突破工业大数据,产学合作助力迈向工业智能

副标题:联想集团于辰涛受邀参加北航第五届大数据科学与计算智能研讨会

日期:2018-09-23 来源:联想数据智能

为了更好地推动我国大数据科学与脑机智能的研究及应用,由北航大数据科学与脑机智能高精尖创新中心发起主办的第五届大数据科学与计算智能研讨会(BDCI 2018)于2018年9月22-23日在北京召开。

本次会议邀请了海内外大数据及人工智能领域顶尖专家学者及产业界专家进行主题演讲,并汇聚领域内的优秀骨干人才共同探讨大数据与人工智能的最新研究方向及产业结果。中国科学院院士、高精尖中心主任怀进鹏,中国科学院院士邓志明,英国皇家学会院士樊文飞,清华大学软件学院院长王建民教授,阿里巴巴集团首席技术官王坚博士,京东集团副总裁裴健等数十位国际著名专家学者及产业界人士出席了研讨会。

联想数据智能业务执行总监、首席研究员,教授级高工于辰涛受邀参加了会议,并发表主题演讲《联想工业大数据平台的技术创新及产业实践》,详细介绍了8年来联想工业大数据和工业智能领域的技术突破。

中国科学院院士、高精尖中心主任怀进鹏致开场辞
联想数据智能业务执行总监、首席研究员于辰涛发表演讲

随着工业转型升级,快速响应市场变化的柔性生产,成为企业新的竞争力;数字化转型智能制造成为企业发展的重点。因此,收集工业现场各类数据,处理获取的海量数据,并通过融合相应制造工艺特性的AI/ML优化算法进行分析,挖掘合适的应用场景,都是企业在实现智能制造的过程中面临的挑战。

于辰涛认为,工业物联网和大数据是企业智能制造的关键支撑。因此,“工业智能制造发展,需要一个端到端提供现场智能的工业大数据平台,通过全量数据的实时处理,实现对现场生产、设备、质量、工艺等全生产要素的优化,实现企业的智能化赋能“。

面对智能制造的新需求,联想数据智能实践“一个要素”“两个融合”和“三个能力”,已经构建了涵盖物联网与数据集成、大数据平台、AI平台、数据智能应用等在内的一体化数据智能产品体系。

在OT领域,联想数据智能提供边缘计算和平台两部分,分别解决连接、协同和分析的需求。连接方面,连接所有主流工业协议,实现业界最全面的现场设备接入;协同方面,融合全量工业数据与多源大数据,满足工业级现场苛刻处理要求;分析方面,深入机理和控制逻辑,融汇AI/ML算法,“让工业智能优化胜过老专家”。

在IT 领域,联想数据智能通过数据管理平台,将企业全量数据资产整合起来,实现全面贯通和可管理,让“人人都成为数据分析师”。

面对即时分析的性能优化挑战,以及数据不合理分布和低效内存管理等问题,联想数据智能从查询分析场景与数据特征两个方向入手,提升即时分析效率;通过构建新的元数据管理引擎,提升Balancing和CBO的效能。最终实现在即时分析时,CPU/IO/Networking在分布式集群上满负荷运行,比开源实现效能提升10x-15x。

在实际应用中,联想数据智能是如何赋能行业客户的?以石化和冶金行业为例。某石化企业,装置工艺运行大数据分析,汽油收率提升0.5%~1%;操作异常检出率提升26%;关键点位异常检出率提升33%,提前10分钟报警;某大型钢铁集团,助力智慧供应链,准时交货率提升5%,每年节约成本3.25M。

目前,我国的工业企业智能转型正处在摸索阶段,数据如何从工业企业内部获取(工业物联),并采用合适的算法,真正地帮助企业获得效益(机理+算法),才是工业互联网需要解决的难点,而这也是联想数据智能正在探索并实践的重点。

会后,联想深入产业一线, 通过技术创新帮助生产制造企业智能化转型的实践, 获得在座专家的一致认同。纷纷表示联想的这些经验, 对于学界深入参与和推进工业互联网转型, 起到了非常积极作用, 并希望和联想集团深入交流, 并进行相关产业深度合作。

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