工業(yè)大數(shù)據(jù)的未來(lái)：從智能終端設(shè)備到企業(yè)系統(tǒng)

　　隨著傳感和網(wǎng)絡(luò)連接技術(shù)的普及，在系統(tǒng)中添加測(cè)量功能從未如此簡(jiǎn)單和經(jīng)濟(jì)。在這個(gè)工程和測(cè)量數(shù)據(jù)爆炸的時(shí)代，如果企業(yè)沒(méi)有制定穩(wěn)妥的數(shù)據(jù)管理戰(zhàn)略，幾年后他們將無(wú)法有效應(yīng)對(duì)和管理所有的數(shù)據(jù)。因此，一流的測(cè)量和分析解決方案必須具備兩個(gè)基本功能：1.終端分析，2.智能企業(yè)管理和分析。

　　將測(cè)量分析推向智能終端

　　過(guò)去十年來(lái)，數(shù)據(jù)采集設(shè)備和傳感器的智能功能快速增加，而且變得更加分散，處理元件也放置在更靠近傳感器的位置。如果看一下ARM、Intel和Xilinx等公司的最新芯片和IP所集成的采集系統(tǒng)和節(jié)點(diǎn)就可以充分證明這一點(diǎn)。但是除了測(cè)量設(shè)備更加智能之外，傳感器同樣也日益智能化，智能傳感器將傳感器、信號(hào)調(diào)理、嵌入式處理器和數(shù)字接口/總線集成到一個(gè)極其小巧的封裝或系統(tǒng)中。

　　鑒于這一趨勢(shì)，現(xiàn)在許多應(yīng)用都強(qiáng)調(diào)了邊緣設(shè)備的智能化和高級(jí)信號(hào)處理。在資產(chǎn)監(jiān)控應(yīng)用中，傳統(tǒng)的測(cè)量系統(tǒng)將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)記錄到磁盤上，即使所測(cè)量的物理現(xiàn)象沒(méi)有發(fā)生任何實(shí)質(zhì)性的行為。這將導(dǎo)致所部署的系統(tǒng)會(huì)產(chǎn)生數(shù)千兆字節(jié)甚至數(shù)萬(wàn)億字節(jié)的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行分析和線下篩選。

　　NI中國(guó)行業(yè)市場(chǎng)經(jīng)理崔鵬

　　由于處理在更加靠近傳感器的位置進(jìn)行，測(cè)量系統(tǒng)軟件必須有助于在邊緣設(shè)備上高效地進(jìn)行分析。未來(lái)基于終端的系統(tǒng)軟件需要能夠快速配置和管理成千上萬(wàn)個(gè)聯(lián)網(wǎng)的測(cè)量設(shè)備，并在這些節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行大量分析和信號(hào)處理。展望未來(lái)，企業(yè)必須過(guò)渡到更加智能且基于軟件的測(cè)量節(jié)點(diǎn)，才能跟上模擬數(shù)據(jù)爆炸式增長(zhǎng)的速度。

　　更智能的企業(yè)管理和分析

　　采集智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)后，下一個(gè)步驟就是將數(shù)據(jù)傳送到企業(yè)系統(tǒng)來(lái)有效地管理和整合數(shù)據(jù)以及進(jìn)行大規(guī)模分析。一個(gè)來(lái)源于多工程數(shù)據(jù)的企業(yè)數(shù)據(jù)管理和分析解決方案將有助于正確的人員在正確的時(shí)間獲得正確的數(shù)據(jù)，從而做出正確的決策。其中兩個(gè)主要的考量因素是能否正確地歸檔數(shù)據(jù)以及更智能地進(jìn)行分析。

　　正確地歸檔數(shù)據(jù)

　　為了準(zhǔn)確地對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)源進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，所有數(shù)據(jù)集應(yīng)包含一致的元數(shù)據(jù)或描述性信息來(lái)解釋測(cè)試數(shù)據(jù)被保存的原因。元數(shù)據(jù)包含的信息包括測(cè)試設(shè)置、測(cè)試結(jié)果、測(cè)量單位等。據(jù)IDC的調(diào)查顯示，大多數(shù)公司僅對(duì)22%的采集數(shù)據(jù)進(jìn)行文檔記錄，而實(shí)際上能夠進(jìn)行分析的數(shù)據(jù)平均只有5%。因此還有許多可能非常重要的數(shù)據(jù)沒(méi)有被充分利用。重視將元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的公司將能夠?qū)崿F(xiàn)更高程度的數(shù)據(jù)分析自動(dòng)化，從而獲得明顯的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

　　但是在開始進(jìn)行元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化之前，工程師必須首先在哪些元數(shù)據(jù)對(duì)分析非常重要這個(gè)問(wèn)題上達(dá)成一致。一流的公司通常會(huì)有一個(gè)項(xiàng)目規(guī)范來(lái)定義所采集的元數(shù)據(jù)的命名和屬性。應(yīng)用程序應(yīng)該在采集時(shí)試圖記錄盡可能多的已定義屬性。但是在采集數(shù)據(jù)之后，許多公司會(huì)通過(guò)運(yùn)行自動(dòng)檢查和插入缺少的屬性來(lái)添加數(shù)據(jù)屬性。比如，捷豹路虎對(duì)元數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化質(zhì)量檢查，并在一年內(nèi)開發(fā)和實(shí)現(xiàn)了企業(yè)數(shù)據(jù)管理解決方案，以前該公司僅能分析10%的數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì)接下來(lái)這類數(shù)據(jù)將可達(dá)到驚人的95%。元數(shù)據(jù)的一致性使得它們能夠應(yīng)用一致的自動(dòng)化分析來(lái)匹配已定義的屬性。

　　更智能的分析

　　根據(jù)Frost&Sullivan市場(chǎng)調(diào)查公司2015年9月對(duì)全球測(cè)試與測(cè)量大數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)報(bào)告指出，如果將大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用到測(cè)試中，產(chǎn)品開發(fā)成本將可減少近25%，運(yùn)營(yíng)成本將可減少近20%，維護(hù)成本將可降低50%。由于大模擬數(shù)據(jù)是增長(zhǎng)最快且數(shù)量最龐大的數(shù)據(jù)類型，尋找新的相關(guān)性并預(yù)測(cè)未來(lái)行為是保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵。

　　要做到這一點(diǎn)，為了研究、設(shè)計(jì)和驗(yàn)證目的而進(jìn)行測(cè)量的公司需要大大優(yōu)化采集和分析邊緣設(shè)備數(shù)據(jù)的方式，并在企業(yè)內(nèi)部對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理和分析，以確保能夠有效地利用這些數(shù)據(jù)來(lái)做出正確的決策。他們?cè)皆邕@樣做，就能夠越早利用更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)獲得更大回報(bào)。

　　感言

　　正如惠普企業(yè)超大型主機(jī)服務(wù)器和物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)總經(jīng)理和副總裁Tom Bradicich所說(shuō)：“物聯(lián)網(wǎng)的智能終端分析和其他工業(yè)解決方案對(duì)于解決工業(yè)大數(shù)據(jù)問(wèn)題發(fā)揮著重要的作用。智能測(cè)量節(jié)點(diǎn)提供在線數(shù)據(jù)分析，從而更快速獲得有意義的結(jié)果?，F(xiàn)在是時(shí)候通過(guò)大數(shù)據(jù)獲得更多信息了。”

　　NI分布式工業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)

　　大數(shù)據(jù)可以分成數(shù)字和模擬數(shù)據(jù)兩大類。數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)又可以分成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如來(lái)自企業(yè)應(yīng)用程序的數(shù)據(jù))或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(例如通過(guò)Twitter或Facebook等社交媒體產(chǎn)生的數(shù)據(jù))。另一方面，模擬數(shù)據(jù)是指工程(由工業(yè)系統(tǒng)產(chǎn)生)和環(huán)境數(shù)據(jù)(例如射頻、光和溫度數(shù)據(jù)以及自宇宙形成至今產(chǎn)生的數(shù)據(jù))，這類數(shù)據(jù)可使用傳感器測(cè)量，并使用模數(shù)轉(zhuǎn)換器來(lái)數(shù)字化，以便進(jìn)一步挖掘和分析。NI產(chǎn)品(CompactDAQ、PXI、CompactRIO和WSN)能夠用于模擬物聯(lián)網(wǎng)/M2M網(wǎng)關(guān)，用以采集、匯總和數(shù)字化模擬數(shù)據(jù)。此外，NI還推出了InsightCM Enterprise套件，提供了基礎(chǔ)設(shè)施/云層的數(shù)據(jù)管理和傳輸、數(shù)據(jù)分析和系統(tǒng)管理軟件，以便進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析和挖掘?？傊?，這些產(chǎn)品形成了強(qiáng)大的平臺(tái)來(lái)構(gòu)建用于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的大“模擬”數(shù)據(jù)系統(tǒng)。

　　例如，美國(guó)最大的發(fā)電企業(yè)杜克能源公司正是將NI InsightCM應(yīng)用于智能電網(wǎng)的改造中。最終，該公司將能夠監(jiān)測(cè)遍布在60多個(gè)發(fā)電廠的一萬(wàn)多臺(tái)設(shè)備。目前，杜克在其20個(gè)發(fā)電廠中部署了3000臺(tái)CompactRIO設(shè)備和運(yùn)行試點(diǎn)軟件。杜克現(xiàn)已能夠遠(yuǎn)程發(fā)現(xiàn)發(fā)電廠的某個(gè)軸承缺陷，從而制定維修計(jì)劃。

　　個(gè)人簡(jiǎn)介：崔鵬先生目前擔(dān)任NI中國(guó)工業(yè)自動(dòng)化及行業(yè)市場(chǎng)經(jīng)理，負(fù)責(zé)NI在工業(yè)自動(dòng)化、能源電力、嵌入式以及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的市場(chǎng)開拓與項(xiàng)目合作。

　　崔鵬先生在NI已有4年的時(shí)間，曾任NI中國(guó)應(yīng)用工程師一職，為客戶應(yīng)用提供技術(shù)支持與咨詢，從2012年起轉(zhuǎn)入市場(chǎng)部，主要負(fù)責(zé)NI嵌入式產(chǎn)品的市場(chǎng)推廣、業(yè)務(wù)拓展和客戶維護(hù)等工作。目前，主要負(fù)責(zé)NI 嵌入式及自動(dòng)化解決方案在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、能源電力、智能工廠等領(lǐng)域的市場(chǎng)開發(fā)工作。崔鵬先生畢業(yè)于復(fù)旦大學(xué)微電子系， 獲碩士學(xué)位。