在工程機械領(lǐng)域，重工機械設(shè)備更新周期慢且平穩(wěn)是最大的特點。但當遭遇國家經(jīng)濟增速下行，會出現(xiàn)生產(chǎn)能力過大、存量設(shè)備過多等問題……如何改變這樣的現(xiàn)狀?除了持續(xù)不斷苦煉內(nèi)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大數(shù)據(jù)驅(qū)動來促進轉(zhuǎn)型，聚焦于后服務(wù)市場。

工程機械市場轉(zhuǎn)型期：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(wù)包括工程機械板塊、農(nóng)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)市場等因素，導致整個行業(yè)設(shè)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(chǎn)品，還需通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，對設(shè)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(wù)市場。

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(shè)備廠商就要在強化設(shè)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(wù)”向“主動服務(wù)”升級，進而達到施工風險降低，無故障工作時間變長。

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(shè)備開工率與設(shè)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(chǎn)制造型向高端智能服務(wù)型的轉(zhuǎn)型升級是行業(yè)內(nèi)每個企業(yè)面臨的重大挑戰(zhàn)。

通過數(shù)據(jù)驅(qū)動促進轉(zhuǎn)型，但數(shù)據(jù)來自哪里?

對于工業(yè)企業(yè)而言，也有一部分互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)，如網(wǎng)上商城、微信應(yīng)用中采集到的用戶行為相關(guān)的數(shù)據(jù)，但更多的是圍繞自身產(chǎn)品，從研發(fā)、生產(chǎn)到銷售、服務(wù)，這樣一個完整系列產(chǎn)品數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是中聯(lián)重科非常重要、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：

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)：主要包含中聯(lián)重科設(shè)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(shè)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(luò)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(diào)整，設(shè)備傳感數(shù)據(jù)采集點將近 500 個。

內(nèi)部核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)：包含了中聯(lián)重科在營運過程中產(chǎn)生的業(yè)務(wù)信息，主要包含ERP、CRM、PLM、MES、金融服務(wù)系統(tǒng)等數(shù)據(jù)，涵蓋研發(fā)、生產(chǎn)、銷售、服務(wù)全環(huán)節(jié)。當前，業(yè)務(wù)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(yīng)用平臺數(shù)據(jù)：包含了中聯(lián)重科相關(guān)應(yīng)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(luò)上搜集的輿情及相關(guān)企業(yè)公開數(shù)據(jù)。除結(jié)構(gòu)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(guān)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(yīng)用技術(shù)方案

為進一步提升設(shè)備的智能化水平，豐富設(shè)備數(shù)據(jù)采集維度，提升設(shè)備數(shù)據(jù)采集和預(yù)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(xiàn)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。通過在設(shè)備上加裝大量的高精度傳感器，實時采集設(shè)備的運動特征、健康指標、環(huán)境特征等相關(guān)數(shù)據(jù)，結(jié)合智能網(wǎng)關(guān)的本地分析功能，真正實現(xiàn)設(shè)備的“自診斷、自適應(yīng)、自調(diào)整”。

相關(guān)數(shù)據(jù)通過多種傳輸渠道(移動網(wǎng)絡(luò)、WiFi、藍牙等)回傳至中聯(lián)重科大數(shù)據(jù)平臺，通過相關(guān)建模分析為客戶提供包括設(shè)備實時定位、工況監(jiān)控、油耗分析、設(shè)備異常分析、故障預(yù)警、工作運營統(tǒng)計在內(nèi)的高附加值信息服務(wù)。

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(nèi)輔助科學決策，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(tǒng)、應(yīng)用系統(tǒng)及第三方數(shù)據(jù)，分析角度涉及產(chǎn)品、經(jīng)營、客戶、宏觀行業(yè)等方面，服務(wù)涵蓋輕量級應(yīng)用(中聯(lián)e 管家、服務(wù)e通等)和重量級專業(yè)領(lǐng)域應(yīng)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(wù)。

工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺整體采用成熟的Hadoop 分布式架構(gòu)進行搭建�；�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(yīng)的大數(shù)據(jù)開發(fā)工作。

首先建立如客戶類、設(shè)備、交易、信用等主題。然后把物聯(lián)網(wǎng)平臺、企業(yè)內(nèi)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(yīng)的組件把數(shù)據(jù)采集到平臺。

平臺通過流式處理架構(gòu)，滿足高時效性的數(shù)據(jù)分析需求;通過分布式運算架構(gòu)，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(wù)。

考慮到大數(shù)據(jù)平臺匯集了企業(yè)內(nèi)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(zhì)量控制、數(shù)據(jù)溯源、數(shù)據(jù)操作權(quán)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(yīng)用的全過程。
擁抱開源分析大數(shù)據(jù)技術(shù)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。

開源帶來的挑戰(zhàn)

采用開源技術(shù)對團隊的技術(shù)能力要求稍高。

運營過程中的技術(shù)難點稍多一些。因此，他們選擇開源的同時也采購了Cloudera的企業(yè)級服務(wù)，作為中聯(lián)重科整個平臺運營的保障。

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

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(tǒng)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(shù)據(jù)價值的層面。

對大數(shù)據(jù)技術(shù)行業(yè)未來的期許

周志忠博士說:“目前從支撐應(yīng)用的角度，大數(shù)據(jù)技術(shù)已足夠。最主要的難點在于業(yè)務(wù)應(yīng)用場景與現(xiàn)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習方面的一些應(yīng)用，如設(shè)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(nèi)部的數(shù)據(jù)，建立模型。從模型角度，相應(yīng)算法也能夠支撐，但關(guān)鍵問題在于，數(shù)據(jù)是不是全備且準確，數(shù)據(jù)響應(yīng)是不是及時等”。

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