托大数据的福，《长安十二时辰》真相一朝得解
- 来源： ABB中国
- 2019/8/13 8:52:40
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【塑料机械网 明星企业】 热播剧《长安十二时辰》今日迎来大结局，在全网充斥着奶嘴乐综艺和玛丽苏肥皂剧的情形下，该剧口碑一路上扬，一批概念也随之火了一把，「大案牍术」为其中之一。
在剧中，大案牍术的创建者是靖安司的一名八品主事徐宾，他以档案数据为基础，结合核心算法，可以从纷繁的资料中寻得蛛丝马迹，无论是破案、调查、还是找人，大案牍术都可以实现。
大数据所携的天然科学气质让其显得相当具有说服力，大数据即客观。在剧中，古代大数据被用以侦破案情；如今的大数据正在集成到人类社会发展的各项事务中，引爆众多行业应用，大数据的应用载体也随之不断变化完善，其中，工业互联网成为大数据与实体经济融合发展的关键载体，汇聚海量数据和各种算法、软件的平台构建出工业领域生产服务的新范式，帮助企业产生更大价值。
比如我们的ABB Ability™ 资产健康管理方案便是大数据的重要应用载体之一。
随着技术和安全要求越来越高，企业对设备的可靠性和检修管理模式也提出了更高的要求：设备故障能够被预测、停电时间要被缩短、运维成本需要逐步降低、有限的运维人员要能应对快速增长的资产数量……ABB Ability™ 资产健康管理方案(下文简称ABB APM)成为解决上述问题的*，它究竟具备怎样的迷因呢？接下来，让阿伯伯用大案牍术带着你抽丝剥茧推演一下~
特征一：数据库
关键词：海量
大数据，那基础必然是数据！
//大案牍术//“大唐数据库”是发挥大案牍术的关键基础，而档案登记则成为了大唐数据库的重要来源。在唐代，为配合田赋制度的实施，地方建立了严密的账籍系统，不论是百姓家婚配嫁娶、添丁新丧、住址搬迁、房产变卖等都会由录入吏进行登记，因而唐朝的档案卷宗资料比较完备，为大案牍术提供了数据基础。徐宾也正是基于此，加以严密算法，建构了一套古代大数据方法论。
//ABB APM// ABB 的资产健康管理解决方案，基于对数据的实时动态跟踪诊断，让客户能够实现对资产健康状态实现预测管理、控制运行风险、体验全新的服务并降低运维成本。那么ABB APM的数据又是哪里来呢？
DCS/SCADA控制系统、在线/离线传感器、离线数据(试验报告、巡检记录、缺陷报告等)为ABB APM方案提供了海量数据， ABB APM则会即时从中抽取数据，通过系统内置的设备故障智能诊断模型预测设备运行风险与潜在缺陷，针对故障向用户推荐ABB建议的改进措施。
实现对设备所体现出的已知和未知的故障有效预测，堪比“领域专家”和“数据科学家”的组合配置。
特征二：“知己”方能“推彼”
关键词：机理理解
拿得到数据，就搞得了大数据推演吗？未必！
//大案牍术// 靖安司查案时，大案牍术能快速调出司丞所需各种数据……虽然听起来挺中二，但细想到，主事徐宾对档案资料库的管理可以说是极尽主义要求，而且凭借超强记忆力，他熟知每一份资料的摆放位置及内容，这也便使得大案牍术快速推演、准确预测成为了可能。
“他做不良帅那么多年，破案无数，深知很多事情并不需要搜考秘闻，真相就藏在人人可见的文卷之中，就看你能不能找出来——此所谓‘大案牍’之术。”
//ABB APM// 同理对于资产健康管理方案来说，庞大的设备数据库虽是基础，但光拥有海量数据也是不够的，对各项资产设备机理的理解至关重要。
要知道，在实打实的工业应用中，扛有数字化大旗的领域外入局者可不如领域长耕者来得专业扎实。
拥有超过130年创新历史的ABB，在电气、工业自动化、运动控制、机器人及离散自动化四大领域有着长时间的业务积累，深谙设备运行机理。因而，历史与经验累积下的ABB APM得以将工业大数据与积累的机理模型进行整合，实现对设备所体现出的已知和未知的故障有效预测，堪比“领域专家”和“数据科学家”的组合配置。
基于运维大数据的设备健康管理整合解决方案
目前，ABB APM已有的智能模型包括变压器、高压断路器、中/低压开关柜、高/低压电机、变频器、蓄电池、风机、输电线缆等等。
特征三：算法内核
关键词：、、低成本
有了数据，也懂得了机理，那么自然是需要一套科学逻辑将之串联。
//大案牍术// 大案牍术通过掌握大量基本档案数据，通过统计学及算数的方式迅速定位目标，这其中必有一套核心算法驱动着整个过程的快地完成。徐宾曾表示，只有他自己才掌握着大案牍术的核心算法，AI徐宾一人所能完成的推演，换作其他人，则需要十余名人力消耗，正所谓“机器不够，人头来凑”。算法对整个大数据系统运转效率有着不可小觑的作用。
//ABB APM// 不得不说，ABBAPM的内核算法十分强大了。首先，该系统可进行数据自动采集与分析，无需专家接入，实现智能诊断。其次，系统的算法并非一成不变，它可以借助机器学习不断对机理算法模型进行完善和优化。再次，ABB APM的兼容性很好，其开放的平台不仅支持第三方诊断模型的嵌入，而且也支持不同厂商的设备。
在该系统下，设备传统的维护方式被状态监测和设备失效预测的服务所取代。从数据上来看，ABB APM可以将停电损失降低30%，响应速度和问题解决效率提升40%，而且运维人员不用像过去那样每天花费大量时间巡检，极大优化了维护计划和缩减运营成本，开启了智慧运维的新时代。
机器学习+机理模型获取佳预测成功率
特征四：应用广泛，“破案”
关键词：多元
效果真的是可圈可点，还是只是圈地自萌？
//大案牍术// 大数据之于靖安司的应用在剧中体现的，不论是协助破案，还是搜索官员贪腐线索和失职证据，大案牍术的威力都没的说。
//ABB APM// ABB APM的应用场景也是相当广泛，它正在为上万台变压器、两万多台断路器、数千台蓄电池等设备提供不间断的监测及健康预警。在中国电网用户使用过程中，ABB APM曾在54台国产变压器中成功预测设备故障，避免了电网停运事故的发生。
☞ ABB APM在内蒙古电力监视54台电力变压器的运行。此项方案融合了ABB 100年的变压器设计经验以及25年变压器故障维护的经验，在电网实际运行中，ABBAPM多次成功帮助预测到电力变压器的潜在故障，及时进行了维修，有效避免了损失。
☞ 国网江苏省电力公司作为电网规模大的省级公司，其所肩负的巨大资产总量和用电规模让设备运维的难度和复杂度极高，对设备健康状态评价提出了较高要求。同样，ABB APM将电力变压器的专业综合评估能力赋能于国网江苏省电力公司现有系统，同其现有设备健康评价系统和国网数据中心集成，实现关键电气设备从定修定检到基于设备状态的预测性维护。
☞ 近日，ABB近日赢得哈萨克斯坦大型炼油厂升级改造项目，为“数字哈萨克斯坦”战略贡献力量，通过数字科技提升油气和化工行业水平，促进该国经济增长。
ABB APM 将成为哈萨克斯坦Shymkent炼油厂升级改造项目的重要内容，通过传感器、数据和先进分析技术实时监测和评估工厂关键资产的健康状况，为运营商哈萨克斯坦石油产品公司(PKOP)提供资产和生产流程的重要洞见。在采用ABB APM后，企业的维护策略将从原来的定期维护升级为预测性维护，炼油厂的大修周期将逐步从目前的每年一次延长到三年一次。通过智能化故障预测技术避免设备非计划性停机，缩短设备检修时间，，帮助运维人员确定维护优先级。
小贴士：尽管大案牍术的概念是为作者所虚构，但从古至今，数据与生俱来的科学气质让其在各个历史阶段被重视：早在春秋时期，人们便已经开始关注数据与统计了，齐国管仲据此制定了一些科学有效的农业政策；唐朝官员借助数据统计分析经济发展……上世纪末随着数字技术的突飞猛进，长久以来数据存储及分析的局限被打破，大数据成为主流。
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