通用电气：力推以结果为导向的大数据分析

寂静天花板

去年年底，通用电气公司将其最后一批发动机的诊断数据从30年前的旧系统迁移到Predix数据平台上。Predix是通用电气公司推出的全球首个专为工业数据分析开发的云服务平台，可以与各种云环境中的应用和服务进行无缝衔接，将其用于发动机状态监控，可帮助发动机监控团队捕捉更多的数据，并使数据分析变得更精确、更快捷。

通用电气公司生产的每一台发动机都配有故障诊断系统，目前约有35000台发动机会将其起飞、巡航等关键飞行阶段的数据包传输至Predix数据平台。一台CFM56发动机的数据包中包含有280个飞行参数，而新一代发动机数据包记录的飞行参数将会达到480个。

在Predix平台启用之前，通用电气公司主要依靠工程师组成的智囊团对飞行数据进行分析。尽管工程师拥有对具体问题进行判断的能力，但却无法用来自于不同发动机的复杂数据快速预测出整个机队的发展趋势。而Predix擅长于对多变量数据进行分析。例如，一台在高温、沙漠环境下运营的发动机的参数基准与一台在正常环境下运营的发动机完全不同，Predix平台能够将这些因素全都考虑进去，为每一台发动机提供具体的数据分析，并及时调整那些预警参数。在此过程中，Predix平台还能够利用额外的变量过滤掉不相关的数据信息，使数据分析更加规范化，结果也更准确。

随着2015年年底最后一批发动机数据迁移的完成，Predix数据平台已经开始接收并处理通用电气公司庞大的发动机机队所产生的上亿个数据，对这些数据进行分析，并按照数据异常情况确定发出警告的等级。如果发现任何1级的异常事件，会立刻通知位于美国辛辛那提或中国上海的通用电气发动机机队支援中心；如果1级异常事件未得到妥善解决，Predix则将其警告级别提升至2级，将该事件交由发动机机队监控团队中的专家处理；在极少数情况（概率为0.5%）下，也会将异常事件的级别提升至3级，这时则需要发动机的设计和制造工程师亲自解决。

因此，Predix平台要么不会给出任何处理结果（这意味着一切正常），要么就会对于异常事件给出相应的客户通知记录单（CNR）。2015年，Predix系统产生了约35万个警告信息和9000份CNR，其中86%的CNR都是准确的，也就是说CNR中的近9成事件需要被重点关注。

在Predix平台中，尽管CNR的数量在增加，但是虚警率却在不断下降，这意味着这一平台通过预测发现的问题数量越来越多，即能够更好地完成预测性分析。其中的一个例子是通用电气90发动机滑油消耗量监测。在Predix的帮助下，通用电气公司的数据分析专家构建了一个监测程序，可根据航程的长短自动比对飞机起飞前和起飞后发动机的滑油量，因为航程越长，滑油消耗量也越大。其目标是在滑油消耗量超过允许量值前及时报告运营商，并且给运营商预留出10天以上的解决问题的时间。而此前，由于滑油消耗告警过于滞后，常会导致飞机停场。截至目前，这一滑油消耗量监测程序已经产生了100多份CNR，使很多波音777飞机的运营商从中受益。

目前，Predix数据平台的主要任务是分析、处理所获取的数据包。下一步，Predix将会实现数据流的在线实时分析，以更好地进行故障预测。目前，已有30多家客户为通用电气公司提供持续的发动机运营数据（CEOD）或者原始的数据信息。受网络带宽的限制，大多数参数只有在超出额定范围时才会被记录，而且是在飞行结束后才能下载。未来，随着飞机联通性的增加，Predix将有望实时获取飞行数据，从而大幅提高预测分析的准确性。通用电气公司表示，目前1.0版本的Predix平台所具备的数据分析能力仅仅是其潜在运用的“冰山一角”，下一版本的Predix数据平台将拥有对CEOD数据进行实时分析的能力。

Predix平台是通用电气公司向数字化工业公司转型的核心，Predix在发动机机队监测方面所取得的优异成绩足以说明这一点。