京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
工业互联网不是说说而已 GE砸十亿美元做大数据_数据分析师培训
对于一家工业企业来说,设备和技术是硬实力,但美国工业巨头通用电气公司(下称GE)却正在让自己变得越来越“软”。
7月14日,在北京798艺术区的一个展厅内,GE的工作人员向界面新闻记者展示了他们在工业互联网整体解决方案上的应用。
GE想让机器变得更有“智慧”。而要实现这一点,靠的是数据模型与数据分析。
例如在油气领域,长距离的管道运输总是存在安全隐患,油气运营商只能派人定期检修线路。但这不仅容易有工作疏漏,而且动辄上千公里的管道,要耗费的人力物力也不小。
GE的办法是,在油气管道中置入大量传感器,并让其随油气一起流动,从而能够感知管道内的流速、压强、温度等各项安全指标,并将数据实时传送到终端;接着,GE通过其自主研发的Predictivity软件,建立模型,然后对大量数据进行分析,如果数据超标,则立即发出预警。
“这样做的好处是,不仅可以提高管道设备的安全性,防范于未然,而且可以大幅降低人力等各项维护成本。” GE的一位工作人员说。
GE企业对外传播总监华春牧告诉界面新闻记者,在过去三年,哥伦比亚国家石油公司绵延1.5万英里的天然气管道,安装了GE的这套油气管道监测系统,将安全事故数量从38起下降为零,降低成本1.5亿美元,每年减少服务时间2万小时。
道达尔、BP等油气巨头也选用了GE的监测系统。不过,尚未有中国石油公司的尝试这一新模式。
根据GE的测算,中国目前铺设有8万公里油气管道,如果采用GE的管道监测方案被采用,每年将节省5亿美元的成本,并减少6.5万工作小时。
GE的数据监测分析过程是通过一个名为Predix的软件操作平台进行的。GE企业对外传播总监华春牧表示,该平台由GE与英特尔、思科、华为等多家企业联合开发,耗资十几亿美元。平台负责将各种工业资产设备和供应商相互连接并接入云端,并提供资产性能管理和运营优化服务。
华春牧称,该平台自去年开放,但仅针对AT&T、软银等部分企业,自今年起,将面向所有企业开放。届时各行各业的企业将通过该平台创建和开发自己的工业互联网应用。
作为全球工业互联网的倡导者,GE已在大数据上押下重注。华春牧告诉界面新闻记者,截至去年年底,GE已在大数据上投入了10亿美元。
在今年7月7日举行的“工业互联网中国峰会”上,GE董事长兼首席执行官杰夫•伊梅尔特称:“我们正在开启下一个新工业时代,全球工业通过硬件与软件的结合正在重新发现增长机遇。”
早在2012年,GE就已开始将目光瞄准工业互联网和大数据。彼时,GE提出,要依靠机器以及设备间的互联互通和分析软件,打造智能机器,实现人、机器和数据的无缝协作,甚至到2030年,要为全球GDP贡献15万亿美元。
这其中当然少不了中国。GE给界面新闻记者提供的一份材料显示,迄今为止,GE已在中国开展了12个工业互联网试点项目,逐步推动40多个大数据分析应用落地。
2014年3月,东方航空与GE签订了战略合作协议。GE工程师分析了东航过去三年500多架飞机、累计超过两百多万航班的全部飞行数据。分析得出的结果不仅有助于降低飞行风险,而且能够预测发动机涡轮叶片的损伤情况,从而降低维护成本和油耗。
在医疗领域,GE则推出了医院资产管理整体解决方案Asset Plus。将大型医疗设备从临床需求,到申请采购、采购完成、装机、后期使用,再到报修、报废、更替等全生命周期的情况,全部以数据形式实时汇入系统,进行资产优化管理和配置。
华春牧告诉界面新闻记者,以前病患在仁济医院进行CT检查,预约排队大概需要6-8周。2013年后,经过Asset Plus的合理管理与使用规划,平均等待时间降到一周左右。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02