日前有機會和一位德美的雙料博士交流了工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用問題,有些感想。
美德在工業(yè)大數(shù)據(jù)的理論研究、工程應(yīng)用方面已有多年的探索,并形成了一批可觀的成果。在國內(nèi),工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用還剛剛啟步,這其中有許多問題需要思考和應(yīng)對。
對大數(shù)據(jù)的定義可謂五花八門,筆者認(rèn)為:
大數(shù)據(jù)是用數(shù)字表征現(xiàn)實世界和描述虛擬世界的數(shù)據(jù)集合。它具有以下的特征:
在時間、空間和特征等維度上使現(xiàn)實世界表征的顆粒度極度細化
有可能任意描述虛擬世界
很明顯,大數(shù)據(jù)是超維度的,其在時間維、空間維、特征維上的超越將改變我們對現(xiàn)實世界的認(rèn)知和表征,并有可能從根本上改變我們的思維方法。
大數(shù)據(jù)的這些特征,在工業(yè)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)實踐中,已顯端倪。
在工程現(xiàn)場我們經(jīng)常會發(fā)現(xiàn)許多看似無法解釋的現(xiàn)象,這種所謂的無法解釋是我們對系統(tǒng)理解的不到位。大數(shù)據(jù)能幫我們從全新的角度去理解系統(tǒng)

基于假設(shè)(包括模型)構(gòu)建的數(shù)字執(zhí)行系統(tǒng)(一級系統(tǒng)),也許并不能實現(xiàn)最優(yōu)操作。在今天的工程實踐中,許多時候是用人的參與在進行優(yōu)化決策。如果能基于大數(shù)據(jù)和人工智能,就能形成全新模型優(yōu)化控制系統(tǒng)(MOS:Model optimization system)(二級系統(tǒng))
對虛擬世界的描述,將實現(xiàn)虛實對應(yīng)、虛實互動,以及虛實相驅(qū)。這更有可能讓我們超越時間維、空間維和組合方法,在前所未有的維度上構(gòu)建、分析和評估系統(tǒng)
現(xiàn)代工業(yè),可以說沒有機會犯錯誤,或者說是不允許犯錯誤。它更是質(zhì)量、成本、效率綜合最優(yōu)的融合體,在這一點上,大數(shù)據(jù)將大展身手。
更細的顆粒度,使我們不僅能對現(xiàn)有模型的精準(zhǔn)程度有更深的了解,更有可能對質(zhì)量和缺陷的趨勢有更為精準(zhǔn)的掌控,即對系統(tǒng)不確定性的掌控
大數(shù)據(jù)分析將促使基于知識的控制模型得以重構(gòu),這是一個面向系統(tǒng)不確定的優(yōu)化控制模型和面向細化特征維度的全新控制和表述模型
基于大數(shù)據(jù)的分析和建模工具應(yīng)用,將實現(xiàn)控制和表述模型的個性化
但是,大數(shù)據(jù)的分析更多地會依賴人工智能,其決策過程的內(nèi)在基理從某種角度對應(yīng)著風(fēng)險,正是由于新的控制和表述模型會在許多時候修正甚至顛覆我們現(xiàn)有的知識和知識體系,因此,如何控制大數(shù)據(jù)的應(yīng)用風(fēng)險,特別是極致指標(biāo)下的應(yīng)用風(fēng)險,將是目前工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的一個軟肋,因為未來工業(yè)不允許出錯,這也許是企業(yè)應(yīng)用中最為關(guān)心的一個問題。
大數(shù)據(jù)應(yīng)用的風(fēng)險來源于數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)與不確定性、數(shù)據(jù)的安全性、數(shù)據(jù)分析和建模方法的內(nèi)在基理、特征識別和參數(shù)界定的不確定性,以及驗證方法及不確定性。在這一點上,《ISO 18238 Space systems-Closed Loop Problem Solving Management(航天質(zhì)量問題歸零管理)》的思路也許可以借鑒。
總之,工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用還剛剛開始,有太多的問題需要去思考。
此文是對上述相關(guān)問題的不專業(yè)和初步的研討,以期引起相關(guān)討論,特別是應(yīng)用層面的討論。
文章來源:點滴方圓