ge發動機管理大數據

❶ 製造業大數據的「冷」思考

製造業大數據的「冷」思考？

當前，大數據作為新一代信息技術的關鍵，逐漸成為新一輪產業革命的核心。製造業邁入了大數據時代，2012年，GE公司率先明確了「工業大數據」的概念。在製造業，產品的全生命周期從市場規劃、設計、製造、銷售、維護等過程都會產生大量的結構化和非結構化數據，形成了製造業大數據，而這些數據符合大數據的三「V」的特徵：規模性、多樣性以及高速性。除此以外，製造業大數據還具多源異構、多尺度、不確定、高雜訊等特徵。因此，研究和應用製造大數據更具有挑戰性。 主要體現在製造大數據的存儲、管理、分析和展示方面。如何充分挖掘工廠中數據的價值，通過對製造大數據進行分析，提升數字化工廠運行效率，已成為制約數字化工廠向智慧工廠發展的瓶頸！
然而，大數據給我們帶來的思考：在製造業能用嗎？解決什麼問題？製造業大數據到底在哪些領域可以發揮它的作用？
首先，能用否？大數據已經成為解決現實世界問題的方法。要解決現實世界的問題，第一種方法就是科學實驗，通過實驗的方法來發現現實世界的一些規律和解決和問題； 第二種就是通過理論分析和推導方法；第三種就是科學計算，模擬模擬成為第三種解決問題的範式；數據科學成為第四種解決問題的範式，這個就是由美國圖靈獎的獲得者，他出了一本書《第四種範式》，目前現在國外數據科學是一門非常熱門的學科，它是一門綜合交叉的學科。
大數據方法帶來了思維上的變化，主要是從三個方面來看的：
從因果到關聯，更強調事物之間的相關性而非因果性。
從局部到全體，採用全體數據進行分析，而不是隨機樣本。
從精確到混雜，通過數據保證解的優異性，不再一味追求精確的演算法。
既然大數據已經成為解決問題的方法，那能用它。
因此，從數字化工廠向智能化工廠轉化的過程中面對著海量的數據，需要尋找它們相互之間的聯系和隱藏規律，實現透明化的目標。
最後，在哪裡用？大數據它給製造業提供的是一種全方位的全程式的一種服務，在產品全生命周期階段，從設計到製造、從使用到維護、直到維修階段，產生的正向數據以及逆向數據，這些數據都能全方位的使用。
在產品的設計中，傳統的設計師，基於經驗靈感和經驗，揣度消費者的需求喜好，設計產品。在大數據時代，設計師通過對用戶行為和需求大數據進行分析，精準量化客戶需求，指導設計過程。
在製造階段，大數據技術可以幫助實現生產過程異常發現、產品質量和生產調度優化等方面。以生產異常發現為例，傳統的基於降維手段的異常發現方法，容易破壞信息完整性，不利於設備異常的發現。在大數據模式下，基於製造數據的分析對關鍵參數進行提取，然後通過聚類分析手段發現設備異常模式，在此基礎上對設備控制優化。大數據也能幫助提高產品的質量控制，大家來自製造業可能知道SPC控制的是整個過程的單個參數，但是單個參數在正常范圍，為什麼還會出現一些質量問題？可能每個參數均處於臨界狀態，綜合產生會產生一些質量問題，所以在這個過程中，傳統就是數據的篩選、參數分析，這個過程介入了人工的分析來進行質量的預測，數據篩選過程淘汰了許多有效的數據資源，參數分析過程經常存在人工經驗判斷，使得預測模型對整個產品加工過程信息的描述殘缺不全，不能發現產品質量問題的深層次原因（如誤差累積）。 因此在大數據模式下，根據產品的加工工藝過程，對產品質量相關數據按層次進行組織，利用多隱藏層的神經網路深度學習加工過程中產品質量數據的相互作用機理，從而對產品質量問題進行全面、深層次描述。大數據能提升大規模生產調度的全局性能，大家知道為什麼我們企業生產調度一直會出現問題，我們做的計劃好好地趕不上變化。因為所做的計劃，是在一個理想狀態下考慮約束做的計劃。我自己做生產優化調度做了20多年，一直在尋找一種最優的解決方案，研究智能方法，例如：遺傳演算法、螞蟻演算法等。但隨著工藝的復雜、環境的復雜、工藝的規模，整個問題規模越來越大的時候，它已經是一個很難解決的問題。傳統的智能調度方法難以求解大規模的調度問題，基於規則和瓶頸的方法在大規模問題中又很難得到全局優化解；大數據帶來了新思路，他採用全局的數據之間的關聯關系，從而形成全局的調度方案，能夠解決大規模生產中的全局調度問題。
大數據能為產品的運營維護服務，很典型的案例就是GE的案例，建立一個平台，為航空發動機的監控、運行監測、故障診斷提供一個全方位的服務。在產品的運行和維護過程中，大數據模式一改傳統方法被動的運維模式，通過採集和分析智能設備的感測器數據，進行大數據分析，主動進行產品的安全監測、故障診斷，優化產品的運行過程。大數據應用過程中需要的是什麼呢，首先需要的是能夠採集到數據，也就是需要產品是一個智能化的產品，所以 在智能製造中，首先要有智能化的產品，安裝感測器，能夠實時的傳遞數據，這為後面的運行、維護服務提供了依據。
大數據不只是關於數據，而是採用傳統及新的分析方法來分析所有數據。針對大數據分析的結果採取行動來提升業務才是最重要。隨著大數據技術的不斷地發展，國內外已對大數據在製造領域中的應用進行了一些開拓性的研究，代表性的有GE工業互聯網解決方案、Smart Factory計劃，SAP HANA平台和Invensys數據分析平台，並已在農夫山泉、百事飲料等公司應用。三一重工利用大數據技術通過對地理位置數據的關聯分析發現泵車主油缸故障與沿海地區杭深高鐵建設的強相關性，確定了沿海地區的鹽霧環境和水質是導致油缸密封體腐蝕的主要原因。日本小松公司通過對挖掘機安裝感測器與GPS定位系統，從而實時監控車輛運行情況，並通過大數據分析，對未來挖掘機市場的需求進行預測從而調整生產、對用戶的使用習慣進行分析與建議從而降低油耗。
以上的一些工業案例成為製造業大數據的先驅，然後，目前絕大多數製造業大數據的應用沒能形成系統化的思路和方案，缺乏理論體系的支撐。 針對國內在製造業大數據應用基礎研究上的空白，我團隊2014年申請了國家自然科學基金重點項目「大數據驅動的智能車間運行分析與決策方法研究」，並得到了資助。目前，圍繞車間製造大數據之間的耦合作用機理、車間性能的演化規律、車間運行過程的調控機制三個基礎科學問題進行科學研究，來探索我們的大數據在我們的智能製造車間的運行情況。解決問題的思路是是一切都在用數據來說話，利用大數據來解決工程問題的科學研究思路是： 一切數據說話。首先數據化：將設備狀態參數、計劃執行情況等運行參數，以及質量、交貨期等性能指標數據化；然後分析這些數據之間的關聯關系，用數據挖掘的方法預測交貨准時率、產品合格率等車間性能的演化規律；從演化規律中，發現質量指標中某數據異常，找到影響該異常數據的關鍵參數，最後對關鍵數據進行控制，保證交貨期和產品質量。為了實現大數據應用，我們提出了大數據驅動的智慧工廠，它是生產車間、物聯網、雲端、移動互聯的有機融合。利用物聯網技術，使得車間生產過程、物流及之後的銷售、服務過程具備感知能力；全生命周期內產生的各種製造數據保存到雲端；藉助大數據處理與分析技術，依託雲計算平台，幫助分析數字工廠運行過程，提供決策支持，並通過移動互聯方式展現。目前我們在晶圓製造的車間和發動機裝配車間，開展了一系列的工作。
最後，我認為：實現以數據感知、數據處理分析、製造過程決策與支持、數據可視化技術為核心的智慧工廠已經成為趨勢，大數據產業鏈及技術體系逐漸成熟，大數據必將加速數字工廠向智慧工廠的轉型。

❷ 介紹一下美國的GE公司

GE公司，是一家多元化的科技、媒體和金融服務公司，致力於為客戶解決世界上最棘手的問題。GE的產品和服務范圍廣闊，從軍火、飛機發動機、發電設備、水處理和安防技術，到醫療成像、商務和消費者金融、媒體，客戶遍及全球100多個國家，擁有30多萬員工。約翰·弗蘭納里先生是現任董事長及首席執行官。

GE公司的歷史可追溯到托馬斯·愛迪生，他於1878年創立了愛迪生電燈公司。1892年，愛迪生通用電氣公司和湯姆森－休斯頓電氣公司合並，成立了通用電氣公司(GE)。GE是道·瓊斯工業指數1896年設立以來唯一至今仍在指數榜上的公司。

(2)ge發動機管理大數據擴展閱讀

早在1906年，GE就開始發展同中國的貿易，是當時在中國最活躍、最具影響力的外國公司之一。1908年,GE在沈陽建立了第一家燈泡廠。1934年，GE買下了慎昌洋行，開始在中國提供進口電氣設備的安裝和維修服務。1979年，GE與中華人民共和國重建貿易關系。

1991年，第一家合資企業GE航衛醫療系統有限公司在北京成立。 迄今為止，GE的所有工業產品集團已在中國開展業務，擁有12,000多名員工，並建立了50多個經營實體。隨著中國加入WTO以後市場的逐步開放，GE的金融業務也正積極尋求在中國發展的機會。

❸ 大數據+分析學 數字油田的兩把利劍

大數據+分析學 數字油田的兩把利劍
在石油和天然氣行業，數據都是以太位元組(TB)和拍位元組(PB)來表示的。這兩個詞語對於你來說或許有些陌生，下面我給你打個比方，一切就清晰明了了。
一個吉位元組(GB)相當於七分鍾的高清視頻;一個太位元組(TB)等於1024個吉位元組(GB);而一個拍位元組(PB)等於1024個太位元組(TB)，相當於13.3年同樣的高清視頻。
每天全球油氣行業都會產生數百個太位元組(TB)的數據，每年總計達一個拍位元組(PB)數據，也就是13.3年的高清視頻了。在這里舉個例子，在北美1200英里的管道里每天都會產生大約1TB數據。
把這些數據轉化為可用的信息的學科稱為分析學，它將成為油氣行業削減成本方面的新前沿學科。
2014年2月，美國通用電氣公司(GE)軟體研究院副總裁Bill Ruh在卡爾加里舉行的「通用電氣公司Mind + Machines」研討會上說：「任何事情都可以進行分析」。
分析基本上是在大量的數據中尋找有意義的模型，它運用數學、統計學、計算機編程和操作等方面的知識將問題性能進行量化分析。
在分析數據時發現的模型可以用來預測未來的資產設備表現，以確定設備性能可以提高的范圍，同時可以通過識別故障區域在故障發生前制定風險管理計劃。
Ruh說：其他工業部門已經使用分析學方法來提高生產力從而降低成本。通用電氣公司在電力行業中已經取得了成功，運用分析法來優化風力發電機的電力生產。通用電氣公司改變了風力發電機組安裝前使用計算機建模的傳統方法。
「我們想，如果將歷史數據進行優化會怎樣?這意味著要對風力發電機產生的數據進行解析並應用這些信息。這一結果增加了5%的電力輸出和20%的利潤，而風力發電機組並沒有發生任何物理變化。」
Ruh表示：作為快消品的手機產業壓縮了數字感測器技術的成本，網路連接的低成本完全可以使所有油田設備聯網，分析現成的數據流。通用電氣公司認為通過數據分析油氣行業可以提高設備的可靠性和利用率，從而提高運營效率。
Ruh 表示，「你可以從零停機、零差錯中賺取很多錢，畢竟油氣行業一旦發生維修狀況造成的損失將是巨大的。」
通用電氣公司油氣軟體服務部門總經理Ashley Haynes Gaspar說：「使用分析學方法最大的好處是優化處理了整個油氣項目，而油氣項目得到優化是最重要的，我們相信，利用分析學你能更有效率地從地球上采出更多的石油，在油氣行業中將增長6%-8%的潛在產出。」
最近，信息技術供應商已經嘗試對油氣行業進行數據分析並找到解決方案，但目前還沒有成功。目前的計算公式是在手機中常見的，基於應用系統進行模擬並將其分解成可管理的部分。
自通用電氣公司在加拿大工業推動數字油田的六個月以來，出現了一系列成功基於app的方法。其中一個例子是Apache公司正努力提高電潛泵性能的操作。
Apache公司在北美和世界各地有成千上萬的電潛泵。由於進行了實時監控，德克薩斯基地公司已經收集了大量的電潛泵性能數據、地下岩層特徵和地質信息。
Apache公司與通用電氣公司合作分析了這些數據，針對不同油井選擇不同的電潛泵，然後提高泵的運行時間並成功預測這些泵的使用壽命。
這一系列工作有助於Apache公司避免重大的生產損失，其中最大的好處是可以將此成功經驗快速復制至整個行業。
據該公司稱，全球電潛泵性能提高1%後，將額外提供超過50萬桶/天的原油。即使在油價如此低的今天，這也相當於每年會額外產生數十億美元的效益。
Apache公司的成功來自於對硬體和軟體的充分利用，一般被稱為資產性能管理(APM)。實時監控器將一連串數據傳輸到中央設備，在那裡他們被相應的大數據分析軟體處理，然後找出最優方案。
通用電氣公司油氣測控加拿大區總經理Orvil Smith 說：「通過我們與客戶所做的工作發現，大數據分析是有所作為的。在以往，當一個電潛泵失靈時，企業將花費很長時間才能使油井恢復生產。」
但如果你能在設備失靈前就預見到這個問題，就會知道什麼時候該把它停下來並更換上提前准備好的新部件，這樣就可以避免長時間停機帶來的損失。

❹ 航空發動機性能參數GE90、PW JT9D-7R4G2、CF6-50E2、A350XWB

空客A380共有兩款發動機可供選擇：發動機聯盟（GP）的型和羅爾斯羅伊斯（勞斯萊斯）的遄達900型。 "發動機聯盟"成立於1996年8月，是GE和普惠投資各佔50%的有限責任公司，該公司負責開發、製造、銷售新一代超大型（450座以上）寬體長航線客機系列的發動機，並為之提供技術支持。A380一旦服役，將成為航空史上有效載荷最大的民用飛機，最初型號的航程為7650海里到8000海里，計劃以後還要擴大航程，因而需要可靠的新推力級（310～340千牛左右）的航空發動機。 GP7000是由GE公司的GE90和普惠公司的PW4090這兩款ETOPS（雙發延程運行）發動機發展而來的，是一款基於成熟技術且不斷改進的衍生體，恰好與羅·羅公司為A380設計遄達900的思路不謀而合。遄達900 和GP7000是全新的發動機，但是他們所用的技術都是基於已經驗證過的成熟技術，再以此為基礎，不斷改進創新，然後水到渠成--成功開發出相當推力級的發動機。 部件特色 GP7000的機械部件由GE的核心機加上普惠的低壓部分和齒輪箱組成。GE的核心機包括：9級高壓壓氣機，2級高壓渦輪和低排放的單環燃燒室；普惠低壓部分則包括：1級風扇，5級低壓壓氣機，6級低壓渦輪。 風扇採用空心鈦合金寬弦後掠風扇葉片，這種葉片是為減輕風扇振動、提高抗外物損傷能力和減輕葉片質量而研究的，普惠在PW4084上已有運用。空心風扇葉片並不是絕對空心的，在空腔中採用了一些加強的結構，而後掠的作用是降低葉尖進口相對馬赫數的法向分量，從而降低葉片的激波損失，提高風扇的效率。而遄達900也採用了寬弦的鈦合金後掠風扇葉片，可見，掠形設計已逐漸成為風扇葉片的主流。包容系統採用凱夫拉-鋁的復合材料，重量輕且抗腐蝕。 GP7000的高壓壓氣機吸收了GE公司從CF6，CFM56到GE90的設計經驗，其9級高壓壓氣機的壓比為19，由GE90發動機的10級高壓壓氣機按0.72的比例縮小，並減少1級壓氣機。其特點是：使用三維氣動設計的低展弦比葉片，具有更高效率、可防止外物損傷和更好的失速裕度；使用熱匹配機匣和轉子使葉片間摩擦減少，從而保證了較高的氣動性能；1級寬弦前掠整體葉盤簡化了裝配結構，減少了維修費用。 燃燒室是結構簡單、低廢氣排放量的單環結構，火焰筒內外壁均有多孔氣膜冷卻，頭部有高壓空氣霧化噴嘴，採用單晶合金折流器，可提高頭部耐久性，具有較好的高溫抗氧化能力。採用富油-快速摻混-貧油燃燒方案，優化了燃氣在燃燒室的滯留時間，減少了排放以滿足目前和未來的CAEP4排放標准，並有一定的裕度。另一方面也可滿足空中再點火的要求。 高壓渦輪繼承了GE90的2級軸流式。渦輪轉子葉片用Rene N5單晶鎳基合金鑄成，輪盤採用具有損傷容限能力的編號為ME3的新型鎳基粉末合金。這些材料是為超聲速民用運輸機發動機研究的，其高溫強度、高溫低周疲勞壽命和高溫裂紋擴展都有所提高和改善。高壓渦輪盤輪緣上不開孔以提高強度，同時可減少因螺栓頭及螺帽引起的風阻損失，且能降低維修費用。 GP7000低壓渦輪的設計目標是提高效率和降低成本，途經是高升力的三維葉片設計與低壓渦輪各級導向器葉片周向相對位置合理布局相結合。低壓轉子內採用浮動中心環封嚴，較好地控制了徑向間隙。渦輪轉子葉片和靜子葉片軸向間隙的優化有助於降低發動機雜訊。 與羅·羅公司的三轉子結構不同，GP7000沿用了GE和普惠運用成熟的雙轉子發動機結構，優點是結構簡單，軸承、油槽、封嚴件和框架較少。單元體結構簡化了發動機的維修。緊湊、高剛性的高壓轉子，以及普惠公司在PW4090上就已使用的"易脆"軸承，可提高性能保持能力並延長發動機的在翼時間。 控制系統 GP7000的控制系統是GE公司提供的第三代全許可權數字式電子控制系統（FADEC III）。FADEC III雖然是基於GE公司前兩代成功運營經驗而開發的，但相對於其先前的FADEC裝置，第三代產品的速度快10倍，存儲能力大8倍，提供了更大的控制系統余度，從而提高了發動機控制的可靠性，且具備今後技術升級的能力。它將成為未來所有GE公司大型民用發動機的標准配置。在GP7000上使用前，FADEC Ⅲ將在GE90-115B和CFM56-7上先服務若干年。