中山市中軸軸承有限公司

將“大數據”轉變成“智能數據”

2019-12-06   中軸軸承  

人們通常認為大數據僅僅是從傳感器、設備、系統和其它測量設備中生成的大量的數據,而后當有需求時再對這些數據進行處理。 然而,大數據的意義實際上遠不止如此。 


數據的形式不盡相同。 一些數據是“結構化的”,例如以傳感器輸出的形式,其通常可以儲存為數據庫格式。 還有一些數據是“非結構化的”,可能包括文本、圖像、音頻或視頻。 上述兩種截然不同的數據集的混合,僅是對 “大數據”復雜性的一瞥。 


大數據的復雜程度前所未有,其在數量、速度、多樣性和真實性方面的要求也極高,因此需要全新的數據庫系統來分析和利用這些數據。 


SKF授權我們面臨的挑戰是要清楚理解這些數據的用處,并將其轉變成“智能數據”。 要實現這一目標,可以使用專業知識和技術豐富原始數據。 在工業應用中,該過程最常應用于運行和維護之中。 收集并正確解讀大量過程數據,可以為操作者提供改進運行狀態所需的信息。 通過正確篩選和解讀數據,可以基于此結果來調整設備狀態,幫助設備提高性能或延長其使用壽命。 簡單來說,一名有經驗的操作者可能只需通過幾個讀數,例如溫度、壓力和振動,就可以對設備進行“診斷”。 


這種結構化數據是實施狀態監測(CBM)和預測性維護方法的基礎。 正確地測量并在數值偏離正常范圍時立刻采取行動,有助于設備運行更長時間。 一個簡單的例子是軸承的振動監測,檢測到的單個數據集可以幫助延長設備壽命并提高其可靠性。 


斯凱孚的工程師最近幫助法拉利F1 車隊實時收集其測試室的數據。 基于斯凱孚IMx的平臺持續監控測試室中驅動部件的振動狀態,每秒處理多達 10 萬個觀測值。 這些數據被以每秒20 次的頻率進行整理,然后被分解成更易于管理的數據塊并進行分析。 法拉利團隊表示,這有助于團隊“關注結果而不是數據”。 


在此之前,團隊必須進入一個單獨的測試室,以確切地了解內部發生了什么。 由于無法實時在線查看高頻數據, 因此故障排除的過程十分緩慢,并且無法基于趨勢值創建對組件使用壽命的預測。  


斯凱孚為該應用提供適用于監控諸如風力發電機等應用的IMx平臺,其所需數據和通道更少,對計算機處理速度的要求也更低。 


結構化的進展

SKF授權

結構化數據可以被自動解讀: 如果某個參數上升,可以判別其屬于正常或異常行為,并且可以對其進行調整或者診斷。 我們一直面臨的挑戰是將包括非結構化數據的一切都實現自動化。 


如今,客戶經常會收到設備狀態的書面報告, 斯凱孚的工程專家每年要向其客戶提供許多諸如此類報告。 那么,這些報告的結果是否可以自動生成,并用于提高分析能力? 


確實有這樣的先例。 例如,設備檢視系統可以“知道”故障是否嚴重,因為它們已經“見識”過許多例子。 該原理可應用于檢查從產品到質量檢驗等多個方面。 而在不久以前,還只能由操作者識別這類故障。 


現在,類似的原理可用于處理更復雜的設備故障。 自動化系統將很快能夠解讀大量的結構化和非結構化數據,并自動診斷問題。 比如它可以比較當前圖片與歷史圖片,或者直接從書面報告中提取數據。 自動化系統將通過每一個文本、圖像、音頻或視頻進行學習和改進。 同時,專家可以專注于系統尚未知曉的問題,并且可以觸發監督式學習。 


當然,在我們實現這一點之前還有障礙要克服。 雖然硬件和軟件已經到位,但我們仍然需要在由不同供應商生產的各種系統中無縫地相互通信。 數據的訪問、交換和互通一直都困擾著我們,但有跡象表明,事情正在變得越來越明朗, 尤其是由多個供應商提供服務的終端用戶正在推動互通協調的系統的發展。 


從大數據轉變到智能數據,意味著從知道發生了什么,到知道將要發生什么、發生的原因和需要做什么。 如果我們能夠獲得這種實時的洞察力,那么我們SKF授權將為行業創造利潤和價值。 


本文網址:http://www.nnlvxg.icu/news/501.html

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