基于工业控制系统大数据分析需求由来已久，以发展出不少平台和工具，各有特点和优势，本文介绍一种基于通用电气(GE)大数据建模分析平台的应用案例，包括平台框架以及实际开发的应用，用以展示如何通过Csense构建基于工业控制系统的大数据分析平台。

本系统主要包括以下几个子系统：数据收集子系统、预处理子系统、存储子系统、分析子系统、模型部署子系统、应用子系统，各子系统通过分布式灵活配置和部署。

数据收集子系统：

数据收集针对实时数据和历史数据有两种处理方式，针对实时数据可以通过PLC、DCS或者传感器进行现场采集，采集相关设备的数字量，模拟量等电气特性，通过部署GE IFIX SCADA对数据进行实时处理；针对历史数据，可以通过关系型数据库、文本数据库等方式将已有的数据导入到系统，进行历史数据的收集。

数据预处理子系统： 

收集的数据并不都适合系统应用，通过Proficy Csense中的Architect系统对数据进行过滤、降噪、合并等预处理，可以根据数据处理的需求不同，在数据进入数据库之前部署，也可以从数据库中读取数据后进行处理。

数据存储子系统：

实时数据库使用GE Historian数据库是一种专门针对工控数据进行设计的高性能实时存储数据库，与IFIX SCADA连接实时存储工控数据，当然也可以使用PI数据库；历史数据库使用Oracle，SQL Server等数据库进行存储和管理。

分析子系统：

Proficy CSense通过连接不同种类的历史数据源，快速构建分析模型，分析连续、离散、批次生产过程。可以进行数据预处理、可视化查看数据，灵活方便的定义数据处理流程，利用现有的数学算法建立规则模型，从这些模型中挖掘出的知识，帮助对过程改进的收益进行评估，整个过程也非常简单方便、工作量很少。使用这个模型系统，可以找出生产过程波动的原因，并且进行调整，达到稳定产品质量、提高产量的目标。

模型部署系统：

通过Proficy CSense部署工具，将数据源定义为实时数据源，实时运行分析系统构建的模型，模型可以针对数据进行实时预测和分析，与此同时，为多个应用端提供实时分析结果，帮助用户应用分析结果。

应用子系统：

通过开发应用系统将根据Csense模型分析的结果加以利用，可以为用户提供丰富多彩的图形化显示，根据分析结果为用户提供决策依据，比如可以将预测结果应用到实时预警，根据数据的特征提取值了解分类，并根据分析结果与专家系统进行配合优化用户的生产流程。

接下来将介绍各个子系统的应用构架，如何协作完成数据分析，并介绍实际应用案例。