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传感器+大数据=工业互联网?|亚博APp买球

 


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本文摘要:随着经济快速增长的不确定性减少,工业客户开始将注意力从提升生产力改向提升利润率,大数据的概念也更加疯狂。

随着经济快速增长的不确定性减少,工业客户开始将注意力从提升生产力改向提升利润率,大数据的概念也更加疯狂。有了大数据和传感器,GE期望打造出一个工业系统的互联网,进一步提高能源效率。  据GE工业互联网项目负责人,前思科高管WilliamRuh透漏,GE的工业互联网设想问世于数年前的金融危机时期。随着经济快速增长的不确定性减少,工业客户开始将注意力从提升生产力改向提升利润率。

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大数据的概念也更加疯狂,最后,WilliamRuh的团队开始考虑到,是不是该制订一个GE产品的数据战略。  GE(通用电气)为未来业务起了一个悦耳的名字工业互联网。这是GE的研发部门杜撰出来的名词,GE期望通过在其产品中减少更好的传感器来提供海量数据,并最后协助公司提升其机车飞机引擎、核磁共振仪器等设备的能源效率。  GE计划未来三年在工业互联网项目上投放15亿美元,其中一部分支出将用作反对在加州圣拉蒙市新正式成立的软件研发中心的研究项目。

例如,该研究中心的机器学习专家AnilVarma正在实验如何检验GE生产的2万台喷气引擎中的容易察觉到的警报信号,以此来预测哪些设备必须展开确保。对于某些型号的引擎,Varma的算法需要提早一个月预测其确保市场需求,预测准确率超过70%,这可以很大增加飞行中延后。GE软件研发中心的研究人员展示电厂的数据可视化工具  大数据引擎  过去,GE的飞机引擎中的传感器都是被动模式直到经常出现故障才不会在仪表盘上亮红灯。

这类传感器有很多,例如测量温度、压力和电压,这些传感数据过去很少被保有和研究。在大多数飞行中,引擎只不会保有三个平均值,分别是降落、巡弋和迫降数据。  根据Varma的讲解,GE的下一代GEnX引擎中(装备波音787飞机)将不会保有每次飞行中的所有基础数据,甚至不会从飞机动态传输返GE分析。

这样一台引擎一年产生的数据量甚至不会多达GE航空业务历史上所有的数据。  虽然机器间通过传感器通讯早已不是什么新概念(例如物联网),但是GE的业务规模能让这种点子获得更加慢构建。我们有最大规模的工业数据集,因为我们运营这些设备早已很长时间,Varma说。我们同时掌控历史数据并监测未来数据,这让我们需要测试任何算法的可行性。

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  据GE工业互联网项目负责人,前思科高管WilliamRuh透漏,GE的工业互联网设想问世于数年前的金融危机时期。随着经济快速增长的不确定性减少,工业客户开始将注意力从提升生产力改向提升利润率。大数据的概念也更加疯狂,最后,WilliamRuh的团队开始考虑到,是不是该制订一个GE产品的数据战略。  突破物理无限大的1%  哥伦比亚大学数据科学与工程学院教授VenkatVenkatasubramanian指出,GE应用于大数据技术解决问题工业问题不一定不会一帆风顺。

对于一家商业零售公司来说,需要找到消费者数据之间的关联就早已充足,例如,知名的啤酒内衣理论。在这种初级应用于中,目前标准的机器学习算法就需要胜任。但是对于简单的物理系统来说,数据模型还必须需要说明关联背后的原因。

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  在GE的圣拉蒙软件研发中心,研究人员正在研发新的用户界面,通过地图、仿真以及类似于Twitter的设备社会化网络协助人们展开工业数据的可视化。其中一个实验室有很多大屏幕显示器与微软公司的Kinect体感游戏设备相连,电厂的工人可以通过手势与数据可视化界面对话,协助制订区域电网的操作者要求。  GE还与加拿大一家电力公司通过分析卫星影像、天气地图当地电力供应记录等数据预测树木遮荫的热点地区(掉下来的树枝是雷电造成电力供应的主要原因之一)。

  此外GE还与纽约市的一家医疗中心合作在病床和医疗设备中植入传感器,减少空床亲率,提升病人的招待能力。  Ruh坚信即使是较小的变革也不会产生极大的效应。

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GE本周公布的报告量度,每提升1%的燃油效率,航空业每年能节省20亿美元,而能源行业则能节省40亿美元。要告诉,GE的油气管道和电力设备每年支撑着全球25%的电力运送。  我们的运营效率能提升1%,但这一目标早已无法通过更佳的设备构建,因为我们早已将物理学充分发挥到了淋漓尽致。

Ruh说。  似乎,GE早已有了答案,那就是传感器+大数据的工业互联网。


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