工业大数据技术应用之产品故障诊断与预测

    这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用，安徽环境数据采集软件。我们就拿波音公司飞机系统作为案例，看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态，安徽环境数据采集软件，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10 TB数据。这些数据不仅*是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气（GE）的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断（M&D）中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，安徽环境数据采集软件，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。 工业大数据采集分析，武汉安弘智能。安徽环境数据采集软件

制造企业的工业大数据系统建设原则

我对工业大数据时代有个自己的定义：工业大数据时代就是（基本上）不必要考虑数据多了怎么办的时代。我们主要去考虑它能带来什么价值、怎么用好数据就行了，而不必要过于纠结于数据存储、传输、查找过程的麻烦——因为这些麻烦总会有办法解决。

工业大数据的价值在什么地方？大处说有两个层次：一个层次就是让企业的管控更好，另外一个层次是对企业的业务再造和重构。我们主要谈个层次：因为企业重构的问题太复杂、个性化太强。

企业管控更好，也就尽量是将不必要的成本、质量、效率损失降低到小。所谓的小，就是保持当前的小，再通过持续改进来降低。也就是基于当前技术条件的、不是跳跃性的，是PDCA 持续改进、精益管理的思想结合在一起的。这个出发点的依据是一个调研结果：企业由于管理不善导致的损失，一般会占到成本的20%左右。

关于推进的路径，我曾经提出一个原则：从可追溯、到透明化、再到智能化。可追溯指的是：出来问题可以追溯发生问题的过程；透明化指的是：出了问题可以立刻让管理者知道，并尽快做出决策，管理者的注意力不会淹没在数据的海洋中。智能化指的是：让计算机去实时决策。

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   工业大数据要关注因果。在我看来，可追溯的要求，就是数据中能够体现因果关系。

具体地说：

1 、首先要数据的对应要足够的好，不要原因变量和结果变量对不上；

2、追溯的周期要足够短：比如，缺陷发生的周期是秒级的，参数的对应就不应该是分钟级的；

3、时钟对应要一致，要能判断事件发生的先后。在三条原则是在数据准确的前提下才有效。所以，一般还要加入更深层次的要求：

4、要有条件判断数据的正确性与合理性。

我刚才说到：大数据时代，就是不必关系数据大了怎么办的时代。但现实中，这一点往往是做不到的。我们应该怎么办？我的办法就是：上述4 个逻辑要求要办到，但数据采不采、存不存、存多久，要根据需要和实际的能力去做。

     工业大数据的应用，是挖掘潜在价值。所谓潜在价值，就是被人有意无意隐藏起来的价值。潜在价值有多少，事先可能是不知道的。要解决这个问题，可以事先做一个调查。如果调查做不了的话，就应该找些明白人来问问，以便于做事有重点。还请大家相信我说的那句话：管理漏洞大概占到成本的20% ——即便看不到，一般也是存在的。

产品质量管理与分析

传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱，还是企业的金矿呢?如果说是后者的话，那么又该如何快速地拨云见日，从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢？这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。

某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式，我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数，对各项质量特性一一考核。

工业数据分析与应用。

打通工业企业数据上的七经八脉，让数据的流动更加顺畅，需要在企业业务链路上的各个环节实现数据价值的嵌入。用友数据中台智能分析产品，能够帮助工业企业实现数据价值可视。它不仅能够**的作为企业的专业化数据分析平台，也能被企业的各种业务管理和执行系统集成，实现场景化的、现场化的即时分析。与此同时，用友数据中台提出数据智能双中台的“智慧大脑”，与人工智能深度融合，以适应整个工业领域人工智能技术快速迭代和发展的节奏。 工业数据采集系统，武汉安弘智能装备有限公司。上海大数据采集系统

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工业产生转型升级作用的路径

大数据系统软件国家工程实验室将工业产生转型升级的作用的路径，总结为加减乘除四个象限。

所谓加和减就是智能制造。智能制造更关注于企业内部的事情，狭义的智能制造关注制造，即生产环节，广义的智能制造则包含企业的全寿生命周期，从研发设计到生产制造再到运维服务。智能制造不外乎在在现有流程上加了一些东西、减了一些东西，它基本可以被总结为八个字：提质、增效、降本、控险。，智能制造做的事情就是加法和减法。

但在这个时代光做加减法是不够的，比如股权机构投资一个企业，企业每年做一点加法，投资人可能不会满意，而是希望企业实现指数级的增长。如何实现？工业互联网可能就是实现乘法和除法的路径。乘法就是平台效应。比如淘宝，容纳无数的商店在它的平台上开店挣钱，就是一个案例。但是在工业领域，是否可以构建一个工业互联网平台？以服装行业为案例。传统的代的服装企业，比如雅戈尔，有自己的设计、工厂、店面，即完整的产业链条。第二代服装企业，比如海澜之家，舍弃工厂选择全代工生产，转为做营销，以门店为资产。 安徽环境数据采集软件

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