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工業大數據元年:如何掘金工業大數據時代?

文 | 劉成軍,造奇智能產業新媒體創始人兼主編

軍觀察-智能製造深度觀察 | 價值閱讀倡導者

大數據歷史演進

筆者近期翻閱了大數據的產生於發展歷程,一個總的感覺就是,大數據的發展是一個對數據的認知不斷加深的過程、是技術上實現開源和廣泛開發,是應用上不斷釋放更多價值的歷程,當然,還離不開政府政策、NGO及資本等諸多相關力量的驅動。

數據是網路空間里的構成事物,如同物質是物理空間里的構成事物一樣,計算機專家對數據的劃分來自直觀的經驗,分為結構化數據、非結構化數據、半結構化數據。

在電子學會雲計算專家委員會委員趙文銀看來,大數據和數據是兩個完全不同的概念,數據具有強烈的個體標識特色,是對客觀事物的屬性邏輯描述,大數據是對數據進行管理的存在形式,除了數據,還有存放數據的空間,以及連接空間的組織結構。數據與大數據的關係類似產品與產品集散地的關係。

具體說到「大數據」概念的由來,最早可追溯到2008年末,計算社區聯盟(Computing Community Consortium)發表了一份有影響力的白皮書《大數據計算:在商務、科學和社會領域創建革命性突破》(Community Consortium)。它使人們的思維不僅局限於數據處理的機器,並提出:「大數據真正重要的是新用途和新見解,而非數據本身。」這在一定程度上拓展了人們對大數據的認知邊界和深度。

2011年2月,IBM的沃森超級計算機每秒可掃描並分析4TB(約2億頁文字量)的數據量,並在美國著名智力競賽電視節目《危險邊緣》「Jeopardy」上擊敗兩名人類選手而奪冠。後來紐約時報認為這一刻為一個「大數據計算的勝利。」

2011年5月,全球知名諮詢公司麥肯錫(McKinsey&Company)肯錫全球研究院(MGI)發布了一份報告——《大數據:創新、競爭和生產力的下一個新領域》,大數據開始備受關注,這也是專業機構第一次全方面的介紹和展望大數據。

報告指出,大數據已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域,成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用,預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。報告還提到,「大數據」源於數據生產和收集的能力和速度的大幅提升——由於越來越多的人、設備和感測器通過數字網路連接起來,產生、傳送、分享和訪問數據的能力也得到徹底變革。(以上部分內容摘自[知乎])

「工業大數據」的到來

以阿里、京東為主的互聯網公司,在業務交易和用戶行為等方面,積累了大量的數據,2012年7月,為挖掘大數據的價值,阿里巴巴集團在管理層設立「首席數據官」一職,負責全面推進「數據分享平台」戰略,並推出大型的數據分享平台——「聚石塔」,為天貓、淘寶平台上的電商及電商服務商等提供數據云服務。

從2013年開始,國內大數據熱潮興起,接下來的兩年裡成立了很多大數據分析創業型公司,提供演算法和數據分析服務,指導用戶提起開展營銷和市場活動。

為什麼近兩年工業大數據收到業界的追捧,清華大學王建民教授指出:

工業大數據的提出有四個重要的背景,第一是數字化裝備和產品的普及;第二是裝備和產品網路化連接的普及(互聯網+);第三是企業向服務型製造轉型;第四是「從搖籃到搖籃」製造的必然要求。無疑,智能互聯設備、工業4.0和工業互聯網都順應了這樣一個趨勢。

從工業大數據來源看,這包括了工業企業的全生命周期的數據流,如生產系統數據、企業經營管理數據、機器數據、庫存等數據,如果用大家熟悉的軟體來概括,那就包括了PLM、ERP、MES、CAD及CAM數據,另外廣大的工業大數據還囊括了企業外部的客戶數據、供應商數據等與自身企業有關聯的數據。

關於工業大數據與消費大數據的分析方法問題,崑崙數據創始人兼CEO陸薇:在工業領域裡面,往往需要做很複雜的數值分析:振動檢測、頻譜分析,在這個領域裡要把數值分析和本身的工作機理二者相結合起來。機理是在工業數據領域和其他數據領域非常不同的一點。

[陸薇女士將出席5月5日在杭州G20峰會主會場舉辦的工業大數據大會-錢塘峰會,並發表演講]

陸薇針對不同行業特點進行了分析:化工領域會有化學反應的原理,風力發電會有空氣動力學原理,石油管道會有流體力學原理。但在自然界並不是所有的自然機理都已經被人類發現,最好的做法就是把人類已知的自然機理和數據的方法有機的結合到一起。這是我們看到的在工業領域來做數據分析應用的時候很有效的一種方法。

如何從工業大數據掘金?

在工業製造領域,工業機器數據的數據類型有很多不同的特點,如果只是把數據收集起來,數據本身的量的疊加並沒有產生價值。要讓數據要產生價值,就要針對具體的業務問題,採用合適的數據,圍繞實際業務問題需要,建立合適的演算法模型,這樣才能從數據中產生洞察,並進而推動行動的改變,必須圍繞這一閉環開展工作,企業真正的變革產生商業利益,實現數據驅動的價值創造。

目前工業製造企業數據分析應用來講,主要應用在三個方面:一是設備可靠性,建立預測性維護,減少停機時間;二是提升運營效率,包括生產優化、供應鏈優化、能耗優化全流程都可以優化提升效率;三是推動行業大數據平台的建立,延伸出來可以做工業互聯網平台。

針對工業大數據在工業4.0時代的價值創造,筆者曾在2015年專訪過工業大數據專家、美國國家自然科學基金會下屬的智能維護系統產學合作中心主任李傑教授。

李教授在談到:工業大數據本身並不是目的,而是一個技術手段。與其他技術手段的目的相同,工業大數據的核心目標是創造價值,這裡的價值體現在去避免和解決不可見的問題,並且從不可見的世界中創造新的知識。

舉例來說,輪胎的壓力問題,以往我們只能看到輪胎癟了車子不能開了,這是可見的問題。但是輪胎壓力不平衡造成的額外油耗是不可見的。固特異輪胎跟IMS合作推出了FuelMax產品就利用分析輪胎壓力提醒用戶如何保養輪胎更加省油,每年可以給一輛集裝箱客車節省3000美元的油耗。所以工業大數據的價值在於從以往看不見的空間里挖掘價值。

李教授所提出和倡導的「蛋黃蛋白」理論在國內受眾廣泛,這是基於製造國情的製造價值創新思維模式,主張從實體「蛋黃」轉向更有價值的數據和服務「蛋白」。

【造奇智能產業新媒體】:國內第一家正式成立並開展運營的智能製造產業新媒體機構,聚焦工業4.0與智能製造時代的價值創造,以「深度影響智能製造進程,守望智能製造產業成長」為使命,聯接產業企業、大學、研究機構、政府、資本等產業核心力量,通過創新和融合力量,提供深度觀察、行業洞見、豐富資訊於一體的新媒體平台。



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