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GBA产业技术沙龙“大数据分析与人工智能”专场在广州举办

1月14日,GBA产业创新技术沙龙“大数据分析与人工智能”专场与广州成果转化天河基地举办。五位来自数据科学企业、传统工业企业及技术平台方的代表,从数据生命周期管理出发,分享数据在采集、分析、应用、运营各环节的技术难点、最佳实践和创新场景。
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    1月14日,GBA产业创新技术沙龙“大数据分析与人工智能”专场与广州成果转化天河基地举办。五位来自数据科学企业、传统工业企业及技术平台方的代表,从数据生命周期管理出发,分享数据在采集、分析、应用、运营各环节的技术难点、最佳实践和创新场景。

  GBA产业加速中心CEO胡湛湛博士表示,“数字化转型是复杂、系统性的过程”,在数据纵向的链条上,数据应用如何与产业需求相融合,数据分析是否可以演化成产品和服务,都需要研究。而每家企业都有各自擅长的技术可以相互交流借鉴,产业技术沙龙正好可以提供一个可以深度交流、开展生态合作的机会。

  GBA产业加速中心将作为立足大湾区、面向国际的产业创新加速平台。将持续关注“云物大智”等新一代信息技术,以湾区先进制造业和现代服务业为对象,充分汇聚政府、产业、资本、市场、技术等关键要素资源,打造数字化转型闭环生态,全面促进数字经济与实体经济融合发展。

  管震指出,数字化对制造业的提升作用已被多方研究证实,平均而言,数字化领导者的利润可以比行业竞争对手多26%。

  然而,虽然工业企业都意识到了数字化转型的重要性,工业互联网的发展进程却依然相对缓慢。工业场景里海量的缺乏打好标签的数据、复杂的数据格式、各类工业软件之间形成的数据孤岛以及长期以来关于数据确权的争议是应用落地的核心难点。并举例说明了工业领域,数据科学如何从数字孪生的具体场景和供应链协同的角度来帮助企业解决业务问题。

  荆天为提到制造业企业的生产环节众多,同时还会牵扯到物料、工艺、订单、排班等多个系统,具体工艺产生的生产数据关系复杂。大部分企业的数字化转型都是通过定制化的项目开发,最终交付一套IT系统,但这套模式存在周期长、成本高、交付即固化的弊端。

  悉息科技通过其独有产品DI(Data I intelligence)零代码平台,使用无代码技术赋能工业数字化。该产品最大的特点是支持专业的业务人员能在不懂IT技术的情况下依然能够敏捷地创建业务应用,让懂业务的人来完成企业数字化,从而以更低的成本和更快速的响应时间来实现企业的数字化转型升级。

  佰聆数据的姜磊博士分享了佰聆数据对于大数据标签的深度理解,姜博士认为,标签作为“数据高度提炼和归纳得到的特征标识”,是从“看数据”转变到“用数据”的关键手段,架起了数据与行动之间的桥梁,是一切分析和智能决策的基础。姜磊分享了佰聆数据在电网台区线损治理的案例,结合影响台区线损的特征指标及线损合理值预测模型,对台区线损治理的优先级进行标签标记,以此辅助电网公司制定差异化台区精准降损工作。

  除了标签以外,佰聆数据的ABI(Analytics-BI)新技术“分析导图”则实现了智能追踪分析轨迹、自动记录分析步骤的功能,可以对分析人员隐性的分析思考过程进行建模,使得分析思路可展示、可管理、可分享,开创思路互联的数据深度探索分析,从而突破了传统BI、自助式分析工具面向分析结果、无法真正开展分析的局限。姜博士分享了利用“分析导图”技术帮助电网企业实现营销业务的敏锐决策分析的案例,分析人员不仅可以通过自助式分析快速实现营销重点工作和关键指标的展示与监控,还可以针对业务的变化随时将管理监控看板切换至分析看板,灵活进行深度探索分析,帮助电网公司及时洞察客户关注的热点问题。

  数果智能副总裁、数字化转型专家戴梦岚介绍了数果智能在车联网方面的解决方案和底层的技术架构。戴梦岚提到,车联网涉及到性能数据、工况数据、车况数据、环境数据等海量的多元异构数据,且具有时序性、关联复杂的特征,而当前不论在网络还是技术上,对数据的采集和治理都带来挑战。

  数果基于实时时序大数据专利技术与完整的数据中台和AI中台产品体系,解决车联网大数据隐秘、碎片、低质的问题,并针对不同的场景构建了多个车联网数据应用套件,包括数字仿真、汽车安全故障管理、车联保险、售后客服等场景。

  数字经济时代数字化转型势在必行,作为一个传统的制造企业,应该如何实施数字化转型?江森自控-约克广州空调冷冻设备有限公司信息化高级工程师韦留坤在开篇提到,江森自控-约克广州工厂在诸多方面进行了积极探索,并取得了显著成效,这离不开高层在战略层面对数字化转型的决心和顶层规划,以及清晰的按照业务痛点所制定的转型roadmap。

  在质量大数据管理上,韦留坤详细举例了广州工厂如何通过MES定制的来料检验系统打通系统之间的数据孤岛,实现检验任务的全自动运行,并利用AI算法根据当日的质检水平,实时自动修正产品检验频次,达到精益目的。以及如何通过过程检验系统,将原有的人工作业流程电子化,既沉淀了数据资产,也使得管理人员可以通过数据挖掘与分析来优化质量管理。

  


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