【51CTO.com原創(chuàng)稿件】 “工程機械領域，不同于快消品，重工機械設備更新周期慢且平穩(wěn)是其***的特點。在基礎建設發(fā)展非常良好的時期，工程機械行業(yè)的發(fā)展非常好。但如果遭遇國家經濟增速下行，則也會造成生產能力過大、存量設備過多等問題……”已在中聯(lián)重科供職10年的周志忠博士平靜地向我們介紹了工程機械領域現(xiàn)狀。如何改變這樣的現(xiàn)狀？除了持續(xù)不斷苦煉內功、創(chuàng)新產品，中聯(lián)重科還希望通過大數(shù)據(jù)驅動來促進轉型，聚焦于后服務市場。

工程機械市場轉型期：挑戰(zhàn)與機遇并存

工程機械市場進入轉型期以來，挑戰(zhàn)與機遇并存。中聯(lián)重科做為裝備制造企業(yè)，業(yè)務包括工程機械板塊、后來收購了農機板塊，并發(fā)展金融板塊。其中工程機械板塊所占的比重非常大，也是中聯(lián)重科最早發(fā)家的一個板塊。

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中聯(lián)重科麓谷工業(yè)園一景

周志忠博士向我們介紹，工程機械板塊最近幾年一直處于相對低迷的狀態(tài)，主要原因有以下三大方面：

其一：在基礎建設發(fā)展非常良好的時期，工程機械行業(yè)發(fā)展也非常好。但由于經濟、投資、房地產市場等一些因素，導致整個行業(yè)設備供過于求，新機器的銷售直接受到影響。想要進一步開拓行業(yè)盈利空間，除了持續(xù)創(chuàng)新產品，還需通過大數(shù)據(jù)技術，對設備、客戶等數(shù)據(jù)進行深度分析，實現(xiàn)信息共享與融合，作用于后服務市場。

其二，隨著施工行業(yè)對施工安全、效率及成本管控的重度越來越高，設備廠商就要在強化設備智能化水平的同時還要具備數(shù)據(jù)分析處理的能力。由“被動服務”向“主動服務”升級，進而達到施工風險降低，無故障工作時間變長。

其三，工程機械市場需求持續(xù)下滑，不能再憑借主機銷售的收入來支撐整個企業(yè)的發(fā)展。同時客戶也面臨著工程項目減少,設備開工率與設備運行效率雙低、運營管理成本及維修保養(yǎng)成本雙高等困難局面。因此如何通過數(shù)據(jù)分析使企業(yè)更加貼近市場、更加理解客戶,提升企業(yè)運營管理和決策效率,快速從傳統(tǒng)生產制造型向高端智能服務型的轉型升級是行業(yè)內每個企業(yè)面臨的重大挑戰(zhàn)。

通過數(shù)據(jù)驅動促進轉型但數(shù)據(jù)來源于哪？

目前整個后市場中工程機械設備有七百多萬臺，面對這么多的存量設備，要如何很好的服務它們呢？中聯(lián)重科希望通過數(shù)據(jù)驅動促進向高端智能服務的轉型。

當談及工業(yè)大數(shù)據(jù)的來源及與互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的區(qū)別，周志忠博士告訴我們，對于工業(yè)企業(yè)而言，也有一部分互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)，如網(wǎng)上商城、微信應用中采集到的用戶行為相關的數(shù)據(jù)，但更多的是圍繞自身產品，從研發(fā)、生產到銷售、服務，這樣一個完整系列產品數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是我們非常重要、也是核心的數(shù)據(jù)來源。中聯(lián)重科數(shù)據(jù)來源主要包含如下三類:

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中聯(lián)重科工程機械物聯(lián)網(wǎng)云平臺監(jiān)控室

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)：主要包含中聯(lián)重科設備實時回傳的工況、位置信息。當前中聯(lián)重科物聯(lián)網(wǎng)平臺已累積了近 10 年數(shù)據(jù),監(jiān)控設備 12 余萬臺套,存量數(shù)據(jù)量 40TB,每月新增數(shù)據(jù) 300GB。數(shù)據(jù)通過移動網(wǎng)絡以加密報文方式回傳,通過平臺解析后實時保存至大數(shù)據(jù)平臺。目前,數(shù)據(jù)采集頻率 5 分鐘一次,根據(jù)數(shù)據(jù)分析需要可進行調整,設備傳感數(shù)據(jù)采集點將近 500 個。

內部核心業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)：包含了中聯(lián)重科在營運過程中產生的業(yè)務信息,主要包含ERP、CRM、PLM、MES、金融服務系統(tǒng)等數(shù)據(jù),涵蓋研發(fā)、生產、銷售、服務全環(huán)節(jié)。當前,業(yè)務系統(tǒng)已累積近 10 年數(shù)據(jù),存量數(shù)據(jù)約 10TB,數(shù)據(jù)每天進行更新。

外部應用平臺數(shù)據(jù)：包含了中聯(lián)重科相關應用平臺(官方網(wǎng)站、微信公眾號 /企業(yè)號、中聯(lián)商城、中聯(lián) e 家系列移動APP、智慧商砼、塔式起重機全生命周期管理平臺)積累的數(shù)據(jù)、從第三方購買和交換的數(shù)據(jù)以及通過爬蟲程序在網(wǎng)絡上搜集的輿情及相關企業(yè)公開數(shù)據(jù)。除結構化數(shù)據(jù)外,平臺還以日志方式保存了大量的用戶行為數(shù)據(jù)。由于相關平臺多于 2016 年推出, 存量數(shù)據(jù)約為 1TB。

中聯(lián)重科的工業(yè)大數(shù)據(jù)應用技術方案

為進一步提升設備的智能化水平,豐富設備數(shù)據(jù)采集維度,提升設備數(shù)據(jù)采集和預處理能力，中聯(lián)重科研發(fā)了新一代 4.0 產品和智能網(wǎng)關。

中聯(lián)重科產品 4.0是以“模塊化平臺+智能化產品” 為核心,深度融合傳感、互聯(lián)等現(xiàn)代技術,研發(fā)性能卓越、作業(yè)可靠、使用環(huán)保、管控高效的智能化產品。通過在設備上加裝大量的高精度傳感器,實時采集設備的運動特征、健康指標、環(huán)境特征等相關數(shù)據(jù),結合智能網(wǎng)關的本地分析功能,真正實現(xiàn)設備的“自診斷、自適應、自調整”。相關數(shù)據(jù)通過多種傳輸渠道(移動網(wǎng)絡、WiFi、藍牙等)回傳至中聯(lián)重科大數(shù)據(jù)平臺,通過相關建模分析為客戶提供包括設備實時定位、工況監(jiān)控、油耗分析、設備異常分析、故障預警、工作運營統(tǒng)計在內的高附加值信息服務。

打通多方數(shù)據(jù)，形成統(tǒng)一的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺，對內輔助科學決策，對外提供智能化服務。平臺融合了物聯(lián)網(wǎng)平臺、業(yè)務系統(tǒng)、應用系統(tǒng)及第三方數(shù)據(jù)，分析角度涉及產品、經營、客戶、宏觀行業(yè)等方面，服務涵蓋輕量級應用(中聯(lián)e 管家、服務e通等)和重量級專業(yè)領域應用(智慧商砼、建筑起重機全生命周期管理平臺),并通過移動端APP、PC 端、大屏幕等多種方式提供高效增值服務。

中聯(lián)重科工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺架構圖

工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺整體采用成熟的Hadoop 分布式架構進行搭建。基于Cloudera CDH的發(fā)行版，中聯(lián)重科從2015年底開始部署，同時進行相應的大數(shù)據(jù)開發(fā)工作。首先建立如客戶類、設備、交易、信用等主題。然后把物聯(lián)網(wǎng)平臺、企業(yè)內部ERP、CRM等核心平臺都在Cloudera大數(shù)據(jù)平臺上貫通，并且通過相應的組件把數(shù)據(jù)采集到平臺。

平臺通過流式處理架構,滿足高時效性的數(shù)據(jù)分析需求; 通過分布式運算架構,滿足對海量數(shù)據(jù)的離線深度挖掘。前端通過統(tǒng)一接口層以多種通用格式對外提供數(shù)據(jù)分析服務。

考慮到大數(shù)據(jù)平臺匯集了企業(yè)內外部多方敏感數(shù)據(jù),為保證數(shù)據(jù)安全,平臺引入了企業(yè)級數(shù)據(jù)治理組件,實現(xiàn)統(tǒng)一的元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質量控制、數(shù)據(jù)溯源、數(shù)據(jù)操作權限管控、數(shù)據(jù)脫敏及數(shù)據(jù)使用審計功能,并貫穿數(shù)據(jù)存儲和應用的全過程。

擁抱開源 分析大數(shù)據(jù)技術未來的挑戰(zhàn)

當問及為什么會選擇Hadoop，周志忠博士表示：開源的生態(tài)環(huán)境中有大量人才提供貢獻，我們認為比單一企業(yè)開發(fā)的環(huán)境更有生命力、更強壯。

***：采用開源技術對團隊的技術能力要求稍高。

第二：運營過程中的技術難點稍多一些。因此，我們選擇開源的同時也采購了Cloudera的企業(yè)級服務，作為我們整個平臺運營的保障。

第三：開源有很多問題，如很多組件之間的適配是不是***、及參數(shù)涉及到一些復雜的問題。

所以采用發(fā)行版、企業(yè)服務的支持，就不需要把重心放在運維平臺、系統(tǒng)的層面，而是更多的聚焦在業(yè)務分析、獲得業(yè)務擴展等可創(chuàng)造數(shù)據(jù)價值的層面。

當談及對大數(shù)據(jù)技術行業(yè)未來的期許，周志忠博士說:“目前從支撐應用的角度，大數(shù)據(jù)技術已足夠。最主要的難點在于業(yè)務應用場景與現(xiàn)有技術、算法如何***地匹配。中聯(lián)重科也在嘗試機器學習方面的一些應用，如設備的健康指數(shù)評估，怎樣通過不同維度、不同傳感數(shù)據(jù)及公司內部的數(shù)據(jù)，建立模型。從模型角度，相應算法也能夠支撐，但關鍵問題在于，數(shù)據(jù)是不是全備且準確，數(shù)據(jù)響應是不是及時等”。

【受訪人簡介】 

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周志忠博士，現(xiàn)任中聯(lián)重科信息化***架構師。1998年，在北航讀管理信息系統(tǒng)博士；2003年，成為北航博士后，偏重于BI商業(yè)智能。加入中聯(lián)重科之前，他在對外經貿大學信息學院任教3年，方向是商業(yè)智能、分析。2007年，加入中聯(lián)重科任***架構師，主要任務是信息化建設。2015年專注于大數(shù)據(jù)領域的相關工作。

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