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AWS資深解決方案架構(gòu)師郭立:AWS助力能源化工行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新

責(zé)任編輯:cres

2020-05-16 08:33:35

來(lái)源:企業(yè)網(wǎng)D1Net

原創(chuàng)

AWS資深解決方案架構(gòu)師郭立的演講速記。

《企業(yè)網(wǎng)D1Net》中國(guó)能源化工行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型線上沙龍于5月15日下午2點(diǎn)正式舉辦。本次活動(dòng)由企業(yè)網(wǎng)D1Net、中國(guó)企業(yè)數(shù)字化聯(lián)盟和信眾智(CIO智力共享平臺(tái))共同主辦。
 
本次沙龍,邀請(qǐng)到了國(guó)家電網(wǎng)大數(shù)據(jù)中心主任王繼業(yè)分享“聚焦新基建 電力作先鋒”的話題,中石化集團(tuán)信息中心副總經(jīng)理李劍峰對(duì)“新冠疫情背景下,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新機(jī)遇”的思考。同時(shí),AWS資深解決方案架構(gòu)師、敏行副總裁馬超、PCTEL 產(chǎn)品線副總裁兼業(yè)務(wù)拓展副總裁王寧也將各自分享在能源行業(yè)的解決方案與經(jīng)驗(yàn)。
 
以下是AWS資深解決方案架構(gòu)師郭立的演講速記。
 
郭立:大家好,我是AWS中國(guó)資深解決方案架構(gòu)師郭立。今天非常高興能夠有機(jī)會(huì)和各位分享AWS助力能源化工行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新。
 
首先我們談到數(shù)字化轉(zhuǎn)型通常會(huì)關(guān)注如下四個(gè)領(lǐng)域:
 
第一,IT轉(zhuǎn)型。
 
第二,OT轉(zhuǎn)型。
 
第三,市場(chǎng)轉(zhuǎn)型。
 
第四,客戶參與。
 
完成以上四個(gè)領(lǐng)域我們就能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的生產(chǎn)、靈活的交付以及靈活的需求,從而促進(jìn)整個(gè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)靈活的創(chuàng)新。
 
AWS本身如何助力能源化工行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新的呢?我們通常分為如下兩個(gè)層面:
 
第一層面是下層的AWS云服務(wù),包含最下層的數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)集成,基礎(chǔ)服務(wù)、核心服務(wù)三個(gè)層面。在AWS云服務(wù)之上是AWS合作伙伴實(shí)現(xiàn)的行業(yè)解決方案,包括IT轉(zhuǎn)型、OT轉(zhuǎn)型、市場(chǎng)轉(zhuǎn)型以及客戶參與。
 
接下來(lái)我會(huì)從這四個(gè)領(lǐng)域深入介紹。在介紹的時(shí)候我會(huì)通過(guò)大量的案例作說(shuō)明,這些客戶是如何通過(guò)AWS的服務(wù)進(jìn)行和實(shí)現(xiàn)了IT轉(zhuǎn)型、OT轉(zhuǎn)型、市場(chǎng)轉(zhuǎn)型以及客戶參與的?
 
我們首先來(lái)看IT轉(zhuǎn)型。IT轉(zhuǎn)型的目標(biāo)是為了幫助CIO實(shí)現(xiàn)有意義的成本削減,同時(shí)提高IT團(tuán)隊(duì)的敏捷性,以支持CEO的業(yè)務(wù)目標(biāo)。左邊是我們的三個(gè)客戶,他們使用了AWS的大量服務(wù),右邊是我們的合作伙伴以及這三個(gè)客戶通過(guò)我們合作伙伴實(shí)現(xiàn)的IT轉(zhuǎn)型業(yè)務(wù)目標(biāo),分別是:
 
第一,SAP的遷移和擴(kuò)展。通過(guò)AWS的云遷移降低AWS的整體運(yùn)用成本,同時(shí)使AWS服務(wù)和AWS合作伙伴更好擴(kuò)展SAP的價(jià)值。
 
第二,IT敏捷性和遠(yuǎn)程工作。我們通過(guò)部署一系列的工具使得IT成為整個(gè)解決方案的一部分,從而滿足所有利益相關(guān)者的一些期望。
 
第三,遷移加速計(jì)劃。我們通過(guò)釋放寶貴的財(cái)務(wù)和員工資源,從而使得這些員工本身專(zhuān)注于他們最重要的一個(gè)地方。
 
接下來(lái)看一下OT的轉(zhuǎn)型。OT轉(zhuǎn)型的目標(biāo)是為了面對(duì)不斷增長(zhǎng)的物聯(lián)網(wǎng)和SCADA的數(shù)據(jù),從而幫助運(yùn)營(yíng)部門(mén)實(shí)現(xiàn)最高水平的卓越運(yùn)營(yíng),同樣左側(cè)是我們的三個(gè)客戶,右側(cè)是我們的合作伙伴以及我們的客戶在OT轉(zhuǎn)型下實(shí)現(xiàn)的業(yè)務(wù)目標(biāo),分別是:
 
第一,分布式的能源資源管理。通過(guò)我們積極管理負(fù)載來(lái)優(yōu)化相關(guān)電網(wǎng)的運(yùn)行,同時(shí)提高電網(wǎng)的穩(wěn)定性。
 
第二,我們的電量分析和洞察。我們通過(guò)利用合作伙伴的解決方案,深入的了解了網(wǎng)絡(luò)狀況,預(yù)測(cè)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的使用情況以及客戶的能耗行為。
 
第三,是我們的物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)數(shù)據(jù)分析。通過(guò)在相關(guān)數(shù)據(jù)上應(yīng)用最廣泛的分析以及機(jī)器學(xué)習(xí)的模型,從而獲得比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)更加深入的一些數(shù)據(jù)建體。
 
接下來(lái)看市場(chǎng)轉(zhuǎn)型。市場(chǎng)轉(zhuǎn)型的目標(biāo)是為了確保資產(chǎn)所有者能夠最大化其發(fā)電資產(chǎn)的價(jià)值,同時(shí)確保網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和可再生資源的整合。
 
同樣左側(cè)是我們的三個(gè)客戶,右側(cè)是我們的合作伙伴以及我們的客戶在市場(chǎng)轉(zhuǎn)型這一領(lǐng)域所實(shí)現(xiàn)的業(yè)務(wù)目標(biāo),分別是:
 
第一,市場(chǎng)的預(yù)測(cè)與優(yōu)化。通過(guò)我們AWS機(jī)器學(xué)習(xí)的算法來(lái)優(yōu)化對(duì)于前瞻性電力市場(chǎng)的一些參與。
 
第二,集成微電網(wǎng)。通過(guò)規(guī)劃并且部署支持高彈性的微電網(wǎng),同時(shí)與傳統(tǒng)電網(wǎng)協(xié)調(diào),從而提高整體電網(wǎng)的穩(wěn)定性。
 
第三,對(duì)等能源交易。通過(guò)利用AWS服務(wù),允許數(shù)以百萬(wàn)計(jì)能源生產(chǎn)者直接參與到能能源收益的交換中去。
 
客戶參與的領(lǐng)域。客戶參與的目標(biāo)是為了成為所有客戶的能源合作伙伴,減少客戶流失,改善客戶滿意度并創(chuàng)造新的收入來(lái)源。同樣左側(cè)是我們的三個(gè)客戶,右側(cè)是我們的合作伙伴,以及三個(gè)客戶在客戶參與領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)的業(yè)務(wù)目標(biāo)。
 
第一,是我們聯(lián)網(wǎng)家庭需求。通過(guò)使用AWS、Alexa和Amazon Coonected Home的強(qiáng)大功能來(lái)大規(guī)模的實(shí)現(xiàn)交付部署智能家居。
 
第二,Amazon Coonected客戶服務(wù),通過(guò)部署基于云的無(wú)線可擴(kuò)展的Amazon Coonected呼叫中心和聊天機(jī)器人,來(lái)改善客戶服務(wù),提高客戶體驗(yàn)。
 
第二,數(shù)字客戶參與。推動(dòng)使用Amazon Coonected預(yù)測(cè)分析和數(shù)字參與工具減少客戶的流失,同時(shí)提高客戶的參與度。
 
以上我們談了四個(gè)維度,所以我們可以看得出來(lái),數(shù)字化的轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新它不僅僅是一個(gè)技術(shù)問(wèn)題,它其實(shí)是一個(gè)很復(fù)雜的問(wèn)題。我們通常會(huì)把它分為三個(gè)維度:
 
第一,行業(yè)解決方案以及客戶成功案例。剛才提到了通過(guò)剛才的IT轉(zhuǎn)型、OT轉(zhuǎn)型、市場(chǎng)轉(zhuǎn)型、用戶參與這四個(gè)維度。
 
在其之上還有我們非常重要的AWS云服務(wù),通過(guò)最廣泛的產(chǎn)品組合包括計(jì)算與網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫(kù)、存儲(chǔ)、人工智能、分析和物聯(lián)網(wǎng)、安全性和專(zhuān)業(yè)等等為整個(gè)行業(yè)解決方案以及客戶提供最可靠的支撐。
 
第三塊,加速上云的合作與技術(shù)。我們通過(guò)與ISV、SI和初創(chuàng)公司等合作伙伴的協(xié)作,我們符合相關(guān)的政策安全法規(guī),同時(shí)我們有相關(guān)的云的經(jīng)濟(jì)學(xué)來(lái)做支撐,我們實(shí)現(xiàn)了整個(gè)幫助客戶完成自己的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新。
 
接下來(lái)我會(huì)著重談一談AWS的技術(shù)本身是如何支撐我們能源化工行業(yè)客戶做相關(guān)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新。重點(diǎn)來(lái)看最近非常火的人工智能。
 
我們來(lái)看一下什么是人工智能?人工智能是使計(jì)算機(jī)能夠使用邏輯、if-then語(yǔ)句和機(jī)器學(xué)習(xí)模仿人類(lèi)智能的任何技術(shù),人工智能是大的范疇,我們經(jīng)常聽(tīng)到機(jī)器學(xué)習(xí),機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集,它是使用機(jī)器來(lái)搜索數(shù)據(jù)中的模式以便自動(dòng)構(gòu)建邏輯模型這樣一個(gè)東西叫做機(jī)器學(xué)習(xí)。
 
在機(jī)器學(xué)習(xí)之下我們有兩個(gè)領(lǐng)域,第一個(gè)領(lǐng)域是大家聽(tīng)得非常多的深度學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)本身它是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集,它是由深度多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成,他們通常用于執(zhí)行語(yǔ)音和圖像的識(shí)別的任務(wù)。還有一個(gè)領(lǐng)域是叫做強(qiáng)化學(xué)習(xí),強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過(guò)使用獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)和模擬代替來(lái)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。
 
我們來(lái)看一下亞馬遜本身,它是具備最廣闊、最完整的機(jī)器學(xué)習(xí)的功能集。我們主要分為三個(gè)層面:在最下層是整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的框架和基礎(chǔ)架構(gòu)。在其中是我們的機(jī)器學(xué)習(xí)的服務(wù),特別重點(diǎn)要提到的是Amazon SageMaker,這樣一個(gè)集成的機(jī)器學(xué)習(xí)的服務(wù)平臺(tái),剛剛在中國(guó)區(qū)落地,所以說(shuō)非常的方便大家能夠把自己的模型在上面做標(biāo)注、訓(xùn)練、部署、調(diào)優(yōu)等等。
 
在其之上是我們的AI的服務(wù),針對(duì)各個(gè)行業(yè)。包括了視覺(jué)、語(yǔ)音、文本、搜索、聊天機(jī)器人、個(gè)性化推薦、預(yù)測(cè)、呼叫中心等等,我們可以看得出來(lái)亞馬遜實(shí)際上是具備最廣泛、最完整的機(jī)器學(xué)習(xí)的功能集。
 
我們來(lái)看一下機(jī)器學(xué)習(xí)能夠在能源化工中這個(gè)行業(yè)有哪些使用場(chǎng)景?主要分為如下三個(gè)部分:
 
第一,是我們講運(yùn)營(yíng)管理。運(yùn)營(yíng)管理主要包括供應(yīng)商的優(yōu)化、資產(chǎn)的績(jī)效管理以及在能源化工行業(yè)中非常重要的健康、安全、保障、環(huán)境,也就是我們經(jīng)常提到HSSE,同樣我們還有配方的優(yōu)化以及備件的庫(kù)存管理,以上這些通常是在我們叫做運(yùn)營(yíng)管理這么一個(gè)大的場(chǎng)景。
 
同樣我們還有供應(yīng)鏈的場(chǎng)景,包括了需求的分析、運(yùn)輸優(yōu)化、約束條件的優(yōu)化,這些其實(shí)是我們的供應(yīng)鏈的大的場(chǎng)景。同樣,我們還有一個(gè)研發(fā)大的場(chǎng)景,包括新產(chǎn)品的配方以及大規(guī)模生產(chǎn)中的細(xì)分場(chǎng)景,所以說(shuō)機(jī)器學(xué)習(xí)整個(gè)在能源化工行業(yè)中有這三大類(lèi)的應(yīng)用場(chǎng)景。
 
我們來(lái)看一下我們作為CIO經(jīng)常聽(tīng)到什么東西?我們總是聽(tīng)到我們今天的報(bào)告很晚,我們總是看到資產(chǎn)績(jī)效可見(jiàn)性有限,我們是不是遇到意外的故障和停機(jī),同時(shí)缺少生產(chǎn)和質(zhì)量指標(biāo),我們還會(huì)缺少風(fēng)險(xiǎn)警告以及整體系統(tǒng)響應(yīng)慢,這是我們作為CIO經(jīng)常聽(tīng)到的信息。
 
我們期待什么?我們期待著用于生產(chǎn)質(zhì)量分析實(shí)時(shí)的儀表盤(pán),我們期待用于SCADA和資產(chǎn)管理用于整個(gè)洞察,我們也會(huì)期待著基于機(jī)器學(xué)習(xí)的流程優(yōu)化的工具,期待通過(guò)數(shù)字技術(shù)實(shí)施連接生產(chǎn)線上的工人。
 
我們想做什么?我們希望減少運(yùn)營(yíng)支出,我們最大限度地減少計(jì)劃外停機(jī),增加產(chǎn)量、改善安全與環(huán)境。
 
我們?cè)趺床拍軐?shí)現(xiàn)上述目標(biāo)?這就是我們的一個(gè)解決方案的流程。包含如下三個(gè)部分:
 
第一,收集。
 
第二,存儲(chǔ)。
 
第三,分析。
 
我們看一下整個(gè)解決方案,我們?nèi)绾瓮ㄟ^(guò)收集、存儲(chǔ)、分析實(shí)現(xiàn)監(jiān)控和優(yōu)化的?首先看收集兩類(lèi)數(shù)據(jù),包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),包括從IOT等進(jìn)來(lái)的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),同樣還會(huì)在傳統(tǒng)的本地?cái)?shù)據(jù)中心來(lái)收集傳統(tǒng)應(yīng)用上的數(shù)據(jù),包括采購(gòu)、生產(chǎn)、采出、運(yùn)輸、銷(xiāo)售乃至最終消費(fèi)的數(shù)據(jù)。
 
我們把這些數(shù)據(jù)都收集起來(lái)存儲(chǔ)在AWS數(shù)據(jù)湖中,我們不僅存儲(chǔ),同樣我們還在上面做了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分析,我們來(lái)做工藝優(yōu)化、流程監(jiān)控,我們把分析的結(jié)果通過(guò)相關(guān)的協(xié)同工具,通過(guò)儀表盤(pán),通過(guò)積分卡或者通過(guò)報(bào)告呈現(xiàn)給最終客戶,讓最終客戶做整個(gè)流程的監(jiān)控與優(yōu)化,能夠?qū)崿F(xiàn)整個(gè)的智慧的洞察與預(yù)測(cè)分析。
 
我們來(lái)看怎么來(lái)做這三個(gè)部分?第一部分收集,我們希望做成本效益并且安全的數(shù)據(jù)收集。通常通過(guò)智能網(wǎng)關(guān)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)自動(dòng)化硬件進(jìn)行現(xiàn)代化改造,甚至可以通過(guò)Amazon FreeRTOS監(jiān)視關(guān)鍵資產(chǎn)中以經(jīng)濟(jì)有效的方式收集IoT數(shù)據(jù),同時(shí)我們具備所有IoT設(shè)備管理功能,這是收集部分。
 
我們來(lái)看存儲(chǔ),我們有非常多的適配器,能夠把現(xiàn)有的SCADA、ME、LIMS和Historians的適配器將協(xié)議轉(zhuǎn)換為OPC-UA協(xié)議,同時(shí)我們可以構(gòu)建基于結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的這么一個(gè)數(shù)據(jù)湖,在這個(gè)數(shù)據(jù)湖上我們來(lái)構(gòu)建具備資產(chǎn)層次結(jié)構(gòu)的通用的源數(shù)據(jù)庫(kù)層,同時(shí)我們還支持快速可擴(kuò)展的時(shí)間序列的數(shù)據(jù)庫(kù),更重要的是我們能夠轉(zhuǎn)換和清楚噪聲數(shù)據(jù),我們有大量的規(guī)則,這樣的話能夠便于我們提升整個(gè)存儲(chǔ)解析轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的質(zhì)量。
 
最后是我們的分析,我們的分析是完全為了實(shí)現(xiàn)快速行動(dòng)和自主控制,我們通過(guò)QuickSight儀表板和報(bào)告快速可視化數(shù)據(jù),同樣我們可以使用內(nèi)置的機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)進(jìn)行異常檢測(cè)和預(yù)測(cè)。
 
同時(shí)我們還支持和大量的第三方的商業(yè)智能工具做集成,同時(shí)我們還可以通過(guò)Amazon語(yǔ)音應(yīng)用直接為聯(lián)網(wǎng)的工作人員啟用移動(dòng)通知和工作說(shuō)明。同樣我們還可以通過(guò)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)與移動(dòng)設(shè)備來(lái)交互實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程的協(xié)作,最后通過(guò)邊緣機(jī)器學(xué)習(xí)推理用于關(guān)鍵資產(chǎn)優(yōu)化和控制。完成了剛才所談到的收集、存儲(chǔ)和分析,我們就能夠?qū)崿F(xiàn)所有的這些功能。
 
我們來(lái)看一看整體,我們AWS的一個(gè)流程優(yōu)化。它主要分為三部分:
 
第一,收集數(shù)據(jù)。我們收集大量的數(shù)據(jù),同時(shí)在云上進(jìn)行訓(xùn)練,在云上訓(xùn)練完了以后我們會(huì)把機(jī)器學(xué)習(xí)的模型部署到邊緣端進(jìn)行邊緣推理。在邊緣推理之后,我們會(huì)及時(shí)根據(jù)推理的結(jié)果產(chǎn)生進(jìn)一步的行動(dòng),同時(shí)我們會(huì)收集到新的數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化和調(diào)整機(jī)器學(xué)習(xí)的模型,并且進(jìn)一步在云上進(jìn)行訓(xùn)練,訓(xùn)練完了再進(jìn)行推理和行動(dòng),從而構(gòu)成整體的一個(gè)流程優(yōu)化,不斷的去提高模型的精度,更好貼近我們實(shí)際的生產(chǎn)的業(yè)務(wù)。
 
除了以上這些我們還需要有更具能源化工行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的合作伙伴,各位都是能源化工行業(yè)領(lǐng)域的專(zhuān)家和CIO,這些Logo相信大家一定不會(huì)陌生,這些都是AWS的合作伙伴。正是有了這些具備能源化工行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的合作伙伴以及在人工智能領(lǐng)域,在整個(gè)云計(jì)算領(lǐng)域非常有深厚積淀的AWS,我們?cè)谝黄鸷献鞑拍転槲覀兡茉椿ば袠I(yè)的最終用戶,助力我們這些最終用戶實(shí)現(xiàn)我們數(shù)字化的轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新。
 
我們來(lái)看兩個(gè)真實(shí)的案例:
 
第一個(gè)案例是Woodside,Woodside是澳大利亞最大的石油天然氣公司,它的業(yè)務(wù)遍布全球。Woodside希望能夠使用工廠的傳感器來(lái)進(jìn)行一些預(yù)測(cè)維護(hù),從而幫助避免可能會(huì)造成工廠生產(chǎn)中斷的問(wèn)題。
 
我們來(lái)看一下AWS的解決方案,AWS提供了大量的基于IOT的傳感器,這些傳感器能夠把數(shù)據(jù)傳到AWS上面,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)做預(yù)測(cè)。最后Woodside能夠在問(wèn)題發(fā)生一周前,預(yù)測(cè)到故障的發(fā)生,從而可以提前采取措施,保證工廠持續(xù)不斷地運(yùn)轉(zhuǎn)。Woodside通過(guò)AWS的IoT、機(jī)器學(xué)習(xí)避免了工廠的非計(jì)劃內(nèi)停機(jī)。
 
我們來(lái)看第二個(gè)例子,某國(guó)際大型石油化工公司,它同樣存在著面臨維護(hù)成本上升和停機(jī)時(shí)間增加的問(wèn)題。它采用的是我們的一個(gè)合作伙伴UPTAKE,利用UPTAKE解決方案使這個(gè)客戶能夠針對(duì)有感和無(wú)感的資產(chǎn)進(jìn)行優(yōu)化維護(hù)。
 
同樣我們預(yù)測(cè)模型能夠在兩個(gè)層面分別得到建立:第一是在資產(chǎn)層面;第二是在實(shí)際處理單位層面來(lái)建立預(yù)測(cè)模型。
 
最后客戶的收益是什么?整體來(lái)講客戶的維護(hù)成本有望降低10%,工廠的利用率和整個(gè)流程的利用率有望提升1%-3%。
 
我們來(lái)看AWS本身,Amazon是具有創(chuàng)新歷史和未來(lái)的公司,在不同的領(lǐng)域都有非常多的創(chuàng)新,不僅僅局限在電子商務(wù)領(lǐng)域。Amazon在無(wú)人機(jī)、視頻流媒體、Kindle、家庭娛樂(lè)、生鮮配送、無(wú)人零售、智慧家居乃至云計(jì)算領(lǐng)域都有非常多的創(chuàng)新,相信Amazon也會(huì)沿著創(chuàng)新的道路走向非常光明的未來(lái)。
 
最后讓我來(lái)用Amazon創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Jeff Bezos的一句話來(lái)結(jié)束今天的分享,那就是“在亞馬遜我們有三個(gè)大想法,我們堅(jiān)持了20多年,這是我們成功的原因:客戶至上、不斷創(chuàng)新、保持耐心”。
 
好,謝謝大家,這就是我今天的分享,非常感謝大家的時(shí)間,再見(jiàn)!

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