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賦能成長(zhǎng) | 數(shù)據(jù)分析師如何做工業(yè)智能化項(xiàng)目?

賦能成長(zhǎng) | 數(shù)據(jù)分析師如何做工業(yè)智能化項(xiàng)目?

大數(shù)據(jù)與人工智能的浪潮推動(dòng)著工業(yè)世界向前發(fā)展,對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)分析師提出了更高的要求。他們需要熟練掌握數(shù)據(jù)分析和建模方法,精通各種數(shù)據(jù)分析工具,會(huì)SQL,具備超強(qiáng)的邏輯思維能力,最重要的是擁有工業(yè)領(lǐng)域知識(shí)。


工業(yè)文明兩百年以來(lái)形成的工業(yè)系統(tǒng)和標(biāo)準(zhǔn)化體系,在進(jìn)入新工業(yè)時(shí)代背景下,企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)是如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析技術(shù)來(lái)打造自己的競(jìng)爭(zhēng)力壁壘,這也是對(duì)數(shù)據(jù)分析師的考驗(yàn)。


除了需要具備以上提到的技能,工業(yè)大數(shù)據(jù)分析師還要能夠做客戶的眼睛,洞察深層需求,與客戶同懷敬畏之心,將智能化技術(shù)融入工業(yè)系統(tǒng)和體系,并且懂得溝通技巧,幫助客戶理解技術(shù)如何與業(yè)務(wù)結(jié)合,實(shí)現(xiàn)最終的業(yè)務(wù)目標(biāo)。


下面分享兩位天澤智云數(shù)據(jù)分析師的項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),從他們的視角出發(fā),看如何幫助客戶實(shí)現(xiàn)工業(yè)智能化。



項(xiàng)目背景&目標(biāo)


項(xiàng)目名稱(chēng):智慧風(fēng)場(chǎng)系統(tǒng)


作為一名數(shù)據(jù)分析師,我在項(xiàng)目中的主要工作是進(jìn)行風(fēng)功率預(yù)測(cè)的算法開(kāi)發(fā),并協(xié)助進(jìn)行風(fēng)功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。目標(biāo)是利用數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)和風(fēng)場(chǎng)的歷史數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)風(fēng)電場(chǎng)所能輸出的功率大小進(jìn)行預(yù)測(cè),以便指導(dǎo)風(fēng)場(chǎng)運(yùn)維人員安排調(diào)度計(jì)劃。


除了使用數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行算法的開(kāi)發(fā),日常也參與到項(xiàng)目管理中,深度挖掘用戶的需求,協(xié)調(diào)與追蹤項(xiàng)目的進(jìn)度。


實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目遇到的困難&挑戰(zhàn)


>> 工業(yè)場(chǎng)景的復(fù)雜性


遇到的首要困難是對(duì)實(shí)際工業(yè)場(chǎng)景的不熟悉,工業(yè)領(lǐng)域特別是風(fēng)電領(lǐng)域擁有非常復(fù)雜的場(chǎng)景和挑戰(zhàn)。


>> 更高要求的數(shù)據(jù)安全


工業(yè)場(chǎng)景中對(duì)于數(shù)據(jù)的安全性要求更高,從而限制了我們?nèi)ビ煤芏嗄壳耙呀?jīng)比較成熟的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)或者云計(jì)算技術(shù),只能在復(fù)雜的數(shù)據(jù)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)分析,提取出數(shù)據(jù)中的價(jià)值與信息。


>> 管理模型的不確定性


使用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方式去解決實(shí)際工業(yè)場(chǎng)景中的問(wèn)題,對(duì)模型的不確定性管理需要特別注意,進(jìn)而保證模型輸出的結(jié)果持續(xù)可靠、穩(wěn)定精準(zhǔn)。


賦能&解決方案


>> 公司培訓(xùn)和前輩帶領(lǐng),熟悉應(yīng)用場(chǎng)景


首先在公司培訓(xùn)和相關(guān)前輩的帶領(lǐng)下一步一步地熟悉具體的應(yīng)用場(chǎng)景,建立數(shù)據(jù)分析的平臺(tái),然后將業(yè)務(wù)問(wèn)題準(zhǔn)確的翻譯成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的算法可實(shí)現(xiàn)的問(wèn)題,設(shè)計(jì)出基于算法的解決方案。


>> 明確所需數(shù)據(jù),用工具判斷數(shù)據(jù)質(zhì)量和算法的可靠性


明確解決方案中需要什么數(shù)據(jù)支持,并協(xié)調(diào)客戶與項(xiàng)目的伙伴去獲得這些數(shù)據(jù);使用工具判斷數(shù)據(jù)的質(zhì)量和算法的可靠性,最終通過(guò)獲得的數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)分析模型進(jìn)行訓(xùn)練與測(cè)試。


>> 準(zhǔn)確判斷解決方案的局限性,管理模型


在項(xiàng)目進(jìn)行的過(guò)程中,要清楚地知道解決方案的局限性在哪里,從而進(jìn)行模型的不確定管理并優(yōu)化用戶需求,明確方向。


成長(zhǎng)&收獲


工業(yè)擁有非常復(fù)雜的場(chǎng)景,如何在復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景中緊緊的抓住業(yè)務(wù)的痛點(diǎn),最終收斂到業(yè)務(wù)中的價(jià)值點(diǎn),從而解決場(chǎng)景中的具體的問(wèn)題,是數(shù)據(jù)分析師的價(jià)值所在。


在項(xiàng)目的進(jìn)行中,作為一個(gè)數(shù)據(jù)分析師也要懂得溝通技巧,怎樣將整個(gè)思維過(guò)程和結(jié)果直觀的展現(xiàn)給大家,也是非常值得注意的。


對(duì)數(shù)據(jù)的處理具有連貫性,每一個(gè)環(huán)節(jié)都要避免出錯(cuò),一旦粗心大意,就要付出很多時(shí)間去彌補(bǔ)。



項(xiàng)目背景&目標(biāo)


項(xiàng)目名稱(chēng):智慧廠務(wù)能量管理系統(tǒng)


工廠里所有保障生產(chǎn)的系統(tǒng)統(tǒng)稱(chēng)為廠務(wù)系統(tǒng),包括供應(yīng)壓縮空氣的空壓機(jī)、提供冷卻水的冰機(jī)、廢水回收處理、配電發(fā)電等等。我們這個(gè)項(xiàng)目主要針對(duì)耗電量最大的空壓機(jī)系統(tǒng)和冰機(jī)系統(tǒng),優(yōu)化這些設(shè)備的調(diào)控實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排。


數(shù)據(jù)分析師的目標(biāo)就是使用智能算法建立最優(yōu)的設(shè)備調(diào)控策略,并且預(yù)測(cè)需求量提前推送準(zhǔn)確的調(diào)控建議。


實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目遇到的困難&挑戰(zhàn)


>> 如何統(tǒng)一對(duì)項(xiàng)目的理解


我們所說(shuō)的智慧廠務(wù)能量管理系統(tǒng),是在原有的FMCS廠務(wù)系統(tǒng)之上增加了數(shù)據(jù)分析和智能化管理,所以第一個(gè)挑戰(zhàn)是客戶思維上的轉(zhuǎn)變。


>> 如何合理“拆分”工作流程


為了更好地達(dá)成項(xiàng)目目標(biāo),需要將其拆分成許多和工程實(shí)際相關(guān)的小目標(biāo),“拆分”這項(xiàng)工作是很有挑戰(zhàn)的,技術(shù)框架搭建的好壞直接影響后續(xù)工作開(kāi)展的順利與否。


>> 如何平衡工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)與數(shù)據(jù)分析


這個(gè)項(xiàng)目需要很多工程實(shí)踐的經(jīng)驗(yàn),前期我們?cè)谧鰯?shù)據(jù)分析的時(shí)候沒(méi)有重視這一點(diǎn),埋頭從數(shù)據(jù)上做文章,導(dǎo)致走了許多彎路。


>> 前人經(jīng)驗(yàn)空白,如何摸索


在設(shè)計(jì)調(diào)控策略時(shí),完全沒(méi)有前人的經(jīng)驗(yàn),只能自己去摸索,提出假設(shè)再驗(yàn)證。而從探索數(shù)據(jù)到設(shè)計(jì)算法再到實(shí)現(xiàn)算法最后用歷史數(shù)據(jù)驗(yàn)證的整個(gè)過(guò)程是反反復(fù)復(fù)很多次的,需要花費(fèi)很多精力,如果最后驗(yàn)證效果不好會(huì)覺(jué)得很有挫敗感。


賦能&解決方案


>> 與客戶深度溝通,統(tǒng)一思維


首先是與客戶溝通,通過(guò)案例幫助客戶理解智慧廠務(wù)能量管理系統(tǒng)與傳統(tǒng)FMCS的區(qū)別。它不是替換原有的廠務(wù)系統(tǒng),而是基于廠務(wù)系統(tǒng),再融合數(shù)據(jù)分析和人工智能等軟硬結(jié)合技術(shù)實(shí)現(xiàn)更加高效的廠務(wù)管理。


>> CTO技術(shù)指導(dǎo),拆分項(xiàng)目


目標(biāo)拆分工作需要非常有經(jīng)驗(yàn)和能力的人。項(xiàng)目前期我們的CTO劉宗長(zhǎng)博士設(shè)計(jì)了技術(shù)的框架,給出了很多探索方向和建設(shè)性的建議,后續(xù)我們繼續(xù)細(xì)化拆分和工作實(shí)施就順利了很多。


>> 與客戶相互賦能,放大優(yōu)勢(shì)


關(guān)于工程經(jīng)驗(yàn)這方面,我們后來(lái)和用戶的資深工程師進(jìn)行緊密交流,學(xué)習(xí)他們的領(lǐng)域知識(shí)集成在我們的算法里,能夠減輕很多負(fù)擔(dān)。


>> 提前驗(yàn)證,保證有效性


在設(shè)計(jì)算法的環(huán)節(jié)需要一些討論和碰撞,并且做一些小型數(shù)據(jù)的驗(yàn)證,評(píng)估技術(shù)難度和泛化性,才能保證實(shí)現(xiàn)算法的有效性,接下來(lái)迭代優(yōu)化算法的時(shí)候會(huì)沿用這種思路。


成長(zhǎng)&收獲


項(xiàng)目帶給我最大的收獲在于思想的轉(zhuǎn)變。通過(guò)參與到實(shí)際工程項(xiàng)目的經(jīng)歷,讓我更加深刻的體會(huì)到什么是責(zé)任和擔(dān)當(dāng)。算法的每一個(gè)輸出都會(huì)對(duì)應(yīng)切實(shí)的操作流程,稍有不慎就會(huì)造成事故,影響非常大,因此在設(shè)計(jì)算法時(shí)要把系統(tǒng)合理性和穩(wěn)定性放在首位。


此外,需要合理規(guī)劃項(xiàng)目進(jìn)度,促進(jìn)項(xiàng)目的按時(shí)交付。提前制定項(xiàng)目時(shí)程,每一個(gè)里程碑每一個(gè)節(jié)點(diǎn)要能夠按時(shí)完成,才不會(huì)拖慢整個(gè)團(tuán)隊(duì)的進(jìn)度。


以專(zhuān)業(yè)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽B(tài)度和志同道合的小伙伴一起參與這場(chǎng)偉大的工業(yè)變革,也是我們每一個(gè)天澤智云人的使命所在。


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