如今,数据成为企业的核心资产已经成为共识,然而到底应该如何选择适合自己的服务和产品却困扰着企业负责人。繁多的产品和方案充斥的大数据服务领域,给真正需要大数据应用的企业造成了干扰。寄云科技认为众多成功案例的落地实施,是检验大数据服务能力的不二法门。
人们往往将大数据分析与数据管理的概念相混淆。在工业行业中,大数据主要来源于传感器、PLC等设备,以秒、毫秒等频率源源不断产生,随着时间的推移变得海量的数据;ERP、CRM等IT数据,也在产生着TB级的数据。数据的管理是一门科学,它涉及数据治理、元数据管理、主数据管理、数据库运营管理、数据仓库等多个方面,不仅涉及到IT技术,还关系到企业组织、管理和行业知识等跨领域的科学。数据管理的概念已经有数十年历史,大数据的出现不但在数据种类和数据量上给其带来挑战,也在模式、技术等方面带来了很多根本性的改变,但大数据不是用来替代数据管理的。
很多服务商都能够把企业里的所有数据整合起来,做各种分析,但真正能做到大数据分析的却寥寥无几。尤其在工业领域内的大数据分析,更是对精准度有着严苛的要求。商业数据的分析更多的辅助运营的作用,而工业大数据分析将带来工业企业创新和变革,关系到设备的稳定运行、故障诊断和产品的质量,可以说工业大数据分析结果很大程度上决定了企业的投入产出。
在工业领域内什么才是真正的大数据分析,我们通过寄云科技落地工业案例来略探一二。
寄云科技是国内杰出的工业互联网厂商,利用云计算、大数据和物联网技术,致力于为企业提供全套IT+OT的解决方案,帮助传统的企业实现数字化转型,提高核心竞争力。寄云科技已为多个世界500强客户提供了专业的服务,涵盖轨道交通、电力能源、航空航天以及健康医疗等各个行业,与多家知名的国际、国内厂商达成战略合作关系,并凭借优异的技术和解决方案能力斩获数十项奖项,深得业界赞誉。
以寄云科技风机叶根螺栓断裂检测为例:风机叶根螺栓不具备传感器、不便人工检查同时关系价值上百万的风叶部件安全,对其断裂的检测就成为行业难题。寄云科技采集了海量风机其他传感器历史和实时数据,经过复杂的数据转化、清洗、存储,并采用多种大数据算法、机器学习、模型训练等,建立了精准的叶根螺栓断裂与正常的模型。最终达成了接入风机实时状态数据,即可通过模型比对检测螺栓是否断裂的需求。
此外,寄云科技还为轨道交通、制造、化工、航空航天、能源、电力等各种行业,设计和实施了盾构机主轴折断原因追溯、汽车整装流水线产线优化、飞机制造数控机床故障预测等成功案例,涵盖了基于状态维修、故障检测、故障监控、故障溯源、预测性维护、产线优化等多个大数据应用方向,堪称大数据应用的落地典范。
以数据为中心、以行业应用为导向是寄云产品和方案的核心理念。寄云工业大数据分析平台具备设备、文本、数据库、OT系统和IT系统等各种非结构化、半结构化和结构化类型数据的采集、转化、存储、分析,以及故障诊断与预测、产线优化等全生命周期应用能力。
值得一提的是,寄云科技将陆续开放其时序数据库、基础算法和业务模型等产品和组件,供企业用户、集成商或大数据服务商使用。作为工业大数据存储与分析的必备基础组件,寄云时序数据库支持PB级以上海量存储,亚秒级实时查询能力,良好的冗余、容错、扩展机制,以及云端快速、便捷的伸缩能力,已经过多个500强超大型企业成功案例的落地验证。
好文章,需要你的鼓励
研究人员正探索AI能否预测昏迷患者的医疗意愿,帮助医生做出生死决策。华盛顿大学研究员Ahmad正推进首个AI代理人试点项目,通过分析患者医疗数据预测其偏好。虽然准确率可达三分之二,但专家担心AI无法捕捉患者价值观的复杂性和动态变化。医生强调AI只能作为辅助工具,不应替代人类代理人,因为生死决策依赖具体情境且充满伦理挑战。
哥伦比亚大学研究团队开发了MathBode动态诊断工具,通过让数学题参数按正弦波变化来测试AI的动态推理能力。研究发现传统静态测试掩盖了AI的重要缺陷:几乎所有模型都表现出低通滤波特征和相位滞后现象,即在处理快速变化时会出现失真和延迟。该方法覆盖五个数学家族的测试,为AI模型选择和部署提供了新的评估维度。
麻省理工学院研究发现过度依赖AI会导致认知债务,削弱基本思维能力。研究表明交替进行无辅助思考和AI支持工作的模式能保持认知敏锐度。这种认知高强度间歇训练模仿体能训练中的HIIT模式,通过短时间高强度思考与恢复期交替进行,可以强化大脑神经回路,防止认知衰退,提升独立思考能力。
这项研究首次发现AI推理模型存在"雪球效应"问题——推理过程中的小错误会逐步放大,导致AI要么给出危险回答,要么过度拒绝正常请求。研究团队提出AdvChain方法,通过训练AI学习"错误-纠正"过程来获得自我纠错能力。实验显示该方法显著提升了AI的安全性和实用性,用1000个样本达到了传统方法15000个样本的效果,为AI安全训练开辟了新方向。