ge发动机管理大数据

❶ 制造业大数据的“冷”思考

制造业大数据的“冷”思考？

当前，大数据作为新一代信息技术的关键，逐渐成为新一轮产业革命的核心。制造业迈入了大数据时代，2012年，GE公司率先明确了“工业大数据”的概念。在制造业，产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据，形成了制造业大数据，而这些数据符合大数据的三“V”的特征：规模性、多样性以及高速性。除此以外，制造业大数据还具多源异构、多尺度、不确定、高噪声等特征。因此，研究和应用制造大数据更具有挑战性。 主要体现在制造大数据的存储、管理、分析和展示方面。如何充分挖掘工厂中数据的价值，通过对制造大数据进行分析，提升数字化工厂运行效率，已成为制约数字化工厂向智慧工厂发展的瓶颈！
然而，大数据给我们带来的思考：在制造业能用吗？解决什么问题？制造业大数据到底在哪些领域可以发挥它的作用？
首先，能用否？大数据已经成为解决现实世界问题的方法。要解决现实世界的问题，第一种方法就是科学实验，通过实验的方法来发现现实世界的一些规律和解决和问题； 第二种就是通过理论分析和推导方法；第三种就是科学计算，模拟仿真成为第三种解决问题的范式；数据科学成为第四种解决问题的范式，这个就是由美国图灵奖的获得者，他出了一本书《第四种范式》，目前现在国外数据科学是一门非常热门的学科，它是一门综合交叉的学科。
大数据方法带来了思维上的变化，主要是从三个方面来看的：
从因果到关联，更强调事物之间的相关性而非因果性。
从局部到全体，采用全体数据进行分析，而不是随机样本。
从精确到混杂，通过数据保证解的优异性，不再一味追求精确的算法。
既然大数据已经成为解决问题的方法，那能用它。
因此，从数字化工厂向智能化工厂转化的过程中面对着海量的数据，需要寻找它们相互之间的联系和隐藏规律，实现透明化的目标。
最后，在哪里用？大数据它给制造业提供的是一种全方位的全程式的一种服务，在产品全生命周期阶段，从设计到制造、从使用到维护、直到维修阶段，产生的正向数据以及逆向数据，这些数据都能全方位的使用。
在产品的设计中，传统的设计师，基于经验灵感和经验，揣度消费者的需求喜好，设计产品。在大数据时代，设计师通过对用户行为和需求大数据进行分析，精准量化客户需求，指导设计过程。
在制造阶段，大数据技术可以帮助实现生产过程异常发现、产品质量和生产调度优化等方面。以生产异常发现为例，传统的基于降维手段的异常发现方法，容易破坏信息完整性，不利于设备异常的发现。在大数据模式下，基于制造数据的分析对关键参数进行提取，然后通过聚类分析手段发现设备异常模式，在此基础上对设备控制优化。大数据也能帮助提高产品的质量控制，大家来自制造业可能知道SPC控制的是整个过程的单个参数，但是单个参数在正常范围，为什么还会出现一些质量问题？可能每个参数均处于临界状态，综合产生会产生一些质量问题，所以在这个过程中，传统就是数据的筛选、参数分析，这个过程介入了人工的分析来进行质量的预测，数据筛选过程淘汰了许多有效的数据资源，参数分析过程经常存在人工经验判断，使得预测模型对整个产品加工过程信息的描述残缺不全，不能发现产品质量问题的深层次原因（如误差累积）。 因此在大数据模式下，根据产品的加工工艺过程，对产品质量相关数据按层次进行组织，利用多隐藏层的神经网络深度学习加工过程中产品质量数据的相互作用机理，从而对产品质量问题进行全面、深层次描述。大数据能提升大规模生产调度的全局性能，大家知道为什么我们企业生产调度一直会出现问题，我们做的计划好好地赶不上变化。因为所做的计划，是在一个理想状态下考虑约束做的计划。我自己做生产优化调度做了20多年，一直在寻找一种最优的解决方案，研究智能方法，例如：遗传算法、蚂蚁算法等。但随着工艺的复杂、环境的复杂、工艺的规模，整个问题规模越来越大的时候，它已经是一个很难解决的问题。传统的智能调度方法难以求解大规模的调度问题，基于规则和瓶颈的方法在大规模问题中又很难得到全局优化解；大数据带来了新思路，他采用全局的数据之间的关联关系，从而形成全局的调度方案，能够解决大规模生产中的全局调度问题。
大数据能为产品的运营维护服务，很典型的案例就是GE的案例，建立一个平台，为航空发动机的监控、运行监测、故障诊断提供一个全方位的服务。在产品的运行和维护过程中，大数据模式一改传统方法被动的运维模式，通过采集和分析智能设备的传感器数据，进行大数据分析，主动进行产品的安全监测、故障诊断，优化产品的运行过程。大数据应用过程中需要的是什么呢，首先需要的是能够采集到数据，也就是需要产品是一个智能化的产品，所以 在智能制造中，首先要有智能化的产品，安装传感器，能够实时的传递数据，这为后面的运行、维护服务提供了依据。
大数据不只是关于数据，而是采用传统及新的分析方法来分析所有数据。针对大数据分析的结果采取行动来提升业务才是最重要。随着大数据技术的不断地发展，国内外已对大数据在制造领域中的应用进行了一些开拓性的研究，代表性的有GE工业互联网解决方案、Smart Factory计划，SAP HANA平台和Invensys数据分析平台，并已在农夫山泉、百事饮料等公司应用。三一重工利用大数据技术通过对地理位置数据的关联分析发现泵车主油缸故障与沿海地区杭深高铁建设的强相关性，确定了沿海地区的盐雾环境和水质是导致油缸密封体腐蚀的主要原因。日本小松公司通过对挖掘机安装传感器与GPS定位系统，从而实时监控车辆运行情况，并通过大数据分析，对未来挖掘机市场的需求进行预测从而调整生产、对用户的使用习惯进行分析与建议从而降低油耗。
以上的一些工业案例成为制造业大数据的先驱，然后，目前绝大多数制造业大数据的应用没能形成系统化的思路和方案，缺乏理论体系的支撑。 针对国内在制造业大数据应用基础研究上的空白，我团队2014年申请了国家自然科学基金重点项目“大数据驱动的智能车间运行分析与决策方法研究”，并得到了资助。目前，围绕车间制造大数据之间的耦合作用机理、车间性能的演化规律、车间运行过程的调控机制三个基础科学问题进行科学研究，来探索我们的大数据在我们的智能制造车间的运行情况。解决问题的思路是是一切都在用数据来说话，利用大数据来解决工程问题的科学研究思路是： 一切数据说话。首先数据化：将设备状态参数、计划执行情况等运行参数，以及质量、交货期等性能指标数据化；然后分析这些数据之间的关联关系，用数据挖掘的方法预测交货准时率、产品合格率等车间性能的演化规律；从演化规律中，发现质量指标中某数据异常，找到影响该异常数据的关键参数，最后对关键数据进行控制，保证交货期和产品质量。为了实现大数据应用，我们提出了大数据驱动的智慧工厂，它是生产车间、物联网、云端、移动互联的有机融合。利用物联网技术，使得车间生产过程、物流及之后的销售、服务过程具备感知能力；全生命周期内产生的各种制造数据保存到云端；借助大数据处理与分析技术，依托云计算平台，帮助分析数字工厂运行过程，提供决策支持，并通过移动互联方式展现。目前我们在晶圆制造的车间和发动机装配车间，开展了一系列的工作。
最后，我认为：实现以数据感知、数据处理分析、制造过程决策与支持、数据可视化技术为核心的智慧工厂已经成为趋势，大数据产业链及技术体系逐渐成熟，大数据必将加速数字工厂向智慧工厂的转型。

❷ 介绍一下美国的GE公司

GE公司，是一家多元化的科技、媒体和金融服务公司，致力于为客户解决世界上最棘手的问题。GE的产品和服务范围广阔，从军火、飞机发动机、发电设备、水处理和安防技术，到医疗成像、商务和消费者金融、媒体，客户遍及全球100多个国家，拥有30多万员工。约翰·弗兰纳里先生是现任董事长及首席执行官。

GE公司的历史可追溯到托马斯·爱迪生，他于1878年创立了爱迪生电灯公司。1892年，爱迪生通用电气公司和汤姆森－休斯顿电气公司合并，成立了通用电气公司(GE)。GE是道·琼斯工业指数1896年设立以来唯一至今仍在指数榜上的公司。

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早在1906年，GE就开始发展同中国的贸易，是当时在中国最活跃、最具影响力的外国公司之一。1908年,GE在沈阳建立了第一家灯泡厂。1934年，GE买下了慎昌洋行，开始在中国提供进口电气设备的安装和维修服务。1979年，GE与中华人民共和国重建贸易关系。

1991年，第一家合资企业GE航卫医疗系统有限公司在北京成立。 迄今为止，GE的所有工业产品集团已在中国开展业务，拥有12,000多名员工，并建立了50多个经营实体。随着中国加入WTO以后市场的逐步开放，GE的金融业务也正积极寻求在中国发展的机会。

❸ 大数据+分析学 数字油田的两把利剑

大数据+分析学 数字油田的两把利剑
在石油和天然气行业，数据都是以太字节(TB)和拍字节(PB)来表示的。这两个词语对于你来说或许有些陌生，下面我给你打个比方，一切就清晰明了了。
一个吉字节(GB)相当于七分钟的高清视频;一个太字节(TB)等于1024个吉字节(GB);而一个拍字节(PB)等于1024个太字节(TB)，相当于13.3年同样的高清视频。
每天全球油气行业都会产生数百个太字节(TB)的数据，每年总计达一个拍字节(PB)数据，也就是13.3年的高清视频了。在这里举个例子，在北美1200英里的管道里每天都会产生大约1TB数据。
把这些数据转化为可用的信息的学科称为分析学，它将成为油气行业削减成本方面的新前沿学科。
2014年2月，美国通用电气公司(GE)软件研究院副总裁Bill Ruh在卡尔加里举行的“通用电气公司Mind + Machines”研讨会上说：“任何事情都可以进行分析”。
分析基本上是在大量的数据中寻找有意义的模型，它运用数学、统计学、计算机编程和操作等方面的知识将问题性能进行量化分析。
在分析数据时发现的模型可以用来预测未来的资产设备表现，以确定设备性能可以提高的范围，同时可以通过识别故障区域在故障发生前制定风险管理计划。
Ruh说：其他工业部门已经使用分析学方法来提高生产力从而降低成本。通用电气公司在电力行业中已经取得了成功，运用分析法来优化风力发电机的电力生产。通用电气公司改变了风力发电机组安装前使用计算机建模的传统方法。
“我们想，如果将历史数据进行优化会怎样?这意味着要对风力发电机产生的数据进行解析并应用这些信息。这一结果增加了5%的电力输出和20%的利润，而风力发电机组并没有发生任何物理变化。”
Ruh表示：作为快消品的手机产业压缩了数字传感器技术的成本，网络连接的低成本完全可以使所有油田设备联网，分析现成的数据流。通用电气公司认为通过数据分析油气行业可以提高设备的可靠性和利用率，从而提高运营效率。
Ruh 表示，“你可以从零停机、零差错中赚取很多钱，毕竟油气行业一旦发生维修状况造成的损失将是巨大的。”
通用电气公司油气软件服务部门总经理Ashley Haynes Gaspar说：“使用分析学方法最大的好处是优化处理了整个油气项目，而油气项目得到优化是最重要的，我们相信，利用分析学你能更有效率地从地球上采出更多的石油，在油气行业中将增长6%-8%的潜在产出。”
最近，信息技术供应商已经尝试对油气行业进行数据分析并找到解决方案，但目前还没有成功。目前的计算公式是在手机中常见的，基于应用系统进行模拟并将其分解成可管理的部分。
自通用电气公司在加拿大工业推动数字油田的六个月以来，出现了一系列成功基于app的方法。其中一个例子是Apache公司正努力提高电潜泵性能的操作。
Apache公司在北美和世界各地有成千上万的电潜泵。由于进行了实时监控，德克萨斯基地公司已经收集了大量的电潜泵性能数据、地下岩层特征和地质信息。
Apache公司与通用电气公司合作分析了这些数据，针对不同油井选择不同的电潜泵，然后提高泵的运行时间并成功预测这些泵的使用寿命。
这一系列工作有助于Apache公司避免重大的生产损失，其中最大的好处是可以将此成功经验快速复制至整个行业。
据该公司称，全球电潜泵性能提高1%后，将额外提供超过50万桶/天的原油。即使在油价如此低的今天，这也相当于每年会额外产生数十亿美元的效益。
Apache公司的成功来自于对硬件和软件的充分利用，一般被称为资产性能管理(APM)。实时监控器将一连串数据传输到中央设备，在那里他们被相应的大数据分析软件处理，然后找出最优方案。
通用电气公司油气测控加拿大区总经理Orvil Smith 说：“通过我们与客户所做的工作发现，大数据分析是有所作为的。在以往，当一个电潜泵失灵时，企业将花费很长时间才能使油井恢复生产。”
但如果你能在设备失灵前就预见到这个问题，就会知道什么时候该把它停下来并更换上提前准备好的新部件，这样就可以避免长时间停机带来的损失。

❹ 航空发动机性能参数GE90、PW JT9D-7R4G2、CF6-50E2、A350XWB

空客A380共有两款发动机可供选择：发动机联盟（GP）的型和罗尔斯罗伊斯（劳斯莱斯）的遄达900型。 "发动机联盟"成立于1996年8月，是GE和普惠投资各占50%的有限责任公司，该公司负责开发、制造、销售新一代超大型（450座以上）宽体长航线客机系列的发动机，并为之提供技术支持。A380一旦服役，将成为航空史上有效载荷最大的民用飞机，最初型号的航程为7650海里到8000海里，计划以后还要扩大航程，因而需要可靠的新推力级（310～340千牛左右）的航空发动机。 GP7000是由GE公司的GE90和普惠公司的PW4090这两款ETOPS（双发延程运行）发动机发展而来的，是一款基于成熟技术且不断改进的衍生体，恰好与罗·罗公司为A380设计遄达900的思路不谋而合。遄达900 和GP7000是全新的发动机，但是他们所用的技术都是基于已经验证过的成熟技术，再以此为基础，不断改进创新，然后水到渠成--成功开发出相当推力级的发动机。 部件特色 GP7000的机械部件由GE的核心机加上普惠的低压部分和齿轮箱组成。GE的核心机包括：9级高压压气机，2级高压涡轮和低排放的单环燃烧室；普惠低压部分则包括：1级风扇，5级低压压气机，6级低压涡轮。 风扇采用空心钛合金宽弦后掠风扇叶片，这种叶片是为减轻风扇振动、提高抗外物损伤能力和减轻叶片质量而研究的，普惠在PW4084上已有运用。空心风扇叶片并不是绝对空心的，在空腔中采用了一些加强的结构，而后掠的作用是降低叶尖进口相对马赫数的法向分量，从而降低叶片的激波损失，提高风扇的效率。而遄达900也采用了宽弦的钛合金后掠风扇叶片，可见，掠形设计已逐渐成为风扇叶片的主流。包容系统采用凯夫拉-铝的复合材料，重量轻且抗腐蚀。 GP7000的高压压气机吸收了GE公司从CF6，CFM56到GE90的设计经验，其9级高压压气机的压比为19，由GE90发动机的10级高压压气机按0.72的比例缩小，并减少1级压气机。其特点是：使用三维气动设计的低展弦比叶片，具有更高效率、可防止外物损伤和更好的失速裕度；使用热匹配机匣和转子使叶片间摩擦减少，从而保证了较高的气动性能；1级宽弦前掠整体叶盘简化了装配结构，减少了维修费用。 燃烧室是结构简单、低废气排放量的单环结构，火焰筒内外壁均有多孔气膜冷却，头部有高压空气雾化喷嘴，采用单晶合金折流器，可提高头部耐久性，具有较好的高温抗氧化能力。采用富油-快速掺混-贫油燃烧方案，优化了燃气在燃烧室的滞留时间，减少了排放以满足目前和未来的CAEP4排放标准，并有一定的裕度。另一方面也可满足空中再点火的要求。 高压涡轮继承了GE90的2级轴流式。涡轮转子叶片用Rene N5单晶镍基合金铸成，轮盘采用具有损伤容限能力的编号为ME3的新型镍基粉末合金。这些材料是为超声速民用运输机发动机研究的，其高温强度、高温低周疲劳寿命和高温裂纹扩展都有所提高和改善。高压涡轮盘轮缘上不开孔以提高强度，同时可减少因螺栓头及螺帽引起的风阻损失，且能降低维修费用。 GP7000低压涡轮的设计目标是提高效率和降低成本，途经是高升力的三维叶片设计与低压涡轮各级导向器叶片周向相对位置合理布局相结合。低压转子内采用浮动中心环封严，较好地控制了径向间隙。涡轮转子叶片和静子叶片轴向间隙的优化有助于降低发动机噪声。 与罗·罗公司的三转子结构不同，GP7000沿用了GE和普惠运用成熟的双转子发动机结构，优点是结构简单，轴承、油槽、封严件和框架较少。单元体结构简化了发动机的维修。紧凑、高刚性的高压转子，以及普惠公司在PW4090上就已使用的"易脆"轴承，可提高性能保持能力并延长发动机的在翼时间。 控制系统 GP7000的控制系统是GE公司提供的第三代全权限数字式电子控制系统（FADEC III）。FADEC III虽然是基于GE公司前两代成功运营经验而开发的，但相对于其先前的FADEC装置，第三代产品的速度快10倍，存储能力大8倍，提供了更大的控制系统余度，从而提高了发动机控制的可靠性，且具备今后技术升级的能力。它将成为未来所有GE公司大型民用发动机的标准配置。在GP7000上使用前，FADEC Ⅲ将在GE90-115B和CFM56-7上先服务若干年。