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關于工業智能中工業數據的一些初步思考

SUYb_GeWu_IOT ? 來源:物聯網資本論 ? 2020-05-06 17:27 ? 次閱讀
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過去的一年時間,我們聊過一些工業互聯網項目,之前也將幾乎物聯網平臺項目看了一圈,加上跟之前投的工業物聯網項目的討論,對工業智能有一些思考,寫下來,權當作為一個簡單的總結。

工業智能是在現有的工業化和信息化基礎之上,以「數據」為核心,將工業生產全生命周期中涉及的各個軟硬件層面的數據,進行融合加工處理,在此基礎上結合行業經驗、knowhow等將工業知識通過算法、模型等方式進行封裝、固化,用于解決工業生產過程中的問題,形成最優解決方案,提升工業能力,創造增量價值。

數據是工業智能的血液,離開了數據的工業智能如巧婦難為無米之炊。但工業數據的現狀卻也是制約工業智能發展的瓶頸。

1.工業數據從哪來?

工業數據大體可以分為三類:

一是來自于軟件的生產類數據,即各種MES/ERP/PLM/SCM等軟件中關于產品屬性、工藝、生產、采購、訂單、售后等數據;這些數據可以通過軟件對接及集成的方式來獲取,其數據質量相對較高,結構化較強,數據量不大,但具有極大的挖掘價值;

二是來自于設備的數據,包括各種生產設備在運轉過程中的狀態信息、制造參數、生產數據等,這類數據以非結構化數據為主,如設備工況(壓力、溫度、振動、應力等)、音視頻、日志文本等數據。這類數據一般采集于設備的PLC、SCADA及外部安裝的傳感器。這類數據量大、采集頻率高(一般在毫秒級)、實時性強、非結構化強。

三是其他數據,如能耗、用水、溫度、環保等數據。

2.工業數據的問題

即便獲得了工業數據,但這些工業數據遠未到能使用的狀態。工業數據的幾個明顯問題,使得工業數據的使用也具有較大的挑戰。

首先,工業數據本質上是充滿噪音的臟數據,必須經過大量的算法清洗,才能使用;

其次,工業數據的量太大。以高鐵行業舉例,一輛高鐵有8-12個軸箱軸承,每個軸承2-3個振動傳感器,每個軸承每秒采集的數據大約為130M,數據量巨大;

再次,數據所涉及的行業、場景各種各樣;

第四,數據跨學科導致的關系十分復雜,工業領域的數據可能有機械、光、電、熱、磁等各個學科領域。

3.工業大數據or工業小數據

盡管我們在上面說到,工業數據所涉及的數據量巨大,然而在實際的生產過程中,我們面臨的卻是“工業小數據”,甚至“工業無數據”的情況。

導致這種情況存在的原因是多方面的。其中,第一大原因當屬過往數據的缺失。從某種意義上來說,工業生產過程中,過往更多依賴于經驗與knowhow來形成對問題的判斷和解決方案,缺乏采集數據、存儲數據的理念,使得當需要數據來訓練一個模型時,卻往往需要從頭積累。工業智能項目在實施過程中,往往由于缺乏歷史的數據,需要重新采集數據,訓練算法和模型,而使得整個工期大大延長,也使得合同雙方的成本都大大提升。

即便過往有一些數據積累,然后由于目的的不同,所采集的數據類型、方向也存在較大的差異。在過往,數據的采集可能更多是為了做監控、控制,而在工業智能時代,數據采集的初級目的是監控和控制,而終極目的是為了分析、優化和建模。

從另外一個角度上來說,如果將工業智能要完成的目的拆分成一個個具體的問題或者任務,每一個工業APP或工業智能模型解決一個具體的問題,如果能厘清解決該問題的核心因素,有針對性的采集和獲取數據,也許“工業小數據”也能達到良好的效果。

也就是說,如果籠統的看工業大數據,你會對各種類型、來源、存在形式的數據感覺到亂如大海,但細化到具體問題、具體場景來看,也許數據的問題便變得不那么困難。

4.如何快速低成本地獲得高質量的工業數據

既然工業數據存在這么多問題,那么如何獲得高質量的工業數據就變成一件十分重要的事情。

高質量的工業數據獲取,離不開一套自上而下的完整的數據獲取體系的建立。這套體系包含標準定義、有效的數據庫、強大的PaaS支持,高效的數據整合、完整的協議解析以及低成本的采集終端五個方面。

低成本的采集終端:應用于各種場景及設備的低成本傳感器;

完整的協議解析:數十種工業協議的打通是一件費時費力的苦活累活,雖然不難,卻又苦又累、不得不做;

強大的PaaS支持:PaaS平臺負責數據的管理、調用、資源管理、分析展示和安全管理等;

高效的數據庫:工業數據涉及設備工況及傳感器數據,這類數據頻率高、量大,用傳統關系型數據庫處理,吞吐量大,處理速度慢、性能差。時序數據庫的高壓縮、高性能特點能有效解決上述問題;

完整的標準定義及數據整合:統一的主數據管理,建立數據標準,制定統一的編碼、結構、流轉方式和屬性,確保數據的一致性;逐步積累行業知識庫、合適的算法組建及相關機理模型。

5. 工業數據智能的層次:從數據展示到數據智能

我們認為,在實踐過程中,工業數據智能至少分為兩個層次:一是數據可視化,二是數據智能。

初級層次:數據可視化。即將所獲得的各種數據以各種報表及圖形形式進行統計和展示,而由人通過過往的經驗與知識來進行判斷、決策和優化。

高級層次:數據智能。即在數據統計分析的基礎上,結合行業經驗、知識、機理形成自動化的決策和優化能力。

任何一個做智能化轉型的行業,采用數據驅動的方式,最終目的都是要將人的決策過程自動化。也就是說,我們所理解的數據驅動的工業智能,是要將以前要靠人去將不同系統里的數據進行整合信息、內化成知識、最后形成決策的過程,完全變成自動化的過程。

顯而易見,高級層次的數據智能是工業智能所追求的真正的目標,而數據可視化只是工業智能的一個過程。

然而,現實中,存在大量公司美其名曰工業智能、工業互聯網,其主要的作用和價值還是在于數據分析和可視化上,遠沒有到數據智能階段。

而之所以還停留在數據可視化,不得不說,相當一部分企業,尤其是國企、政府部門的所謂工業云、工業智能項目的主要目的是為了向領導匯報,而不是真正的用于生產實踐。

當然,我們并不是說數據可視化不重要,恰恰相反的是,數據可視化是數據智能的必經階段。

6. 數據模型化的四象限

如上文所述,數據智能的終極目標是實現以數據驅動的決策自動化。工業智能建模,是實現決策自動化的方式。但并不是所有的場景和問題都適合通過建模來解決。基于數量的質量情況以及建模對象的機理性,形成了四象限。

數據少,機理性弱(或對建模對象理解不夠深時):更多依賴于經驗進行人為的判斷,難以通過建模老實現智能化;

數據少,機理性強:可以基于機理來做分析,基于規則建立模型來做到診斷和預警,例如典型旋轉類設備的智能診斷和預測性維護;

機理性弱,數據多:前期以經驗為主,訓練模型,發揮數據驅動的模型優勢,提升對機理認知;

數據多,機理性強:適合做機理跟數據融合的模型,模型的可解釋性更強,準確性高,對于外部環境的變化也更加不敏感。數據模型可以基于數據做自動決策和分析。

通過上述分析,我們可以看到,在未來數據智能模型與人的經驗將有所側重、有所分工,專家經驗在那些數據量小、機理性弱的場景依然存在巨大的價值;而數據智能模型則適用于那些數量大、機理性強的場景。

7.基于數據智能,我們可以做哪些應用?

舉例1:設備的預測性維護

比如風力發電機的運轉動作相對單一,機理性較強,數據的獲取相對較容易。可以基于數據模型來分析風力發電機的運轉健康狀態,如是否有裂縫、損耗等。

舉例2:優化能效

流程工業相對自動化程度高,數據質量高,對于工藝環節的每一個優化,都有助于提升效率、降低成本和能耗,比如在煉鋼過程中,通過數據的采集與分析,可以設定在不同階段的溫度,從而控制好進煤量、空氣輸入量等,從而能有效提高能效。

舉例3:計劃排產

C2M是未來工業生產的重要目標。從工廠計劃排產的角度來看,目標是實現當時當地的產能最優,約束條件是企業的產線設備、人員、產品屬性、供應鏈數據等,通過歷史數據的學習和訓練,不難形成一個較好的預測模型。這一模型能根據產線和工廠的實時數據動態分析,動態調整,以幫助企業實現準確把控,最大化經濟效益。

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原文標題:【格物·觀點】無數據,不智能:關于工業智能中工業數據的一些初步思考

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