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大數(shù)據(jù)(BIG DATA)經(jīng)過幾年的發(fā)展，在中國已結(jié)出了豐碩的果實(shí)。從龐大的數(shù)據(jù)庫中，快速高效地獲得有價(jià)值的信息數(shù)據(jù)，其所帶來的社會變革已潛移默化地滲入到人們生活的各個(gè)方面。大數(shù)據(jù)的處理分析，正成為新一代信息技術(shù)融合應(yīng)用的結(jié)點(diǎn)，而大數(shù)據(jù)之于計(jì)量服務(wù)領(lǐng)域?qū)⒌玫皆鯓拥膽?yīng)用，又會起到怎樣的影響。今天我們將從此點(diǎn)出發(fā)，談?wù)動?jì)量服務(wù)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)變革。01大數(shù)據(jù)與企業(yè)隱私隨著國家經(jīng)濟(jì)和信息技術(shù)的迅猛發(fā)展,各行各業(yè)的數(shù)據(jù)量都在迅猛增長。近10年,電子商務(wù)、共享經(jīng)濟(jì)如淘寶、京東、滴滴、ofo等企業(yè)的發(fā)展,讓大數(shù)據(jù)在中國落地生根,具備了市場前提。海量的、不同來源、不同形式、包含不同信息的數(shù)據(jù)經(jīng)過處理,可以被整合、分析,原本孤立的數(shù)據(jù)變得互相聯(lián)通,這讓人們通過數(shù)據(jù)分析,發(fā)現(xiàn)小數(shù)據(jù)時(shí)代很難發(fā)現(xiàn)的新聯(lián)系、新規(guī)律創(chuàng)造出新價(jià)值。而且大數(shù)據(jù)通過多維度的數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測,定向推送,發(fā)現(xiàn)看似不起眼的矛盾。舉個(gè)例子：能源計(jì)量中電力計(jì)量是一個(gè)重要的環(huán)節(jié),企業(yè)生產(chǎn)過程中不發(fā)生大的工藝更改、流程變化或技術(shù)革新,其用電量應(yīng)該保持一定的水平。根據(jù)企業(yè)所報(bào)的產(chǎn)量、供電部門查詢到的用電量,再結(jié)合行業(yè)對標(biāo)的數(shù)據(jù),是比較容易判斷這個(gè)企業(yè)的生產(chǎn)水平的,如果相關(guān)數(shù)據(jù)偏差過大,就有理由相信企業(yè)所報(bào)的數(shù)據(jù)存在一定虛假。其實(shí),在大數(shù)據(jù)背景下,“數(shù)據(jù)腳印”無處不在,小到個(gè)人消費(fèi)、活動軌跡,大到稅務(wù)、資產(chǎn)、理財(cái)、并購等重要決策,這些在不同部門、不同行業(yè)保存的“數(shù)據(jù)腳印”之間不會有任何交叉、沖突,但是如果將這些數(shù)據(jù)通過一個(gè)統(tǒng)一的平臺進(jìn)行整合并信息加工,通過數(shù)據(jù)之間的相互印證和相互解釋,幾乎可以將一個(gè)人,一個(gè)企業(yè)的行為軌跡全部呈現(xiàn)出來。某種意義上講,這些整合的數(shù)據(jù)和信息就是一種暗中的監(jiān)控。除非你與智能生活無關(guān),不用任何智能化的設(shè)備,不享用便捷的“互聯(lián)網(wǎng)+”服務(wù),否則這些數(shù)據(jù)總會在某臺服務(wù)器上靜靜地待著,直到有一天被挖掘出來。所以我理解能源計(jì)量數(shù)據(jù)采集工作的艱難。沒有哪家企業(yè)愿意敞開心扉,任人一探究竟。02中國制造2025我國智能制造2025的本質(zhì)是工業(yè)和信息化的深度融合。工廠的智能制造系統(tǒng)在制造過程中能進(jìn)行智能活動,比如分析、判斷、決策等。通過人與智能機(jī)器的合作,擴(kuò)大、延伸和部分取代技術(shù)專家在制造過程中的腦力勞動,把制造自動化擴(kuò)展到高度的智能化和集成化。今后的智能工廠將廣泛應(yīng)用MES(制造執(zhí)行系統(tǒng))、APS(先進(jìn)生產(chǎn)排程)、能源管理、質(zhì)量管理等工業(yè)軟件,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)現(xiàn)場的可視化和透明化。甚至在新建工廠時(shí),可以通過數(shù)字化工廠仿真軟件進(jìn)行設(shè)備和生產(chǎn)線的布局和物流、人機(jī)交互的仿真,確保工廠布局結(jié)構(gòu)的合理。通過專業(yè)檢測設(shè)備檢出次品時(shí),不僅能夠自動與合格品分流,而且能夠通過SPC(統(tǒng)計(jì)過程控制)等軟件分析出現(xiàn)質(zhì)量問題的原因。這樣的場景我們已經(jīng)看到雛形,在不久的將來會呈現(xiàn)在大家面前。如此智能化的制造,今后計(jì)量的對象可能不是我們現(xiàn)在常見的一些設(shè)備儀器了,我們要面對的可能是智能化、物聯(lián)網(wǎng)化的在線設(shè)備儀器。這些新工業(yè)設(shè)備儀器所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將是工業(yè)大數(shù)據(jù)的主流。一個(gè)企業(yè),從原材料進(jìn)廠到制造過程控制,再到產(chǎn)品出廠檢驗(yàn),部分產(chǎn)品中還要嵌入傳感器,都要對其使用過程進(jìn)行監(jiān)測,保證其有效使用。這些過程都要產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。智能制造時(shí)代是以隨時(shí)隨地的精準(zhǔn)測量為基礎(chǔ)的,這些測量數(shù)據(jù)是工業(yè)大數(shù)據(jù)的主要來源,是工業(yè)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。智能制造將帶來工業(yè)大數(shù)據(jù)的爆發(fā)。另外,量子基準(zhǔn)將取代實(shí)物基準(zhǔn)是今后計(jì)量的一個(gè)大趨勢,它使得在線測量、遠(yuǎn)程校準(zhǔn)的去實(shí)物化成為可能。其實(shí),利用時(shí)間校準(zhǔn)服務(wù)器定時(shí)對計(jì)時(shí)設(shè)備校時(shí),就是一個(gè)遠(yuǎn)程在線計(jì)量校準(zhǔn)的例子。今后,類似的在線計(jì)量校準(zhǔn)服務(wù)將成為主流。03計(jì)量服務(wù)2.0借用德國工業(yè)4.0的提法,我們現(xiàn)在的計(jì)量也應(yīng)當(dāng)在數(shù)據(jù)時(shí)代更新升級為計(jì)量2.0。這是歐盟提出的重塑計(jì)量未來的8種革命性力量,未來計(jì)量:虛擬現(xiàn)實(shí)、模擬仿真、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)集成、在線檢測、網(wǎng)絡(luò)安全、增材制造(3D打印)和大數(shù)據(jù)。我們比較熟悉的是3D打印、在線檢測、網(wǎng)絡(luò)安全等內(nèi)容,工業(yè)大數(shù)據(jù)與未來計(jì)量將更加密切。重塑計(jì)量的8種革命性力量計(jì)量2.0應(yīng)是當(dāng)前計(jì)量技術(shù)機(jī)構(gòu)服務(wù)模式的升級。在我國,計(jì)量是這么定義的,計(jì)量是實(shí)現(xiàn)單位統(tǒng)一、量值準(zhǔn)確可靠的活動。但在普通老百姓眼中就是法制計(jì)量,比如出租車、尺子、秤等。其實(shí),還有兩種類型的計(jì)量不被人熟知:科學(xué)計(jì)量和工程計(jì)量。在國家取消強(qiáng)制檢定收費(fèi)后,面對出現(xiàn)的一系列問題,如何發(fā)揮現(xiàn)有技術(shù)機(jī)構(gòu)應(yīng)有的作用,從管理型技術(shù)機(jī)構(gòu)走向服務(wù)型技術(shù)機(jī)構(gòu),是每個(gè)計(jì)量人應(yīng)該關(guān)心和思考的。用大數(shù)據(jù)來分析我國工業(yè)化的進(jìn)程,從早年基礎(chǔ)建設(shè)、鋼鐵產(chǎn)業(yè)、機(jī)電設(shè)備、化工產(chǎn)業(yè)、生物醫(yī)藥、IT產(chǎn)業(yè)的發(fā)展來看,計(jì)量技術(shù)機(jī)構(gòu)的變化也經(jīng)歷了力學(xué)、熱工、化學(xué)、醫(yī)療等行業(yè)的興衰,不同時(shí)期都伴隨產(chǎn)業(yè)的興起,在檢測人員、設(shè)備投入以及收益方面有所增長。所以現(xiàn)代計(jì)量主管部門大力提倡產(chǎn)業(yè)計(jì)量也是順應(yīng)潮流的一大舉措,找準(zhǔn)產(chǎn)業(yè)計(jì)量的切入點(diǎn)非常關(guān)鍵。產(chǎn)業(yè)計(jì)量講的是關(guān)注產(chǎn)品生命周期的全過程。計(jì)量2.0也提出了要服務(wù)產(chǎn)品生命周期每個(gè)階段的口號。讓我們來看今后計(jì)量2.0的服務(wù)會有什么變化首先,日常的校準(zhǔn)工作流程會有改變。檢測時(shí),工作人員發(fā)出指令,讓儀器設(shè)備的測試接口進(jìn)行對接,完成自檢后按照設(shè)定的檢測流程和隨機(jī)參數(shù)(防止單點(diǎn)應(yīng)對性作弊)開始校準(zhǔn),在這期間,突然發(fā)生一個(gè)意外,造成校準(zhǔn)無法進(jìn)行,反饋信號及時(shí)傳達(dá)至工作人員,根據(jù)反饋信息,工作人員重新發(fā)出指令解決問題,校準(zhǔn)過程重新開始,完成檢測后,檢測數(shù)據(jù)和報(bào)告就會加密上傳至服務(wù)器,客戶經(jīng)授權(quán)登錄到客戶端也可以查看。甚至VIP客戶可以做到在異地辦公室內(nèi),通過網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)查看實(shí)驗(yàn)室的檢測狀態(tài)、同步動態(tài)獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),并對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行備份,以便后期使用。需要說明的是,這樣的校準(zhǔn),不是1對1的,而是1對n的。這其中的關(guān)鍵點(diǎn)是保證檢測儀器接口的對接、校準(zhǔn)過程的自動分析。其次,智能制造的計(jì)量服務(wù)對象之一是大量存在于智能工廠里的數(shù)以萬計(jì)的各種計(jì)量設(shè)備儀器、制造機(jī)器人等。服務(wù)方式由被動維護(hù)、固定周期維護(hù)、預(yù)防性維護(hù)向預(yù)見性維護(hù)發(fā)展。那種破壞性小、影響不大的缺陷能夠通過智能計(jì)量儀器在生產(chǎn)過程中提供的實(shí)時(shí)診斷信息被及時(shí)預(yù)見,從而在第工一時(shí)間采取合理措施。如航空制造業(yè),如何降低飛機(jī)發(fā)動機(jī)油耗是研發(fā)工程師們一直要面對的棘手問題。美國通用電氣公司在飛機(jī)發(fā)動機(jī)上安裝了近6000多個(gè)傳感器,以便實(shí)時(shí)監(jiān)測發(fā)動機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)、健康狀況等,并通過數(shù)據(jù)采集分析,預(yù)測飛機(jī)可能發(fā)生的故障風(fēng)險(xiǎn),為發(fā)動機(jī)的維修服務(wù)和不斷提升發(fā)動機(jī)質(zhì)量提供數(shù)據(jù)依據(jù)。最后,基于對檢測數(shù)據(jù)的全面分析,既要從前端的數(shù)據(jù)獲取以價(jià)值需求為導(dǎo)向制定的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),更要從碎片化的數(shù)據(jù)中提取有用的信息。通過對歷史數(shù)據(jù)的分析提煉,對各行各業(yè)海量的測量數(shù)據(jù)完成融合和解釋后,使用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對其進(jìn)行分析,從中學(xué)習(xí)到關(guān)聯(lián)規(guī)律,發(fā)現(xiàn)其中的矛盾,找到平常沒有發(fā)現(xiàn)的特點(diǎn),發(fā)現(xiàn)的規(guī)律往往是大數(shù)據(jù)小應(yīng)用。在對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí),除了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘存儲、分布式計(jì)算、統(tǒng)計(jì)學(xué)技術(shù)外,還需根據(jù)測量對象本身的性質(zhì)及應(yīng)用本身場合的特點(diǎn)獲得大致范圍,得到有效的分析數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)是一座金礦,但是沒有挖掘出來就是廢鐵一堆。實(shí)現(xiàn)計(jì)量服務(wù)2.0特別是要加強(qiáng)對多源數(shù)據(jù)的多維度關(guān)聯(lián)、評估及預(yù)測,及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題,在產(chǎn)品生命周期內(nèi)做到最優(yōu)服務(wù)。結(jié) 語計(jì)量服務(wù)2.0是以數(shù)據(jù)驅(qū)動的計(jì)量服務(wù)模式，大數(shù)據(jù)技術(shù)將顛覆傳統(tǒng)生產(chǎn)制造模式和計(jì)量服務(wù)模式，為計(jì)量服務(wù)2.0提供巨大的推動力。計(jì)量服務(wù)2.0將對智能制造、網(wǎng)絡(luò)安全、視頻分析、智能電網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、環(huán)境檢測、安全生產(chǎn)、節(jié)能降耗提供全新的數(shù)據(jù)服務(wù)。
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