精品国产一级在线观看,国产成人综合久久精品亚洲,免费一级欧美大片在线观看

工業(yè)節(jié)能如何與大數(shù)據(jù)完美結(jié)合?

責(zé)任編輯:editor007

2015-10-09 17:40:50

摘自:甲科數(shù)據(jù)

當(dāng)前工業(yè)領(lǐng)域的節(jié)能減排工作雖然取得一定的成效,但同時在工程實施中面臨著多種實際問題。利用大數(shù)據(jù)技術(shù),建立能源消耗信息網(wǎng)絡(luò),對企業(yè)用能和減排工作進(jìn)行智能支持。利用大數(shù)據(jù)技術(shù),深度開展數(shù)據(jù)挖掘工作,為節(jié)能環(huán)保決策提供數(shù)據(jù)支撐。

當(dāng)前工業(yè)領(lǐng)域的節(jié)能減排工作雖然取得一定的成效,但同時在工程實施中面臨著多種實際問題。具體有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)、信息化程度不高等問題:

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)

“基礎(chǔ)不牢,地動山搖。當(dāng)前,節(jié)能減排產(chǎn)業(yè)中突出存在的問題就是,作為基礎(chǔ)的能源消費數(shù)據(jù)精確度不夠,顆粒度太粗。實際工作中,有關(guān)統(tǒng)計部門往往給出的是以省、市、縣為單位的能源消費數(shù)據(jù),或者是以實體為單位的能源消費數(shù)據(jù)。甚至有些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)都是估算的,缺乏準(zhǔn)確性和精確性。歸根至底,能源消費行為是建立在企業(yè)、家庭、個人等實體行為之上的。只有掌握一線數(shù)據(jù),提高數(shù)據(jù)的精確度和準(zhǔn)確度才是做好節(jié)能減排工作的基礎(chǔ)。

信息化程度不高

以美國、日本等為代表的歐美節(jié)能環(huán)保先進(jìn)國家,通過產(chǎn)業(yè)升級,將以大數(shù)據(jù)技術(shù)為代表的一系列信息化技術(shù)融入節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)全過程,取得令世人矚目的成就。例如,德國TUV NORD作為第三方認(rèn)證機(jī)構(gòu)在微軟新總部,蒂森克虜伯電悌總部項目實施中,引入大數(shù)據(jù)能源管理,在建筑的設(shè)計規(guī)劃階段、施工階段、運營階段等多個階段通過數(shù)據(jù)化的能源管理系統(tǒng),實現(xiàn)建筑的低碳、綠色、智能。相比較,我國節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)有關(guān)設(shè)施設(shè)備信息化水平較低,缺乏突破性代表應(yīng)用。整體上,當(dāng)前我國節(jié)能環(huán)保工程水平粗放有余,精細(xì)不足,信息化手段發(fā)揮的空間巨大。

大數(shù)據(jù)技術(shù)概述

信息和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展,智能手機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)等多種智能終端的全面應(yīng)用,各行各業(yè)內(nèi)的行業(yè)數(shù)據(jù)呈指數(shù)上升態(tài)勢。針對此現(xiàn)狀,Google公司在網(wǎng)絡(luò)捜索應(yīng)用中通過創(chuàng)新Map/Reduce、GFS、Bigtable三大云時代計算范式在工程實踐中取得空前的成功。同時以Yahoo、Amazon為代表的工業(yè)界開發(fā)的Hadoop、HDFS、Hbase等一系列開源技術(shù)產(chǎn)品,為“大數(shù)據(jù)”的收集和處理提供了技術(shù)保障。簡而言之,在大數(shù)據(jù)時代,人類第一次有了精細(xì)的觀測手段可以詳盡觀察并處理海量數(shù)據(jù)。通過深層次挖掘海量數(shù)據(jù),可描述物理世界中的各種實體、實體之間的關(guān)聯(lián),乃至描述整個社會形態(tài)。

對此,大數(shù)據(jù)專家維克托 邁爾 舍恩伯格指出:“對大數(shù)據(jù)的開發(fā)不僅會為企業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟(jì)價值,同樣也會給社會其他各個領(lǐng)域帶來巨大的經(jīng)濟(jì)和社會價直。”

  大數(shù)據(jù)技術(shù)助力工業(yè)領(lǐng)域節(jié)能減排

根據(jù)IDC和麥肯錫的大數(shù)據(jù)技術(shù)研究報告,大數(shù)據(jù)主要能在以下4個方面挖掘出巨大的商業(yè)價值:對顧客群體細(xì)分,然后對每個群體量體裁衣般地采取獨特的行動;運用大數(shù)據(jù)模擬實境,發(fā)掘新的需求和提高投入的回報率;提高大數(shù)據(jù)成果在各相關(guān)部門的分享程度,提高整個管理鏈條和產(chǎn)業(yè)鏈條的投入回報率;進(jìn)行商業(yè)模式、產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新。

綜合來看,節(jié)能環(huán)保行業(yè)已具備應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)條件。對照實際,結(jié)合大數(shù)據(jù)的技術(shù)特征,當(dāng)前,工業(yè)領(lǐng)域的節(jié)能減排有以下三個重要發(fā)展方向。

利用大數(shù)據(jù)技術(shù),對企業(yè)進(jìn)行用能診斷,據(jù)此提供綜合解決方案

進(jìn)行用戶行為分析和用戶市場細(xì)分,使管理者能有針對性地優(yōu)化營銷組織,改善服務(wù)模式。另一方面,通過與外界數(shù)據(jù)的交換,及時捕捉用戶需求,挖掘用戶與各方面因素所隱藏的關(guān)聯(lián)關(guān)系,完善用戶需求預(yù)測模型,進(jìn)而為各級決策者提供多維、直觀、全面、深入的預(yù)測數(shù)據(jù),主動把握市場動態(tài)。2012年第二財季,Amazon營收達(dá)到128.3億美元,與2011年同期的99億美元相比大漲了29°%。如此驚人的增長與其深入挖掘用戶信息推出的推薦系統(tǒng)密不可分。其推薦系統(tǒng)的本質(zhì)正是通過對海量數(shù)據(jù)挖掘,以消費實體為單位,對消費習(xí)慣的深層次挖掘,預(yù)測,引導(dǎo)客戶消費,以獲取最大的經(jīng)濟(jì)效益。

相對應(yīng),節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)可以通過建設(shè)大型數(shù)據(jù)中心,部署設(shè)備傳感器,或者同有關(guān)行業(yè)合作,獲取工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上,對企業(yè)進(jìn)行用能診斷,通過對海量數(shù)據(jù)的深層次挖掘,優(yōu)化能源消費方案,提供綜合解決方案。

利用大數(shù)據(jù)技術(shù),建立能源消耗信息網(wǎng)絡(luò),對企業(yè)用能和減排工作進(jìn)行智能支持。

隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨,制造企業(yè)的ERP、PLM等信息化系統(tǒng)的部署也逐步完成,管理方式由粗放式管理轉(zhuǎn)為精細(xì)化管理,企業(yè)的能源消耗結(jié)構(gòu)也逐漸清晰,企業(yè)在實現(xiàn)對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效管理的同時,積累了大量的數(shù)據(jù)信息,產(chǎn)生了利用現(xiàn)代信息技術(shù)收集、管理和展示分析結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和信息的訴求,利用大數(shù)據(jù)技術(shù)建立能源消耗信息網(wǎng)絡(luò),有助于對工業(yè)企業(yè)用能和減排數(shù)據(jù)的統(tǒng)計、查閱、管理,有助于對工業(yè)企業(yè)用能和減排運行態(tài)勢進(jìn)行分析、預(yù)警,有助于對企業(yè)用能和減排工作進(jìn)行監(jiān)督管理,更有助于對工業(yè)企業(yè)用能和減排工作提供智能支持。

通過能源消耗信息網(wǎng)絡(luò),可以隨時查閱各個時間的用能情況及用能設(shè)備的節(jié)能情況、設(shè)備改造情況,為節(jié)能管理、制定節(jié)能規(guī)劃及措施提供數(shù)據(jù)依據(jù)??梢詫ζ髽I(yè)的耗能行為和能源市場細(xì)分,自動分析各企業(yè)的用能指標(biāo),計算能源消費彈性系數(shù),對能耗趨勢提前預(yù)警,對節(jié)能減排工作進(jìn)行監(jiān)督??梢约铀倨髽I(yè)智能化控制的步伐,促進(jìn)智能網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,解決能源接入和調(diào)度問題,推廣柔性能源系統(tǒng)的應(yīng)用,實現(xiàn)運維智能化。

利用大數(shù)據(jù)技術(shù),深度開展數(shù)據(jù)挖掘工作,為節(jié)能環(huán)保決策提供數(shù)據(jù)支撐。

從工業(yè)界對大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用效果來看,其突出一點就是能夠優(yōu)化和改進(jìn)現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程,為決策提供數(shù)據(jù)支撐。通過海量數(shù)據(jù)(包含多個數(shù)據(jù)源的實時數(shù)據(jù)流和歷史數(shù)據(jù))輸入,進(jìn)行深度智能分析和建模,開發(fā)一套預(yù)測推演模型。通過黑盒系統(tǒng)的計算,可以大大提高決策的科學(xué)性。例如通過盡力處理海量數(shù)據(jù),和有關(guān)決策參數(shù)設(shè)定,可以發(fā)現(xiàn)環(huán)保領(lǐng)域中潛在的各種相關(guān)性,預(yù)見到產(chǎn)業(yè)的變化趨勢。在此基礎(chǔ)上,有的放矢制定環(huán)境保護(hù)策略,及早預(yù)防和阻止新的環(huán)境破壞行為,提煉新的環(huán)保創(chuàng)意,形成新的環(huán)保方案,使環(huán)境保護(hù)做到見微知著,一覽無余,使環(huán)保工作事半功倍。

毋庸置疑的是,節(jié)能產(chǎn)業(yè)各方對大數(shù)據(jù)技術(shù)都表現(xiàn)出了極大的興趣。不少企業(yè)、大學(xué)、科研單位也已經(jīng)開始了在工業(yè)領(lǐng)域的節(jié)能減排工作中進(jìn)行嘗試和探索。我們有理由相信,不久的將來,“大數(shù)據(jù)”技術(shù)必在我國工業(yè)領(lǐng)域的節(jié)能減排工作中得到更多的應(yīng)用和發(fā)展。

不少企業(yè)、大學(xué)、科研單位也已經(jīng)開始了在工業(yè)領(lǐng)域的節(jié)能減排工作中進(jìn)行嘗試和探索。我們有理由相信,不久的將來,“大數(shù)據(jù)”技術(shù)必在我國工業(yè)領(lǐng)域的節(jié)能減排工作中得到更多的應(yīng)用和發(fā)展。

鏈接已復(fù)制,快去分享吧

企業(yè)網(wǎng)版權(quán)所有?2010-2024 京ICP備09108050號-6京公網(wǎng)安備 11010502049343號

  • <menuitem id="jw4sk"></menuitem>

    1. <form id="jw4sk"><tbody id="jw4sk"><dfn id="jw4sk"></dfn></tbody></form>
      主站蜘蛛池模板: 浦城县| 宜良县| 德兴市| 富川| 龙岩市| 洛南县| 青神县| 拜城县| 保靖县| 翼城县| 北海市| 柏乡县| 新泰市| 汉沽区| 石首市| 高唐县| 上林县| 阿荣旗| 桦南县| 津市市| 长沙县| 沅江市| 栾川县| 浦北县| 韶关市| 濉溪县| 印江| 海丰县| 曲阜市| 平顶山市| 合肥市| 本溪| 井冈山市| 麻栗坡县| 仙桃市| 铜川市| 吴桥县| 昌黎县| 宣化县| 韩城市| 蓬安县|