感知與洞察推進工業大數據應用落地

路沙

近日，在“2017大數據產業峰會”上，明略數據技術副總裁，項目負責人黃代恒發表了題為“感知與洞察——工業大數據應用實踐”的演講。之所以將感知與洞察作為推動工業大數據應用落地的關鍵能力，是因為通過明略數據在行業內的實踐，歸納總結出高端制造業和軌道交通等工業領域對這兩方面的技術極為渴求。

而隨著《中國制造2025》、智能制造等戰略和政策的實施，以及智能制造試點的逐步推進，傳統制造企業轉型升級的需求變得日益強烈。因此，在大數據、云計算、物聯網等新技術不斷涌現的時代，將新技術作為轉型升級的重要抓手也就成了制造企業必然的選擇。

在這其中，大數據憑借分布式并行計算、高效海量數據采集和存儲以及數據挖掘等方面的超強能力成為與現代制造業融合發展的關鍵性技術。大數據與人工智能的集合

是大勢所趨

會前，黃代恒在接受《中國信息化周報》記者采訪時表示，從明略數據的行業實踐來看，目前大數據領域最重要的發展方向就是與人工智能的結合。這對于明略數據來說，無論是在金融、公安以及工業領域都是一個明顯的趨勢。而這種趨勢也在明略數據的具體行業解決方案商得到了充分體現。2016年年底，明略數據在第三屆世界互聯網大會上發布了其針對制造業的大數據深度學習算法的預知性維護服務。

明略數據此次發布的基于大數據分析的故障診斷和預知性維護方案，能夠幫助制造業企業及時處理海量設備傳感器狀態數據，通過基于業務規則、特征分析和神經網絡等方法構建的診斷和預測模型，并利用可視化技術實現對設備運行狀態和故障信息的快速直觀顯示，從而有效降低設備全生命周期維修成本，實現預測性維修，使設備始終處于可靠受控狀態，在提升經營效率的同時保障關鍵制造業的產品安全。

另外，黃代恒提到，目前在工業大數據領域，明略數據正在推進兩方面的工作。一方面進行大量傳感器所產生數據的分析、處理以及挖掘工作，也逐步接入并融合MES、ERP以及供應鏈環節所產生的數據。另一方面正與眾多的制造企業進行合作，希望通過不斷的技術實踐，在完善自身布局的同時，能夠更好地滿足用戶企業的需求。

大數據研發與應用需求的契合最重要

俗話說“合適的才是最好的。”這句話放到工業大數據領域同樣適用。在黃代恒看來，不同的場景要選擇不同的技術手段，高大上的技術不一定就是最合適企業需求的技術。與此同時，這種認識也在指導著明略數據的技術實踐工作。

在工業大數據解決方案的實施方面，根據不同業務場景特點，大數據項目不僅需要處理業務相關的多樣性數據，也要兼顧業務本身邏輯，在綜合類似項目經驗的基礎上，明略數據總結了完善的項目流程。通過業務和數據理解、數據采集與治理、構建并評估模型以及最后實現業務部署，扎扎實實地解決了故障診斷和預測的實際問題。以軌道交通為例，設備在磨合期、平臺期、損耗期出現的問題，明略會從不同角度去分析解決。隨著大數據技術的日益成熟，解決方案正在日益變得更加智能和高效。

不過，關于技術研發與應用需求的結合問題，明略數據也有著自身的困惑。他提到，在實踐當中往往會遇到兩種情況。一種是拿著問題找技術；另一種是拿著技術找問題。對于第一種情況，明略作為數據型公司不是問題，而對于后一種情況，因為應用需求的不明確就會導致問題的解決不那么高效和快速，技術研發與應用需求的結合非常重要。

目前，明略數據聚焦于工業、金融和公安三個領域。在專注于這三個領域的基礎上，未來明略數據會在深度學習、自然語言處理技術（NLP）等層面持續深耕。另一方面，不斷提高產品成熟度和可復用程度來促進明略數據行業解決方案覆蓋的廣度和導入的速度。

最后，黃代恒表示，在做大數據應用過程中，數據、技術、業務這三個因素都非常重要。三個要素中，有人認為數據最重要，有人認為技術最重要，不過從他的經驗來看，業務價值才是最重要的。因為最終數據產品做的有沒有價值，要落實到業務層面和場景當中才能得到驗證。