昆仑数据：工业大数据7大误区

昆仑数据：工业大数据7大误区

文 | 首席数据科学家 田春华博士

7个误区，分三批，包括规划层面，技术路线方面，以及执行层面，可能遇到的问题。

言不及义：脱离业务逻辑的数据分析是浪费

案例：曾和合作伙伴探索过空压机的大数据分析。在涉及到工业设备的大数据分析应用中，有很多PHM（设备健康维护管理）的案例。

但在跳到智能运维之前，最好先讨论一下预期的业务逻辑，我们的目标是做第三方运维业务（大数据用来提高维修效率），还是通过空压机的数据，来支撑一种新的业务模式，比如供应链金融、业务流程优化、能效优化等。

首先剖析一下，先不考虑现实条件，假设技术是百分之百的成功，这个技术实现之后，到底能干嘛？

一年的这种压缩机，它的运维成本到底是多少？如果我是这个设备制造商，我做智能运维到底是来帮谁实现什么？我的收入或者我的成本来自于什么地方？

如果智能运维的收入包括利润率都非常低，整个产业链，整个行业都还没有发力，不妨转变业务逻辑，不要急于模仿一些看似别人在其他领域已经成熟的案例，先灵魂拷问自己的商业本质是否合理。

指雁为羹：脱离约束条件的“乌托邦”很难成功

案例：这类问题通常出现在一些调度优化、运筹优化层面，一讲生产调度或者运筹优化，大家很容易的就想做全局优化，这是大家的梦想，只有全局优化才能有提升的空间。但是现实中，要具体问题具体分析，不能脱离物理世界的约束条件。

例如，港口的集装箱码头，其中一个很重要的问题就是码头的堆场优化。因为堆场决定容量，香港的码头是比较拥挤的，做对比优化的空间很大，效益也大，我们要分析船来了之后怎么快速的支持装货、卸货。

但是做堆场优化，业务范围到底做多大？客户希望做端到端的堆场优化，一个集装箱来了，就要决定最优位置。这里忽略了，为了做堆场优化，

首先要有比较明确的集装箱的到达量预测，预测必须相对准确；

第二，我要整个装备的维修周期数据，要获得排班数据，要获得船期数据等各种关联数据；

第三，要避免场内卡车的拥堵，如果同一艘船的所有集装箱都放在一起，装船时候可能会造成局部拥堵。

现实情况下你很难获得这么全的数据，中间的约束很多，首先，流量预测就很难做的精准。第二，船的到达，按说有固定的周期，但是也有些天气因素，有些如当前疫情因素是不完全可控的。在这种情况下，如果做优化，是基于大量的假设，效果可能会打一些折扣。

不光在码头，其实工厂内的调度优化也是这样，我们虽然追求全局优化，但还是要考虑现实的条件，哪些数据不可得，包括得到之后他节省的成本到底有多高，都要认真考虑，当然技术上肯定会尽最大的努力来做。

空中楼阁：与组织形态失配的数据分析很难落地

过去我们也做过一些，从技术上可行，甚至精度还不错，例如在设备故障诊断里一些重大部件的故障预测，虽然样本比较少，结合一些机理和数据挖掘知识，有的时候还可以做出来一个不错的结果。

但是结果落地的时候，其实大家很沮丧，问题就在于我就发现一个问题，有的时候预示着在现有的考核体系下，可能会某种程度上暗示着现有的运维团队做的不到位，过去的定期维护做的不太好。这时候要指望现场一线团队给出真实的或者及时的反馈，通常很难。

大家可以联想一下，包括质量提升等各种课题都会遇到类似的问题，在工业以外，甚至在商业里的很多预测，推行的时候也会遇到类似的问题，这个课题正好是某个部门负责的，他天天用自己经验来做，现在你用数据分析比以前更好，除非这个项目从归口，从组织形态上做一定的调整，否则通常很难让他真正用起来。

避实就虚：追 “时髦”，讲“套路”，忘记了本来可行的做法

例如院线的票房预测，上映之前的预测，会决定排片到底当时排多少场，排什么时间段，到底做什么样的排片策略？

当时Google发了一篇论文，说通过Google搜索量可以准确预测一个影片的票房，这是一篇引用度蛮高的论文，当时国内好多人非常兴奋，但把这样的方式应用到国内，发现精度并不理想。其实我们是半信半疑的，一个影片票房的基本面是什么决定的？

例如，电影类型与地区的匹配度，它是恐怖片还是什么片？院线里面不同的影院，比方有的是生活区的有CBD的；比方成都喜欢看古墓片，比方广州喜欢看粤语片，上海喜欢看小资片，比方哈尔滨基本上一般是抗战片、武打片比较好，不同地域的人的喜好，是不是都反映在搜索量上？除了题材之外，还有演员的活跃度，在社交媒体的活跃度，导演最近获过什么奖？包括题材是个什么片？后来我们加入了很多，比如地理信息，包括一些过去不同院线之间的销售趋势，包括在什么社交媒体上看演员之间的影响力的增长趋势，以及导演、演员和演员之间谁和谁搭配比较好。

我们当然希望用最简单的方式，就能预测票房、备品备件需求，但还是要多问问本质问题，基本面要考虑全一点。有时候不是难在预测上，而是要考虑一些外部的人为和不可控的影响，包括宏观经济的变化。

其实数据分析最应该做的，反而是那些现实中间时不时出现，但是人的经验又做不好，又特别期望数据能帮忙的一些场景。

这要求我们在数据处理上，即使有些情况基于现在的模型和数据支撑不了，也要预想到这些情况，至少知道这项技术的适用范围是什么，而不是做了一个在特定情况下特别好的东西，就推而广之。

任何模型都是物理设计的一个简化，都不可能脱离于物理世界，现在讲数字孪生体，也要看模型用于研发阶段还是在运维阶段，毕竟不可能有一个模型百分之百的等于物理世界。

在现实中说抓基本面，基本面是什么？比如做大宗物资的需求预测，就要梳理大宗物资供和需，它的驱动因素到底是什么？不用特别定量，先大概把关联因素梳理完。比如做设备的运行优化、故障监测，不要一上来就用各种复杂的公式，其实更应该了解基本量之间的影响关系、动员关系。

闪烁其词：在“科学”名义下，以“非科学”的态度去做“科学”的事情

做工业数据分析，我们需要知道一个模型的使用边界，没有一个模型能解决所有问题，或者适用于所有情况，除非它是一个伪科学。

做数据分析6个阶段，真正耗时的是什么？是最早的业务问题理解，这也是最关键的阶段。当然CRISP-DM默认把社会分工做好了，假设数据分析师只做数据挖掘，数据分析，在现实中间不可能这么理想，有可能别人给你理出来的问题不一定正确，在某种程度上要重新定义问题，而不只是理解。

当然，还有一些跨专业要理解，不熟悉的领域的背景知识都非常重要，做化工连化工原理都不知道，做电力连电力的基本动力学都不知道，去盲做就很容易挖出来一些常识，这是社会资源的一种浪费。

第二比较耗时的是数据准备，正常情况下数据挖掘非常好做，但很多时候，数据挖掘偏偏是处理那些看起来不太正常，但在现实中间经常出现的一些状况。作为一个严谨的数据分析师，我们要从数据中间，看到好多业务专家早期没有想到的一些信号，甚至是他认为不可能在数据中出现，或是他习空见惯，没意识到，没给介绍的一些情况，这些有时候会大大影响分析模型的准确度。要自动执行的时候，可用性是非常重要的。

数据只是一种表象，作为数据分析师，我们的态度是相信数据，但是不迷信数据，因为数据本身的采集方式可能会有偏差，比方以前讲的「幸存者偏差」，只有没被打掉的飞机才飞回来了，所以我们损失了很多，薄弱环节被打掉的一些信息。

有些数据的采集方式、采集精度，包括数据的样本选择上，可能会给我们误导，看起来做的不错，其实本身数据没有反映物理现实。包括传感器的安装位置，传感器本身的测量原理，可能会给数据本身带来一定的影响，这时候需要比较谨慎和乐观的态度去挖掘，同时要像其他工科一样反复推敲，这是非常纠结和磨难的一个过程。

从某种程度上，数据分析的整个过程，和传统的工科工程化方法是一样的。任何东西都是基于一定的假设所做出来，放到一个现实中，或者相对客观的现实中去验证，验证完之后，反复的去观察，这样才有可能从一定规律上反映了这个物理现实。

什么叫科学的态度，就是要反复问，任何东西都是可以被证伪或证实的，没有什么东西是绝对对或者绝对错的。

舍本从末：把一个简单的问题复杂化

数据分析师，有时候经意不经意地把一个问题给复杂化了，有时候有些工艺机理非常简单，基本面就在那，没必要把这个问题拔到一个深度学习或者一个什么高深的方法来做。

该简单的问题就简单处理，不要在不重要的地方花太多时间，好多数据分析师都是比较较真的，像我早期也是，细枝末节没搞清楚，心里就不舒服。

数据分析作为一个工程化方法，要抓大放小，在一定的时间、空间、时间、费用的约束下，做到最好。

我以前学控制的，到大四的时候，接到一个实际卫星的姿态控制项目，上来我们就列状态方程传递函数，因为卫星模型也比较成熟，先证明稳定性，再通过根轨迹或者是波特图设计做控制系统的设计。我自己当时非常得意，因为上学上了十几年，第1次看到自己学了这么多年的东西，终于在现实中间有点用了。

我们去跟航天的专家交流，对方给的评价也比较高，当时我问，你们做卫星设计的时候，怎么做？他说，其实没有你考虑那么复杂，把不重要的全忽略掉，卫星三个轴都是耦合的，你不妨假设三个轴是解耦的，剩下的你就把它想象成一个刚体，到底偏了几度，你到底多少分钟想把它转回来？你能加多大的力？加多大力，电流马上就转换成控制参数。星箭分离之后，到底喷气怎么喷？你想加多大的冲量，一个冲量喷一下持续多少秒，然后产生多大冲量，冲量产生多大加速度，我要多少秒纠正过来？基本面就这么多，就这么简单。

当时对我触动蛮大的，不要一上来就把一些不重要的复杂因素都考虑进去，这个观念一路影响我后面的研究与分析。当然任何简化都是有前提的，在卫星仿真里面，这种简化是在小角度或者接近稳定的情况下使用，如果大部件分离或者太阳能翻板刚打开等大动态的情况下，简化是非常危险的。

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