在工程機械領(lǐng)域，重工機械設備更新周期慢且平穩是最大的特點(diǎn)。但當遭遇國家經(jīng)濟增速下行，會(huì )出現生產(chǎn)能力過(guò)大、存量設備過(guò)多等問(wèn)題……如何改變這樣的現狀?除了持續不斷苦煉內功、創(chuàng )新產(chǎn)品，已在中聯(lián)重科供職10年的周志忠博士提出通過(guò)大數據驅動(dòng)來(lái)促進(jìn)轉型，聚焦于后服務(wù)市場(chǎng)。

工程機械市場(chǎng)轉型期：挑戰與機遇并存

中聯(lián)重科做為裝備制造企業(yè)，業(yè)務(wù)包括工程機械板塊、農機板塊和金融板塊。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(gè)板塊。工程機械板塊最近幾年一直處于相對低迷的狀態(tài)，主要原因有三方面：

由于經(jīng)濟、投資、房地產(chǎn)市場(chǎng)等因素，導致整個(gè)行業(yè)設備供過(guò)于求，新機器的銷(xiāo)售直接受到影響。

想要進(jìn)一步開(kāi)拓行業(yè)盈利空間，除了持續創(chuàng )新產(chǎn)品，還需通過(guò)大數據技術(shù)，對設備、客戶(hù)等數據進(jìn)行深度分析，實(shí)現信息共享與融合，作用于后服務(wù)市場(chǎng)。

隨著(zhù)施工行業(yè)對施工安全、效率及成本管控的重度越來(lái)越高，設備廠(chǎng)商就要在強化設備智能化水平的同時(shí)還要具備數據分析處理的能力。由“被動(dòng)服務(wù)”向“主動(dòng)服務(wù)”升級，進(jìn)而達到施工風(fēng)險降低，無(wú)故障工作時(shí)間變長(cháng)。

工程機械市場(chǎng)需求持續下滑，不能再憑借主機銷(xiāo)售的收入來(lái)支撐整個(gè)企業(yè)的發(fā)展。同時(shí)客戶(hù)也面臨著(zhù)工程項目減少，設備開(kāi)工率與設備運行效率雙低、運營(yíng)管理成本及維修保養成本雙高等困難局面。

因此，如何通過(guò)數據分析使企業(yè)更加貼近市場(chǎng)、更加理解客戶(hù)，提升企業(yè)運營(yíng)管理和決策效率，快速從傳統生產(chǎn)制造型向高端智能服務(wù)型的轉型升級是行業(yè)內每個(gè)企業(yè)面臨的重大挑戰。

通過(guò)數據驅動(dòng)促進(jìn)轉型，但數據來(lái)自哪里?

對于工業(yè)企業(yè)而言，也有一部分互聯(lián)網(wǎng)的數據，如網(wǎng)上商城、微信應用中采集到的用戶(hù)行為相關(guān)的數據，但更多的是圍繞自身產(chǎn)品，從研發(fā)、生產(chǎn)到銷(xiāo)售、服務(wù)，這樣一個(gè)完整系列產(chǎn)品數據，這些數據是中聯(lián)重科非常重要、也是核心的數據來(lái)源。

中聯(lián)重科數據來(lái)源主要包含如下三類(lèi)：

物聯(lián)網(wǎng)數據：主要包含中聯(lián)重科設備實(shí)時(shí)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 年數據，監控設備 12 余萬(wàn)臺套，存量數據量40TB，每月新增數據300GB。數據通過(guò)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò )以加密報文方式回傳，通過(guò)平臺解析后實(shí)時(shí)保存至大數據平臺。目前，數據采集頻率5分鐘一次，根據數據分析需要可進(jìn)行調整，設備傳感數據采集點(diǎn)將近 500 個(gè)。

內部核心業(yè)務(wù)系統數據：包含了中聯(lián)重科在營(yíng)運過(guò)程中產(chǎn)生的業(yè)務(wù)信息，主要包含ERP、CRM、PLM、MES、金融服務(wù)系統等數據，涵蓋研發(fā)、生產(chǎn)、銷(xiāo)售、服務(wù)全環(huán)節。當前，業(yè)務(wù)系統已累積近 10 年數據，存量數據約 10TB，數據每天進(jìn)行更新。
外部應用平臺數據：包含了中聯(lián)重科相關(guān)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(dòng)APP、智慧商砼、塔式起重機全生命周期管理平臺)積累的數據、從第三方購買(mǎi)和交換的數據以及通過(guò)爬蟲(chóng)程序在網(wǎng)絡(luò )上搜集的輿情及相關(guān)企業(yè)公開(kāi)數據。除結構化數據外，平臺還以日志方式保存了大量的用戶(hù)行為數據。由于相關(guān)平臺多于2016 年推出，存量數據約為1TB。

中聯(lián)重科的工業(yè)大數據應用技術(shù)方案

為進(jìn)一步提升設備的智能化水平，豐富設備數據采集維度，提升設備數據采集和預處理能力，中聯(lián)重科研發(fā)了新一代 4.0 產(chǎn)品和智能網(wǎng)關(guān)。

中聯(lián)重科產(chǎn)品 4.0是以“模塊化平臺+智能化產(chǎn)品”為核心，深度融合傳感、互聯(lián)等現代技術(shù)，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(chǎn)品。通過(guò)在設備上加裝大量的高精度傳感器，實(shí)時(shí)采集設備的運動(dòng)特征、健康指標、環(huán)境特征等相關(guān)數據，結合智能網(wǎng)關(guān)的本地分析功能，真正實(shí)現設備的“自診斷、自適應、自調整”。

相關(guān)數據通過(guò)多種傳輸渠道(移動(dòng)網(wǎng)絡(luò )、WiFi、藍牙等)回傳至中聯(lián)重科大數據平臺，通過(guò)相關(guān)建模分析為客戶(hù)提供包括設備實(shí)時(shí)定位、工況監控、油耗分析、設備異常分析、故障預警、工作運營(yíng)統計在內的高附加值信息服務(wù)。

打通多方數據，形成統一的工業(yè)大數據分析平臺，對內輔助科學(xué)決策，對外提供智能化服務(wù)。平臺融合了物聯(lián)網(wǎng)平臺、業(yè)務(wù)系統、應用系統及第三方數據，分析角度涉及產(chǎn)品、經(jīng)營(yíng)、客戶(hù)、宏觀(guān)行業(yè)等方面，服務(wù)涵蓋輕量級應用(中聯(lián)e 管家、服務(wù)e通等)和重量級專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域應用(智慧商砼、建筑起重機全生命周期管理平臺)，并通過(guò)移動(dòng)端APP、PC 端、大屏幕等多種方式提供高效增值服務(wù)。

工業(yè)大數據平臺整體采用成熟的Hadoop 分布式架構進(jìn)行搭建�；�于Cloudera CDH的發(fā)行版，中聯(lián)重科從2015年底開(kāi)始部署，同時(shí)進(jìn)行相應的大數據開(kāi)發(fā)工作。

首先建立如客戶(hù)類(lèi)、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大數據平臺上貫通，并且通過(guò)相應的組件把數據采集到平臺。

平臺通過(guò)流式處理架構，滿(mǎn)足高時(shí)效性的數據分析需求;通過(guò)分布式運算架構，滿(mǎn)足對海量數據的離線(xiàn)深度挖掘。前端通過(guò)統一接口層以多種通用格式對外提供數據分析服務(wù)。

考慮到大數據平臺匯集了企業(yè)內外部多方敏感數據，為保證數據安全，平臺引入了企業(yè)級數據治理組件，實(shí)現統一的元數據管理、數據質(zhì)量控制、數據溯源、數據操作權限管控、數據脫敏及數據使用審計功能，并貫穿數據存儲和應用的全過(guò)程。
擁抱開(kāi)源分析大數據技術(shù)未來(lái)的挑戰

當問(wèn)及為什么會(huì )選擇Hadoop，周志忠博士表示：開(kāi)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(kāi)發(fā)的環(huán)境更有生命力、更強壯。

開(kāi)源帶來(lái)的挑戰

采用開(kāi)源技術(shù)對團隊的技術(shù)能力要求稍高。

運營(yíng)過(guò)程中的技術(shù)難點(diǎn)稍多一些。因此，他們選擇開(kāi)源的同時(shí)也采購了Cloudera的企業(yè)級服務(wù)，作為中聯(lián)重科整個(gè)平臺運營(yíng)的保障。

開(kāi)源有很多問(wèn)題，如很多組件之間的適配是不是最優(yōu)、及參數涉及到一些復雜的問(wèn)題。

所以采用發(fā)行版、企業(yè)服務(wù)的支持，就不需要把重心放在運維平臺、系統的層面，而是更多的聚焦在業(yè)務(wù)分析、獲得業(yè)務(wù)擴展等可創(chuàng )造數據價(jià)值的層面。

對大數據技術(shù)行業(yè)未來(lái)的期許

周志忠博士說(shuō):“目前從支撐應用的角度，大數據技術(shù)已足夠。最主要的難點(diǎn)在于業(yè)務(wù)應用場(chǎng)景與現有技術(shù)、算法如何最佳地匹配。”

中聯(lián)重科也在嘗試機器學(xué)習方面的一些應用，如設備的健康指數評估，怎樣通過(guò)不同維度、不同傳感數據及公司內部的數據，建立模型。從模型角度，相應算法也能夠支撐，但關(guān)鍵問(wèn)題在于，數據是不是全備且準確，數據響應是不是及時(shí)等”。

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