工业知识沉淀,看起来很美好,但其实…
来源: | 作者:pmod6d781 | 发布时间: 2020-05-06 | 630 次浏览 | 分享到:

美国管理学家德鲁克在《后资本主义社会》中指出,人类社会正在进入知识社会。

无论是多年前出台的《国家信息化发展战略(2006-2020)》,还是近两年关于数字经济的定义,人们都强调了数字化转型中知识传承与共享的意义。

工业领域富含研发、工艺、装配、业务流程、供应链、员工知识、管理等各类知识。工业互联网的核心,正是面向加速变化的市场和日益个性化的需求,基于大数据与人工智能技术,将工业的技术、经验、最佳实践等工业知识实现轻量级软件化,在更大范围、更宽领域、更深层次构建出一个知识发掘、重构、传播、复用的新体系,带来全新的效率价值。

蓝图美好,但,知易行难。

如果不曾亲身体验,你可能很难理解,从零开始,从一份现场专工的判断经验到一个可以现场运行的工业APP,简单的“知识沉淀”四个字里会有多少挫折与迷茫。

且从一个历时近18个月的火电行业知识沉淀案例说起。

01

来之不易的火电行业试点

与电力行业的第一次亲密接触,要回溯到昆仑数据成立之初在风电行业小试牛刀。在清洁能源备受追捧的今天,火电也仍然占据了国内供电领域的第一份额,我们总想着做点什么。

燃料价格上升,环保压力增加运行成本,新能源全额上网挤占电量,间歇性能源增加的造成的电网调度难度大等等,火电面临着日趋严重的市场竞争压力。在工艺系统没有突破性进展的情况下,数字化、智能化理应有发挥的一席之地。要知道,整体电力行业相较于我国大部分工业产业而言,已经相当先进了。

从哪里开始着手呢?从哪个业务场景切入呢?我们到访过很多个一线的火电厂,很多人对这件需要大量精力投入却看不清产出的事情,表达了十动然拒;我们也拜访了相关行业的资深专家,探讨可行性,专家表示十分看好、有机会,但成功几率不明。

是啊,数据本身测不测的准,留没留的全,都存在未知,更别说火电整体运行过程本身就充满了不确定变化,老专工到了新厂子都得摸一摸设备的“脾性”,而我们呢,怎么从不甚准确的数据中学习出准确的建议?

有的人,因为看见,所以相信;有的人,因为相信,所以看见。

于是,寻到愿意配合又有条件能配合的电厂,作为项目试点的合作伙伴,成了这个小团队前期最大的困难。从冬天到夏天,项目组由华北辗转华南,最后终于跨越大半个中国,选定了珠三角地区的某火电厂。

02

敬畏专业才能真正看清问题

有了愿意配合的电厂,大家有了共同的目标,第一步从哪里开始呢?先从历史数据找找灵感吧,不久,“磨煤机堵磨”这个关键词浮出水面。