把大机器“搬到”云中 工业数据增速将是其他大数据领域的两倍
来源: 作者: 发布时间: 2013-08-27

通用电气(GE)日前宣布推出第一个大数据与分析平台,管理云中运行的由大型工业机器所产生的数据。该平台为支持工业互联网并把大数据转化为实时信息而开发,将惠及全球主要行业,包括航空、医疗、能源生产与分配、交通运输及制造业。结合新的GE Predictivity服务和目前可用的技术,航空公司、铁路、医院和公用事业将能够在云中管理、运营诸如喷气发动机和燃气轮机等关键机器,从而提高生产率、减少浪费和停机时间。这标志着工业类公司将首次拥有一个整合智能机器、传感器和高级分析的通用架构。

GE的工业强化平台由新的ProficyHistorian HD(第一个基于Hadoop的历史数据管理软件)提供支持。Historian在一个安全、封闭的架构中提供实时数据管理、分析和机器与运营的连接,让全球重要行业能够从被动的工业运营模式转向预测模式。

GE和合作伙伴还宣布将通过整合服务和提升软件、分析及云能力,继续推动工业互联网的发展,以服务各个工业部门。这些合作伙伴包括: 与埃森哲建立全球战略联盟,开发技术和分析应用,帮助各行各业公司充分利用业务运营中产生的海量工业大数据;扩展与Pivotal的技术合作,联合开发并部署工业互联网解决方案;与亚马逊网络服务建立战略合作关系。亚马逊网络服务将成为GE部署工业互联网平台的首个云提供商。

GE的平台是第一个可以真正管理工业大数据的平台,远比目前任何其他类型的新兴内容和信息更为复杂。Wikibon发布的工业互联网相关报告显示,在利用云环境方面,行业层面比企业层面的速度慢,因为工业大数据需求独特,且管理这种复杂数据需要庞大的计算能力。报告显示:机器数据空前高速增长,未来10年,。而处理急速增长的工业大数据,则需要大量基于机器的软件和服务。Wikibon预计,到2020年,工业互联网技术的总支出将达到5140亿美元。报告还显示,在以毫秒计算的速度下,即时分析海量原始数据及灵活地与其他现有工业数据流互动和对比,对于从数据中提取有用信息并产生积极结果所需的实时决策至关重要。到2020年,工业互联网创造的总体价值将近1.3万亿美元。主要源自工业互联网技术带来的效率和生产率提升以及其他相关收益。

利用GE的“Predictivity”工业互联网解决方案,全球各行业能够充分利用互联的机器、先进的传感器和控制器,并通过分析工业大数据,提高物理资产和运营的效率和生产率。依托GE新的工业强化平台,“Predictivity”是基于软件和跨行业的产品,是专为客户设计的能够安全地获得工业级决策支持工具、自动化和专业知识并资产优化和运营成果。包括基于条件的维护、停机管理、燃料消耗、控制与工厂自动化。这些解决方案基于云的力量,可在资产、设施或设备组层面预先部署在客户指定位置、GE的云或可信的第三方公共云中。GE全球软件中心副总裁鲁威廉表示:“GE的工业强化平台不仅是迈向下一代工业生产率的第一步,也是迈向下一代计算机技术的第一步。利用强大的软件和传感器使机器智能化固然重要,但只有能够快速地分析、理解并让机器数据实时运转,才能真正带我们走进受益于大数据的社会。这就是工业互联网,我们正在与合作伙伴一起建设一个客户节约资金并为社会创造新价值的生态系统。”

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