1月13日，數(shù)據(jù)猿聯(lián)合上海大數(shù)據(jù)聯(lián)盟和寶信軟件舉辦了“魔方大數(shù)據(jù)（13）之工業(yè)大數(shù)據(jù)”專場，邀請(qǐng)工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域領(lǐng)軍企業(yè)的眾位大咖就工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域出現(xiàn)的新機(jī)遇、新融合、新挑戰(zhàn)進(jìn)行了深度交流與探討。

與會(huì)分享嘉賓有：

寶信軟件資深項(xiàng)目總監(jiān) 王奕

青域基金合伙人 牟穎

美林工業(yè)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)總監(jiān) 李瓊

明略數(shù)據(jù)上海副總經(jīng)理 李勇

寶信軟件高級(jí)技術(shù)總監(jiān) 沈春鋒

超算科技HPC事業(yè)部總監(jiān) 丁峻宏

江蘇大數(shù)據(jù)聯(lián)盟（理事長單位 中堃數(shù)據(jù)副總經(jīng)理） 陳隋和

博世物聯(lián)解決方案總監(jiān) 韓軼奇

-視頻版-

-文字版-

溫馨提示：

欲索取現(xiàn)場嘉賓分享的PPT，請(qǐng)關(guān)注數(shù)據(jù)猿微信公眾號(hào)(datayuancn)并回復(fù)關(guān)鍵詞“李勇”下載

以下內(nèi)容為“明略數(shù)據(jù)上海副總經(jīng)理李勇”分享，并由數(shù)據(jù)猿編輯整理發(fā)布：

大家好！我是明略軟件的李勇，主要負(fù)責(zé)明略軟件在華東地區(qū)的市場開拓和地區(qū)的業(yè)務(wù)籌備工作。  

目前，明略軟件在公安、金融、制造、政府等各個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)全面開花，并擁有了一些很成熟的解決方案。首先為大家展示三個(gè)數(shù)字：第一個(gè)是32.7%，這是制造業(yè)在工業(yè)當(dāng)中固定資產(chǎn)投資的一個(gè)比例。我們知道工業(yè)作為第二大產(chǎn)業(yè)，整體規(guī)模非常大，光是制造業(yè)這樣一個(gè)小的細(xì)分行業(yè)在整個(gè)工業(yè)的固定資產(chǎn)投資里竟占據(jù)了近半壁江山；第二個(gè)數(shù)據(jù)是4.2TB，這個(gè)4.2TB是中國的軌交行業(yè)每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量。第三個(gè)數(shù)據(jù)是來自于麥肯錫的一份調(diào)查報(bào)告，我們制造業(yè)企業(yè)在利用了智能制造或者大數(shù)據(jù)技術(shù)之后，能夠?qū)ιa(chǎn)成本起到10%到15%的成本降低作用。所以這也是我今天要跟大家分享的核心內(nèi)容：大數(shù)據(jù)能夠提升工業(yè)發(fā)展的質(zhì)量和效率。   

美國GE、德國西門子、英國法國日本等等先進(jìn)的國家都提出我們要重回制造業(yè)大國、強(qiáng)國的時(shí)代，當(dāng)然我們中國肯定也不能落后。事實(shí)上，由于信息化技術(shù)對(duì)中國的提升，我們?cè)诔蔀橄冗M(jìn)制造業(yè)國家的競跑中，與發(fā)達(dá)國家的差距已經(jīng)被縮短了很多。

誰會(huì)率先使用工業(yè)大數(shù)據(jù)？

剛才說了大數(shù)據(jù)在全世界范圍內(nèi)的宏觀情況，那么大數(shù)據(jù)在整個(gè)工業(yè)里面處于什么樣的位置，到底誰會(huì)考慮先去使用大數(shù)據(jù)技術(shù)來提升自己呢？目前我們看到的是一些具有一定規(guī)模的工業(yè)企業(yè)，特別是一些對(duì)國計(jì)民生有影響的，例如石油、電力、高端裝備制造相關(guān)的一些行業(yè)，他們會(huì)率先去使用大數(shù)據(jù)，加入到探索智能制造的行列中來。

工業(yè)大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)場景

講了誰會(huì)做工業(yè)大數(shù)據(jù)之后，就要談到目前工業(yè)大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)場景都有哪些了。我這邊簡單地列出了四個(gè)業(yè)務(wù)場景：

1.故障診斷。這已經(jīng)是很普遍的業(yè)務(wù)場景了，事實(shí)上，目前的工業(yè)大數(shù)據(jù)存在一個(gè)問題，在沒有用大數(shù)據(jù)技術(shù)的時(shí)候，整個(gè)工業(yè)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)非常成熟，我們說故障診斷，也有很多傳統(tǒng)的方法可以進(jìn)行快速地故障定位，那為什么要用大數(shù)據(jù)呢？這個(gè)我們后面會(huì)講到。

2.預(yù)測性維護(hù)。這也是我們剛剛講到的軌交行業(yè)的案例，能夠通過機(jī)器學(xué)習(xí)的手段，對(duì)我的設(shè)備或者說產(chǎn)品運(yùn)行時(shí)的數(shù)據(jù)和發(fā)生故障時(shí)候的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而進(jìn)行非常準(zhǔn)確的預(yù)測性分析。當(dāng)你的數(shù)據(jù)樣本，特別是錯(cuò)誤的運(yùn)行樣本越多的時(shí)候，得到預(yù)測性維護(hù)的結(jié)果就更加準(zhǔn)確。

3.物料品質(zhì)分析。舉一個(gè)例子，汽車在生產(chǎn)過程當(dāng)中會(huì)大量采用供應(yīng)商提供的某一個(gè)批次的零件，而這些零件有可能會(huì)存在一些缺陷。比如說汽車行業(yè)經(jīng)常有召回的現(xiàn)象，哪一個(gè)批次的零件對(duì)我造成的影響，我都可以去追溯。

現(xiàn)在三星Note7已經(jīng)被各大航空公司所禁止了，它所存在的問題就是無法非常好地追蹤到發(fā)生故障的手機(jī)的零件。

4.供應(yīng)鏈優(yōu)化。目前來說，在工業(yè)制造這個(gè)行業(yè)中，大家都是參考了豐田的生產(chǎn)方式。事實(shí)上，在73年石油危機(jī)之前，汽車制造行業(yè)主要是學(xué)習(xí)福特按照訂單來生產(chǎn)的模式。然而在石油危機(jī)之后，大家發(fā)現(xiàn)原來這個(gè)世界上有一家公司叫做豐田，這家公司生產(chǎn)汽車的成本特別低，可以做到零庫存，企業(yè)的利潤遠(yuǎn)遠(yuǎn)比其他的汽車企業(yè)要高，那么盈利的奧妙到底在哪里？所以整個(gè)工業(yè)行業(yè)都在研究豐田，這才有了豐田生產(chǎn)方式?，F(xiàn)在很多生產(chǎn)管理的理念、體系、軟件，都是根據(jù)豐田生產(chǎn)方式來構(gòu)建的?，F(xiàn)在的一個(gè)工業(yè)產(chǎn)品是由非常多的物料和零件組成的，我們完全可以用大數(shù)據(jù)來優(yōu)化供應(yīng)鏈，優(yōu)化物流、倉儲(chǔ)，從而使得企業(yè)成本降低。

預(yù)測性維護(hù)對(duì)于一些機(jī)械類的設(shè)備來說，是有磨合期的，當(dāng)然也有正常使用期和損耗期。我們可以對(duì)這些機(jī)械類、電子類的設(shè)備和產(chǎn)品進(jìn)行全生命周期的管理，這樣既能夠快速地，也能夠準(zhǔn)確地通過數(shù)據(jù)模型進(jìn)行故障預(yù)警，提醒用戶及早更換零件。

究竟怎么樣來一步步實(shí)現(xiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)呢？實(shí)際上，明略通過兩年多時(shí)間的市場摸索，已經(jīng)形成了一些成熟的案例，但是我們也發(fā)現(xiàn)在整個(gè)工業(yè)企業(yè)、工業(yè)行業(yè)中，目前所做的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目一般以小項(xiàng)目居多。大家都在從供應(yīng)鏈、營銷、生產(chǎn)、設(shè)計(jì)等環(huán)節(jié)和場景出發(fā)，去嘗試?yán)么髷?shù)據(jù)給自己的企業(yè)帶來真正的效率。而作為IT人員和業(yè)務(wù)人員，能不能真正地實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的落地呢？目前來說，在工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，市場才剛剛起步，但也正因?yàn)槿绱耍覀兺耆梢园床烤桶啵徊讲接幸?guī)劃地來進(jìn)行。

首先，我們基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，去管理一切可以記錄的數(shù)據(jù)。實(shí)際上，在沒有工業(yè)大數(shù)據(jù)這個(gè)概念的時(shí)候，就存在工業(yè)數(shù)據(jù)，比如說人事、財(cái)務(wù)、ERP、現(xiàn)場設(shè)備、傳感器的設(shè)備等等，我們要將其全部打通。那么，大數(shù)據(jù)時(shí)代我們都應(yīng)該做些什么呢？我們要建立齊備的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)以及知識(shí)圖譜，我們要進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，不斷地把企業(yè)的顯性知識(shí)、隱性知識(shí)納入到整個(gè)知識(shí)體系中，使得企業(yè)可以使用更加快速的人員培養(yǎng)方式，或者說即便我的企業(yè)技術(shù)人員發(fā)生了一些流失和變動(dòng)，我也不會(huì)為老師傅跑掉而感到擔(dān)心。只有做好基礎(chǔ)的工作之后，我們才能夠?qū)σ粋€(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行管理，能夠跨部門地在整個(gè)公司內(nèi)部進(jìn)行數(shù)據(jù)的共享。在這個(gè)平臺(tái)搭建好之后，我們才可以建立各種應(yīng)用，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、分析和展現(xiàn)。當(dāng)數(shù)據(jù)積累到一定程度的時(shí)候，我們才可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)挖掘出來的結(jié)果來加強(qiáng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新。 

下面介紹一下我們完整的大數(shù)據(jù)方案的整體架構(gòu)。首先底層要有數(shù)據(jù)層，平臺(tái)層要有數(shù)據(jù)治理，要有ETL的平臺(tái)，同時(shí)要有大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的平臺(tái)，而在底層的平臺(tái)之上，我們要有大數(shù)據(jù)分析和挖掘甚至是關(guān)聯(lián)分析的一些平臺(tái)。在這之上我們才會(huì)去建立比如說故障診斷、預(yù)測性維護(hù)等等的一些大數(shù)據(jù)應(yīng)用。 

明略主張的是，大數(shù)據(jù)的實(shí)施要堅(jiān)持“始于業(yè)務(wù)、止于業(yè)務(wù)”的宗旨。第一步要理解我們的數(shù)據(jù)，理解這個(gè)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的關(guān)系。然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，采集完之后可以根據(jù)我們理解的業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建，從而通過評(píng)估和優(yōu)化這些模型，最終進(jìn)行業(yè)務(wù)的部署。我們就通過這樣一個(gè)循環(huán)，不斷地去理解業(yè)務(wù)、分析業(yè)務(wù)、評(píng)估模型、優(yōu)化模型，來實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)不斷地改善、不斷地迭代更新。

明略現(xiàn)在也在一些項(xiàng)目當(dāng)中使用了基于GPU深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)建模流程，我今天將要針對(duì)故障預(yù)警、預(yù)測性維護(hù)的解決方案里面用到的一些基于GPU的數(shù)據(jù)建模來給大家做一個(gè)分享。我們需要的是正常狀態(tài)的樣本數(shù)據(jù)以及故障狀態(tài)的樣本數(shù)據(jù)，從而進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，去提高預(yù)警的準(zhǔn)確率。

案例分享

因?yàn)闀r(shí)間不是很多，我這里就分享兩個(gè)典型案例：

首先是中國最大的一家汽車設(shè)計(jì)企業(yè)，在企業(yè)內(nèi)部有13個(gè)工程部，分別負(fù)責(zé)碰撞試驗(yàn)、汽車發(fā)動(dòng)機(jī)的設(shè)計(jì)制造等，這樣一個(gè)設(shè)計(jì)企業(yè)擁有將近六千種工程數(shù)據(jù)，并保存在不同的文件里面，有PPT、Word，有工程專業(yè)軟件輸出的數(shù)據(jù)，還有音頻、視頻等等，各種各樣的數(shù)據(jù)都是這家設(shè)計(jì)公司的資產(chǎn)。我們說工業(yè)行業(yè)也是一個(gè)非常大的行業(yè)，像這樣一家企業(yè)，它的資產(chǎn)其實(shí)最重要的就是它設(shè)計(jì)的經(jīng)驗(yàn)、資料以及設(shè)計(jì)人員，對(duì)它來說，把所有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行管理，就是整個(gè)公司最核心的戰(zhàn)略。通過建立一個(gè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的平臺(tái)，并在里面建立一個(gè)知識(shí)圖譜，把汽車設(shè)計(jì)相關(guān)的所有的知識(shí)輸入在這個(gè)知識(shí)圖譜當(dāng)中，經(jīng)驗(yàn)豐富的老師傅可以通過使用這個(gè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)平臺(tái)和知識(shí)圖譜提高其效率。甚至我可以很方便地查到，比如說過去十年某一個(gè)緊湊型SUV，或是其他某個(gè)車型系列所有的情況。年輕的，經(jīng)驗(yàn)不是很豐富的工程師，也可以通過這個(gè)資產(chǎn)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)學(xué)習(xí)到一些基礎(chǔ)知識(shí)，提高他的知識(shí)儲(chǔ)備量。這些對(duì)于一個(gè)汽車設(shè)計(jì)公司是非常重要的。

第二個(gè)案例，是中國一家專門做語言服務(wù)的公司，明略最近為他們?cè)O(shè)計(jì)了一款新的產(chǎn)品，這當(dāng)中牽涉到了自然語言的搜索，以及知識(shí)圖譜的建立等等。這說明在語言類服務(wù)公司當(dāng)中也存在著同樣的需求。

我剛才已經(jīng)大致的提過，在設(shè)計(jì)公司當(dāng)中有各種各樣的數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、不同類型的文件格式的數(shù)據(jù)等等，比如說它的音頻數(shù)據(jù)里面甚至有發(fā)動(dòng)機(jī)測試運(yùn)行的聲音，其實(shí)有經(jīng)驗(yàn)的老師傅可能一聽這個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)的聲音，就知道這個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)是正常的還是不正常的。我們首先把數(shù)據(jù)源進(jìn)行管理，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，同時(shí)把這些數(shù)據(jù)全部儲(chǔ)存起來，從而去建立各種展現(xiàn)。 

這是我們給中國最大的軌道交通企業(yè)做的案例，主要做了兩個(gè)業(yè)務(wù)點(diǎn)：

一個(gè)是故障的快速定位。很早以前在軌交行業(yè)做故障定位很簡單，但是在高鐵當(dāng)中我們發(fā)現(xiàn)一些復(fù)雜的零部件、核心零部件已經(jīng)很難用某一個(gè)傳感器去快速地進(jìn)行故障定位了，往往是多個(gè)傳感器對(duì)應(yīng)多個(gè)故障，所以這個(gè)時(shí)候人力已經(jīng)很難快速地去判斷我這個(gè)高鐵到底故障發(fā)生在哪里。 

還有一個(gè)是預(yù)測性維護(hù)，我們通過不斷地去學(xué)習(xí)高鐵各個(gè)零部件知識(shí)，獲取核心零部件運(yùn)行時(shí)候的正常樣本數(shù)據(jù)和故障時(shí)的樣本數(shù)據(jù)，從而對(duì)各種各樣的故障進(jìn)行預(yù)測報(bào)警。

同時(shí)我們也為客戶做了一些可視化展示，這里有一個(gè)大的地圖，地圖里面顯示了全國三千輛運(yùn)行的高鐵他們的車輛運(yùn)行情況，當(dāng)某一個(gè)高鐵車輛從綠色變成了紅色，就意味著這輛高鐵發(fā)生了一定的故障或者有可能會(huì)發(fā)生故障，需要對(duì)這個(gè)高鐵車輛進(jìn)行緊急的維護(hù)。大家如果點(diǎn)開界面上高鐵車輛的光點(diǎn)之后，就會(huì)告訴你到底故障發(fā)生在哪一個(gè)零部件，是什么原因，即便不是經(jīng)驗(yàn)非常豐富的老師傅也可以很快速地知道接下來應(yīng)該做什么，才能使得高鐵得到快速的維修。 

通過這樣一個(gè)可視化的界面，能夠?qū)崟r(shí)地去監(jiān)控全國所有在跑的三千輛高鐵，實(shí)時(shí)地反映車輛的狀態(tài)。同時(shí)我們可以在三千輛高鐵車廂當(dāng)中快速地找到其中某一個(gè)車廂某一個(gè)核心零部件的設(shè)備信息。然后通過對(duì)于支持并行計(jì)算的故障預(yù)測模型，及時(shí)地通報(bào)預(yù)測信息，能夠讓客戶進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)。   

目前，大數(shù)據(jù)行業(yè)仍處于一個(gè)春天的節(jié)點(diǎn)，還不是非常暖和，所以也希望我們大數(shù)據(jù)的各個(gè)廠商、友商能夠抱抱團(tuán)。畢竟中國數(shù)據(jù)太多了，這個(gè)市場也太大了。

謝謝大家！

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來源：數(shù)據(jù)猿