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工業大數據創新競賽白皮書(2017)
日期:2018-02-02 15:04:10   作者:
2017年的工業大數據競賽作為我國首次工業大數據競賽,在吸引人才關注、促進工業智能化、建立工業大數據生態等方面起到重要作用。習近平總書記在黨的十九大報告中強調:“建設現代化經濟體系,深化供給側結構性改革,加快發展先進制造業,推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合! 這些都為制造業轉型升級指明了新方向,數據成為制造業與新一代信息技術融合的重要基礎資源和創新引擎。在工信部信息化和軟件服務業司、工業互聯網產業聯盟指導下,本次競賽組委會在北京天澤智云科技有限公司的傾力支持下,組織參賽者編寫了《工業大數據競賽白皮書(風機結冰故障分析指南)》,希望將本次競賽的經驗與技術成果固化并加以推廣,促進交流,與業界共同推動工業大數據發展。

白皮書收錄了2017年工業大數據競賽-風機葉片結冰故障預測的獲獎算法,組成解法集,在工業大數據分析的方法論上具有重要的指導意義,在風力發電機行業尤其具有示范作用。白皮書主要分為四個部分,第一部分是工業大數據創新競賽概況,主要介紹此次競賽背景和開展情況。第二部分提出了工業大數據分析方法論,并以本次數據競賽的題目作為案例,解釋預測性建模的各個分析流程。第三部分主要收錄競賽優秀算法,包括文獻調研、方法介紹、方法應用與驗證、與結果討論。第四部分進行方法論總結。

白皮書的編寫過程中得到競賽組委會和參賽選手的大力支持。相關參賽人員根據自己對競賽題目的解法,給出了詳細、清晰的方法流程與結果討論,為白皮書的提供了豐富的素材與扎實的內容。同時,不同解法也為工業大數據分析從業人員打開思路、拓寬視野提供了極具價值的參考。

工業大數據的發展還在初級階段,隨著工業大數據競賽日后的逐年舉辦與工業智能的逐步發展,我們將根據各界的反饋意見,在持續調研與總結的基礎上,定期進行修訂與新版發布。

指導單位:
工業和信息化部信息化和軟件服務業司
工業互聯網產業聯盟
編寫單位:工業大數據創新競賽組委會
指導專家:
孫家廣 中國工程院院士
謝少鋒 工業和信息化部信息化和軟件服務業司司長
安筱鵬 工業和信息化部信息化和軟件服務業司副司長
李 杰 美國辛辛那提大學智能維護系統(IMS)中心主任
王建民 清華大學軟件學院院長
林詩萬 IIC技術工作組與架構任務組聯執主席
余曉暉 中國信息通信研究院總工
編寫組成員(排名不分先后):
工業和信息化部信息化和軟件服務業司:王建偉、馮偉
中國信息通信研究院:馮旭、朱敏、劉默、李錚、宋辰超、李南、魏凱
北京天澤智云科技有限公司:金超、晉文靜、劉宗長、李飛
北京工業大數據創新中心:王晨、田春華、崔鵬飛
金風科技:張光磊、周杰、李富榮
萬騰科技:張嗣昌、侯振寰、侯宗波
濟中節能:紀浩然、張薇、王成金
浙江運達風電股份有限公司:周書鋒、朱博文、馮文婷
北京郵電大學:林文芳
西安交通大學:李寧波、閆濤、郭亮

序言

隨著新工業革命時代的序幕徐徐拉開,物聯網、工業互聯網、智能ICT技術、人工智能等技術成為舞臺上最受矚目的新星。在這些新興技術的推動下,工業領域中的大數據環境正在逐漸形成,數據從制造過程中的副產品轉變成為備受企業關注的戰略資源,成為工業企業傳承制造知識和提供增值服務的依托。然而,工業大數據在其可獲取性和可分析性方面仍然存在許多的挑戰,一方面企業擁有大量數據但缺乏專業的數據分析人才,而另一方面擁有分析能力的人才缺少數據和應用場景。工業大數據由于其應用場景的專業性與多樣性,使之兼具工業體系的系統性與互聯網的開放性,也使企業很難獨立建立完整的工業大數據應用能力。在這樣的挑戰下,需要建立一個開放的生態,將數據和場景的提供者、知識和能力的提供者、產業鏈相關上下游聚合在一起,讓數據的生態、知識的生態和服務的生態得以相互促進。

建立可持續的大數據人才培養模式和人才培養體系是產、學界面臨的共同挑戰?沙掷m的人才培養模式不僅局限于大學中,還包括企業內的人才培養。大學的人才的培養需要鼓勵創新性和獨特性,而企業則應該注重員工專業技能和應用研發能力的培養。工業大數據競賽是非常好的產、學界共同攜手培養人才的方式。產業界貢獻場景和數據,可以幫助學術界的研究更貼近真實需求。而學術界也為企業提供最新的理論和最前沿的技術成果,拓寬了企業解決問題的視野。美國在這方面的投入已經持續了多年,從2008年開始美國的PHM學會(PHM Society)就開始舉辦工業數據分析競賽。數據的貢獻者主要來自于企業或產業研究機構,涉及的行業非常廣泛,但都遵循著同一個原則,就是場景都來自于企業的真實問題,數據都來自于真實的工業現場。這個競賽中所使用的數據可供全世界的研究者下載,比賽的勝出者也會受邀在其期刊中發表論文共享好的分析方法。IMS中心參加了從2008年至今的10次數據競賽,獲得了其中的5次冠軍,所貢獻的方法在工業界中得到廣泛應用。

在本屆工業大數據競賽中,我們欣喜地看到參賽隊伍包括了產業界和學術界,參賽的企業包括風電裝備制造、風場運營商、服務提供商、以及其他工業領域的企業,總數超過了1000多只參賽隊伍。本次數據競賽在引領和催化工業大數據應用生態形成方面的作用是有目共睹的。

今年IMS中心有幸作為顧問單位參與中國第一屆工業大數據競賽的組織工作,競賽獲得的關注程度以及選手們在競賽中的表現都令人感到驚喜!豆I大數據創新競賽(2017)白皮書》作為本次競賽的重要成果之一,對工業大數據分析方法論進行了系統性地介紹,并對競賽優勝團隊的解題方法進行了詳細地整理和解讀,相信能夠為從事工業大數據應用研究的企業和學者們提供有價值的參考。衷心祝愿工業大數據創新競賽越辦越好,成為產學界共同推崇的傳統和品牌,為中國工業大數據產業生態源源不斷地輸送優秀人才。

目 錄
一、工業大數據創新競賽概況 ........................... 1
(一)數據經濟的崛起與工業的變革 ..................... 1
(二)工業大數據驅動制造業轉型升級 ................... 2
(三)工業大數據創新競賽開展情況 ..................... 4
二、工業智能分析方法論 ............................... 6
(一)工業智能分析方法流程 ........................... 6
(二)案例-風機結冰故障 ............................. 12
三、首屆工業大數據創新競賽解法集 .................... 27
(一)基于CNN-LSTM深度學習網絡的風機葉片結冰預測 ... 27
(二)基于物理原理+KNN分類的混合預測模型 ........... 41
(三)基于領域知識特征構建和未來結冰概率估計的風機葉片結冰預測 ... 48
(四)基于數據驅動和非均衡數據學習的故障預測研究 .... 62
(五)基于敏感特征的風機葉片結冰預測算法 ............ 75
四、方法論總結 ...................................... 94

查詢進一步信息,請訪問官方網站http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/201802/t20180201_2237617.htm。
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