建模方向：原料区域主要依据关键物料的关键数据、关键设备、相关人员、时间周期、供货厂商建立模型，包括部分重点品种相关数据关联性分析、流程时间周期分析、供应商关联性分析及预警；快分区域主要包含质控数据的分析、异常数据的筛查以及报警；成品区域主要涵盖对主要品种的成分、设备、流程检测周期的综合性分析模型建立。模型建立考虑针对原料区域、成品区域、快分区域等关键流程、关键品种建立分析。其中，在原料品种分析基础上，针对煤、矿、辅料每种大类建立分析模型，保证涵盖关键物料的分析。钢后区域针对关键品种建立关键分析模型。根据这些模型首先要建立具备扩展性的DWD及DWS层，使其具备共性，方便后期模型在此基础上进行扩展。1、功能包括：乙方参与为甲方业主单位实施的“宝信软件(武汉)有限公司”的基于轻量级大数据平台的建设工作，乙方具体承担轻量级大数据平台的数据集成模块、数据模型模块、数据服务模块和平台监控模块的开发、测试等工作。----武汉宝信大数据业务部技术要求内容

混匀矿、烧结矿、炉渣Si含量趋势系统分析可以根据历史数据，按周期评定不同供应商、不同品种物料、不同供应时间、不同检测参数等多维度质量波动趋势，对供应商供料的质量稳定性进行综合分析和评价，支撑公司供应商源头管控。提供管理部门数据支撑（数据-趋势-波动分析）实现大数据统计分析判定异常值、系统自动分析异常发生可能原因，有的放矢找到问题根源并进行质控决策。内部管理流程（发现异常）原料数据报警及单品种趋势分析流程

成品性能历史数据趋势可视化（重点品种关联性分析异常检验原因）成品性能参数出现异常，往往有批量性、周期性特点，并且需要重新取样再进行复验，考虑到成品出入库的及时性，检测中心应立即发现异常数据并即时跟进处理，目标有二，一是确定检验过程是否正常，数据是否真实可信；二是立即告知厂里，重新取样，及时复检，避免出库延迟，减少损失。内部管理流程（发现异常，即时报警，重点品种关联性分析异常可能原因）成品数据报警及单品种趋势分析流程在确保检验准确的情况下，公司可根据趋势对铁前生产中工艺参数进行评估，及时干预非正常生产趋势。以大数据分析结果为基础，制定短期不同物料之间的对应性趋势，可以按照工序顺序将三种不同样品的之间的Si含量分析精确到天或者小时，精准研判检测准确性，及时干预调整。

完成负责模块的投运上线工作：编制投运上线切换方案、协助甲方准备切换数据、配合进行功能模块权限配置与初始化。完成负责模块的系统联合测试：编制系统联合测试计划、测试案例、测试问题登记与整改、验证；提交系统联合测试报告；完成负责模块的集成测试：编制集成测试计划、测试案例、测试问题登记与整改、验证，提交集成测试报告；模块所有功能的程序编制和单体测试；2、工作内容主要包括：提供同一牌号、不同牌号、不同生产周期成品的性能趋势对比，可生成各类图表（K线图，折线图等）进行展示，可以让客户直观感受产品长期质量稳定趋势，并就不同品种进行质量推荐。

中间件：包含但不限于MQ、Kafka、Flink、Kettle后台编程语言：JAVA、SQL前台开发工具：包含但不限于Java、JavaScript数据集成模块、数据模型模块、数据服务模块和平台监控模块采用成熟的B/S体系架构，可保证系统的可用性、稳定性及响应速度。3、技能要求包括：协助甲方完成用户功能考核工作：编制功能考核验收计划、组织用户进行功能考核确认与签字、编制功能考核报告。