中國工業(yè)大數(shù)據(jù)的實踐與思考課件

中國工業(yè)大數(shù)據(jù)的

實踐與思考

演講者：演講人介紹：

王建民現(xiàn)為清華大學(xué)軟件學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，副院長、黨委書記，信息系統(tǒng)與工程研究所所長。國家“十一五”863計劃先進制造領(lǐng)域?qū)＜?。中國計算機學(xué)會高級會員，數(shù)據(jù)庫專委會委員，Petri網(wǎng)專委會委員。主要內(nèi)容1、工業(yè)大數(shù)據(jù)2、工業(yè)大數(shù)據(jù)思考3、工業(yè)大數(shù)據(jù)實踐同時GE公司的報告還揭示了工業(yè)大數(shù)據(jù)所蘊含的巨大價值。

為什么今天提出“工業(yè)大數(shù)據(jù)”?我感覺有幾個重要背景：第一是數(shù)字化裝備和產(chǎn)品的普及；第二裝備和產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)化連接的普及（互聯(lián)網(wǎng)+）；第三是企業(yè)向服務(wù)型制造轉(zhuǎn)型，第四“從搖籃到搖籃”制造的必然要求。無疑“智慧互聯(lián)設(shè)備”、“工業(yè)4.0”和“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”都順應(yīng)了這樣一個趨勢。趨勢和動力對工業(yè)大數(shù)據(jù)的幾點思考：1、工業(yè)大數(shù)據(jù)從哪里來？2、工業(yè)大數(shù)據(jù)和企業(yè)已有數(shù)據(jù)之間的關(guān)系？工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域2/8法則數(shù)據(jù)價值密度20%的SQL小數(shù)據(jù)具有80%的價值密度例如：產(chǎn)品圖紙、試驗分析、加工工藝等80%的工業(yè)大數(shù)據(jù)密度只有20%，需要分析挖掘例如：工況數(shù)據(jù)、圖片數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)的依賴關(guān)系20%的SQL小數(shù)據(jù)將引爆80%工業(yè)大數(shù)據(jù)價值不舉小數(shù)據(jù)之“綱”，難張大數(shù)據(jù)之“目”3、工業(yè)大數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)流程的關(guān)系？傳統(tǒng)企業(yè)信息化項目一般是從梳理業(yè)務(wù)流程起步的，流程“主動”、數(shù)據(jù)“被動”。而工業(yè)大數(shù)據(jù)環(huán)境下，要求企業(yè)快速滿足個性化用戶需求，企業(yè)僵化的“長流程”，難以適應(yīng)“實時決策”的要求，需要變“流程驅(qū)動”為“數(shù)據(jù)驅(qū)動”，至少是“混合驅(qū)動”，“流程”和“數(shù)據(jù)”深度融合。上述表現(xiàn)，就是我們說的“流程碎片化”，數(shù)據(jù)成為連接這些“碎片”的媒介。3、工業(yè)大數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)流程的關(guān)系？從過程產(chǎn)生數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)驅(qū)動過程過程管理的“不變”與“變”“不變”：企業(yè)在業(yè)務(wù)過程中凝結(jié)人類勞動“變”：長流程的碎片化、基于數(shù)據(jù)的路由等企業(yè)的“本”與“末”“本”：產(chǎn)品+服務(wù)、物質(zhì)加實質(zhì)、產(chǎn)品生命周期等“末”：單純強調(diào)信息化技術(shù)先進性、甚至趕“時髦”4、工業(yè)大數(shù)據(jù)有沒有“交鑰匙”工程？新世紀以來，我國工業(yè)界經(jīng)歷了轟轟烈烈的信息化浪潮，“不搞信息化等死，搞了信息化找死”，后半句話告述我們，“信息化”是有難度和風(fēng)險的，所以“交鑰匙”工程成了廣大企業(yè)所期望的方式。4、工業(yè)大數(shù)據(jù)有沒有“交鑰匙”工程？我個人的觀點，工業(yè)大數(shù)據(jù)不存在“交鑰匙”工程（至少現(xiàn)在），原因如下：1)工業(yè)大數(shù)據(jù)項目主要不是針對“現(xiàn)有業(yè)務(wù)”，而是針對“未來業(yè)務(wù)”、“創(chuàng)新業(yè)務(wù)”的，其魅力在于創(chuàng)新性、不確定性；2)工業(yè)大數(shù)據(jù)現(xiàn)在還處在“科學(xué)”階段，人們對數(shù)據(jù)價值的“提取”方法、技術(shù)與工具尚不成熟，特別是以物理規(guī)律為發(fā)現(xiàn)目標的工業(yè)大數(shù)據(jù)處理更是剛剛起步；3)人們普遍認同的“領(lǐng)域?qū)＜摇?、“統(tǒng)計專家”和“軟件專家”組成的協(xié)同團隊，是當(dāng)前“大數(shù)據(jù)”深度應(yīng)用的有效方法。主要內(nèi)容1、工業(yè)大數(shù)據(jù)2、工業(yè)大數(shù)據(jù)思考3、工業(yè)大數(shù)據(jù)實踐在工業(yè)大數(shù)據(jù)方面的“小實踐”：在工業(yè)產(chǎn)品全生命周期的各個階段都有大數(shù)據(jù)，比如設(shè)計階段引入用戶社區(qū)數(shù)據(jù)，制造階段使用機床在線測量數(shù)據(jù)，在市場營銷階段使用社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等。在這里，和大家分享一下使用過程中產(chǎn)生的裝備工況大數(shù)據(jù)。首先，工況大數(shù)據(jù)平臺不是單獨存在的，需要嵌入企業(yè)已有信息系統(tǒng)，比如客戶服務(wù)系統(tǒng)，需要將大數(shù)據(jù)系統(tǒng)與SQL系統(tǒng)進行融合協(xié)同應(yīng)用，有時需要切換原來的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，在實踐中我們總結(jié)出“四階段”切換方案。切換方案根據(jù)我們的實踐，工況大數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用場景如下頁面所示：應(yīng)用實踐再舉個例子，我們知道液壓系統(tǒng)是工程機械的核心系統(tǒng)之一，導(dǎo)致故障的原因有很多，例如：密封套腐蝕，內(nèi)壁刮花，密封環(huán)損壞，閥塊受損，等等。有了工況大數(shù)據(jù)就可以尋找深層次原因。應(yīng)用實踐有了工況大數(shù)據(jù)，我們通大規(guī)模過比對開工指標，從典型取值、波動幅度、回傳密度多個維度進行分析，自動搜索推薦與故障車輛關(guān)系密切的特征工況，發(fā)現(xiàn)這些故障車輛的每分鐘換向次數(shù)在變化幅度上高度相關(guān)。應(yīng)用實踐再通過引入互聯(lián)網(wǎng)上的行政區(qū)劃數(shù)據(jù)和歷年高鐵建設(shè)數(shù)據(jù)（企業(yè)外部數(shù)據(jù)），可以得出這樣一個結(jié)論，這些典型故障均發(fā)