中瑞泰科技讓工業(yè)大數據會(huì )說(shuō)話(huà)論文

　　十幾年前，在數據對于企業(yè)的作用還不被認識，大數據為何物更是不為人所知時(shí)，一位25歲的青年卻已經(jīng)開(kāi)始了在工業(yè)大數據領(lǐng)域的耕耘。

　　是什么讓他當年在從事自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)多年后選擇這一相對冷門(mén)的行業(yè)開(kāi)始了創(chuàng )業(yè)?又是什么吸引他一直堅持?在大數據、智能制造、工業(yè)4.0的概念如此響亮的今天，他又有什么感想和認識呢?

　　《中國信息化周報》與北京中瑞泰科技有限公司(簡(jiǎn)稱(chēng)中瑞泰科技)創(chuàng )始人江濤和聯(lián)合創(chuàng )始人黃詠博士展開(kāi)了將近兩個(gè)小時(shí)的訪(fǎng)談，暢聊工業(yè)大數據的來(lái)龍去脈。

　　十五年前

　　創(chuàng )立“工業(yè)大數據”公司

　　《中國信息化周報》：您當年為什么會(huì )去選擇創(chuàng )立中瑞泰科技?公司初期的發(fā)展情況如何?

　　江濤：大學(xué)畢業(yè)后我一直從事自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)相關(guān)的工作，當時(shí)有兩方面的感觸：一是國內自動(dòng)化工程主要采用的還是國外的產(chǎn)品;二是自動(dòng)化市場(chǎng)競爭激烈，同質(zhì)化競爭嚴重。1998年，我有機會(huì )接觸到當時(shí)世界最先進(jìn)的實(shí)時(shí)數據庫技術(shù)，美國OSIsoft公司的PI系統(Plant Information System)。與傳統的自動(dòng)化系統不同，PI系統通過(guò)數據集成把底層控制系統的信息帶到了管理系統層。大量的生產(chǎn)實(shí)時(shí)數據將成為自動(dòng)化系統的一個(gè)新特點(diǎn)，我意識到在這一領(lǐng)域將會(huì )出現很多機會(huì )�，F在回想一下，正是海量實(shí)時(shí)數據的價(jià)值推動(dòng)我創(chuàng )立了中瑞泰科技。

　　在公司成立之初，我們的業(yè)務(wù)重點(diǎn)有兩個(gè)方面，一方面基于PI做應用開(kāi)發(fā)，另一方面專(zhuān)注于實(shí)時(shí)數據挖掘的自主知識產(chǎn)權產(chǎn)品開(kāi)發(fā)。在2005年，中瑞泰科技推出了自己的第一個(gè)產(chǎn)品——智能設備故障預警系統軟件，這個(gè)軟件通過(guò)對設備海量實(shí)時(shí)數據的分析和建模，實(shí)現實(shí)時(shí)故障早期預警，是我們目前的iEM System工業(yè)大數據平臺的雛形。

　　我們做這個(gè)技術(shù)時(shí)，是用數據的方法解決機理問(wèn)題，同期也有美國的公司在做類(lèi)似研究。其實(shí)這種技術(shù)在20世紀70年代已經(jīng)具備了雛形，最早采用模糊數學(xué)、灰色理論等技術(shù)，但受限于當時(shí)的計算機技術(shù)，一直到2000年才具備應用條件。

　　2005年我們的產(chǎn)品出來(lái)之后，已經(jīng)能夠解決很多應用問(wèn)題，但大多數用戶(hù)在意識和管理上還跟不上，只有部分用戶(hù)很早就開(kāi)始了相關(guān)的實(shí)踐，例如秦山核電等。

　　與目前鋪天蓋地的大數據和物聯(lián)網(wǎng)相比，其實(shí)我們十年前就已經(jīng)開(kāi)始工業(yè)大數據技術(shù)的研究并形成產(chǎn)品了。

　　《中國信息化周報》：黃總有怎樣的職業(yè)經(jīng)歷?您對公司的產(chǎn)品發(fā)展有什么看法?

　　黃詠：我在國企做設備維修和設備管理很多年，讀完博士之后，又在外企做產(chǎn)品研發(fā)和技術(shù)服務(wù)，一直沒(méi)有偏離自動(dòng)化的專(zhuān)業(yè)方向。在我看來(lái)，自動(dòng)化系統中的很多問(wèn)題，都可以歸結為建模問(wèn)題。建模就需要數據，但實(shí)際上，在我們目前的自動(dòng)化系統中，已經(jīng)采集了很多數據，但這些數據并沒(méi)有被充分利用。越來(lái)越多的人意識到這些數據的價(jià)值，如何利用這些數據已經(jīng)成為瓶頸。主要的問(wèn)題還是需要新的方法和工具來(lái)解讀這些數據，這就是工業(yè)大數據技術(shù)的應用領(lǐng)域。

　　經(jīng)過(guò)這么多年的準備，我們的產(chǎn)品在大量的實(shí)際應用中得到不斷完善和改進(jìn)，從最初的預警系統到設備健康管理，從實(shí)時(shí)數據應用到工業(yè)大數據平臺，其實(shí)從這個(gè)過(guò)程您也可以看到我們在工業(yè)大數據方面的堅持。

　　工業(yè)4.0、工業(yè)技術(shù)物聯(lián)網(wǎng)離不開(kāi)工業(yè)大數據，但也只有在這個(gè)階段，工業(yè)大數據才有機會(huì )成為推動(dòng)力，催生很多行業(yè)機會(huì )。我們把中瑞泰的產(chǎn)品打造成工業(yè)大數據的應用平臺，就是要讓工業(yè)大數據技術(shù)好用易用，發(fā)揮數據的價(jià)值。

　　工業(yè)大數據技術(shù)的產(chǎn)業(yè)價(jià)值

　　《中國信息化周報》：什么是工業(yè)大數據?工業(yè)大數據技術(shù)的特征是什么?

　　江濤：工業(yè)大數據是工業(yè)企業(yè)與生產(chǎn)設備相關(guān)的大數據，工業(yè)大數據包括設備的設計制造數據，實(shí)時(shí)運行數據，檢維修數據，缺陷、故障數據等等，工業(yè)大數據包含的面很廣，但相對我們通常談?wù)摰拇髷祿�，工業(yè)大數據有自己的特點(diǎn)。工業(yè)大數據中生產(chǎn)設備的實(shí)時(shí)運行數據是重點(diǎn)。

　　工業(yè)大數據技術(shù)就是研究如何利用工業(yè)數據的技術(shù)，大家都知道數據中包含了設備的運行規律，但關(guān)鍵在于，如何發(fā)現規律?利用這些規律能干什么?能帶來(lái)什么價(jià)值?

　　關(guān)于工業(yè)大數據的概念，已經(jīng)談得太多了，但真正談到工業(yè)大數據技術(shù)，其實(shí)還比較具體。

　　總體上，工業(yè)大數據技術(shù)可以分為四個(gè)關(guān)鍵環(huán)節：機器學(xué)習，狀態(tài)分析，關(guān)聯(lián)分析和預測分析。機器學(xué)習是工業(yè)大數據的核心，機器學(xué)習就是通過(guò)對海量歷史數據的分析建立工業(yè)大數據的模型，這是利用工業(yè)大數據的第一步，沒(méi)有機器學(xué)習就談不上工業(yè)大數據技術(shù)。

　　然后是狀態(tài)分析，我們其實(shí)更強調實(shí)時(shí)狀態(tài)分析，就是利用工業(yè)大數據模型來(lái)對系統對象進(jìn)行實(shí)時(shí)狀態(tài)識別和評估。關(guān)聯(lián)分析是工業(yè)大數據技術(shù)的另一個(gè)重要特征，其實(shí)工業(yè)大數據和我們通常說(shuō)的大數據相比，數據之間的關(guān)聯(lián)性更強更復雜，關(guān)聯(lián)分析就是通過(guò)對關(guān)聯(lián)性的分析，對事件發(fā)生時(shí)的因素進(jìn)行識別。最后才是我們經(jīng)常提到的預測分析，是利用工業(yè)大數據模型，對期望狀態(tài)的一種運算。

　　《中國信息化周報》：目前，實(shí)現工業(yè)大數據技術(shù)的主流技術(shù)有哪些?應用效果如何?

　　黃詠：由于工業(yè)大數據的內容比較豐富，采用的技術(shù)也各種各樣，不過(guò)在機器學(xué)習、狀態(tài)分析、關(guān)聯(lián)分析和預測分析等環(huán)節，各種技術(shù)的應用效果區別較大。

　　首先是常規的統計分析方法，應用的很多，同時(shí)實(shí)際上并不是真正的機器學(xué)習技術(shù)，但是因為比較簡(jiǎn)單，因此用在大量的數據處理應用中。

　　其次是聚類(lèi)分析方法，通過(guò)構建分類(lèi)器來(lái)實(shí)現對狀態(tài)模式的自動(dòng)識別，對于一些非實(shí)時(shí)性的需求，聚類(lèi)分析方法應用起來(lái)比較簡(jiǎn)單，也有一些平臺可以提供算法。

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是實(shí)現機器學(xué)習的一個(gè)常用技術(shù)，在工業(yè)大數據研究中也經(jīng)常采用，但是建模訓練比較慢，以及模型不唯一的缺點(diǎn)，使得在實(shí)際應用中遇到很多障礙。

　　主元分析方法也是常用的方法，用在工業(yè)大數據分析中效果還不錯，通常適用于有一定專(zhuān)家經(jīng)驗介入的系統場(chǎng)景。

　　我們的iEM System工業(yè)大數據平臺采用的是超球建模技術(shù)，直接在多維空間中分析工業(yè)設備對象海量狀態(tài)數據，建模過(guò)程能夠最大限度地保留數據中各個(gè)維度的信息，因此超球模型能夠真實(shí)地反映設備的“工況-狀態(tài)”模式。在應用中表現得比較好。

　　整體說(shuō)來(lái)，工業(yè)大數據領(lǐng)域有很多技術(shù)嘗試，但iEM System做到了平臺化和產(chǎn)品化。

　　《中國信息化周報》：工業(yè)大數據技術(shù)的核心價(jià)值是什么?

　　黃詠：iEM System智能平臺帶給用戶(hù)的核心價(jià)值可以總結為四個(gè)字：“通、活、早、簡(jiǎn)”，也稱(chēng)為CAPS。

　　“通”是打通孤立系統：我們現在的自動(dòng)化系統都講究網(wǎng)絡(luò )架構，從拓撲結構上看，所有的系統都連起來(lái)了，但從數據上看，大部分系統還是孤立的。實(shí)際上數據就是各個(gè)系統不同的語(yǔ)言，大家“自說(shuō)自話(huà)”，并沒(méi)有實(shí)現我們預期的通過(guò)網(wǎng)絡(luò )將系統互連的目標。而iEM System按照資產(chǎn)架構對數據進(jìn)行重新組織，從設備視角建立狀態(tài)模型，對狀態(tài)實(shí)時(shí)評估，通過(guò)“健康感知”技術(shù)，讓設備的狀態(tài)變得簡(jiǎn)單明了，及時(shí)將狀態(tài)變化推送到管理和分析系統中，這才真正打通了各個(gè)系統之間的數據和信息通道。

　　“活”是激活數據資源：工業(yè)系統的實(shí)時(shí)歷史數據積累的速度，遠大于我們通過(guò)專(zhuān)家學(xué)習、分析和利用數據的速度，海量的.數據資源在沉睡。而iEM System通過(guò)機器學(xué)習的方式，提取海量數據中的模式信息，充分利用計算機的能力，激活數據資源，提高分析和利用數據的效率。

　　“早”是提前發(fā)現問(wèn)題：基于iEM System工業(yè)大數據模型的實(shí)時(shí)狀態(tài)評估，可以對工業(yè)系統或設備的整體狀態(tài)實(shí)現量化評估，系統的任何問(wèn)題發(fā)生的早期都會(huì )有一些異常的波動(dòng)，iEM System可以提前發(fā)現這些波動(dòng)，確保有充分的時(shí)間來(lái)處理問(wèn)題。

　　“簡(jiǎn)”是簡(jiǎn)化監控模式：傳統的自動(dòng)化系統中，監控的對象是測點(diǎn)值的變化，因此要診斷設備故障，通常要通過(guò)看畫(huà)面、查參數、比趨勢、翻報警、看頻譜等步驟，在iEM System工業(yè)大數據平臺上，監控可以通過(guò)健康度曲線(xiàn)和關(guān)聯(lián)測點(diǎn)的方式快速定位故障原因，這是在操作層面最有價(jià)值的一種改變。

　　《中國信息化周報》：工業(yè)大數據技術(shù)有哪些具體的應用?

　　江濤：目前工業(yè)企業(yè)在很多應用領(lǐng)域都鎖定工業(yè)大數據技術(shù)為重點(diǎn)科研項目。從目前應用的情況看，在設備狀態(tài)監測、故障診斷管理和系統性能優(yōu)化等領(lǐng)域應用的案例較多，基于iEM System的設備健康管理系統在電力、石化等領(lǐng)域有一些非常成功的應用案例。

　　《中國信息化周報》：基于工業(yè)大數據做健康感知、關(guān)聯(lián)分析、預測分析，中瑞泰科技的技術(shù)門(mén)檻高嗎?

　　江濤：應該說(shuō)還是有比較高的門(mén)檻的。它既要求有理論背景也要求了解用戶(hù)的實(shí)際需求。我們這么多年還在不停地摸索和改進(jìn)。我們的發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)在國際上也得到了認可，可以說(shuō)，這項技術(shù)屬于國際領(lǐng)先水平。

　　工業(yè)大數據產(chǎn)業(yè)風(fēng)口到來(lái)

　　《中國信息化周報》：你們如何理解工業(yè)大數據技術(shù)和工業(yè)4.0的關(guān)系?

　　江濤：工業(yè)大數據技術(shù)其實(shí)是一步步發(fā)展起來(lái)的，但只有在工業(yè)4.0時(shí)代，工業(yè)大數據技術(shù)才變得更現實(shí)、更重要。因為在工業(yè)4.0時(shí)代，更強調工業(yè)系統中機器和人的分工以及協(xié)作。

　　我們一直在講智能制造，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等。實(shí)際上，在這些概念中，重要的是工業(yè)系統中的設備，要成為具有智能的獨立單元。在工業(yè)系統中，設備一直在“說(shuō)話(huà)”，它的語(yǔ)言就是各種測點(diǎn)的實(shí)時(shí)數據。以往，我們只是記錄數據，在設備故障之后，再來(lái)分析數據，因為我們不能理解設備“說(shuō)的話(huà)”。而在工業(yè)4.0時(shí)代，我們需要讓設備說(shuō)我們能聽(tīng)懂的話(huà)，如何實(shí)現?

　　工業(yè)大數據技術(shù)是解決問(wèn)題的關(guān)鍵。實(shí)際上，設備在大部分時(shí)間是在說(shuō)“廢話(huà)”，而我們借助iEM System工業(yè)大數據技術(shù)實(shí)時(shí)評估設備的狀態(tài)，翻譯設備的語(yǔ)言，忽略冗余的狀態(tài)，也就是設備的廢話(huà)，而識別異常的波動(dòng)。

　　因此，工業(yè)大數據技術(shù)和工業(yè)4.0是相互支撐的，工業(yè)4.0的實(shí)現，需要基于工業(yè)大數據技術(shù)構建設備智能，而工業(yè)大數據技術(shù)只有在工業(yè)4.0時(shí)代才能充分發(fā)揮其真正的價(jià)值。

　　工業(yè)大數據技術(shù)是解決工業(yè)4.0人機分工的重要技術(shù)。未來(lái)，隨著(zhù)數據量的增加，工廠(chǎng)肯定不可能完全靠純粹的人工來(lái)判斷、分析、解決問(wèn)題，懂行的人為什么能夠看到這些數據就能知道問(wèn)題出在哪里，那是因為他在腦袋里用人工的方式識別數據的關(guān)聯(lián)分析，而我們現在要做的就是用機器識別數據的關(guān)聯(lián)性。原來(lái)人工識別數據的關(guān)聯(lián)都是在報警之后，而機器識別則可以在人之前，甚至在報警之前，不是讓機器取代人，而是要讓機器幫助人，在面對海量數據的時(shí)候把第一步工作先做了，幫助人提前預知設備狀態(tài)，在什么時(shí)候去看什么事，在沒(méi)有發(fā)生問(wèn)題之前發(fā)現問(wèn)題所在。最早我們的產(chǎn)品早期預警系統，不是早期能預測設備什么時(shí)候壞，而是對異常狀態(tài)數據的感知識別后告訴給人。以前是人只能等報警之后才去關(guān)注，事情追著(zhù)人，現在是提前識別，可以提高人管設備的效率�？偨Y來(lái)看，我們的產(chǎn)品第一解決了合理的人機分工，第二它會(huì )對所有的傳統技術(shù)帶來(lái)革新。

　　《中國信息化周報》：如何看待工業(yè)大數據技術(shù)在中國的產(chǎn)業(yè)前景?作為行業(yè)的領(lǐng)先者，中瑞泰科技在中國的工業(yè)大數據技術(shù)的發(fā)展中要發(fā)揮什么樣的作用?

　　江濤：在工業(yè)大數據這個(gè)領(lǐng)域，我們和歐美處于同一起跑線(xiàn)上，我們在很多領(lǐng)域還具有后發(fā)優(yōu)勢，例如產(chǎn)業(yè)設備升級和自動(dòng)化水平等，只要環(huán)境適宜，這個(gè)技術(shù)有很大的發(fā)展前景，可以超越其他國家。與15年前創(chuàng )業(yè)相比，國家對這個(gè)領(lǐng)域也非常重視，我們的感覺(jué)是產(chǎn)業(yè)的風(fēng)口正在形成中。希望國家的相關(guān)標準能落地，加大對知識產(chǎn)權保護，希望更多人參與到創(chuàng )新的過(guò)程中。

　　隨著(zhù)產(chǎn)業(yè)環(huán)境的變化，國家大力倡導智能制造、工業(yè)4.0，市場(chǎng)會(huì )越來(lái)越成熟，讓大家認識到產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢，未來(lái)的方向不只是讓設備會(huì )說(shuō)人能聽(tīng)懂的話(huà)，更要在數據之上做更多的文章。

　　在工業(yè)大數據這個(gè)領(lǐng)域，中瑞泰科技只是做得比較早，意識得比較早，希望通過(guò)我們的努力能夠促進(jìn)這個(gè)產(chǎn)業(yè)更健康的發(fā)展，與我們的用戶(hù)和合作伙伴一起共同推動(dòng)這個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。感謝您的采訪(fǎng)，也希望能夠借助媒體讓工業(yè)大數據被更多人所了解和熟悉。

　　記者手記

　　這次的訪(fǎng)談對記者而言，更像是一堂課，一堂工業(yè)大數據的科普之課。

　　工業(yè)大數據技術(shù)可以分為四個(gè)關(guān)鍵環(huán)節：機器學(xué)習、狀態(tài)分析、關(guān)聯(lián)分析和預測分析。機器學(xué)習是工業(yè)大數據的核心，機器學(xué)習就是通過(guò)對海量歷史數據的分析建立工業(yè)大數據的模型，這是利用工業(yè)大數據的第一步，沒(méi)有機器學(xué)習就談不上工業(yè)大數據技術(shù)了。

　　只有在工業(yè)4.0時(shí)代，工業(yè)大數據技術(shù)才變得更現實(shí)更重要。因為在工業(yè)4.0時(shí)代，更強調工業(yè)系統中機器和人的分工和協(xié)作。

　　工業(yè)實(shí)時(shí)數據其實(shí)是企業(yè)非常寶貴的財富。

　　這的確是一塊非常細分、專(zhuān)業(yè)的領(lǐng)域，需要精耕細作。中瑞泰科技已經(jīng)默默地“耕種”了十多年。當這個(gè)產(chǎn)業(yè)的風(fēng)口來(lái)臨，這個(gè)領(lǐng)域將迎來(lái)前所未有的發(fā)展良機。

　　相信風(fēng)起的時(shí)候，那些做好準備的人們，會(huì )飛上高空。

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