國內(nèi)智慧燃?xì)饨ㄔO(shè)應(yīng)用過程中需要解決以下4個關(guān)鍵問題:
2)應(yīng)用的充分集成和智能融合方面的問題?;诮y(tǒng)建系統(tǒng)的建設(shè)應(yīng)用,尤其是燃?xì)饬闶巯到y(tǒng)、生產(chǎn)運行管理系統(tǒng)、客戶關(guān)系管理系統(tǒng)、燃?xì)怃N售運行管理系統(tǒng)、電子銷售管理系統(tǒng)等系統(tǒng)對業(yè)務(wù)支持,采用云計算技術(shù),形成燃?xì)鈽I(yè)務(wù)的技術(shù)中臺,搭建統(tǒng)一的燃?xì)鈽I(yè)務(wù)云,做到資源、信息、業(yè)務(wù)的深度集成和融合。同時,應(yīng)結(jié)合示范性工程,注重與生產(chǎn)單元設(shè)備設(shè)施的集成,形成標(biāo)準(zhǔn)便于推廣建設(shè)應(yīng)用。在這個過程中,存在兩方面的問題:第一是由于各業(yè)務(wù)系統(tǒng)可能是不同的系統(tǒng)建設(shè)單位承建的,系統(tǒng)的數(shù)據(jù)格式、模式組態(tài)以及數(shù)據(jù)協(xié)議可能都不一樣,數(shù)據(jù)集成需要統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn);第二除了技術(shù)層面上統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一數(shù)據(jù)協(xié)議等問題外,可能還需要重塑業(yè)務(wù)功能,不同的系統(tǒng)關(guān)注的業(yè)務(wù)不同,這些業(yè)務(wù)之間存在關(guān)聯(lián)關(guān)系,在系統(tǒng)集成后,需要考慮業(yè)務(wù)之間關(guān)聯(lián)、依賴、并行等關(guān)系。
3)全面感知、協(xié)同運營和創(chuàng)新增值方面的問題?;谠朴嬎闫脚_,依托大數(shù)據(jù)分析技術(shù),建設(shè)燃?xì)鈹?shù)據(jù)湖和燃?xì)鈽I(yè)務(wù)分析管理平臺。在全面透徹感知、燃?xì)鈽I(yè)務(wù)運行平臺的深度融合和集成基礎(chǔ)上,基于海量數(shù)據(jù)的信息處理技術(shù),實現(xiàn)對燃?xì)鈽I(yè)務(wù)分析、預(yù)測、監(jiān)控,對新業(yè)務(wù)、增值業(yè)務(wù)的決策與技術(shù)支持,以及對燃?xì)怃N售業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的管理、治理和共享。同時,為燃?xì)鈽I(yè)務(wù)云提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ),實現(xiàn)燃?xì)鈽I(yè)務(wù)的全面感知、業(yè)務(wù)的協(xié)同運營,推廣燃?xì)鈽I(yè)務(wù)數(shù)智創(chuàng)新和可持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展。對新業(yè)務(wù)、增值業(yè)務(wù)的決策與技術(shù)支持需要大數(shù)據(jù)算法的支持,而目前的大數(shù)據(jù)算法主要采用監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)算法,監(jiān)督式機(jī)器算法需要大量的機(jī)器學(xué)習(xí)樣本的輸入,這些樣本的質(zhì)量,包括樣本的數(shù)量、均衡性以及樣本的全面性決定了監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)算法是否準(zhǔn)確,然而在目前的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中由于歷史海量的工控系統(tǒng)數(shù)據(jù)受存儲空間的限制,僅能保存少量的數(shù)據(jù),少量的數(shù)據(jù)中能作為生產(chǎn)異常或者設(shè)備異常的樣本更是少之又少,樣本數(shù)量不足,大數(shù)據(jù)模型的算法的準(zhǔn)確率會受到較大的損失。