談談工業信號數據分析那點事兒
2021-12-14 16:52:41
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隨著傳感器技術、物聯網、數據存儲等技術的發展，傳統制造工業的生產業態也發生了很大的變化，工業大數據的應用價值和廣闊的開發前景也被更多的企業所認同。
目前工業大數據主要有以下三種主要來源：第一類是生產經營相關業務數據。第二類是設備物聯數據。第三類是外部數據，這些數據無疑具有重要的商業價值，尤其是工業設備產生的實時信號數據，更是寶貴的能夠反饋真實生產狀況的原始資料，因此格外受到想要實現降本增效的制造企業的關注。
今天小T就從工業實時信號數據的應用價值和應用難點的角度出發，和大家一起聊聊工業信號數據分析的解決方案。
工業實時信號數據的價值和應用場景
與大家更為熟悉的偏重于采用可視化分析等手段去挖掘深層次價值信息的互聯網大數據不同，工業信號數據的應用，更加偏重于面向復雜工業過程，通過數據分析建模來解決較為復雜的工業生產問題，目前典型應用主要在這幾個方面：
故障診斷和預測
大型工業設備運行結構較為復雜，一旦出現故障，傳統方法很難快速判斷出到底是那個部分出了問題。
而通過對如設備的振動變化等實時信號數據進行分析，我們就可以建立大數據模型對設備的運行狀態開展故障預測和診斷。
▲使用Tempo平臺制作的風電設備運行狀況數據看板
日益成熟的傳感器探測技術使得設備的溫度、壓力、熱能、振動和噪聲等狀況都可以轉化為數據，讓生產企業可以通過數據分析手段輕松掌控每個生產流程，及時發現生產問題改進生產工藝。
▲通過異音判斷產品質量的智能檢測方案
通過大數據的豐富信息來發現歷史預測和實際的偏差概率，考慮產能、人員、物料等的約束，采用智能優化算法來排產。
總得來說，工業信號數據對于制造企業的生產決策過程有著很大的應用價值，但在實際的生產場景中，現有的常見數據分析工具卻很難實現對工業信號數據的分析應用，這主要有以下幾個方面的原因。
工業信號數據分析為什么這么難？
信號數據本身具有獨特性
經典數據分析方法通常面向關系表數據結構（dataframe），像Excel、SPSS、R、Python—Pandas、SPARK等大家熟悉的數據分析工具都是針對這一數據結構開發的。但工業數據卻具有不同于關系型業務數據的特殊性：
?每條信號數據內所有數據值均為同一類型數字數值。
?信號數據中數值的次序非常重要，其中包含關鍵信息。
?一條信號數據內可以包含數百萬乃至更多標量值，通常難以用關系型數據庫逐一存儲。
?每條信號數據內所有數據值均為數字，通常為浮點數值。
?針對工業信號數據存在著大量經典算法，以數字信號處理算法為主，這些算法與經典數據分析算法有很大差異。
?每條信號數據內所有數據值均為同一類型。
?大量機器學習、深度學習方法難以直接應用于原生信號數據形式。
工業信號數據的這些特點，使其難以直接使用現有數據分析工具進行模型構建。
缺少面向工業數據準備運維的工具
在當今的制造業領域，信號數據的采集和處理本身也是一個難點。很多企業的生產數據采集主要依靠傳統的手工作業方式，采集過程中容易出現人為的記錄錯誤且效率低下。
有些企業雖然引進了相關技術手段，并且應用了數據采集系統，但是由于很多工業設備的數據協議和接口并不統一，因此也無法實現信息采集的實時性、精確性和延伸性管理，各單元出現了信息斷層的現象。
工業信號數據處理與分析應用脫節
工業大數據的的落地需要數據處理和分析應用兩個部分配合才能發揮最終價值。目前市面上雖然有一些產品可以幫助企業實現對信號數據的處理，但大多只針對于數據處理層面，而沒有面向后續分析應用環節進行一體化開發，企業如果想要針對設備信號數據實現數據建模，還需要額外配置其他數據分析工具，需要為此投入較高的人力、物力成本。
“信號數據分析+機器學習”解決方案
為解決工業大數據分析困境，Tempo大數據分析平臺開發提供了面向工業信號數據的專用分析工具包，通過Tempo AI工業信號數據專用分析工具包，普通業務人員也可以：
拖拽式操作搞定信號數據分析處理
Tempo AI支持多種信號數據存儲形式的輸入與輸出，通過特征工程方法，可以將信號數據直接轉化為一系列特征量描述，從而便于用戶經典數據分析方法對其進行分析、建模等研究。
同時內置多種數字信號處理方式，可以直接采用拖拽方式進行數據分析處理，支持將信號數據按照分幀、分貝、時段、功率、平穩性、自適應等不同的分割方法進行切分，實現低代碼模式快速完成信號數據分析處理。
使用機器學習算法延展信號數據分析
Tempo AI可實現信號數據類型與關系表數據類型的相互轉換，并通過這一連接將信號數據分析和機器學習建模過程在一個平臺內實現融合，基于信號分析算子完成信號數據的特征工程的功能，大大提高了整體工作效率。
靈活快速完成數據分析產品企業級部署
信號分析模塊作為Tempo AI中的一個功能模塊，可以和Tempo平臺中可視化分析等其他功能模塊實現快速接入。
同時支持經過管理授權的用戶通過擴展編程節點及自定義算法設計功能，對平臺提供的信號處理算法進行自由變換，使信號數據處理更靈活更便捷。極大提高平臺對工業數據的兼容能力的同時，也充分考慮企業運營必須的數據安全，為后續工業信號分析項目的大數據解決方案提供可能。
當前，數字化正在改變著傳統制造業的面貌，席卷制造業的各個領域，在制造業數字化升級進程中，制造行業企業不能只關注于硬件設備的智能化，也需要引入數據決策方式，做好數據治理，基于數據模型貫通產品全生命周期數據，才能使作業和運營效率真正實現本質提升。
而Tempo AI作為一款能夠有效幫助工業制造企業深層次挖掘工業數據價值的產品，將借助工業互聯網技術和大數據技術，幫助制造企業優化數字運維分析決策能力。如果想要體驗工業4.0時代的數字化新決策方式，不妨立即申請試用體驗~
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