物联网 GE-PREDIX

GE - PREDIX概述

• 平台定位：GE - PREDIX是通用电气（GE）推出的工业物联网（IIoT）平台，它旨在为工业企业提供端到端的数字化解决方案，将工业设备、数据和人连接起来，实现工业资产的高效管理和优化运行。
• 架构特点：
  • 边缘到云端架构：它采用了边缘计算与云计算相结合的架构。在边缘端，通过部署边缘控制器等设备，可以对工业现场的数据进行实时采集、预处理和初步分析，减少数据传输延迟和带宽占用。在云端，具备强大的大数据存储和分析能力，能够处理海量的工业数据。
  • 分层架构：PREDIX平台包括边缘层、平台层和应用层。边缘层负责连接物理设备并进行数据采集；平台层提供数据处理、分析、存储等核心功能，如数据湖用于存储海量数据，机器学习和数据分析工具用于挖掘数据价值；应用层则基于平台层提供的服务，开发各种工业应用，如设备性能管理、能源管理、预测性维护等。

核心功能组件

• 数据采集与连接：
  • 支持多种协议：能够与各种工业设备进行通信，支持如OPC - UA、Modbus、Profibus等常见的工业通信协议，也能通过定制的接口连接GE自家的工业设备和其他品牌设备。例如，在一个工厂自动化场景中，PREDIX可以连接PLC（可编程逻辑控制器）、传感器、驱动器等设备，采集设备的运行状态数据（如温度、压力、速度等）、生产数据（如产量、质量参数等）。
  • 数据预处理：在边缘端，对采集到的数据进行清洗、过滤、格式转换等预处理操作。例如，对传感器采集的带有噪声的温度数据进行滤波处理，去除异常值，将数据格式转换为统一的JSON格式，以便于后续的传输和处理。
• 数据存储与管理：
  • 数据湖：PREDIX提供了数据湖的功能，用于存储海量的结构化和非结构化工业数据。数据湖可以存储来自不同数据源的各种类型的数据，如设备日志、生产记录、图像、视频等。这些数据以原始格式存储，方便后续进行灵活的分析和挖掘。
  • 数据目录与元数据管理：通过建立数据目录和元数据管理系统，方便用户对数据进行分类、检索和理解。例如，为每个数据资产定义元数据标签，包括数据来源、数据类型、数据质量指标等信息，用户可以根据这些元数据快速找到所需的数据。
• 数据分析与机器学习：
  • 高级分析工具：提供了一系列数据分析工具，包括统计分析、数据挖掘、机器学习算法等。企业可以利用这些工具对设备故障进行预测、优化生产流程、提高能源效率等。例如，通过对历史设备故障数据和实时运行数据进行机器学习建模，预测设备可能出现故障的时间和部件，提前进行维护，减少停机时间。
  • 可视化与决策支持：支持数据可视化功能，将分析结果以直观的图表、仪表盘等形式展示给用户，帮助用户快速做出决策。例如，为工厂管理人员提供一个生产监控仪表盘，实时显示设备利用率、生产效率、质量指标等关键数据，方便管理人员及时发现问题并采取措施。

应用场景示例

• 预测性维护：
  • 数据驱动的模型建立：在航空发动机维护场景中，PREDIX平台通过收集发动机运行过程中的各种传感器数据，如温度、压力、振动等，利用机器学习算法（如深度学习中的循环神经网络）建立发动机故障预测模型。这些数据来自发动机的边缘设备，经过预处理后传输到云端的数据湖中进行存储和分析。
  • 实时监测与预警：当发动机在运行过程中，实时采集的数据输入到故障预测模型中。如果模型判断发动机出现异常或即将出现故障，会及时向维修人员发送预警信息，同时提供故障可能的原因和位置，维修人员可以提前准备维修工具和零部件，在飞机落地后及时进行维修，避免航班延误和安全事故。
• 能源管理：
  • 能源数据采集与分析：在一个工业园区中，PREDIX平台连接各个企业的能源计量设备，如电表、气表等，采集能源消耗数据。通过对这些数据进行分析，结合企业的生产计划、设备运行时间等信息，建立能源消耗模型。
  • 能源优化策略制定：利用数据分析结果，为企业提供能源优化策略。例如，根据不同时间段的电价差异，调整设备的运行时间，以降低能源成本。同时，通过对能源浪费点的分析，提出节能改造建议，如更换节能设备、优化工艺流程等，实现工业园区的整体能源效率提升。