人們通常認(rèn)為大數(shù)據(jù)僅僅是從傳感器、設(shè)備、系統(tǒng)和其它測量設(shè)備中生成的大量的數(shù)據(jù)，而后當(dāng)有需求時(shí)再對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。 然而，大數(shù)據(jù)的意義實(shí)際上遠(yuǎn)不止如此。 

數(shù)據(jù)的形式不盡相同。 一些數(shù)據(jù)是“結(jié)構(gòu)化的”，例如以傳感器輸出的形式，其通常可以儲(chǔ)存為數(shù)據(jù)庫格式。 還有一些數(shù)據(jù)是“非結(jié)構(gòu)化的”，可能包括文本、圖像、音頻或視頻。 上述兩種截然不同的數(shù)據(jù)集的混合，僅是對 “大數(shù)據(jù)”復(fù)雜性的一瞥。 

大數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度前所未有，其在數(shù)量、速度、多樣性和真實(shí)性方面的要求也極高，因此需要全新的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)來分析和利用這些數(shù)據(jù)。 

SKF授權(quán)我們面臨的挑戰(zhàn)是要清楚理解這些數(shù)據(jù)的用處，并將其轉(zhuǎn)變成“智能數(shù)據(jù)”。 要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，可以使用專業(yè)知識(shí)和技術(shù)豐富原始數(shù)據(jù)。 在工業(yè)應(yīng)用中，該過程最常應(yīng)用于運(yùn)行和維護(hù)之中。 收集并正確解讀大量過程數(shù)據(jù)，可以為操作者提供改進(jìn)運(yùn)行狀態(tài)所需的信息。 通過正確篩選和解讀數(shù)據(jù)，可以基于此結(jié)果來調(diào)整設(shè)備狀態(tài)，幫助設(shè)備提高性能或延長其使用壽命。 簡單來說，一名有經(jīng)驗(yàn)的操作者可能只需通過幾個(gè)讀數(shù)，例如溫度、壓力和振動(dòng)，就可以對設(shè)備進(jìn)行“診斷”。 

這種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是實(shí)施狀態(tài)監(jiān)測（CBM）和預(yù)測性維護(hù)方法的基礎(chǔ)。 正確地測量并在數(shù)值偏離正常范圍時(shí)立刻采取行動(dòng)，有助于設(shè)備運(yùn)行更長時(shí)間。 一個(gè)簡單的例子是軸承的振動(dòng)監(jiān)測，檢測到的單個(gè)數(shù)據(jù)集可以幫助延長設(shè)備壽命并提高其可靠性。 

斯凱孚的工程師最近幫助法拉利F1 車隊(duì)實(shí)時(shí)收集其測試室的數(shù)據(jù)。 基于斯凱孚IMx的平臺(tái)持續(xù)監(jiān)控測試室中驅(qū)動(dòng)部件的振動(dòng)狀態(tài)，每秒處理多達(dá) 10 萬個(gè)觀測值。 這些數(shù)據(jù)被以每秒20 次的頻率進(jìn)行整理，然后被分解成更易于管理的數(shù)據(jù)塊并進(jìn)行分析。 法拉利團(tuán)隊(duì)表示，這有助于團(tuán)隊(duì)“關(guān)注結(jié)果而不是數(shù)據(jù)”。 

在此之前，團(tuán)隊(duì)必須進(jìn)入一個(gè)單獨(dú)的測試室，以確切地了解內(nèi)部發(fā)生了什么。 由于無法實(shí)時(shí)在線查看高頻數(shù)據(jù)， 因此故障排除的過程十分緩慢，并且無法基于趨勢值創(chuàng)建對組件使用壽命的預(yù)測。  

斯凱孚為該應(yīng)用提供適用于監(jiān)控諸如風(fēng)力發(fā)電機(jī)等應(yīng)用的IMx平臺(tái)，其所需數(shù)據(jù)和通道更少，對計(jì)算機(jī)處理速度的要求也更低。 

結(jié)構(gòu)化的進(jìn)展

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以被自動(dòng)解讀： 如果某個(gè)參數(shù)上升，可以判別其屬于正?；虍惓Ｐ袨?，并且可以對其進(jìn)行調(diào)整或者診斷。 我們一直面臨的挑戰(zhàn)是將包括非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的一切都實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。 

如今，客戶經(jīng)常會(huì)收到設(shè)備狀態(tài)的書面報(bào)告， 斯凱孚的工程專家每年要向其客戶提供許多諸如此類報(bào)告。 那么，這些報(bào)告的結(jié)果是否可以自動(dòng)生成，并用于提高分析能力？ 

確實(shí)有這樣的先例。 例如，設(shè)備檢視系統(tǒng)可以“知道”故障是否嚴(yán)重，因?yàn)樗鼈円呀?jīng)“見識(shí)”過許多例子。 該原理可應(yīng)用于檢查從產(chǎn)品到質(zhì)量檢驗(yàn)等多個(gè)方面。 而在不久以前，還只能由操作者識(shí)別這類故障。 

現(xiàn)在，類似的原理可用于處理更復(fù)雜的設(shè)備故障。 自動(dòng)化系統(tǒng)將很快能夠解讀大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并自動(dòng)診斷問題。 比如它可以比較當(dāng)前圖片與歷史圖片，或者直接從書面報(bào)告中提取數(shù)據(jù)。 自動(dòng)化系統(tǒng)將通過每一個(gè)文本、圖像、音頻或視頻進(jìn)行學(xué)習(xí)和改進(jìn)。 同時(shí)，專家可以專注于系統(tǒng)尚未知曉的問題，并且可以觸發(fā)監(jiān)督式學(xué)習(xí)。 

當(dāng)然，在我們實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)之前還有障礙要克服。 雖然硬件和軟件已經(jīng)到位，但我們?nèi)匀恍枰谟刹煌?yīng)商生產(chǎn)的各種系統(tǒng)中無縫地相互通信。 數(shù)據(jù)的訪問、交換和互通一直都困擾著我們，但有跡象表明，事情正在變得越來越明朗， 尤其是由多個(gè)供應(yīng)商提供服務(wù)的終端用戶正在推動(dòng)互通協(xié)調(diào)的系統(tǒng)的發(fā)展。 

從大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變到智能數(shù)據(jù)，意味著從知道發(fā)生了什么，到知道將要發(fā)生什么、發(fā)生的原因和需要做什么。 如果我們能夠獲得這種實(shí)時(shí)的洞察力，那么我們SKF授權(quán)將為行業(yè)創(chuàng)造利潤和價(jià)值。