科技媒体 ars technica 的编辑 Sean Gallagher 于近日参观了通用电气(GE)的国际研究中心,并探访了 GE 的“工业互联网”。随后撰文描述了GE 的野心:它们正在研发一个名为Predix 的云操作系统,对从物联网设备传来的数据进行挖掘和分析。
文章提到,GE 并不是唯一一个试图利用云计算技术帮助自身在能源、制造业、卫生保健、飞机制造等行业快速增长的公司。IBM 也有自己的物联网云战略,而像SAP、西门子,以及 Machineshop 这样的创业公司,则试图将它们的商业分析能力运用在由机器和传感器产生的大数据上。下一次工业革命的燃料将由数据组成:制造不仅仅是自动化,而是被数据驱动着永久的改变工厂生产方式。
物联网下的数据分析的一个特点是,数据来源于不同的设备,不同的地方,并且数据形式也不同,数据分析系统必须能够转换并理解这些数据,并能做实时数据流分析。在制造和传统工业中,某些数据已经被 SCADA(supervisory control and data acquisition) 系统所接收,因此它们易于分析,但另一些数据并没有连接到 SCADA 系统上,而它们也可能相当重要。
GE 的互联体验实验室负责人 Arnie Lund 演示了它们为加拿大魁北克水电公司 (Hydro Quebec) 所开发的一套分析系统。这套系统不仅从公司的电力网中收集数据,还从电力线附近的天气传感器,甚至树木生长趋势等图等提取数据进行预测,因此它除了一般分析,还能预测如大风、树木倒下等意外事故。类似的分析系统还有收集铁道线和火车轨迹跟踪数据,以优化火车地铁的维护时间,以避免发生出轨等意外。在这些案例中,许多设备并不总是在线,只有在特殊时刻才会连到网络上。
在物联网数据分析的底层,有 Wolfram 的 Data Drop 这样的数据收集工具,它能从任意发送数据的设备上接受数据,并给数据加上语义化结构以供分析。在大型系统如 Predix 中,无论是结构化的还是非结构化数据,都被收集到能被分析工具连接的云端存储池里。
不过,数据单单存起来是没有意义的,它还必须被分析才能产生价值。GE Software 的数据科学家 Christina Brasco 表示他们正在开发分析引擎,能够分析由数学模型产生的数据。Brasco 目前的关注领域是飞机制造,特别是燃气涡轮引擎。他说:“GE 正在推动预见性维护流程,数据科学则帮助构造预测模型以决定应替换哪些部件,以避免预测外的停机。”
GE Software 的 CTO Horel Kodesh 表示 Predix 的最终目标是创造一个“云操作系统”,不同的公司能在上面控制数据的连接并托管第三方开发者的分析软件。Predix 将为开发者提供便利,开发者只需关注如何解决他们提出的目标,而无需关心如何获取以及连接数据。
在文章的最后 Gallagher 写道,GE 并不是这场游戏的唯一玩家。IBM、Amazon 等云服务公司也在向开发者描绘它们的物联网战略以及其它基于云的工业数据处理方案。
从目前来看,从云端改变操作,然后将改变反馈到控制系统,这样的生产模型还没有在我们的生活中普及。但从 GE 对于物联网大数据分析的研究和应用进展来看,供工业界使用的物联网数据分析系统离我们并不遥远。
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