工业4.0在工程机械领域的大数据应用实践

       网讯 在工程机械领域，重工机械设备更新周期慢且平稳是很大的特点。但当遭遇*经济增速下行，会出现生产能力过大、存量设备过多等问题……如何改变这样的现状?除了持续不断苦炼内功、创新产品，已在中联重科供职10年的周志忠博士提出通过大数据驱动来促进转型，聚焦于后服务市场。工程机械市场转型期：挑战与机遇并存中联重科做为装备制造企业，业务包括工程机械板块、农机板块和金融板块。其中工程机械板块所占的比重非常大，也是中设备实时定位、工况监控、油耗分析、设备异常分析、故障预警、工作运营统计在内的高附加值信息服务。打通多方数据，形成统一的工业大数据分析平台，对内辅助科学决策，对外提供智能化服务。平台融合了物联网平台、业务系统、应用系统及第三方数据，分析角度涉及产品、经营、客户、宏观行业等方面，服务涵盖轻量级应用(中联e 管家、服务e通等)和重量级专业领域应用(智慧商砼、建筑起重机全生命周期管理平台)，并通过移动端APP、PC 端、大屏幕等多种方式提供高效增值服务。工业大数据平台整体采用成熟的Hadoop 分布式架构进行搭建。基于Cloudera CDH的发行版，中联重科从2015年底开始部署，同时进行相应的大数据开发工作。首先建立如客户类、设备、交易、信用等主题。然后把物联网平台、企业内部ERP、CRM等核心平台都在Cloudera大数据平台上贯通，并且通过相应的组件把数据采集到平台。平台通过流式处理架构，满足高时效性的数据分析需求;通过分布式运算架构，满足对海量数据的离线深度挖掘。前端通过统一接口层以多种通用格式对外提供数据分析服务。考虑到大数据平台汇集了企业内外部多方敏感数据，为保证数据安全，平台引入了企业级数据治理组件，实现统一的元数据管理、数据质量控制、数据溯源、数据操作权限管控、数据脱敏及数据使用审计功能，并贯穿数据存储和应用的全过程。拥抱开源分析大数据技术未来的挑战当问及为什么会选择Hadoop，周志忠博士表示：开源的生态环境中有大量人才提供贡献，我们认为比单一企业开发的环境更有生命力、更强壮。开源带来的挑战采用开源技术对团队的技术能力要求稍高。运营过程中的技术难点稍多一些。因此，他们选择开源的同时也采购了Cloudera的企业级服务，作为中联重科整个平台运营的保障。开源有很多问题，如很多组件之间的适配是不是很优、及参数涉及到一些复杂的问题。所以采用发行版、企业服务的支持，就不需要把重心放在运维平台、系统的层面，而是更多的聚焦在业务分析、获得业务扩展等可创造数据价值的层面。对大数据技术行业未来的期许周志忠博士说:“目前从支撑应用的角度，大数据技术已足够。很主要的难点在于业务应用场景与现有技术、算法如何很佳地匹配。”中联重科也在尝试机器学习方面的一些应用，如设备的健康指数评估，怎石家庄癫痫医院排行样通过不同维度、不同传感数据及公司内部的数据，建立模型。从模型角度，相应算法也能够支撑，但关键问题在于，数据是不是全备且准确，数据响应是不是及时等”。