全球工业大数据发展及实践（7）

全球工业大数据发展及实践（七）

（2019年6月22日）

3. 打造航空制造业新引擎

新的信息架构正在引发各行业工作模式和思维方式的变革，航空领域也不例外，将大数据技术与航空领域相结合，能够有效地推进航空制造企业及其产品的迅速发展。

罗尔斯•罗伊斯公司（Rolls-Royce，简称“罗罗”）是首先使用发动机数据进行革新的原始设备制造商（OEM）之一，公司很早就利用大数据来安排生产和维修。罗罗全球发动机健康监测中心为了监控上千台“遄达”系列发动机工作状态，建设了“发动机健康管理”（Engine Health Management， EHM）系统。这套系统可以让工程师知道发动机工作状况，以便合理安排发动机使用和维修时间。同时为设计更合理的发动机存储参数，罗罗与微软合作开发“智能发动机”，收集和分析发动机的设计、生产、机队和运行方面的数据，以及了解天气条件、机场设施、飞机滑行情况和周转时间等。罗罗正 在建立 R2 数据实验室，期望通过使用人工智能、机器学习和新的分析手段来对数据进行挖掘，从而实现成本的节约。实验室的主要目标是优化客户服务，满足客户随着购买的设备老化不断变化的需求。发动机操作员则主要关心发动机的可靠性，燃油消耗，剩余价值和维护成本。为了优化这些因素，罗 罗公司的可用性中心不仅收集发动机和零部件的数据，还收集航空公司飞行模式，天气，航线和飞行 员行为等数据，R2 实验室的人工智能科技对这些数据进行分析，让工程师根据发动机性能数据，对发动机进行远程维修或进行预防性维护。

除了 OEM 厂商以外，法荷航维修工程公司、汉莎技术公司等维护、维修与大修商（MRO）也在开发他们自己的数据分析功能。排气温度裕度、振动、燃料流量、轴转速、油压和可变静子导向叶片的位置都是 MRO 企业的重要测量数值，这些可用于运营过程中帮助客户确定发动机的哪些部件需要检查，以加快机库内的维修工作。

4. 帮助石油化工业升级创新

石油石化行业具有数据量大、类型多样、存储格式复杂及数据分散等特点，尽管大数据在石油石 化行业的应用前景非常广泛，但应用程度并不高。德勤咨询认为，化工企业已无法再依靠削减成本和清理资产负债表等传统手段提升业绩，而是需要应用高级分析方法等大数据分析方式进入“工业 4.0”。因此，石油化工大数据应用旨在通过语义分析技术和元搜索引擎，完成相关信息采集，并对数据进行 存储、检索和智能分析，从数据深度关联、可视化查询、数据报告等多个方向，为石油石化企业实现 企业决策、生产管理的智能化提供数据支持。

一些大公司如英国石油（BP）已经开始雇佣承包人（contractors）为公司做数据分析；另一些企业，如雪佛龙（Chevron）和斯伦贝榭（Schlumberger），建立了自己的数据分析团队。数据分析已经在石油行业促成许多成功案例，例如，在 BP 某炼油厂里，无线感应器遍布于整个工厂，形成全流程无死角的网络，能够产生大量实时数据，监测管道的承压并和历史数据进行比对分析。这个新的数据网络使 BP 能够了解到，有些种类的原油比其他种类更具有缓慢而长期腐蚀性。这是此前数十年的经验也没办法发现和防止的，而现在工程师们则可以根据这些数据对来料和操作流程进行优化。

（未完待续）

摘编自 江苏企业技改协会 重点行业研究