【快讯】工业大数据深度挖掘应用与技术实现“技术·前沿”讲座成

发布时间：2021-01-16 22:19:04 所属栏目：大数据来源：网络整理

导读：2016 年 9 月 20 日晚，清华大数据“技术·前沿”系列讲座——工业大数据深度挖掘应用与技术实现在清华大学 FIT 楼多功能厅顺利举办，本期讲座有幸邀请到清华经研 95 级校友朱喻先生。朱喻先生先后供职于华为公司、用友软件，目前于优奕数据科技有限公司领导

2016年9月20日晚，清华大数据“技术·前沿”系列讲座——工业大数据深度挖掘应用与技术实现在清华大学FIT楼多功能厅顺利举办，本期讲座有幸邀请到清华经研95级校友朱喻先生。朱喻先生先后供职于华为公司、用友软件，目前于优奕数据科技有限公司领导数据智能优化计算平台项目组。朱喻先生所从事的大规模实时计算和生产实时调度研究工作切入工业大数据领域，并结合工程实践进行了深入解读。

朱喻先生首先在与商业大数据的比较中引入了对工业大数据的思索，商业大数据带来的诸如精准营销、用户分析等优势早已为大众所熟知，而工业大数据的应用由于物理信息系统建设成本较高、工业数据分析平台尚不成熟等原因还有许多发展的空间。与此同时，大型企业对于生产、运输过程中大规模调动的优化解决方案一直有着十分迫切的需求，朱喻先生先后从自身在物流配送优化、港口调度优化和电力系统优化三个领域所亲历的诸多工程实例展示了目前工业大数据的应用流程，表示目前在该领域主要面临着数据量十分巨大、生产调度实时性要求高、需要结合大量实际因素建模等三方面的挑战。朱喻先生认为未来随着物联网的进一步拓展，通过大规模计算来优化物资的生产、配送效率的应用场景将越来越多，需要企业界与学术界的更深层次的合作以推进相关领域的研究。

【快讯】工业大数据深度挖掘应用与技术实现“技术·前沿”讲座成

朱喻先生在介绍大数据应用与物流配送优化领域时表示，尽管同样是解决上万个生产网点与销售网点之间的配送优化问题，但各个行业对于优化的目标大相径庭。例如对于石油系统在进行运输优化时更多地倾向于保证运输过程的可控性，并且尽可能减少运输中出现的损耗，对调度系统的实时性要求并不高；而在做烟草系统的配送优化时，由于商品销售快、网店规模小，企业要求做到分钟甚至秒级的实时调度，而对于配送中因路程产生的成本关注程度并不高；与以上两者不同，大型家电销售平台，如国美电器在进行配送系统优化时，除了对调度实时性和路程运输成本均有一定要求外，更多地需要解决不同仓库间热销商品的相互调运问题，保证不会因为断货而降低服务质量。

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在随后进行的交流环节中，朱喻先生表示目前工业大数据不仅能解决生产过程中的优化问题，同时也能基于历史数据分析进行一定的故障预测，从而实现生产的全寿命监控。此外，朱喻先生认为在我国正在进行的产业升级进程中，工业大数据所带来的生产优化将带来重要的“节流”效应，帮助我国走出目前所面临的发展困境。本次活动内容充实，干货满满，也一再加时。听众收获颇多，与嘉宾会后交流热烈，迟迟不肯离去。

（编辑：青岛站长网）

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