工業(yè)大數據實(shí)時(shí)采集、存儲及機器學(xué)習技術(shù)飛速發(fā)展，NI成重要推手

　　“根據IDC此前的EMC數字宇宙研究顯示，平均僅5%的大數據得到分析?！?nbsp;NI(美國國家儀器，National Instruments，簡(jiǎn)稱(chēng)“NI”)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)市場(chǎng)經(jīng)理崔鵬在前不久舉行的2017 NI工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)高峰論壇上談到相較于 22 ×2 60 字節的大數據總量，5%無(wú)異于冰山一角。而作為一種新的資產(chǎn)、資源和生產(chǎn)要素，工業(yè)大數據是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的核心，更是中國制造業(yè)轉型升級的重要戰略資源。

　　智能測量+管理，平臺化方案方可透視不可見(jiàn)數據的價(jià)值

　　要解決大模擬數據挑戰，NI認為第一步便是更智能的測量。作為此次NI工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)高峰論壇的特邀嘉賓，美國辛辛那提大學(xué)教授、美國智能維護系統中心主任李杰教授認為，未來(lái)數據收集的趨勢將集中在三個(gè)方面：

　　1.從可見(jiàn)世界到不可見(jiàn)世界的擴展，未來(lái)，數據收集將更多源于不可見(jiàn)世界;

　　2.從固定式到無(wú)線(xiàn)移動(dòng)式的擴展，以無(wú)線(xiàn)傳感器為例的自主式將成為未來(lái)數據收集的主流;

　　3.從物理特性到信息特性的擴展，不局限于當前的測量功能，未來(lái)的數據收集更將具備辨識功能。

　　圖1. 李杰教授現場(chǎng)剖析工業(yè)大數據采集的未來(lái)趨勢

　　進(jìn)一步挖掘工業(yè)大數據背后的價(jià)值，除了測量分析數據的過(guò)程必須“智能化”，NI認為還需要更智能的數據管理。因此，NI由點(diǎn)及面提出了對應的解決方案，攜一眾新品：LabVIEW NXG、強調遠程數據管理的分布式系統管理軟件SystemLink、監測資產(chǎn)健康狀況以便制定運營(yíng)和維護計劃的企業(yè)級分布式在線(xiàn)監測軟件NI InsightCM?，以及支持TSN功能的最新CompactDAQ以太網(wǎng)機箱亮相論壇。

　　以快速測量、即時(shí)洞察、可選編程為特色的LabVIEW NXG通過(guò)引入重新設計的編輯器，不僅實(shí)現了測量自動(dòng)化的創(chuàng )新，在基于配置的軟件和自定義編程語(yǔ)言之間建立了橋梁;還進(jìn)一步拓展了LabVIEW的開(kāi)放性，將更多的語(yǔ)言集結合進(jìn)來(lái)，極大提高了編程生產(chǎn)力，意欲掀起臺式測量革命。

　　同時(shí)，伴隨時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò )(TSN)標準的制定將加速工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺的構建成為業(yè)界共識，NI積極幫助定義TSN，并將TSN集成至CompactDAQ平臺——推出cDAQ-9185和cDAQ-9189，從而實(shí)現了長(cháng)距離精確同步，并大幅簡(jiǎn)化高通道數分布式系統的客戶(hù)安裝和系統管理。

　　圖2. NI以軟件定義為中心的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺化解決方案

　　這一系列新推出的重磅新品，僅是NI對應工業(yè)大數據和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域推出的“點(diǎn)狀”解決方案。而解決方案由點(diǎn)及面的貫通正是NI以軟件定義為中心的平臺設計方法，崔鵬展開(kāi)介紹道：“NI希望基于LabVIEW平臺，通過(guò)臺式便攜測量設備、CompactDAQ、PXI模塊化儀器、CompactRIO等設備及嵌入式系統設計方案，幫助客戶(hù)實(shí)現圍繞工業(yè)大數據和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)展開(kāi)的細分應用，例如工業(yè)測量、在線(xiàn)狀態(tài)監測、智能測試等。而軟硬件平臺的一脈相承和靈活兼容更能夠幫助客戶(hù)加速開(kāi)發(fā)流程，減少上市時(shí)間?！?/p>

　　知識的智能化革命離不開(kāi)基于平臺化方案的生態(tài)系統構建

　　論壇現場(chǎng)，崔鵬還援引了一組數據：據Hydrocarbon Publishing Company統計，全球制造工業(yè)設備非預期停機和維護不善的耗費大約占整個(gè)行業(yè)年產(chǎn)值的5%，這相當于每年200億美元。因此，當前對于工業(yè)大數據的深入分析以及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的不斷推進(jìn)，實(shí)質(zhì)上都是為了兩大目的：

　　1.數據流動(dòng)：通過(guò)智能化解決數據“自動(dòng)流動(dòng)”的問(wèn)題，即能夠把正確的數據在正確的時(shí)間以正確的方式傳遞給正確的人和機器;

　　2.資源優(yōu)化：繼海量的工業(yè)數據轉化為信息、信息轉化為知識、知識轉化為科學(xué)決策后，資源優(yōu)化就需應對和解決制造過(guò)程的復雜性和不確定性等問(wèn)題，并在這一過(guò)程中不斷提高制造資源的配置效率。

　　正如李教授所講：“下一代工業(yè)4.0的革命實(shí)際上是知識的智能化革命?！彼J為工業(yè)4.0可分為3個(gè)階段：“第一個(gè)階段是基于計算機信息化系統，利用大數據分析的結果，讓人變得更加智慧;第二個(gè)階段則是如何讓人機結合產(chǎn)生價(jià)值增值;第三個(gè)階段最為重要，即利用自身知識化社會(huì )的經(jīng)驗幫助別的社會(huì )做平衡發(fā)展?！?/p>

　　落地工業(yè)4.0革命的三大階段，NI無(wú)法靠一己之力全覆蓋。因此，基于NI平臺化的解決方案，NI同樣注重在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域構建自身的生態(tài)系統，此次受邀演講的PTC就是NI的生態(tài)合作伙伴之一。據崔鵬介紹：“NI聯(lián)合PTC和Hewlett Packard，為Flowserve的客戶(hù)提供了最佳的設備資產(chǎn)管理及實(shí)時(shí)狀態(tài)監控方案?！弊鳛楸娝苤闹圃鞓I(yè)領(lǐng)導者，Flowserve為業(yè)界一些最先進(jìn)的重型設備提供端到端的支持。因此，Flowserve一直希望利用最新的在線(xiàn)監測技術(shù)，通過(guò)預測性維護來(lái)幫助客戶(hù)減少停機時(shí)間。

　　圖3. 基于平臺打造生態(tài)系統，NI攜手合作伙伴推動(dòng)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展

　　“基于LabVIEW和CompactRIO來(lái)采集溫度、壓力、流速、振動(dòng)和功率等傳感數據，Flowserve泵的原始數據速率可以達到每秒2.5MB，同時(shí)系統將這些數據發(fā)送到PTC的ThingWorx分析引擎，從而在儀表板上可以看到所有需要監測的能耗指標以及故障預警提示，這對需要維護成百上千個(gè)設備的專(zhuān)家來(lái)說(shuō)是非常有幫助的?！贝搦i補充道。

　　無(wú)獨有偶，NI早前就已和IBM展開(kāi)合作，基于LabVIEW共同開(kāi)發(fā)基于云的分布式數據采集系統及狀態(tài)監控與預測性維護測試平臺，幫助企業(yè)尋求更好的方法管理重型機械、發(fā)電、加工制造與其他多個(gè)產(chǎn)業(yè)部門(mén)的舊有資產(chǎn)，延長(cháng)相應設備的使用壽命。NI以軟件為中心的開(kāi)放式平臺為狀態(tài)監控與預測性維護測試平臺提供機器學(xué)習的可能性，而與IBM的深入合作，不僅在于為操作技術(shù)(OT)與資訊技術(shù)(IT)提供絕佳的互通性，更希望在云計算、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與工業(yè)系統進(jìn)行深度融合，實(shí)現工業(yè)數據分析與價(jià)值挖掘。

　　此外，將全球先進(jìn)制造經(jīng)驗本土化，NI正在多維度踐行工業(yè)4.0革命第三階段。助力中國制造彎道取直，推進(jìn)中國制造2025，NI不僅提供了貫穿產(chǎn)品研發(fā)設計、生產(chǎn)及使用生命周期的平臺化工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案，更從以下2點(diǎn)著(zhù)手深入：

　　圖4. NI以平臺化解決方案為基礎，助力中國制造2025

　　一方面，NI加強培養本土合作伙伴，積極構建本土生態(tài)圈：例如此次受邀演講的北京天澤智云就是NI在PHM領(lǐng)域的合作伙伴?；贜I平臺化系統設計方案，天澤智云為客戶(hù)定制化開(kāi)發(fā)面向工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域端到端的解決方案，幫助中國的工業(yè)客戶(hù)實(shí)現工業(yè)設備的實(shí)時(shí)健康管理與預測性維護;

　　另一方面，NI積極將國際先進(jìn)經(jīng)驗本土化：NI與同濟大學(xué)工業(yè)4.0智能工廠(chǎng)實(shí)驗室緊密合作，共同建立NI工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)驗室就是眾多案例之一?；贜I在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中數據采集、設備狀態(tài)監測等領(lǐng)域的豐富工程經(jīng)驗，雙方還將攜手建立探索智能制造產(chǎn)學(xué)研合作與中外合作的新模式。