发表于：2020/8/25 16:26:51
#0楼
当想到大数据时，首先跃入您脑海的是什么？大数据是一个描述超大型数据集的术语。通过对大数据进行分析可以摸索规律、趋势以及人工交互的影响。在大多数企业中，结构化和非结构化数据量极为庞大，已经超过了企业当前的处理能力。
释放工业数据的巨大潜力是许多公司的终极目标。大数据潜力无穷，可帮助公司改善运营并做出更快、更明智的决策。但我们应该从哪里入手呢？
数字化技术可以帮助您更快、更高效、以更低成本设计、制造、交付、支持和维护产品。通过整合以前无法访问的数据流，增强实时可见性和运营分析，并利用更出色的信息产生可操作的洞见，您可以通过以下方式提高企业绩效：减少计划外停机时间；改善合规性和安全性；将供应链物流与客户业务整合；优化维护策略；增强情境感知；减少浪费；并提高整体设备有效性。
实现这些收益的关键是建立无缝和连续的工艺及生产数据流，将这些数据与精确的历史运营信息相结合，然后通过背景分析转化为对整个企业的全新洞见。此外，新的数字化工具可以对这些现有的数据存量进行再分析和转化，并将其与运营数据合成。此过程可以产生更深入的洞见，帮助企业了解如何在资产和运营生命周期创造更多价值。
理清数据，发掘新洞见
数字化转型可将最新的创新工具和流程与企业内部的专业知识相结合。因此不仅可以把新数据和现有数据相互关联，还可以提供可操作的洞见和信息。然后企业可以根据这些新洞见采取行动，并建立闭环流程，推动持续的流程改进。这需要时间，并且通常需要采用各种不同的技术和流程，以不断积累经验和知识，最终实现持续的卓越运营。
举例来说，菲律宾国家电网公司（NGCP）1用超过2.1万公里的输电线路为菲律宾的客户提供安全可靠的电力。面对成本、资源和能源优化压力，NGCP不得不进一步投资于可操作的智能化。现代发电站平均拥有数以万计的传感器数据元素，企业需要通过适当的上下文环境来利用这些信息。
通过使用AVEVA剑维软件的数据管理解决方案，NGCP将来自控制、监测和业务系统的数据整合到了一个充分冗余的服务器架构中，即使发生意外停机时也可保护公司的数据。控制中心操作员现在可以访问高保真的实时数据，从而改善决策支持，同时按照一个战略计划来升级、扩展和加强输电业务。
数据收集、可视化和分析
如果您的团队可以更快地收集、展示和分析数据，就能够更快地采取有见地的行动，从而使您的业务和客户受益。数字化转型的总体战略目标是基于信息和分析结果创建实时的运营控制环境，以准确高效地管理您的企业：
1. 利用实时运营信息了解实时发生的状况，并实现对资产和业务生命周期的状态管理。例如，专门显示一个旋转式设备（例如涡轮机）的振动频率的仪表板可提供设备运行和状态的实时信息。
2. 准确的历史操作信息可帮助您了解过去的运行状况，从而获得有关设备操作行为的有用信息。通过运行趋势、KPI和仪表板的显示，您可以创建运行状态的抽象视图。例如，仪表板上的一个图表会显示涡轮机过去的振动频率。可以将其与实时振动频率进行比较，从而获得关于设备长期运行趋势的信息。
3. 预测性分析可用于预测场景建模。将实时和历史数据相结合可帮助您的团队评估设备运行状态和行为的潜在结果，甚至可以解释第三变量。然后，可以将确定性或非确定性的模型用于开环仿真和预测性分析。例如，结合涡轮机的当前维护状态，您现在可以估算涡轮机在发生故障停机之前可以运行多长时间。
4. 处方式分析指出了优化资产和运营生命周期所需的条件。通过学习要素和闭环算法可以创建并提供基于场景的指导说明，使您的团队能够调整企业价值链各个环节的计划和排产调度。例如，利用一体化的供应链模型，可以使用基于情境的计算方法来优化维护排产和绩效，从而最大程度减少对业务运营的影响。
大数据的利用成为领先公司超越其竞争对手的重要策略。在大多数行业，成熟的大型企业和新企业都将利用数据驱动的策略来推动创新、参与竞争和获取价值。
无需投入大量的前期投资就可以开启您的数字化转型之旅。麦肯锡公司（McKinsey & Company）表示，当企业将智能数据管理、云计算、高级分析和数字双胞胎等技术作为其数字化战略的一部分时，它们可以将营业利润提高20%2。
了解大数据和数字化转型的巨大利益并抓住这些获益机会是持续流程改进计划的一部分，需要通过基于技术的人员、流程和资产协作来完成。这个过程不会一蹴而就，而是随着人员、流程和资产的数字化融合一步步完成，逐渐弥合运营技术和信息技术的鸿沟。
（作者：AVEVA剑维软件研究与开发负责人Andrew McCloskey）
释放工业数据的巨大潜力是许多公司的终极目标。大数据潜力无穷，可帮助公司改善运营并做出更快、更明智的决策。但我们应该从哪里入手呢？
数字化技术可以帮助您更快、更高效、以更低成本设计、制造、交付、支持和维护产品。通过整合以前无法访问的数据流，增强实时可见性和运营分析，并利用更出色的信息产生可操作的洞见，您可以通过以下方式提高企业绩效：减少计划外停机时间；改善合规性和安全性；将供应链物流与客户业务整合；优化维护策略；增强情境感知；减少浪费；并提高整体设备有效性。
实现这些收益的关键是建立无缝和连续的工艺及生产数据流，将这些数据与精确的历史运营信息相结合，然后通过背景分析转化为对整个企业的全新洞见。此外，新的数字化工具可以对这些现有的数据存量进行再分析和转化，并将其与运营数据合成。此过程可以产生更深入的洞见，帮助企业了解如何在资产和运营生命周期创造更多价值。
理清数据，发掘新洞见
数字化转型可将最新的创新工具和流程与企业内部的专业知识相结合。因此不仅可以把新数据和现有数据相互关联，还可以提供可操作的洞见和信息。然后企业可以根据这些新洞见采取行动，并建立闭环流程，推动持续的流程改进。这需要时间，并且通常需要采用各种不同的技术和流程，以不断积累经验和知识，最终实现持续的卓越运营。
举例来说，菲律宾国家电网公司（NGCP）1用超过2.1万公里的输电线路为菲律宾的客户提供安全可靠的电力。面对成本、资源和能源优化压力，NGCP不得不进一步投资于可操作的智能化。现代发电站平均拥有数以万计的传感器数据元素，企业需要通过适当的上下文环境来利用这些信息。
通过使用AVEVA剑维软件的数据管理解决方案，NGCP将来自控制、监测和业务系统的数据整合到了一个充分冗余的服务器架构中，即使发生意外停机时也可保护公司的数据。控制中心操作员现在可以访问高保真的实时数据，从而改善决策支持，同时按照一个战略计划来升级、扩展和加强输电业务。
数据收集、可视化和分析
如果您的团队可以更快地收集、展示和分析数据，就能够更快地采取有见地的行动，从而使您的业务和客户受益。数字化转型的总体战略目标是基于信息和分析结果创建实时的运营控制环境，以准确高效地管理您的企业：
1. 利用实时运营信息了解实时发生的状况，并实现对资产和业务生命周期的状态管理。例如，专门显示一个旋转式设备（例如涡轮机）的振动频率的仪表板可提供设备运行和状态的实时信息。
2. 准确的历史操作信息可帮助您了解过去的运行状况，从而获得有关设备操作行为的有用信息。通过运行趋势、KPI和仪表板的显示，您可以创建运行状态的抽象视图。例如，仪表板上的一个图表会显示涡轮机过去的振动频率。可以将其与实时振动频率进行比较，从而获得关于设备长期运行趋势的信息。
3. 预测性分析可用于预测场景建模。将实时和历史数据相结合可帮助您的团队评估设备运行状态和行为的潜在结果，甚至可以解释第三变量。然后，可以将确定性或非确定性的模型用于开环仿真和预测性分析。例如，结合涡轮机的当前维护状态，您现在可以估算涡轮机在发生故障停机之前可以运行多长时间。
4. 处方式分析指出了优化资产和运营生命周期所需的条件。通过学习要素和闭环算法可以创建并提供基于场景的指导说明，使您的团队能够调整企业价值链各个环节的计划和排产调度。例如，利用一体化的供应链模型，可以使用基于情境的计算方法来优化维护排产和绩效，从而最大程度减少对业务运营的影响。
大数据的利用成为领先公司超越其竞争对手的重要策略。在大多数行业，成熟的大型企业和新企业都将利用数据驱动的策略来推动创新、参与竞争和获取价值。
无需投入大量的前期投资就可以开启您的数字化转型之旅。麦肯锡公司（McKinsey & Company）表示，当企业将智能数据管理、云计算、高级分析和数字双胞胎等技术作为其数字化战略的一部分时，它们可以将营业利润提高20%2。
了解大数据和数字化转型的巨大利益并抓住这些获益机会是持续流程改进计划的一部分，需要通过基于技术的人员、流程和资产协作来完成。这个过程不会一蹴而就，而是随着人员、流程和资产的数字化融合一步步完成，逐渐弥合运营技术和信息技术的鸿沟。
（作者：AVEVA剑维软件研究与开发负责人Andrew McCloskey）