大数据与机器学习，驱动工业4.0数字时代商业价

　　在近期举办的复旦大学EMBA物联网产业新趋势论坛上，以工业4.0时代的西门子企业为代表，探讨了物联网、移动集成、云计算、大数据带来电气化、自动化、数字化的巨大变革，物联网促进数据化革新，物理世界和互联网正合并以减少信息差距，而数字化驱动将会引发新一轮极具吸引力的商机，并助力能源管理、电力服务、数字工厂等顾客价值链。

　　西门子中国研究院高科技企业化中心总经理刘世平深度解析西门子在全球以帮助西门子业务系统和初创企业一起创新的宏大使命，通过预知关键性创新和市场趋势实现新兴市场技术的新突破，进行快速灵活低成本的实验以验证新兴商业机会为决策提供支持，最终产生更新更好的产品和服务的做法来传递西门子在工业4.0数字时代的决心。

　　“利用数字化技术和大型已安装基础知识及专业技术为客户带来更大的利益” 刘世平如是说，目前西门子在车载领域、工业领域、电气化领域结合了移动与合作技术、联接与物联网、云技术、大数据与分析等主要数字化技术，在设计与工程阶段强化生产力与缩短了产品上市时间，在工程维护和售后保障上，持续增加产品的可用性和实用效率，在产品使用和操作上，通过数字化技术发挥灵活和弹性操作的能效，为客户实现价值的最大化。

　　智能电网是大数据的重要技术应用领域之一，智能电网大数据平台是大数据挖掘的基础，可实现智能电网全数据共享，为业务应用开发和运行提供支撑。刘总以自我学习的风力发电机为例，风力发电机在获取智能电网大数据后，通过程序的预先设定，自动对数据进行分析和处理而做出相对应的行动指令，数据主导了风力发电力自动化升级，提升了5%的能源产出，接下来，在加入更多自我学习的发电机可增多1~3%能源输出，这就是风力发电机通过自我学习所产生的重大意义。再举个印度电网项目的实例，通过搜集到的大数据，智能能源管理系统结合人工智能、机器学习，自动矫正用电错误行为，自动化分配用电地域电量，节约能效，有效改善电网最合理的运作。

　　刘总透露，西门子与合作伙伴物联智慧股份有限公司正在共同研究云平台+大数据在工业4.0的实验课题。在工业生产中，若要使工厂智慧化，必须有效管理大型机器并提升工厂生产效率，可透过每个大型机器上的传感装置传送生产数据等信息给智能化中央管理系统，机器与机器之间的连接，可经由智能管理系统分析生产数据，让机器自行联动进行调整，达到生产效能优化。同时，在搭配监控摄像头、温度、通风、空调、照明的等传感装置时，除监控环境变化外，摄像镜头能够把机器生产的影像传输到中央控制室，如有任何异常，触发预判报警信息，操作人员可随时调出影像资料查看状态，做出最佳处理，做到有效降低能耗成本，节省能源。

　　时代演变离不开趋势分析，通过物联网、云计算、大数据带给我们更多商业机会，在云平台采集的大数据中，只有挖掘其中的关键，发展成人工智能的机器学习，这便是数据时代的商业价值。

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