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中瑞泰科技让工业大数据会说话论文 十几年前，在数据对于企业的作用还不被认识，大数据为何物更是不为人所知时，一位25岁的青年却已经开始了在工业大数据领域的耕耘。 是什么让他当年在从事自动化专业多年后选择这一相对冷门的行业开始了创业?又是什么吸引他一直坚持?在大数据、智能制造、工业4.0的概念如此响亮的今天，他又有什么感想和认识呢? 《中国信息化周报》与北京中瑞泰科技有限公司简称中瑞泰科技创始人江涛和联合创始人黄咏博士展开了将近两个小时的访谈，畅聊工业大数据的来龙去脉。 十五年前 创立“工业大数据”公司 《中国信息化周报》：您当年为什么会去选择创立中瑞泰科技?公司初期的发展情况如何? 江涛：大学毕业后我一直从事自动化专业相关的工作，当时有两方面的感触：一是国内自动化工程主要采用的还是国外的产品;二是自动化市场竞争激烈，同质化竞争严重。1998年，我有机会接触到当时世界最先进的实时数据库技术，美国OSIsoft公司的PI系统Plant Information System。与传统的自动化系统不同，PI系统通过数据集成把底层控制系统的信息带到了管理系统层。大量的生产实时数据将成为自动化系统的一个新特点，我意识到在这一领域将会出现很多机会。现在回想一下，正是海量实时数据的价值推动我创立了中瑞泰科技。 在公司成立之初，我们的业务重点有两个方面，一方面基于PI做应用开发，另一方面专注于实时数据挖掘的自主知识产权产品开发。在2021年，中瑞泰科技推出了自己的第一个产品——智能设备故障预警系统软件，这个软件通过对设备海量实时数据的分析和建模，实现实时故障早期预警，是我们目前的iEM System工业大数据平台的雏形。 我们做这个技术时，是用数据的方法解决机理问题，同期也有美国的公司在做类似研究。其实这种技术在20世纪70年代已经具备了雏形，最早采用模糊数学、灰色理论等技术，但受限于当时的计算机技术，一直到2000年才具备应用条件。 2021年我们的产品出来之后，已经能够解决很多应用问题，但大多数用户在意识和管理上还跟不上，只有部分用户很早就开始了相关的实践，例如秦山核电等。 与目前铺天盖地的大数据和物联网相比，其实我们十年前就已经开始工业大数据技术的研究并形成产品了。 《中国信息化周报》：黄总有怎样的职业经历?您对公司的产品发展有什么看法? 黄咏：我在国企做设备维修和设备管理很多年，读完博士之后，又在外企做产品研发和技术服务，一直没有偏离自动化的专业方向。在我看来，自动化系统中的很多问题，都可以归结为建模问题。建模就需要数据，但实际上，在我们目前的自动化系统中，已经采集了很多数据，但这些数据并没有被充分利用。越来越多的人意识到这些数据的价值，如何利用这些数据已经成为瓶颈。主要的问题还是需要新的方法和工具来解读这些数据，这就是工业大数据技术的应用领域。 经过这么多年的准备，我们的产品在大量的实际应用中得到不断完善和改进，从最初的预警系统到设备健康管理，从实时数据应用到工业大数据平台，其实从这个过程您也可以看到我们在工业大数据方面的坚持。 工业4.0、工业技术物联网离不开工业大数据，但也只有在这个阶段，工业大数据才有机会成为推动力，催生很多行业机会。我们把中瑞泰的产品打造成工业大数据的应用平台，就是要让工业大数据技术好用易用，发挥数据的价值。 工业大数据技术的产业价值 《中国信息化周报》：什么是工业大数据?工业大数据技术的特征是什么? 江涛：工业大数据是工业企业与生产设备相关的大数据，工业大数据包括设备的设计制造数据，实时运行数据，检维修数据，缺陷、故障数据等等，工业大数据包含的面很广，但相对我们通常谈论的大数据，工业大数据有自己的特点。工业大数据中生产设备的实时运行数据是重点。 工业大数据技术就是研究如何利用工业数据的技术，大家都知道数据中包含了设备的运行规律，但关键在于，如何发现规律?利用这些规律能干什么?能带来什么价值? 关于工业大数据的概念，已经谈得太多了，但真正谈到工业大数据技术，其实还比较具体。 总体上，工业大数据技术可以分为四个关键环节：机器学习，状态分析，关联分析和预测分析。机器学习是工业大数据的核心，机器学习就是通过对海量历史数据的分析建立工业大数据的模型，这是利用工业大数据的第一步，没有机器学习就谈不上工业大数据技术。 然后是状态分析，我们其实更强调实时状态分析，就是利用工业大数据模型来对系统对象进行实时状态识别和评估。关联分析是工业大数据技术的另一个重要特征，其实工业大数据和我们通常说的大数据相比，数据之间的关联性更强更复杂，关联分