圖為時培昕接受媒體采訪。
對石油和化工行業(yè)來說，“大數(shù)據(jù)”可謂是個既熟悉又陌生的詞兒。熟悉是因為它頻繁出現(xiàn)在新聞中，陌生則是因為很多人還不清楚大數(shù)據(jù)到底如何為行業(yè)賦能。3月28日，寄云科技董事長時培昕接受中國化工報記者專訪，就大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在石油和化工行業(yè)中的落地途徑和應(yīng)用前景進(jìn)行了探討。
“如果石油行業(yè)不算大數(shù)據(jù)，那就沒有行業(yè)算大數(shù)據(jù)了。”
石油和化工行業(yè)是相對傳統(tǒng)的工業(yè)，很多人還在疑問，這個行業(yè)到底適不適用大數(shù)據(jù)。時培昕指出，石化行業(yè)剛剛走過自動化的階段，加之行業(yè)本身正處于智能化升級的熱潮中，這正好給大數(shù)據(jù)技術(shù)提供了發(fā)揮的空間。他以石油行業(yè)為例分析：“如果石油行業(yè)不算大數(shù)據(jù)，那就沒有行業(yè)算大數(shù)據(jù)了。大數(shù)據(jù)所適用的特征石油行業(yè)都有，行業(yè)涉及的數(shù)據(jù)非常多，包括油藏地質(zhì)數(shù)據(jù)、實時設(shè)備數(shù)據(jù)、記錄現(xiàn)場日報、鉆井記錄數(shù)據(jù)、檢測報告等等。大數(shù)據(jù)就是要依據(jù)龐大的數(shù)據(jù)量，研究歷史趨勢和特征，挖掘數(shù)據(jù)的深層次價值。數(shù)字化的手段不僅可以優(yōu)化石油行業(yè)生產(chǎn)過程中的效率、質(zhì)量、成本等關(guān)鍵指標(biāo)，還能夠通過遠(yuǎn)程的數(shù)據(jù)采集和分析建模，實現(xiàn)對分散在全球各地的石油裝備的智能運維，降低維修成本、備品備件的庫存成本，進(jìn)而降低運營風(fēng)險和整體運營成本。”
記者了解到，此前，寄云科技在電力能源、軌道交通、高端制造等領(lǐng)域都有工業(yè)大數(shù)據(jù)相關(guān)項目經(jīng)驗，近兩年寄云開始涉足石油和化工行業(yè)。提到石化行業(yè)在工業(yè)大數(shù)據(jù)方面的發(fā)展契機，時培昕分析，石化行業(yè)與電力、鋼鐵和高端制造業(yè)等一樣，是國民發(fā)展的基礎(chǔ)工業(yè)，這類行業(yè)有一些共性特點，比如自動化程度相對較高、對生產(chǎn)安全水平和設(shè)備的可靠性要求高、對成本控制的需求很大。各環(huán)節(jié)高度的信息化和自動化就一定會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)中往往有很多經(jīng)驗和規(guī)律可循，對設(shè)備運維和成本控制有非常大的幫助，這正是石化企業(yè)所需要的。
“大數(shù)據(jù)不同于控制系統(tǒng)，它有自我演化的過程。”
時培昕談到，在石化行業(yè)，經(jīng)常有人會向他提出疑問，許多石化企業(yè)已采用的自動控制系統(tǒng)就可以采集和處理數(shù)據(jù)幫助生產(chǎn)，那么大數(shù)據(jù)技術(shù)與這種控制系統(tǒng)之間有什么區(qū)別。他告訴記者，首先，控制系統(tǒng)考慮的是短期的判決，是基于簡單、明確的指標(biāo)范圍的觸發(fā)式反應(yīng)。而大數(shù)據(jù)技術(shù)更多是從海量的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)樣本里提取并發(fā)現(xiàn)規(guī)律，總結(jié)特征，這些規(guī)律不是靠人的經(jīng)驗或者公式就能識別的。比如，在某些領(lǐng)域，甚至經(jīng)過大數(shù)據(jù)分析挖掘之后，人們才發(fā)現(xiàn)往往就是那些容易被人忽視的指標(biāo)最終導(dǎo)致了一些安全事故。
他指出：“傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)與工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)相比有很多不同：控制系統(tǒng)難以處理非常龐大的數(shù)據(jù)量，當(dāng)數(shù)萬個數(shù)據(jù)點匯集，控制系統(tǒng)只能做到有限場景的判決，既不全面也不系統(tǒng);對石化行業(yè)來說，很多數(shù)據(jù)的時間維度可能會拉長到數(shù)年，而控制系統(tǒng)是不會保存這么長的維度來做分析的，無法對歷史上產(chǎn)生的故障進(jìn)行保存，就無法形成知識和特征庫，更無法實現(xiàn)基于特征的判斷;控制系統(tǒng)中一些指標(biāo)可以直接通過測量的方式來實現(xiàn)，但大數(shù)據(jù)分析里講究的是準(zhǔn)確度，更多依靠數(shù)據(jù)樣本的多少來決定識別的準(zhǔn)確度，有持續(xù)的數(shù)據(jù)采集、存儲、處理、建模和分析，規(guī)律和特征的總結(jié)就會越做越好，結(jié)果判決的準(zhǔn)確率就越來越高，這就是大數(shù)據(jù)的威力，它有自我演化和學(xué)習(xí)的過程。數(shù)字化的好處，就是可以把人現(xiàn)在能解決的經(jīng)驗保存下來，把人解決不了或者看不到的東西用數(shù)字化手段和模型體現(xiàn)出來，最終實現(xiàn)智能判斷。”
“互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)要下沉到實業(yè)，需要行業(yè)專家的共同參與。”
對于石化行業(yè)來說，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算在行業(yè)落地并不是一蹴而就的事情，甚至多數(shù)石化企業(yè)還不能清晰地把握二者的結(jié)合點。行業(yè)發(fā)展經(jīng)驗的不足也意味著市場空間的巨大。那么作為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，寄云在下沉實業(yè)方面有哪些經(jīng)驗?zāi)?時培昕表示，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)要解決工業(yè)中的深層次問題，就必須先理解這個領(lǐng)域具體的裝備、工藝、上下游邏輯及其中的技術(shù)核心問題，這不僅需要從基礎(chǔ)做起，還需要行業(yè)專家團隊的加入。
時培昕坦言，對互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說，基礎(chǔ)IT層面的算法或者數(shù)據(jù)處理都不是問題，但真正進(jìn)入到具體行業(yè)中，特別是石化這種分支特別多的專業(yè)領(lǐng)域中，關(guān)鍵是怎么結(jié)合工業(yè)的知識解決工業(yè)問題。行業(yè)專家不僅要把行業(yè)通用知識加入到數(shù)據(jù)處理方式中來，還要把他們對異常工況的處理經(jīng)驗變成真正能夠指導(dǎo)生產(chǎn)的準(zhǔn)確結(jié)論。大量的專家經(jīng)驗與大量的實時數(shù)據(jù)結(jié)合起來，就可以開發(fā)出一些數(shù)字化的模型，實現(xiàn)基于特征的判斷。結(jié)合石化行業(yè)客戶所提出的具體需求，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)才能融入工業(yè)生產(chǎn)過程中。
時培昕還表示，為了積累更多可以在行業(yè)中推廣復(fù)制的經(jīng)驗，他們也正在跟國內(nèi)不少龍頭石化企業(yè)合作，嘗試以試點項目為抓手，打造更多行業(yè)標(biāo)桿型項目，推動石化行業(yè)快速實現(xiàn)智能化升級。
“提升石化安全水平要靠物聯(lián)網(wǎng)手段。”
近期石化行業(yè)安全事故頻發(fā)，化工企業(yè)如何提升安全水平成為各方熱議的焦點。對此，時培昕認(rèn)為，安全生產(chǎn)一方面靠技術(shù)手段，另一方面靠嚴(yán)格管理。他告訴記者：“管理是安全的基礎(chǔ)，但對于管理者來說，總有一些東西是人為看不見、想不到、無法預(yù)測的，這就需要依靠物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)手段，把原來測不到的地方測到，把原來實時性不夠的巡檢方式變成實時在線的形式，把原來容易忽視的地方顯現(xiàn)出來，去提升企業(yè)的感知能力和管控能力。單一的數(shù)據(jù)采集還不夠，企業(yè)對采集到的數(shù)據(jù)還應(yīng)做深入分析，包括根據(jù)趨勢的分析做短期預(yù)測、根據(jù)歷史事件相關(guān)性做模型，去推測和預(yù)警安全隱患。”
時培昕指出，歷史經(jīng)驗非常重要，每次有安全事故，全行業(yè)都會總結(jié)學(xué)習(xí)引以為戒，就是為了避免犯同樣的錯誤。具體到互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)上，這些可能會導(dǎo)致安全事故的禁忌行為就可以不斷加入到系統(tǒng)中來進(jìn)行識別、監(jiān)測或者報警。而且在化工等連續(xù)化生產(chǎn)的工業(yè)中，事故往往是異常指標(biāo)由小到大的傳導(dǎo)，最初某一處的異常數(shù)據(jù)未必能引起操作人員重視，但通過大數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)律和特征總結(jié)，通過模型建立和預(yù)警，這些安全隱患就能減少很多。處理一個危機，有時就能避免一場大的事故。
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數(shù)據(jù)分類分級方法、標(biāo)準(zhǔn)及應(yīng)用實踐
