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    工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的四大挑戰(zhàn)

    2019-02-07 05:31:47
    中國信息化周報(bào) 2019年50期
    關(guān)鍵詞:工業(yè)企業(yè)

    以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素驅(qū)動工業(yè)轉(zhuǎn)型升級,不僅成為宏觀層面的行業(yè)共識,也正在微觀層面為企業(yè)帶來實(shí)際收益。然而,工業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展,還面臨數(shù)據(jù)資源不豐富、數(shù)據(jù)管理滯后、孤島普遍存在以及應(yīng)用深度不足等四大挑戰(zhàn)。為此,需要在企業(yè)層面夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ),抓住技術(shù)創(chuàng)新機(jī)遇,在行業(yè)層面建立數(shù)據(jù)互操作與流通的標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)則。

    以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素

    宏觀上,大力發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),用數(shù)據(jù)智能助推工業(yè)轉(zhuǎn)型升級相結(jié)合,已經(jīng)成為全國上下的高度共識。微觀上,大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用也開始為諸多企業(yè)帶來實(shí)際收益。數(shù)據(jù)在工業(yè)研發(fā)設(shè)計(jì)、工藝優(yōu)化、設(shè)備維護(hù)、質(zhì)量控制、節(jié)能減排等方面的作用日益凸顯。

    中國石化對4600個批次的石腦油原料進(jìn)行分析建模,優(yōu)化工藝操作參數(shù),使汽油收率提高0.22%,辛烷值提高0.90。中化能源對泵機(jī)群、壓縮機(jī)、蒸汽輪機(jī)等裝備進(jìn)行健康管理,實(shí)現(xiàn)了設(shè)備故障的診斷、預(yù)測性報(bào)警及分析,設(shè)備維護(hù)成本每年減少15%。航天電器建立多種因素與質(zhì)量關(guān)鍵KPI的關(guān)聯(lián)關(guān)系模型,對設(shè)備、工藝、檢測等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,不良品率降低56%。山鋼集團(tuán)對跨工序能效數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)尋優(yōu),年化能源降本8000多萬元,能耗成本降低11.4%。酒鋼集團(tuán)經(jīng)過大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)能耗的智能化管理,單座高爐每年降低成本2400萬元,減少碳排放2萬噸,冶煉效率提升10%。

    這樣的星星之火還有很多??梢哉f,隨著這幾年工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的不斷深入發(fā)展,工業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用取得了令人可喜的進(jìn)步。

    發(fā)展面臨四方面挑戰(zhàn)

    應(yīng)該認(rèn)識到,成功案例仍然只是星星之火。由點(diǎn)及面形成燎原之勢,任重道遠(yuǎn)。

    挑戰(zhàn)1 ?工業(yè)數(shù)據(jù)資源不豐富

    理論上,工業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)應(yīng)該是非常豐富的,麥肯錫2009年的報(bào)告顯示,美國的離散制造業(yè)是所有行業(yè)中數(shù)據(jù)儲量最大的。但實(shí)際上,有價(jià)值的數(shù)據(jù)非常稀缺,原因是在工業(yè)領(lǐng)域,有分析利用價(jià)值的機(jī)器數(shù)據(jù)往往需要包含故障情形下的“壞”樣本。但很多工業(yè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)可靠性較高,觀測到故障并且已經(jīng)標(biāo)記的有效樣本更是難能可貴。還有一些工業(yè)場景,只有在極短的時間內(nèi)采集測量數(shù)據(jù)(如每秒上百萬個測點(diǎn)),才能捕獲機(jī)器設(shè)備的細(xì)微狀況,這就要求時序數(shù)據(jù)庫和流處理平臺等專用的新一代數(shù)據(jù)存儲軟件提供支撐。

    很多工業(yè)企業(yè)面臨“數(shù)到用時方恨少”的尷尬。我國工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)資源存量普遍不大,66%的企業(yè)數(shù)據(jù)總量都在20TB以下,還不到一個省級電信運(yùn)營商日增數(shù)據(jù)量的1/10。數(shù)據(jù)資源不豐富,與我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展還處于起步階段有關(guān)。企業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化程度普遍較低,數(shù)據(jù)資源的積累尚需時日。而目前工業(yè)系統(tǒng)協(xié)議“七國八制”現(xiàn)象非常突出,很多軟件系統(tǒng)的接口不開放,增加了數(shù)據(jù)采集的技術(shù)難度。

    挑戰(zhàn)2 ?工業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理滯后

    數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是長期困擾數(shù)據(jù)分析工作的難題。有數(shù)據(jù)專家估計(jì),每年低質(zhì)量的數(shù)據(jù)會給企業(yè)帶來約20%的損失。

    工業(yè)領(lǐng)域很多時候追求確定性的分析結(jié)果,對數(shù)據(jù)分析的可靠性要求高,因而對數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求也就更高了。美國一直重視數(shù)據(jù)質(zhì)量,在1990年專門頒布了數(shù)據(jù)質(zhì)量法案,2016年美國《聯(lián)邦大數(shù)據(jù)研發(fā)戰(zhàn)略計(jì)劃》也專門把確保數(shù)據(jù)質(zhì)量與提升數(shù)據(jù)分析可信性作為七大戰(zhàn)略之一。

    用數(shù)據(jù),更要“養(yǎng)”數(shù)據(jù)。從信息化程度較高的金融、電信、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)經(jīng)驗(yàn)來看,如果不開展專門的數(shù)據(jù)治理,就難以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。調(diào)查顯示,我國工業(yè)企業(yè)只有不到1/3的企業(yè)開展了數(shù)據(jù)治理,51%的企業(yè)仍在使用文檔或更原始的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)管理。工業(yè)企業(yè)應(yīng)該把數(shù)據(jù)視為與機(jī)器設(shè)備同等重要甚至更寶貴的資產(chǎn),加強(qiáng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理。好消息是,已經(jīng)有越來越多的工業(yè)企業(yè)從主數(shù)據(jù)或元數(shù)據(jù)切入,著手開展數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理。而且,隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,智能化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理工具也越來越完善,工業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理,可以更多依賴人工智能高效完成。但相比信息化程度較高的金融、電信、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè),工業(yè)數(shù)據(jù)的管理,還有很多欠賬要補(bǔ)。

    挑戰(zhàn)3 ?工業(yè)數(shù)據(jù)孤島普遍存在

    數(shù)據(jù)孤島幾乎是所有企業(yè)都面臨的困境。從單一企業(yè)內(nèi)部來看,存在著不同時期由不同供應(yīng)商開發(fā)建設(shè)的客戶管理、生產(chǎn)管理、銷售采購、訂單倉儲、財(cái)務(wù)人力等眾多IT系統(tǒng),可謂煙囪林立。而要深度推進(jìn)智能制造,不僅是上述IT系統(tǒng)要橫向互通,還要進(jìn)一步縱向打通IT和OT兩界的數(shù)據(jù),推進(jìn)難度非常大。而且,企業(yè)越大,管理和技術(shù)包袱越重。

    從全行業(yè)看,發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),實(shí)現(xiàn)從單一企業(yè)內(nèi)的局部優(yōu)化,到整個產(chǎn)業(yè)鏈的全局優(yōu)化的跨越,必然要實(shí)現(xiàn)整個供應(yīng)鏈上跨企業(yè)的數(shù)據(jù)流通,這就進(jìn)一步面臨著安全合規(guī)、商業(yè)模式和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等方面的更大挑戰(zhàn)。調(diào)查顯示,超過半數(shù)的企業(yè)表示,需要使用外部數(shù)據(jù)或?qū)ν馓峁?shù)據(jù),僅有2.7%的企業(yè)覺得不會涉及到數(shù)據(jù)合作,但數(shù)據(jù)流通由于涉及確權(quán)、安全合規(guī)等問題,風(fēng)險(xiǎn)和阻力都很大。

    德國工業(yè)4.0計(jì)劃已經(jīng)把數(shù)據(jù)流通作為重點(diǎn)議題,在構(gòu)建工業(yè)數(shù)據(jù)空間方面進(jìn)行模式上的探索。與此同時,同態(tài)加密、安全多方計(jì)算、零知識證明、區(qū)塊鏈與智能合約等技術(shù)正在走向?qū)嵱茫矠橛眉夹g(shù)打破數(shù)據(jù)共享僵局提供了一條有前景的路線。國內(nèi)如何打破數(shù)據(jù)孤島,促進(jìn)工業(yè)數(shù)據(jù)流通,仍需加快探索。

    挑戰(zhàn)4 ?工業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用還不深入

    大數(shù)據(jù)在工業(yè)領(lǐng)域的作用,縱向可以從3個層次來看。

    最基礎(chǔ)的,是可以根據(jù)數(shù)據(jù)來描述工業(yè)產(chǎn)線、營銷和企業(yè)經(jīng)營活動的歷史與現(xiàn)狀。更上一層樓,可以基于數(shù)據(jù)預(yù)測設(shè)備、車間和整個企業(yè)的未來狀況。最高層次,是根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果,繞過人工干預(yù),自動地直接指導(dǎo)企業(yè)運(yùn)作,形成智能化的數(shù)據(jù)閉環(huán)。而大數(shù)據(jù)在工業(yè)領(lǐng)域的作用,橫向則可以跨越設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、銷售、服務(wù)全鏈條。然而,工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用還普遍處于淺層階段。40%的平臺應(yīng)用集中在產(chǎn)品或設(shè)備數(shù)據(jù)的檢測、診斷與預(yù)測性分析領(lǐng)域,而在涉及數(shù)據(jù)范圍更廣、分析復(fù)雜度更高的經(jīng)營管理優(yōu)化和資源匹配協(xié)同等場景中,多數(shù)平臺現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析能力還無法滿足應(yīng)用要求,還需要進(jìn)一步推動數(shù)據(jù)分析技術(shù)創(chuàng)新以及實(shí)現(xiàn)長期的工業(yè)知識積累。

    未來,工業(yè)數(shù)據(jù)分析還需以問題為導(dǎo)向,把工業(yè)機(jī)理與數(shù)據(jù)科學(xué)方法緊密結(jié)合,讓數(shù)據(jù)應(yīng)用的層次再上臺階,從而產(chǎn)出更大價(jià)值。

    推進(jìn)工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展的思考

    工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的長期目標(biāo),是構(gòu)建“數(shù)字雙胞胎”。只有工業(yè)數(shù)據(jù)越來越豐富、全面,質(zhì)量越來越高,“雙胞胎”才可能長得像,才能“心心相印”。也只有這樣,才能讓物理世界的萬物得以在數(shù)字世界重現(xiàn),通過數(shù)字世界里的計(jì)算、分析、預(yù)測、優(yōu)化,來指導(dǎo)物理世界的最優(yōu)運(yùn)行,從而開辟新的增長空間。為此,還需要直面挑戰(zhàn),做好幾個方面的工作:

    一是夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ),高度重視數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的戰(zhàn)略價(jià)值。企業(yè)不僅要關(guān)注最終數(shù)據(jù)分析的顯性價(jià)值,更要重視數(shù)據(jù)采集、資產(chǎn)管理、治理、互操作與標(biāo)準(zhǔn)化等基礎(chǔ)性工作的價(jià)值。磨刀不誤砍柴工,只有地基牢固了,工業(yè)大數(shù)據(jù)才能可信、可用,成為價(jià)值源泉。

    二是抓住技術(shù)創(chuàng)新機(jī)遇。數(shù)據(jù)技術(shù)正在進(jìn)入新的發(fā)展階段,時序數(shù)據(jù)庫、知識圖譜、深度學(xué)習(xí)、安全多方計(jì)算等為工業(yè)大數(shù)據(jù)采集、整合與分析孕育著新的動力,將特定應(yīng)用場景與新技術(shù)結(jié)合,有望帶來新的突破。

    三是建立行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)則。在行業(yè)層面,可以發(fā)揮行業(yè)聯(lián)盟作用,在數(shù)據(jù)采集協(xié)議、數(shù)據(jù)模型等方面建立行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),掃清技術(shù)層面互通的障礙。同時,還要推動形成工業(yè)企業(yè)間數(shù)據(jù)共享的行業(yè)規(guī)則,創(chuàng)造安全可信、利益均衡的數(shù)據(jù)流通生態(tài),為打破全行業(yè)數(shù)據(jù)孤島鋪平道路。

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