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1、工业大数据技术与应用 白皮书 王建民 清华大学 工业互联网联盟工业大数据特设组 组长 2017.7.3 北京 做 有 用 的 白 皮 书 What：概念、是什么 Why：价值、为什么重要 When：历史，怎么来的 第1章 Where：典型场景 业务优化：小改进 转型升级：大创新 第2章 How：策略 业务角度 技术角度 第3章 第4章 第5章 Who：平台工程师 Who：数据分析师 How：技术 第6章 白皮书的结构安排白皮书的结构安排 中小企业：双创 How：实践 应用案例 第7章 3 工业物联网数据工业物联网数据 工业大数据工业大数据 压力 速度 数据 集 工业数据的总称，包括企业信息化数
2、据、工业物联 网数据，以及外部跨界数据。 企业信息化数据企业信息化数据 图纸 视频模型 文档 ERP 1960- 外部跨界数据外部跨界数据 环境气象 地理 1995 2005- 空间分布空间分布 企业内部数据企业内部数据，主要是指MES、ERP、PLM等自动化与信息化系统中产生的数据。 产业链数据产业链数据是企业供应链（SCM）和价值链（CRM）上的数据。 跨产业链数据跨产业链数据，指市场、地理、环境、法律和政府等外部跨界信息和数据。 产生主体产生主体 人和机器是产生工业大数据的主体人和机器是产生工业大数据的主体。 由人产生的数据由人产生的数据规模的比重将逐步降低；机器数据机器数据所占据的比重
3、将越来越大。 工业大数据的来源工业大数据的来源 工业大数据的特征工业大数据的特征 “多模态，高通量，强关联” 生命中期生命中期 生命初期生命初期 模型层模型层 生命中期生命中期 模型层模型层 制造制造 BOM 设计设计 BOM 维修需求 维修策略 维修规程 概念设计 详细设计 仿真分析 产品配置 试验数据 设计需求 使用规范 制造工艺 工装设备 工艺仿真 制造质量 工厂布局 调试报告 包装运输 装配试验 核心层核心层 中性中性 BOMBOM 服务保服务保 障模型障模型 制造制造BOM 关联模型关联模型 实例运实例运 行追溯行追溯 模型模型 实例实例 BOM 关联关联 模型模型 维修策略建模语言
4、维修策略建模语言 中性中性BOM建模规范建模规范 维修视频 故障记录 保障流程 试验报告 装备履历 异常报告 巡检记录 生命特征 运行状态 维修计划 历史记录 维修变更 备品备件 服务评价 实例 BOM1 实例 BOMn 实例 BOM3 实例 BOM2 生命初期生命初期 海量高速 机器24*7产生，采集 频率高，数据量大 热流体 飞机CAD模型 材料模型 行为模型 边界条件 网格化 热学求解器 温度场 结构分析 机翼CAD模型 材料模型 行为模型 边界条件 网格化 强度求解器 强度场 流体 飞机CAD模型 材料模型 行为模型 边界条件 网格化 流体求解器 压力场 电磁 飞机CAD模型 材料模型
5、 行为模型 边界条件 网格化 电磁求解器 电磁场 研发大数据 网格化几何拓扑 结构产品 材料 有限元分析 动态模型 其它 结果 声学 飞机CAD模型 材料模型 行为模型 边界条件 网格化 声学求解器 声学场 多学科异构数据信息交互模型多学科异构数据信息交互模型 5 典型高端制造企业数据类型可 达300余种,汽轮机35万个零部 件数据 数据模态多样,结构关系复杂 50Hz，500测点/台，2万台风 机，最高可数亿数据点/秒 数据通量大 飞行器研发相关专业200多类 协作专业多 工业大数据符合大数据的工业大数据符合大数据的4V4V特征特征 工业大数据反映工业大数据反映工业工业系统本质系统本质的新特
6、征的新特征 工业大数据应用特征工业大数据应用特征 “跨尺度”“跨尺度” 需要将毫秒级、分钟级、小时级等不同时间尺度的 信息集成起来。 “协同性”“协同性” “牵一发而动全身”。某个业务目标需通过整个企 业乃至供应链上多个相关方的大范围协同才能完成。 “多因素”“多因素”、“因果性”、“强机理”、“因果性”、“强机理” “多因素”是指影响某个业务目标的因素多， “因果性”源于工业系统对确定性的高度追求， “强机理”是获得高可靠分析结果的保证。 Hitachi America, Ltd. 清华大学热能系 火电厂是一个耦合性很强的系统 智慧矿山 7 信息化与大数据：数据传递信息化与大数据：数据传递
7、vs vs 数据分析数据分析 生 产 部 门 设 备 管 理 维 修 服 务 生 产 制 造 设 计 工 艺 产品设计 产品制造 安装调试 产品档案服务响应 维修执行 分析服务数据 回收再利用回收再利用 设计BOM 工艺路线 产品缺欠产品缺欠 改进需求改进需求 供应商评价供应商评价 问题追溯问题追溯 影响分析影响分析 面向设 计分析 面向服 务设计 面向制 造分析 状态信 息采集 设备 规划 面向服 务制造 投入使用 例行维护 面向服 务分析 自制、采购备件 运行信息 维修备 件管理 服务备件 管理 维修计 划执行 使用规程 备件发放 翻新 备件 备件发放 回收 备件 备件准备 状态监测 故障
8、诊断 产品档案 资产管理 维修需 求管理 维修日 志分析 挖掘 维修计 划管理 技术 要求 产成品 实例BOM 技术资料 备件准备 服务请 求响应 故障率故障率 完好率完好率 面向设 备分析 结果 评价 安装测试 验收入库 产成品 装箱BOM 技术资料 设备 采购 采购清单 供货商信息 装 备 制 造 企 业 签订 合同 提出 技术 要求 装 备 使 用 企 业 生命生命初期初期（BOLBOL）生命生命中期中期( (MOLMOL) ) 末期末期 ( (EOLEOL) ) 拆解 清洗 翻新 组装 报废申请 返厂大修 工业大数据应用场景：从工业大数据应用场景：从商务智能到数据智能商务智能到数据智能
9、 优化现有业务，实现提质增效优化现有业务，实现提质增效 研发能力提升研发能力提升 生产过程优化生产过程优化 服务快速反应服务快速反应 推动精准营销推动精准营销 促进企业升级转型促进企业升级转型 创新研发设计模式，实现个性化定制创新研发设计模式，实现个性化定制 建立先进生产体系，支撑智能化生产建立先进生产体系，支撑智能化生产 基于全产业链大数据，实现网络化协同基于全产业链大数据，实现网络化协同 监控产品运行状态和环境，实现服务化延伸监控产品运行状态和环境，实现服务化延伸 促进中小企业创新创业促进中小企业创新创业 工业大工业大数据实施策略：业务的加减乘除数据实施策略：业务的加减乘除 加法 提质增效
10、 客户定制 业务延伸 减法 降低成本 降低次品 降低能耗 乘法 构建产业生态， 与供应商进行更有效的 协同 除法 聚焦专业化目标，实现更 轻资产的运营 + X 业务目标：个性化定制、智能化生产、网络化协同、服务化延伸 需求牵引，技术驱动，人才支撑 工业大数据实施策略：过程的智能再造工业大数据实施策略：过程的智能再造 业 务 驱 动 整体业务目标是什么 具体业务提升、转型方向是什么 智能化的理想业务流程怎么做 当前业务流程如何改造 分析流如何映射到业务流 数据如何同步、交换、关联、集成 数据质量如何保证 数据怎么存、怎么管、怎么用 数据特点是什么，量有多大 数据有什么、从哪来 数 据 驱 动 将
11、大数据分析结果运用到业务过程的必要环节，实现精准“滴灌” 1) 性能评价性能评价 2) 过程模型过程模型 发现发现 Start Register order Prepare shipment Ship goods (Re)send bill Receive payment Contact customer Archive order End 3) 组织模型组织模型 4) 协作网络协作网络 发现发现 5) 性能优化性能优化 If then 6) 过程安全审计过程安全审计 过程 挖掘 工业大数据工业大数据生命周期的主要阶段生命周期的主要阶段 获取/ 记录 解释/ 应用 抽取/ 清洗/ 注释 系统整
12、体系统整体 异 构 性 规 模 及 时 性 隐 私 人 机 协 作 集成/ 聚集/ 表达 分析/ 建模 工业大数据技术架构工业大数据技术架构 工业互联网工业互联网体系体系架构架构(版本版本1.0) 工业大数据管理技术工业大数据管理技术 1 1：多样性数据的采集技术多样性数据的采集技术 13 农机农机GPS上传服务器通信协议上传服务器通信协议 实时接入实时接入农机传感器：农机传感器：5050个工况；个工况； 实时接入挖实时接入挖机机传感器传感器：4040个工况；个工况； 实时接入泵实时接入泵车车传感器传感器：7070个工况；个工况； 批量导入国航批量导入国航发动机报文发动机报文ACARS数据；数
13、据； 批量导入南车戚墅堰批量导入南车戚墅堰铁路机车监测数据铁路机车监测数据; * *通用工况传输通用工况传输协议模型和解析处理模型协议模型和解析处理模型 国家十一五项目复杂装备状态监测与运维服务支撑软件平台开发 工业大数据管理技术工业大数据管理技术 2 2：多模态多模态数据的管理技术数据的管理技术 14 P：过程数据 P：产品数据 R：资源数据 Assembly CAD Model ImageWord File Document Component Redlines Image Drawing ImageCAD Model 工业大数据管理技术工业大数据管理技术 3 3：高通量数据的写入技术高通
14、量数据的写入技术 15 多种高压缩比算法 查询分析一体化 与生态对接，支持SparkSQL、 Impala等并行执行环境 支持频域和复杂事件查询 （聚集、频域特征、多传感器对齐等） 清华大学大数据系统软件国家工程实验室 IoTDB 工业大数据管理技术工业大数据管理技术 4 4：强关联数据的集成技术强关联数据的集成技术 生命初期生命中期生命末期 数字产品物理产品 以以BOMBOM结构为核心的产品生命中期数据集成管理框架国家标准结构为核心的产品生命中期数据集成管理框架国家标准 GB/T 32236GB/T 32236- -20152015，自自2016年年7月月1日实施日实施 工业大数据分析技术工
15、业大数据分析技术 1 1：强机理业务的分析技术强机理业务的分析技术 业务驱动 行业先验知识提前融入，不要让机器去“猜”常识 数据 数据项的完备性 数据质量 算法 尽量利用简洁的算法：避免“过拟合”，注意训练 样本的均衡性 特征比算法更重要 模型 合理的业务解释 保证模型和分析结果是符合物理/业务常识 (a) 复杂模型的分类结果 虽然模型(a)的精度高，但一般更倾向采用模型(b)， 因为(a)存在过拟合的风险，且不如(b)简洁易用 (b) 简单模型的分类结果 描述式分析描述式分析预测预测式式分析分析处方处方式式分析分析诊断式分析诊断式分析 工业大数据分析技术工业大数据分析技术 2 2：低质量数据
16、的处理技术低质量数据的处理技术 ？ 有相当部分（30%）的工况没有时间对齐的数据回传 发动机转速 换向次数 比例阀电流 机械设备 数据采集、 处理 数据传输 数据解析存储Internet 信号等信元数据包 数据包数据 发动机转速 比例阀电流 换向次数 发动机脉冲 比例阀电流 换向开关量 发动机转速 换向次数 比例阀电流 （b）12/10/1 10BC53134759工况值（c）12/10/1 10BC53134759传输值（d）12/10/1 10BC53134759记录值 工况传输异常值工况传输异常值 物理信号离散值传输值压缩记录值 传输丢失值传输丢失值 记录时间不同记录时间不同 记录压缩损失记录压缩损失 数据修复工具 工业大数据分析技术工业大数据分析技术 3 3：数据高效率处理技术数据高效率处理技术
