
工業(yè)大數(shù)據(jù)的3大來源和關(guān)鍵問題
近年來,隨著德國工業(yè)4.0和美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為代表的新工業(yè)革命深入發(fā)展,以及“中國制造2025”、“互聯(lián)網(wǎng)+”行動計劃與“促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要”的頒布實施,工業(yè)大數(shù)據(jù)得到了越來越多的關(guān)注。這里分享一下我們的思考與實踐。
工業(yè)大數(shù)據(jù)三大來源
一、企業(yè)信息系統(tǒng)、裝備物聯(lián)網(wǎng)和企業(yè)外部互聯(lián)網(wǎng)是工業(yè)大數(shù)據(jù)的三大來源:
企業(yè)信息系統(tǒng)存儲了高價值密度的核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。上世紀60年代以來信息技術(shù)加速應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域,形成了產(chǎn)品生命周期管理(PLM)、企業(yè)資源規(guī)劃(ERP)、供應(yīng)鏈管理(SCM)和客戶關(guān)系管理(CRM)等企業(yè)信息系統(tǒng)。這些系統(tǒng)中積累的產(chǎn)品研發(fā)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)制造數(shù)據(jù)、物流供應(yīng)數(shù)據(jù)以及客戶服務(wù)數(shù)據(jù),存在于企業(yè)或產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)部,是工業(yè)領(lǐng)域傳統(tǒng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)。
近年來物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)快速發(fā)展,裝備物聯(lián)網(wǎng)成為工業(yè)大數(shù)據(jù)新的、增長最快的來源,它實時自動采集了生產(chǎn)設(shè)備和交付產(chǎn)品的狀態(tài)與工況數(shù)據(jù)。一方面,機床等生產(chǎn)設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)為智能工廠生產(chǎn)調(diào)度、質(zhì)量控制和績效管理提供了實時數(shù)據(jù)基礎(chǔ);另一方面,2012年美國通用電氣公司提出的工業(yè)大數(shù)據(jù)(狹義的),專指裝備使用過程中由傳感器采集的大規(guī)模時間序列數(shù)據(jù),包括裝備狀態(tài)參數(shù)、工況負載和作業(yè)環(huán)境等信息,可以幫助用戶提高裝備運行效率,拓展制造服務(wù)。
當前互聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)深度融合,企業(yè)外部互聯(lián)網(wǎng)已成為工業(yè)大數(shù)據(jù)不可忽視的來源。本世紀初,日本企業(yè)就開始利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析獲取用戶的產(chǎn)品評價,時至今日,小米手機利用社交媒體數(shù)據(jù)成功實現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新研發(fā)。此外,外部互聯(lián)網(wǎng)還存在著海量的“跨界”數(shù)據(jù),比如影響裝備作業(yè)的氣象數(shù)據(jù)、影響產(chǎn)品市場預(yù)測的宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)、影響企業(yè)生產(chǎn)成本的環(huán)境法規(guī)數(shù)據(jù)……
工業(yè)大數(shù)據(jù)實施的關(guān)鍵問題
二、數(shù)據(jù)質(zhì)量、多源關(guān)聯(lián)和系統(tǒng)集成是工業(yè)大數(shù)據(jù)實施的關(guān)鍵問題:
擁有大數(shù)據(jù)不是目的,發(fā)掘其價值才是關(guān)鍵。由企業(yè)信息化數(shù)據(jù)、裝備物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和外部互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)匯聚而成的工業(yè)大數(shù)據(jù),蘊藏著巨大價值。例如,通過分析用戶使用數(shù)據(jù)改進產(chǎn)品,通過分析現(xiàn)場測量數(shù)據(jù)提高工件加工水平,通過工況數(shù)據(jù)進行產(chǎn)品健康管理等。
筆者認為實施工業(yè)大數(shù)據(jù)項目需要關(guān)注以下3個關(guān)鍵問題:
1、數(shù)據(jù)質(zhì)量控制問題
原始數(shù)據(jù)(生數(shù)據(jù))質(zhì)量決定分析結(jié)果的質(zhì)量。企業(yè)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)質(zhì)量仍然存在問題,例如2014年某大型機車企業(yè)ERP系統(tǒng)中近20%物料存在“一物多碼”問題。裝備物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)質(zhì)量堪憂,某大型制造企業(yè)1個月的狀態(tài)工況數(shù)據(jù)中,無效工況(如盾構(gòu)機傳回了工程車工況)、重名工況(同一狀態(tài)工況使用不同名字)、時標混亂(當前時間錯誤或時標對不齊)等數(shù)據(jù)質(zhì)量問題約30%。
2、多源數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題
層次化的物料表(Bill Of Material, BOM)定義了企業(yè)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)的核心語義結(jié)構(gòu)。針對跨生命周期的研制BOM和實例BOM間結(jié)構(gòu)失配問題,我們提出了中性BOM模型,并以此為核心,向前關(guān)聯(lián)設(shè)計制造BOM,向后關(guān)聯(lián)服務(wù)保障BOM,形成星型結(jié)構(gòu),極大地降低了數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度。同時,針對裝備物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和外部互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),可以根據(jù)其綁定的物理對象(零部件或產(chǎn)品)與相應(yīng)的BOM節(jié)點相關(guān)聯(lián)。從而以BOM為橋梁,關(guān)聯(lián)3個不同來源的工業(yè)大數(shù)據(jù)。
3、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)集成問題
工業(yè)大數(shù)據(jù)其來源更加廣泛,并且裝備物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)(半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù))和外部互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)(非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù))都要與企業(yè)信息系統(tǒng)(結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù))進行集成,因此要重構(gòu)數(shù)據(jù)支撐平臺,甚至替換“舊”系統(tǒng)。
工業(yè)大數(shù)據(jù)實施工程案例
三、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析提升工程裝備服務(wù)保障水平,這里分享兩個工程案例:
1、工業(yè)大數(shù)據(jù)提供故障分析新手段
液壓系統(tǒng)是工程機械的關(guān)鍵部件。2013年我們發(fā)現(xiàn)液壓系統(tǒng)的油缸密封套腐蝕故障數(shù)量異常。于是依據(jù)企業(yè)信息系統(tǒng)記錄的液壓系統(tǒng)維修歷史數(shù)據(jù),通過比對相關(guān)狀態(tài)工況數(shù)據(jù)(裝備物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)),搜索推薦與故障車輛關(guān)系密切的工況,發(fā)現(xiàn)車輛油缸換向頻率的波動幅度與這些故障高度相關(guān)。
進一步,引入互聯(lián)網(wǎng)上的行政區(qū)劃數(shù)據(jù)和歷年工程建設(shè)數(shù)據(jù)(外部互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù))后,發(fā)現(xiàn)2012~2013年期間這些典型故障均發(fā)生在沿海省份,從而推斷出鹽霧環(huán)境是導(dǎo)致密封套腐蝕故障的主要誘因。
2、工業(yè)大數(shù)據(jù)提升備件需求預(yù)測精度
隨著工程裝備增量市場增長乏力,以維修保障為主的存量市場成為企業(yè)盈利新的增長點。我們利用了企業(yè)信息系統(tǒng)中的備件銷售訂單、采購訂單和備件庫存狀態(tài)數(shù)據(jù),以及工程物聯(lián)網(wǎng)采集到的工況數(shù)據(jù)和外部互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)(如每個省的GDP,建筑、交通等規(guī)劃數(shù)據(jù))。
針對30個省市區(qū)進行了備件需要預(yù)測,平均預(yù)測精度為82%,每旬備件需求預(yù)測誤差在5件或真實值的20%以內(nèi)。庫存水平控制在一個較低的穩(wěn)定水平,僅為原來庫存水平的48%。同時,因為考慮到了20天的配貨周期,基于預(yù)測的補貨策略可以保證現(xiàn)貨滿足率,消除緊急臨時訂單。如果按備件庫存占有資金1億元計算,可節(jié)約庫存資金占用5000萬元。
工業(yè)大數(shù)據(jù)是實現(xiàn)智能制造的基礎(chǔ)原料,是提升工業(yè)生產(chǎn)力、競爭力、創(chuàng)新力的關(guān)鍵要素。然而必須看到,工業(yè)大數(shù)據(jù)是一個正在發(fā)展的學(xué)科領(lǐng)域,其內(nèi)涵外延、模型理論、技術(shù)方法及其實施策略等還有待發(fā)展與創(chuàng)新。唯有結(jié)合中國國情認真實踐,才能走出中國工業(yè)大數(shù)據(jù)自主之路,實現(xiàn)制造強國的戰(zhàn)略目標。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務(wù)價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導(dǎo)向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10CDA 數(shù)據(jù)分析師:商業(yè)數(shù)據(jù)分析實踐的落地者與價值創(chuàng)造者 商業(yè)數(shù)據(jù)分析的價值,最終要在 “實踐” 中體現(xiàn) —— 脫離業(yè)務(wù)場景的分 ...
2025-09-10