合客户各种需求的ERP系统、电子商务系统、CMS、或者是网站。
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