路沙

近日，在“2017大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)峰會”上，明略數(shù)據(jù)技術(shù)副總裁，項目負責(zé)人黃代恒發(fā)表了題為“感知與洞察——工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實踐”的演講。之所以將感知與洞察作為推動工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用落地的關(guān)鍵能力，是因為通過明略數(shù)據(jù)在行業(yè)內(nèi)的實踐，歸納總結(jié)出高端制造業(yè)和軌道交通等工業(yè)領(lǐng)域?qū)@兩方面的技術(shù)極為渴求。

而隨著《中國制造2025》、智能制造等戰(zhàn)略和政策的實施，以及智能制造試點的逐步推進，傳統(tǒng)制造企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的需求變得日益強烈。因此，在大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)不斷涌現(xiàn)的時代，將新技術(shù)作為轉(zhuǎn)型升級的重要抓手也就成了制造企業(yè)必然的選擇。

在這其中，大數(shù)據(jù)憑借分布式并行計算、高效海量數(shù)據(jù)采集和存儲以及數(shù)據(jù)挖掘等方面的超強能力成為與現(xiàn)代制造業(yè)融合發(fā)展的關(guān)鍵性技術(shù)。大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的行業(yè)實踐來看，目前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域最重要的發(fā)展方向就是與人工智能的結(jié)合。這對于明略數(shù)據(jù)來說，無論是在金融、公安以及工業(yè)領(lǐng)域都是一個明顯的趨勢。而這種趨勢也在明略數(shù)據(jù)的具體行業(yè)解決方案商得到了充分體現(xiàn)。2016年年底，明略數(shù)據(jù)在第三屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會上發(fā)布了其針對制造業(yè)的大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)算法的預(yù)知性維護服務(wù)。

明略數(shù)據(jù)此次發(fā)布的基于大數(shù)據(jù)分析的故障診斷和預(yù)知性維護方案，能夠幫助制造業(yè)企業(yè)及時處理海量設(shè)備傳感器狀態(tài)數(shù)據(jù)，通過基于業(yè)務(wù)規(guī)則、特征分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法構(gòu)建的診斷和預(yù)測模型，并利用可視化技術(shù)實現(xiàn)對設(shè)備運行狀態(tài)和故障信息的快速直觀顯示，從而有效降低設(shè)備全生命周期維修成本，實現(xiàn)預(yù)測性維修，使設(shè)備始終處于可靠受控狀態(tài)，在提升經(jīng)營效率的同時保障關(guān)鍵制造業(yè)的產(chǎn)品安全。

另外，黃代恒提到，目前在工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，明略數(shù)據(jù)正在推進兩方面的工作。一方面進行大量傳感器所產(chǎn)生數(shù)據(jù)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(yīng)鏈環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。另一方面正與眾多的制造企業(yè)進行合作，希望通過不斷的技術(shù)實踐，在完善自身布局的同時，能夠更好地滿足用戶企業(yè)的需求。

大數(shù)據(jù)研發(fā)與應(yīng)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(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域同樣適用。在黃代恒看來，不同的場景要選擇不同的技術(shù)手段，高大上的技術(shù)不一定就是最合適企業(yè)需求的技術(shù)。與此同時，這種認(rèn)識也在指導(dǎo)著明略數(shù)據(jù)的技術(shù)實踐工作。

在工業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案的實施方面，根據(jù)不同業(yè)務(wù)場景特點，大數(shù)據(jù)項目不僅需要處理業(yè)務(wù)相關(guān)的多樣性數(shù)據(jù)，也要兼顧業(yè)務(wù)本身邏輯，在綜合類似項目經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，明略數(shù)據(jù)總結(jié)了完善的項目流程。通過業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)采集與治理、構(gòu)建并評估模型以及最后實現(xiàn)業(yè)務(wù)部署，扎扎實實地解決了故障診斷和預(yù)測的實際問題。以軌道交通為例，設(shè)備在磨合期、平臺期、損耗期出現(xiàn)的問題，明略會從不同角度去分析解決。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)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(guān)于技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用需求的結(jié)合問題，明略數(shù)據(jù)也有著自身的困惑。他提到，在實踐當(dāng)中往往會遇到兩種情況。一種是拿著問題找技術(shù)；另一種是拿著技術(shù)找問題。對于第一種情況，明略作為數(shù)據(jù)型公司不是問題，而對于后一種情況，因為應(yīng)用需求的不明確就會導(dǎo)致問題的解決不那么高效和快速，技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用需求的結(jié)合非常重要。

目前，明略數(shù)據(jù)聚焦于工業(yè)、金融和公安三個領(lǐng)域。在專注于這三個領(lǐng)域的基礎(chǔ)上，未來明略數(shù)據(jù)會在深度學(xué)習(xí)、自然語言處理技術(shù)（NLP）等層面持續(xù)深耕。另一方面，不斷提高產(chǎn)品成熟度和可復(fù)用程度來促進明略數(shù)據(jù)行業(yè)解決方案覆蓋的廣度和導(dǎo)入的速度。

最后，黃代恒表示，在做大數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中，數(shù)據(jù)、技術(shù)、業(yè)務(wù)這三個因素都非常重要。三個要素中，有人認(rèn)為數(shù)據(jù)最重要，有人認(rèn)為技術(shù)最重要，不過從他的經(jīng)驗來看，業(yè)務(wù)價值才是最重要的。因為最終數(shù)據(jù)產(chǎn)品做的有沒有價值，要落實到業(yè)務(wù)層面和場景當(dāng)中才能得到驗證。