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明略數據黃代恒:大數據技術讓高端制造業轉型升級

在《中國制造2025》當中,不僅需要大數據幫制造業分析生產制造、產品銷售、用戶使用過程當中的規律,更需要通過大數據為制造業的用戶提供高增值的服務。
發布時間:2016-04-22 17:09        來源:賽迪網        作者:謝濤

對高端制造業來說,生產出來的設備因故障給客戶帶來損失,是會被收取高額罰金的。比如,高鐵、動車的電力牽引設備,如果因設備故障意外停機,鐵路用戶會收取設備制造商每停機一分鐘15萬元的賠償金。對設備制造商來說,要想把客戶及自身的損失降到最低,唯一的辦法就是提前發現問題、預見問題、解決問題,不讓大的設備故障發生。如何發現問題、預見問題?大數據技術可以在這個過程里發揮積極、有效的作用。

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 軌道交通的大數據應用

2015年之前,鐵路總公司的動車電力牽引設備,是通過人工定期巡檢的方式來發現設備隱患的。人工進行設備巡檢,并對問題點進行標注,比如電壓超標、電流過載、小的部件故障等等,從而形成設備故障文件;再讓專家來分析,看屬于哪類故障,并進行維修或者部件更換。2015年,明略數據協助某核心制造企業部署了大數據應用平臺,實現海量設備數據的匯總和狀態監測;對核心組件進行模式識別和特征挖掘,來預測故障。

具體來說,數據收集不再僅僅依靠人工巡檢,而是通過傳感器收集設備運行數據;通過網絡將數據實時或定期傳輸到研究所的數據中心;再采用GPU加速進行深度機器學習,實現機器對故障樣本的自動標注。這樣既大大減少了人工巡檢的工作量,還提高了巡檢的頻率,收集到數據更全面、更真實。這樣,小的零部件故障,以及電壓、電流等小問題,能及時發現,及時糾正,就會最大限度避免更大的事故發生。倘若小故障不能被及時發現,置之不理,那遲早會醞釀大型機械故障,給用戶和自身帶來不可估量的損失。

高端制造業生產出來的設備被廣泛用于車船道橋等重要交通領域,為百姓出行提供便利。在車船道橋日常維護中單憑維護人員肉眼識別是難以做到及時且準確,需要運用大數據技術在設備未出故障前及時將故障進行預測,并將其隱藏的風險扼殺在搖籃中,對于設備隱患的及時解決,是對百姓出行安全的有利保障。

 “升維思考,降維打擊”在制造業的應用

明略數據從成立之初,就致力于用大數據還原真實的世界。2016年4月,明略數據舉辦大數據解決方案峰會。峰會上,明略數據董事長吳明輝指出,不論是在公安、稅務、制造、金融等等哪個行業,明略數據都用“升維思考,降維打擊”的指導思想,來讓數據還原真實的世界。

 “升維思考,降維打擊。”即,要花足夠的時間和精力,把方向的問題想清楚,要站在比別人更高的維度看問題、站在比別人遠的未來看方向,然后,在執行的時候比別人更兇狠、更投入、更接地氣。在制造業的大數據分析中,也需要“升維思考,降維打擊”的過程。明略觀點,“制造業天生是個數據維度就非常高的行業。還以軌道交通為例,對一輛車而言,需要傳感器采集各個部件的狀態、電壓、電流等等,諸多維度的信息;不僅如此,還要采集這些信息在車輛啟動時的數據、車輛加速時的數據、車輛平穩行駛時的數據、車輛轉彎時的數據等等。加上時間這個維度,數據的維度信息就翻了很多倍。這是一個‘升維思考’的過程。通過數據挖掘和數據分析,得出來的結論卻必須是低維的,也就是:這臺設備是否存在安全隱患,是否需要維修?這是一個‘降維打擊’的過程。”

明略數據通過分布式的數據挖掘系統DataInsight,推出了基于大數據的設備故障診斷與預測解決方案,將“升維思考,降維打擊”的大數據思維滲透到了制造業生產和維護過程中。利用這套系統做軌道交通上的高鐵和地鐵的故障預測,對交通安全來說有很重要的保障作用。

 《中國制造2025》指導制造業用大數據技術轉型升級

《中國制造2025》對制造業的發展提出了明確的指導方向,其中不乏制造業對大數據的應用。明略認為,在《中國制造2025》當中,不僅需要大數據幫制造業分析生產制造、產品銷售、用戶使用過程當中的規律,更需要通過大數據為制造業的用戶提供高增值的服務。

制造業不是把設備賣給用戶就萬事大吉了。高端制造業還可以通過大數據分析讓用戶更好、更高效、更安全地使用設備。實現從賣設備到提供軟服務的轉型升級。明略數據為制造企業提供的服務,能讓鐵路用戶更及時、更安全地發現故障隱患,就是高端制造業為用戶提供增值服務的很好例證。

為了給用戶提供更好的增值服務,明略數據還讓大數據科學家們深入到企業當中,在企業內部進行駐場工作,深入企業業務當中進行快速學習,并在與客戶的溝通與實踐中,快速了解客戶所需,及時發現問題,教會企業如何快速讓大數據技術為其所用。這也就是明略數據的“大數據駐場科學家文化”。大數據科學家駐場,能讓明略數據更好地服務高端制造企業,從而讓設備制造商給用戶提供更好的增值服務。

 

 

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