GE打造工業互聯網

傳感器+大數據:GE打造工業互聯網

能夠發送電能消耗數據的GE動力渦輪機
有了大數據和傳感器，GE但願打造出一個工業系統的互聯網，進一步提升能源效率。

GE（通用電氣）爲將來業務起了一個響亮的名字——工業互聯網。這是GE的研發部門杜撰出來的名詞，GE但願經過在其產品中增長更多的傳感器來獲取海量數據，並最終幫助公司提升其機車飛機引擎、核磁共振儀器等設備的能源效率。

GE計劃將來三年在「工業互聯網」項目上投入15億美圓，其中一部分預算將用於支持在加州聖拉蒙市新成立的軟件研發中心的研究項目。例如，該
研究中心的機器學習專家Anil
Varma正在實驗如何篩選GE生產的2萬臺噴氣引擎中的不易察覺的警報信號，以此來預測哪些設備須要進行維護。對於某些型號的引擎，Varma的算法能
夠提早一個月預測其維護需求，預測準確率達到70%，這能夠極大減小飛行延誤。（編者按：登機前被機組通知發動機故障已經不止一次了）
大數據引擎

過去，GE的飛機引擎中的傳感器都是被動模式——直到出現故障纔會在儀表盤上亮紅燈。這類傳感器有不少，例如測量溫度、壓力和電壓，這些傳感數據過去不多被保留和研究。在大多數飛行中，引擎只會保留三個平均值，分別是起飛、巡航和降落數據。

根據Varma的介紹，GE的下一代GEnX引擎中（裝備波音787飛機）將會保留每次飛行的全部基礎數據，甚至會從飛機實時傳輸回GE分析。這樣一臺引擎一年產生的數據量甚至會超過GE航空業務歷史上全部的數據。

雖然機器間經過傳感器通信已經不是什麼新概念（例如物聯網），可是GE的業務規模能讓這種想法獲得更快實現。「咱們有最大規模的工業數據集，
由於咱們運營這些設備已經很長時間，」Varma說道。「咱們同時掌握歷史數據並監測將來數據，這讓咱們可以測試任何算法的可行性。」

據GE工業互聯網項目負責人，前思科高管William
Ruh透露，GE的工業互聯網構想誕生於數年前的金融危機時期。隨着經濟增加的不肯定性增長，工業客戶開始將注意力從提升生產力轉向提升利潤率。大數據的
概念也愈來愈火爆，最終，William Ruh的團隊開始考慮，是否是該制定一個GE產品的「數據戰略」。
突破物理極限的1%

哥倫比亞大學數據科學與工程學院教授Venkat
Venkatasubramanian認爲，GE應用大數據技術解決工業問題未必會一路順風。對於一家商業零售公司來講，可以發現消費者數據之間的關聯就
已經足夠，例如，着名的啤酒尿布理論。在這種初級應用中，目前標準的機器學習算法就可以勝任。可是對於複雜的物理系統來講，數據模型還須要可以解釋關聯背 後的緣由。

GE軟件研發中心的研究人員演示電廠的數據可視化工具

在GE的聖拉蒙軟件研發中心，研究人員正在開發新的用戶界面，經過地圖、模擬以及相似Twitter的設備社會化網絡幫助人們進行工業數據的
可視化。其中一個實驗室有不少大屏幕顯示器與微軟的Kinect體感遊戲設備鏈接，電廠的工人能夠經過手勢與數據可視化界面互動，幫助制定區域電網的操做 決定。

GE還與加拿大一家電力公司經過分析衛星影像、天氣地圖當地停電記錄等數據預測樹木修剪的熱點地區（掉落的樹枝是雷電致使停電的主要緣由之一）。

此外GE還與紐約市的一家醫療中心合做在病牀和醫療設備中植入傳感器，下降空牀率，提升病人的接待能力。

Ruh相信即便是很小的進步也會產生巨大的效應。GE本週發佈的報告估測，每提升1%的燃油效率，航空業每一年能節省20億美圓，而能源行業則能節省40億美圓。要知道，GE的油氣管道和電力設備每一年承載着全球25%的電力輸送。

「咱們的運營效率能提升1%，但這一目標已經沒法經過更好的設備實現，由於咱們已經將物理學發揮到了極致。」Ruh說道。

顯然，GE已經有了答案，那就是傳感器+大數據的「工業互聯網」。