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有关工业机器配件的内容：时培昕指出，石化行业刚刚走过自动化的阶段，加之行业本身正处于智能化升级的热潮中，这正好给大数据技术提供了发挥的空间。他以石油行业为例分析：“如果石油行业不算大数据，那就没有行业算大数据了。
大数据所适用的特征石油行业都有，行业涉及的数据非常多，包括油藏地质数据、实时设备数据、记录现场日报、钻井记录数据、检测报告等等。大数据就是要依据庞大的数据量，研究历史趋势和特征，挖掘数据的深层次价值。
数字化的手段不仅可以优化石油行业生产过程中的效率、质量、成本等关键指标，还能够通过远程的数据采集和分析建模，实现对分散在全球各地的石油装备的智能运维，降低维修成本、备品备件的库存成本，进而降低运营风险和整体运营成本。”
记者了解到，此前，寄云科技在电力能源、轨道交通、高端制造等领域都有工业大数据相关项目经验，近两年寄云开始涉足石油和化工行业。
提到石化行业在工业大数据方面的发展契机，时培昕分析，石化行业与电力、钢铁和高端制造业等一样，是国民发展的基础工业，这类行业有一些共性特点，比如自动化程度相对较高、对生产安全水平和设备的可靠性要求高、对成本控制的需求很大
。各环节高度的信息化和自动化就一定会产生大量数据，而这些数据中往往有很多经验和规律可循，对设备运维和成本控制有非常大的帮助，这正是石化企业所需要的。“大数据不同于控制系统，它有自我演化的过程。”
时培昕谈到，在石化行业，经常有人会向他提出疑问，许多石化企业已采用的自动控制系统就可以采集和处理数据帮助生产，那么大数据技术与这种控制系统之间有什么区别。
他告诉记者，首先，控制系统考虑的是短期的判决，是基于简单、明确的指标范围的触发式反应。而大数据技术更多是从海量的优质数据样本里提取并发现规律，总结特征，这些规律不是靠人的经验或者公式就能识别的。
比如，在某些领域，甚至经过大数据分析挖掘之后，人们才发现往往就是那些容易被人忽视的指标最终导致了一些安全事故。
他指出：“传统的控制系统与工业大数据技术相比有很多不同：控制系统难以处理非常庞大的数据量，当数万个数据点汇集，控制系统只能做到有限场景的判决，既不**也不系统；
对石化行业来说，很多数据的时间维度可能会拉长到数年，而控制系统是不会保存这么长的维度来做分析的，无法对历史上产生的故障进行保存，就无法形成知识和特征库，更无法实现基于特征的判断；
控制系统中一些指标可以直接通过测量的方式来实现，但大数据分析里讲究的是准确度，更多依靠数据样本的多少来决定识别的准确度，有持续的数据采集、存储、处理、建模和分析，规律和特征的总结就会越做越好，结果判决的准确率就越来越高，这就是大数据的威力，它有自我演化和学习的过程。

资讯来源：汕头罗克自动化  

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