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PTC高谊:工业物联网平台的大数据应用


作者:简北 来源:物联网世界 2018-08-08 11:58:39 填写您的邮件地址,订阅我们的精彩内容:

摘要:8月1日,2018 深圳国际工业物联网应用研讨会在深圳会展中心隆重举办。本次大会共邀请了300余家物联网工业制造行业产业链各环节的优秀企业、行业权威专家、制造业终端用户代表共同参与,剖析行业发展方向,共同探索行业发展新模式。参数技术(上海)软件有限公司(以下简称为PTC)的物联网业务拓展经理高谊出席本次大会并在会上以《工业物联网平台的大数据应用》为主题,为会嘉宾分享大数据对工业物联网平台的影响。

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  8月1日,2018 深圳国际工业物联网应用研讨会在深圳会展中心隆重举办。本次大会共邀请了300余家物联网工业制造行业产业链各环节的优秀企业、行业权威专家、制造业终端用户代表共同参与,剖析行业发展方向,共同探索行业发展新模式。参数技术(上海)软件有限公司(以下简称为PTC)的物联网业务拓展经理高谊出席本次大会并在会上以《工业物联网平台的大数据应用》为主题,为会嘉宾分享大数据对工业物联网平台的影响。

PTC高谊:工业物联网平台的大数据应用

  参数技术(上海)软件有限公司 物联网业务拓展经理高谊

  从传统的工业物联网演进到当今的工业互联网,其实质是将业务的重心从追求数据的汇集,转变为侧重数据的价值挖掘。基于实时性大数据分析所衍生的预测性维护、产品设计优化、运营流程优化和企业智慧决策等应用需求,成为了工业物联网领域备受关注的发展方向。

  工业大数据分析三要素

  在工业互联网这个应用领域,工业大数据分析是一个炙手可热的话题,将数据采集起来以后便成为了一个资源的海洋,但是怎么在海洋里边把我们想要的功能挖掘出来,就需要进行大数据分析了。针对大数据分析,据高经理介绍实际上有三个最主要的要素。

  1.首先是数据本身。这是进行价值挖掘的原材料,目的是要怎么根据这些实际的数据来做决策,把数据转化为洞察力,最核心的部分是要有逻辑,因此,数据、逻辑和洞察力是一个因果关系。当公司想提高产业利润、提高经营效益的时候,就会反过头来看,我们有什么样的数据?最核心的是什么?企业内部是有什么样的业务逻辑?对此来做大数据分析,比如说机器发生了故障,可以看到在过去的时间里机器发生了什么,再根据以前发生的事情来分析,反过头来去做一些判断,或者提前做一些警告。

  2.其次是预测反馈。建立数据分析模型,根据以前积累下来的知识和现有的数据,分析出将会发生什么?而更高的一个层次是什么?这就是工业互联网平台最主要的一个能力,将我们的预测反馈到整个工业运营的系统当中去,指导我们怎么去避免将要发生的问题,防患于未然!

  从工业互联网和工业物联网采集数据的维度上来看,它不仅是从数量上、数据类型上发生的速度乃至各方面角度的变化,都具备一个特点。第一是维度,工业设备的健康分析是根据时间,比如过去的维修记录、整机的老化过程,还包括空间,机器设备部署在什么样的场合,什么样的生产环境下等。第二是地理位置,这跟普通商业数据来讲它的维度要大很多,包括了温度纬度等等。第三是先进的技术,在工业领域,实际上有大量的机理原型,很多机器设备的设计制造都有它原始的物理知识、化学知识,甚至工业创新知识在里面,而且有很多专家经验的堆积,基于这些能力,会发现有非常多的方向和参考空间。所以在这种情况下我们面向某种工业领域的具体的数据分析的时候,会有非常多的视角和相关性。

  3.最后是预防式维护。以产品全生命周期管理为例,一个设备的智能运维通常需要若干个小型的模型完成不同的功能,而互联网大数据相对中心化,围绕着一个主题和应用场景做更丰富的功能开发和更深的数据挖掘,而我们要做的就是一个点的预测。

  传统的预测分析过程有定义业务问题、映射到机器学习问题、数据准备、探索性数据分析、建模、评估模型和实施这几个步骤,在3~9个月的过程中,仅就单一问题的分析,整个过程下来需要付出百分之百的努力,而优秀的分析平台能极大地提升分析工作效能,一半的工作取决于你的数据管理策略,另一半的工作完全可借助自动化,单一问题的分析过程也可从数月缩短到数周。

  在工业互联网服务平台领域,既要帮客户采集数据,也要引入相关的行业知识,这是工业数据分析规划的一个特点,在此需要把设备及资产的模型,以及企业运营的模型作为机器学习的入口。通过这个入口关联匹配统计来形成企业的收益,只有构成了这种价值体系,工业互联网大数据分析才会有真正的市场。

  PTC的ThingWorx平台特点

  PTC的ThingWorx平台面向数据主要提供了分析和仿真两个能力,在与Ansys公司的合作中,Ansys多元化的应用仿真系统可以直接面向模型进行模拟,同时提供了一套ThingWorx Analytics机器学习的工具来帮助客户。根据客户行业知识和采集的数据,输入一个大数据分析的计算器来统筹你所需要的业务模型,怎么来实现的?在这个解决方案当中,PTC公司提供了三个层次的能力,高经理在会上表示。

  第一层叫ThingWatcher(在边缘设备上实时发现异常),实际上是一个边缘计算的架构,我们可以把预测性分析能力放在机器设备的采集端来进行一些预测性的、非触发性的告警分析。第二层是ThingPredictor(预测未来结果),是做多因素的预测性分析,来帮助客户实现预测性维护。第三层是ThingOptimizer(模拟和规范化,以改进未来性能和结果),用来优化我们整个企业的运行。在这个解决方案当中,PTC公司提供了一套专有的数据机器学习分析工具Analytics Server。

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  用大数据分析的能力,帮助客户提建议,出预防性维护的节点,形成一个预见式的维护系统。如图,当有一条鱼突然向右游的时候,系统就自动报警,无需去预先设定某些参数值,这就是PTC利用工业化实时数据、自动建模、自动预测、自动根据状态报警的一套整体解决方案。在这个平台之上,PTC提供了一套大数据分析的管理工具,叫Analytics Manager,它可以在系统平台内部进行数据的分析,也可以集成外部的分析工具和模型,来形成一个多元化的大数据工业分析的整合系统。

  预知更多精彩,敬请关注2019年3月13-15日第十一届国际物联网展——苏州站和2019年8月第十二届国际物联网展——深圳站,我们将持续为您报道!

 

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