杨景杰
杨景杰,上海石油化工股份有限公司信息部主任。杨景杰表示我们用大数据主要是看中大数据的预见性和洞察力。这是什么原因呢?石化行业对产品质量的要求高。第一,质量不能过剩,质量过剩意味着能耗增加;第二,质量不能差,质量差就意味着对用户不负责任。所以我们希望能够对质量进行过程控制,但是目前我们的感知能力还不够。”“在目前的情况下,生产质量的很多参数是没办法感知的。这时候我们就用大数据的方法,通过机器学习所有的数据来做预测,要求预知准确度达到99%。我们现在已经能够预测18秒以后的状况了。如果每一秒钟是一步的话,18秒就是18步的动作。我们能看到18步以后的事情,就是因为现在温度、压力、流量、黏度是能感知到的。但是有些参数物联网感知不到,那就要进行预测,预测的准确度很重要。我们利用大数据,通过对五、六年数据长期的分析,来回归出质量的参数,这就是大数据分析。另外,大数据技术在生产设备维护的过程中也能发挥作用。石油石化行业的生产设备需要定期维修。如果维修不及时,设备故障停机,那造成的损失是巨大的。设备在不坏的情况下一直维持生产运行,这是中石化最期待的。在这一点上,中石化也利用大数据把设备的状况进行各种形态分析,然后把经验集中起来,通过分析得出结论,告诉操作工什么时候机器会坏,在它坏之前就修好它,避免设备在生产运行中出问题。
杨景杰,上海石油化工股份有限公司信息部主任。杨景杰表示我们用大数据主要是看中大数据的预见性和洞察力。这是什么原因呢?石化行业对产品质量的要求高。第一,质量不能过剩,质量过剩意味着能耗增加;第二,质量不能差,质量差就意味着对用户不负责任。所以我们希望能够对质量进行过程控制,但是目前我们的感知能力还不够。”“在目前的情况下,生产质量的很多参数是没办法感知的。这时候我们就用大数据的方法,通过机器学习所有的数据来做预测,要求预知准确度达到99%。我们现在已经能够预测18秒以后的状况了。如果每一秒钟是一步的话,18秒就是18步的动作。我们能看到18步以后的事情,就是因为现在温度、压力、流量、黏度是能感知到的。但是有些参数物联网感知不到,那就要进行预测,预测的准确度很重要。我们利用大数据,通过对五、六年数据长期的分析,来回归出质量的参数,这就是大数据分析。另外,大数据技术在生产设备维护的过程中也能发挥作用。石油石化行业的生产设备需要定期维修。如果维修不及时,设备故障停机,那造成的损失是巨大的。设备在不坏的情况下一直维持生产运行,这是中石化最期待的。在这一点上,中石化也利用大数据把设备的状况进行各种形态分析,然后把经验集中起来,通过分析得出结论,告诉操作工什么时候机器会坏,在它坏之前就修好它,避免设备在生产运行中出问题。
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杨景杰  杨景杰,上海石油化工股份有限公司信息部主任。杨景杰表示我们用大数据主要是看中大数据的预见性和洞察力。这是什么原因呢?石化行业对产品质量的要求高。第一,质量不能过剩,质量过剩意味着能耗增加;第二,质量不能差,质量差就意味着对用户不负责任。所以我们希望能够对质量进行过程控制,但是目前我们的感知能力还不够。”“在目前的情况下,生产质量的很多参数是没办法感知的。这时候我们就用大数据的方法,通过机器学习所有的数据来做预测,要求预知准确度达到99%。我们现在已经能够预测18秒以后的状况了。如果每一秒钟是一步的话,18秒就是18步的动作。我们能看到18步以后的事情,就是因为现在温度、压力、流量、黏度是能感知到的。但是有些参数物联网感知不到,那就要进行预测,预测的准确度很重要。我们利用大数据,通过对五、六年数据长期的分析,来回归出质量的参数,这就是大数据分析。另外,大数据技术在生产设备维护的过程中也能发挥作用。石油石化行业的生产设备需要定期维修。如果维修不及时,设备故障停机,那造成的损失是巨大的。设备在不坏的情况下一直维持生产运行,这是中石化最期待的。在这一点上,中石化也利用大数据把设备的状况进行各种形态分析,然后把经验集中起来,通过分析得出结论,告诉操作工什么时候机器会坏,在它坏之前就修好它,避免设备在生产运行中出问题。
杨景杰,上海石油化工股份有限公司信息部主任。杨景杰表示我们用大数据主要是看中大数据的预见性和洞察力。这是什么原因呢?石化行业对产品质量的要求高。第一,质量不能过剩,质量过剩意味着能耗增加;第二,质量不能差,质量差就意味着对用户不负责任。所以我们希望能够对质量进行过程控制,但是目前我们的感知能力还不够。”“在目前的情况下,生产质量的很多参数是没办法感知的。这时候我们就用大数据的方法,通过机器学习所有...
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