【導讀】工業(yè)大數(shù)據(jù)作為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化升級的關鍵點，引起了業(yè)界的普遍關注。其中，對工業(yè)數(shù)據(jù)的分析、挖掘、利用，更成為重中之重。 特別是隨著大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展，工業(yè)界通過數(shù)據(jù)分析建模系統(tǒng)在多個細分領域內(nèi)，進行了諸多值得借鑒與思考的應用實踐。
■ 有的企業(yè)專注于石油液壓升降系統(tǒng)的優(yōu)化和維護，不僅沉淀了人工舉升采油法中的大量現(xiàn)代物理學知識，而且積累了海量的油井運行數(shù)據(jù)，在此基礎上不斷訓練分析模型，更好診斷井下和地表異常，并優(yōu)化油井運行參數(shù);
■ 有的企業(yè)積累了800多種工業(yè)設備、 55000種故障模式和維護策略的工業(yè)知識庫，并收集了大量工業(yè)天氣、交通模式、衛(wèi)星圖像、地理空間系統(tǒng)等數(shù)據(jù)集，更好支持分析模型的構建;
■ 還有企業(yè)聚焦預測性維護領域，開發(fā)了機器學習引擎，提供故障預測、噪音過濾、圖像分析、異常檢測、動態(tài)規(guī)劃等功能，提高石油鉆井平臺、風力渦輪機、工程機械等資產(chǎn)運行效能。
總結來說，數(shù)據(jù)分析建模系統(tǒng)主要面向信息化相關人員和業(yè)務分析人員，聚焦工業(yè)領域的各類數(shù)據(jù)分析場景，以最新的大數(shù)據(jù)、機器學習、深度學習等前沿技術為基礎，解決實際業(yè)務問題為導向，創(chuàng)造實際價值為目的的全流程數(shù)據(jù)建模分析平臺。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺
對數(shù)據(jù)分析建模能力的要求
數(shù)據(jù)分析的精髓在于把統(tǒng)計學知識、行業(yè)經(jīng)驗、數(shù)據(jù)庫技術、機器學習方法結合起來，以此從數(shù)據(jù)中提取出有意義且實用的信息。
另外，數(shù)據(jù)分析的對象通常都是需要存儲、處理和計算的大數(shù)據(jù)集，因而數(shù)據(jù)庫技術、并行計算以及分布式計算在數(shù)據(jù)分析中扮演著重要角色。數(shù)據(jù)分析通過描述分析、行為分析及預測分析來分析過去發(fā)生了什么、正在發(fā)生什么以及將要發(fā)生什么。數(shù)據(jù)分析建模系統(tǒng)最終輸出的模型結果將用來進行各個層面的優(yōu)化包括，業(yè)務優(yōu)化、設計優(yōu)化、流程優(yōu)化、運維優(yōu)化等。
數(shù)據(jù)分析建模系統(tǒng)應該可以支持在工業(yè)領域?qū)崿F(xiàn)廣泛應用。例如，主軸分析、軸承分析、風機診斷、地鐵門分析、健康度/剩余壽命、虛擬量測/良率提升等優(yōu)化場景。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟針對數(shù)據(jù)分析建模系統(tǒng)在工業(yè)領域的應用范圍和應用價值也做了梳理。據(jù)統(tǒng)計，目前市場應用的熱點在生產(chǎn)設備管控、生產(chǎn)質(zhì)量管理、產(chǎn)品運維等領域;而系統(tǒng)應用的核心價值主要體現(xiàn)在降低生產(chǎn)運營成本、資產(chǎn)管理成本以及提升已有產(chǎn)品良率等方面;而較為常見的數(shù)據(jù)建模場景包括：設備故障分析、能耗分析、工藝參數(shù)優(yōu)化等。
事半功倍
工業(yè)數(shù)據(jù)分析必備系統(tǒng)探析
數(shù)據(jù)是未來企業(yè)核心價值與競爭力，尤其在工業(yè)領域更是如此。利用工業(yè)大數(shù)據(jù)分析，構建以數(shù)據(jù)為驅(qū)動的生產(chǎn)運營能力、對數(shù)據(jù)進行建模分析和價值挖掘，已成為絕大多數(shù)制造企業(yè)致力實現(xiàn)的目標。以廣泛應用在工業(yè)領域的寄云NeuSeer 數(shù)據(jù)分析模型開發(fā)系統(tǒng)為例，該系統(tǒng)旨在幫助工程技術人員快速從繁雜的數(shù)據(jù)中，通過智能的分析建模，充分挖掘數(shù)據(jù)的潛在價值。
聚焦工業(yè)領域，NeuSeer 數(shù)據(jù)分析模型開發(fā)系統(tǒng)的易用性、高效率，尤其在面對海量數(shù)據(jù)的全流程分析是更能凸顯其優(yōu)勢。幫助企業(yè)快速對接各類實時、結構化和非結構化的異構數(shù)據(jù)源，自定義跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集，通過自帶分析組件來快速定義可視化的分析工作流，利用數(shù)據(jù)集實現(xiàn)分析模型的訓練、驗證和應用，支持自定義算法組件以及組件共享，提供SPC、RCA等分析模型模板，支持多種模式的分析任務和跨系統(tǒng)的分析模型在線部署，提供分析結果的圖表展示。
五大產(chǎn)品優(yōu)勢
支持豐富的數(shù)據(jù)源：支持對接多種不同類型的數(shù)據(jù)源，屏蔽底層的連接細節(jié)/數(shù)據(jù)量，而將來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)抽象成可直接被分析的數(shù)據(jù)對象;
支持海量數(shù)據(jù)的全流程分析：數(shù)據(jù)降采樣、數(shù)據(jù)空值填充、數(shù)據(jù)亂序處理;
邊云協(xié)同：端側數(shù)據(jù)管理能力、云側數(shù)據(jù)分析能力;
支持在線部署：組件可擴展，支持團隊協(xié)作;用戶可上傳自己寫好的組件，也可訂閱其他用戶公開的組件進行建模分析;
低門檻，易操作：整個建模流程設計基于拖拽式布局、連線式流程編排和指導式參數(shù)配置，使用者根據(jù)業(yè)務需要快速完成建模分析，并且每步的操作執(zhí)行結果支持可視化顯示。
六大產(chǎn)品功能
快速對接數(shù)據(jù)源：快速對接各類實時、結構化和非結構化的異構數(shù)據(jù)源，支持自定義跨系統(tǒng)的統(tǒng)一數(shù)據(jù)集，利用數(shù)據(jù)來訓練和驗證模型，并實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高級分析;
豐富的分析組件：提供數(shù)百種數(shù)據(jù)分析組件，并且持續(xù)更新迭代，組件包括工業(yè)數(shù)據(jù)預處理、統(tǒng)計、機器學習算法、深度學習、NLP、模型評估器、建模(訓練、驗證、應用)。另外，還提供特定工業(yè)組件，包括SPC、數(shù)據(jù)平滑、PCA、FIR濾波、IIR濾波、FFT、平穩(wěn)性檢驗、Apriori、WignerVill分布、Pearson相關系數(shù)、方差分析等。組件式開發(fā)降低了建模難度，提高了建模效率;
可視化的分析工作流：通過拖放式對選擇的組件進行連接以構建可視化的分析工作流，分步驟運行，每一步都能及時地查看執(zhí)行結果，從而方便地嘗試不同算法組合，快速實現(xiàn)流程化、定制化的數(shù)據(jù)分析;
自定義算法組件：支持上傳算法代碼生成自定義的算法組件，組件發(fā)布后支持跨團隊的訂閱和共享。另外，平臺提供常用的分析模型模板助力企業(yè)快速地模型開發(fā)，包括統(tǒng)計過程控制(SPC)，自動根因分析(RCA)，多元異常檢測，虛擬量測(VM)等等;
多種任務部署：平臺支持模型實例發(fā)布為API任務、定時任務、實時任務、交互式任務等模式。分析模型支持發(fā)布到數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)、邊緣系統(tǒng)以及云端，實現(xiàn)基于模型的實時計算、邊緣計算和云端計算。
數(shù)據(jù)可視化：支持組件執(zhí)行結果實時展示及繪圖，包括：柱狀圖、折線圖、雷達圖等圖形，同時提供鉆取、聯(lián)動、縮放、篩選、鏈接等交互操作。另外，可視化場景可直接生成鏈接，提供其它應用系統(tǒng)使用。
挖掘數(shù)據(jù)潛在價值
工業(yè)數(shù)據(jù)分析場景應用豐富
寄云科技扎根工業(yè)數(shù)據(jù)分析領域，始終高度專注于在工業(yè)領域的大數(shù)據(jù)建模與分析建設。目前，已在高端制造、軌道交通、石油石化、電力能源等細分領域多有應用。以NeuSeer數(shù)據(jù)分析模型開發(fā)系統(tǒng)為例，其典型應用場景是為某軌道交通車輛研究所對地鐵車輛設備進行故障診斷和健康狀態(tài)檢測。
在該應用中，客戶通過寄云數(shù)據(jù)分析模型開發(fā)系統(tǒng)對軌道交通車輛上已部署多種智能傳感、設備進行數(shù)據(jù)分析，從而實現(xiàn)在軌車輛的智能管控、風險管理和預測性維護，規(guī)避軌道列車在實際運行過程中存在的，空調(diào)溫控不均、車門不合、牽引失效等運行風險。基于車輛的機理模型和運行業(yè)務大數(shù)據(jù)，采用混合融合數(shù)據(jù)式建模的方式完成了對空調(diào)系統(tǒng)、牽引系統(tǒng)、車門系統(tǒng)的故障診斷和健康狀態(tài)的監(jiān)測模型的建立;為運營決策提供依據(jù)，提升設備的可用性與生命周期，提升管理水平;通過便捷場景可視化，降低數(shù)據(jù)處理、分析和人工智能建模的門檻;通過引入先進建模和分析算法，共享專家大腦以實現(xiàn)智能分析成果的共享。
依托于豐富的典型工業(yè)場景應用積累，寄云NeuSeer數(shù)據(jù)分析模型開發(fā)系統(tǒng)已經(jīng)深深植根于工業(yè)數(shù)據(jù)分析中，并通過充分感知工業(yè)用戶的實際需求，逐漸形成了契合工業(yè)深度應用的核心競爭實力。
當下，寄云科技正致力于以完整和專業(yè)的NeuSeer工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，通過新技術解決多源、異構、海量數(shù)據(jù)的全生命周期管理，通過大數(shù)據(jù)建模與分析釋放數(shù)據(jù)智能的力量，提供設備預測性維護，設備運行效率優(yōu)化，以及生產(chǎn)管理優(yōu)化等智能數(shù)據(jù)應用，為工業(yè)企業(yè)提升數(shù)據(jù)化、網(wǎng)絡化、智能化奠定數(shù)據(jù)基礎，持續(xù)釋放數(shù)據(jù)價值，以更好實現(xiàn)工業(yè)企業(yè)客戶數(shù)字價值的高效呈現(xiàn)。
（轉(zhuǎn)載）
