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不論是燃氣輪機、聯合循環(huán)發(fā)電輪機，還是其他系統(tǒng)，憑借西門子積累的豐富維修經驗，西門子可以通過在運行數據和錯誤消息中執(zhí)行智能搜索，得出更多洞見。然后，可以利用這些洞見來進一步優(yōu)化個別系統(tǒng)。西門子打算創(chuàng)建一個計算機輔助專家系統(tǒng)，用于分析設施故障與設施組件之間的相互關系。Lamparter解釋道：“未來，設計人員在為新設施遴選組件時，將能夠獲取這些數據。通過這些信息，他們可以了解到組件的實際運行情況。”這樣一來，所打造的設施從一開始就更加穩(wěn)健。

從復雜數據中識別出模式。目前，歐洲開展的一個名為“Optique”的研究項目也在開發(fā)這樣的方法和技術。在這個項目中，10個合作伙伴——包括像西門子和挪威石油企業(yè)Statoil公司這樣的企業(yè)，以及歐洲各大高校的研究人員——正在開發(fā)用于提高復雜數據庫搜索效率的基本技術。

該項目旨在將不同數據源和數據庫彼此連接起來，并賦予其一定的智能性。其計劃是使用強大的算法，以就在不久前還被視為不可思議的速度和質量水平，發(fā)現出人意料的模式和相互關系。

未來，在理想條件下，公司員工將能夠使用言簡意賅的問題，在由數百個相互連接起來的、結構互不相同的數據庫構成的龐大數據池中搜索信息。搜索結果將有助于員工作出決定。而要想使其發(fā)生，我們還面臨重大的挑戰(zhàn)，這是因為信息的分布特性和缺乏統(tǒng)一數據模型。

雖然Statoil公司的主要興趣點是在勘探新油田方面加強利用數據庫，而Optique項目的西門子應用實例代表Mikhail Roshchin博士則希望優(yōu)化利用數據，以改善發(fā)電廠輪機的預防性維護。他的目標是提高未來的電力網絡的抗故障性能。西門子已經在向客戶提供預防性輪機維護服務。Roshchin在報告中指出，“西門子的能源服務、石油和天然氣以及電廠等業(yè)務部門正在通過部署專門的軟件平臺，達成這一點。”現在，西門子打算通過連接更多數據源，優(yōu)化其預防性維護服務。

Lamparter解釋道：“在這個項目中，我們的主要任務并非處理海量數據。輪機維護服務每天僅產生30千兆字節(jié)數據，數據池總容量為10兆兆字節(jié)。”將不同數據庫整合起來，并同時將之與一個不斷變化、膨脹的數據池連接起來，提出了一個遠為嚴峻的挑戰(zhàn)。Lamparter說：“因此，我們不得不持續(xù)不斷地更新計算。這是一個艱巨的任務，特別是當需要盡可能地實時獲得結果時。”

挑戰(zhàn)：必須將多種不同類型的數據庫整合、互連起來，而數據池則在不斷變化和膨脹。

智能評估工具。必須采用其他方法，將諸如文本格式的錯誤消息等非結構化數據，與諸如機器參數值等結構化數據，相結合。譬如，西門子文本識別分析技術和圖像分析技術可以將文本、語音、視頻和圖像等文件轉換為可以分析的數據，使之有史以來*次在決策過程中發(fā)揮作用。然而，在這方面，要解決的難題是從邏輯上將各種類型的數據源和格式相互聯系起來，以便得出關于缺陷和故障原因的結論。

在解釋這個研究項目的另一個目標時，Lamparter的同事Thomas Hubauer說：“為了提高分析有效性，甚至為單獨的數據庫配備了智能評估工具。”因此，譬如，關鍵統(tǒng)計數據的計算可能不再要求將所有數據讀入數據池。相反，僅需要與有關查詢相關的樣本空間。根據樣本空間，可以計算出平均值和標準偏差等等數據。

不過，目前專家依然需要其IT同事的幫助，才能從不同數據庫獲得信息。這是因為，必須首先選中現有信息并將之加載到特殊數據空間中，才能進行搜索。這要求專門知識，不精通IT技術的人難以勝任。然而，這種情況也將改變，因為“只有專家自己知道，什么才是真正對他們有益的。”Hubauer如是道。因此，數據庫搜索必須變得像使用谷歌這樣的互聯網搜索引擎一樣簡單。

Optique研究項目尚處于早期階段。這個項目已于2012年11月啟動，將于2016年年底結束。西門子對這個項目寄予了很高的期望。西門子中央研究院的Gerhard Kress說：“我們預計，研究結果將可轉用于其他大數據應用。”Kress負責協調西門子開展的大數據項目。

與西門子能源的同事一樣，西門子醫(yī)療的專家采用類似方法開發(fā)了用于計算諸如CT掃描儀X射線管等關鍵組件的缺陷概率的專家系統(tǒng)。Kress說：“在決定系統(tǒng)可用性和圖像質量方面，X射線管起到了至關重要的作用。TubeGuard能夠在早期可靠地預測故障。”

有鑒于此，計算機斷層掃描設備配備了傳感器，用于監(jiān)測諸如射線管電流、陽極轉速和油溫等關鍵參數。監(jiān)測軟件可以持續(xù)不斷地將運行數據實時發(fā)送至西門子服務中心。Kress說：“有了這些數據，我們同事可以使用復雜算法來計算出數日內發(fā)生故障的可能性。”得益于此，檢修工作人員可以及時與放射檢查醫(yī)師預約更換缺陷組件，而不會打斷其工作。

Kress表示：“這個系統(tǒng)已經非常有效。”未來，海量數據和不同數據庫的組合將為開創(chuàng)面向諸如過程分析等程序的新業(yè)務模式創(chuàng)造條件。在談到這個系統(tǒng)的可能應用時，Kress說：“我們可以在大數據池中發(fā)現關聯，識別出有助于改進醫(yī)生辦公室工作流程和程序的相互關系。這進而有助于穩(wěn)定醫(yī)療成本。”然而，在實現這個目標之前，還需要開展大量研究工作。