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責任編輯：三菱PLC'>三菱PLC" isAuto=1> www.cypssb.com
“工業互聯網”這個說法是GE的研發部門創造出來的，反映了公司的希望：向機器上添加更多的感應器，并產生大量數據，從機車、飛機引擎、MRI儀和其他GE銷售的設備中擠出更多的效率。
GE表示將在三年的時間里為這一想法投資150萬美元。其中的一部分資金將被用于公司在加州圣拉蒙市（San Ramon）新設立的軟件研發中心的研究上。
例如，在圣拉蒙研究中心，機器學習領域的研發人員Anil Varma正展開實驗，希望能找到篩選出可以預測GE服役的2萬個飛機引擎中哪些需要維修的微小警告跡象。他表示，對于某些引擎種類來說，它的算法可以提前一個月以70%的準確度找出需要關注的引擎。這可以幫助避免代價高昂的飛行延遲。
大部分設備感應器通過反應性的方式工作：如果出了問題，儀表盤上的紅燈會被點亮。GE的老式飛機引擎差不多也是這樣，測量溫度、壓力和電壓等指標。但是在過去，通過這種方法追蹤到的信息很少被保存和研究。Varma說，大部分航班只會保留三個平均值：起飛、巡航和降落過程中的引擎數據。
Varma表示，GE希望使用包括下一代引擎GEnX（波音787將會使用這一引擎）在內的產品，用來最終保留每一個航班的所有原始記錄，也許還可以把記錄從飛機上實時傳輸出去。他還說，這樣的引擎在一年內產生的數據會比商業航空史上收集的所有數據還多。
盡管通過大量的傳感器來讓機器進行通信的想法并不新穎（有時候這會被稱為“物聯網”），但是GE大規模的業務可以加速讓想象變成現實。瓦爾馬說：“我們有最大的工業數據集之一，因為我們操作這一設備已經有很長時間了。我們可以測試所有算法，看看它們如何工作。”
威廉•魯（William Ruh）曾是思科公司的決策人之一，現在受雇于GE負責該項研究（GE表示是他想出了“工業互聯網”這一說法）。魯說，GE關于工業互聯網的靈感來自經濟危機。當經濟增長前景未定時，工業界的顧客開始指望生產力的提升來增加盈利。他們也越來越頻繁地聽到“大數據”這個詞，并開始咨詢GE是否對他們的設備有一個“大策略”。
也許GE不總能輕易地把大數據技術應用到工業問題上，哥倫比亞大學的教授文卡特•文卡塔蘇布拉曼尼安（Venkat Venkatasubramanian）說。他也是學校的數據科學和工程研究所（Institute for Data Sciences and Engineering）的教授。他說，對一個商業零售商來說，可能只需要找到客戶數據的相關性就夠了，例如買啤酒的人也會買尿布。“有些結果很容易獲得，標準的機器學習算法就能幫你檢測并解決問題，”他說。但是在更復雜的物理系統中，模型還需要解釋為什么這些相關性是存在的。
在GE的圣拉蒙市中心，研究人員正在研發新的用戶界面，可以利用地圖、模擬和類似Twitter這樣的設備社交網絡幫助人們把工業數據可視化。在一個房間里，充滿了很多和微軟Kinect連接的大顯示屏。Kinect是可以感知人們運動的視屏游戲控制器。那里的研究人員展示了一個公共事業部門的工人可以如何利用手勢利用數據可視化幫助他的電網部門作出決定。GE表示他們還在和加拿大的公共事業部門公司合作，使用衛星圖片和氣象地圖，以及過去停電的位置來預測需要修理樹枝的位置。落下的樹枝是導致和暴風雨相關停電的主要原因。
并非只有基礎設施從中受益。紐約市西奈山醫學中心（Mount Sinai Medical Center）正和GE合作把傳感器和信號傳送器設置到醫院的床位和設備上，用來記錄跟蹤使用中的設備。GE宣稱如果獲得更完整的信息，這個有1100個床位的醫院每年可以容納超過1萬名病人。
魯相信，很小的改進就能有很大的影響。GE在2012年11月發布的一份報告估計，油料效率增長約1%，對航空工業意味著20億美元，對電力工業意味著約40億美元。GE的燃氣渦輪和其他公共事業設備參與了25%的世界電力傳輸。
“我們知道從操作上可以改變1%，”魯說。但是他又補充道，“這很難通過發明更好的設備做到，因為我們已經逼近了物理定律的極限。”
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