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大数据时代下电网标准越来越细
来源:互联网   发布日期:2014-11-12 20:19:06   浏览:11745次  

导读:我们经常谈大数据,什么是大数据呢?大数据首先它体积非常大,有各种各样的数据,另外还有非常复杂,还包括数据传输的速度。在2000年的时候,我们的因特网的大小规模大概21Tb,用现在的技术,放在四页A4纸上就能储存下来。2012年,这个数据达到了2.1个Zb,如...

我们经常谈大数据,什么是大数据呢?大数据首先它体积非常大,有各种各样的数据,另外还有非常复杂,还包括数据传输的速度。在2000年的时候,我们的因特网的大小规模大概21Tb,用现在的技术,放在四页A4纸上就能储存下来。2012年,这个数据达到了2.1个Zb,如果把地球上所有海滩的沙粒放在一起的话,数量就相当于2.1Zb。

从过去到今天,进步很快,大家都知道生日卡,这种技术在二战时候开始流行。后来我们发明了手机,手机里面有电脑的成分来做这个功能,现在手机的功能比美国宇航局探索月球的时候使用的计算机还要强。现在我们普通的电脑功能比以前强大很多,所以我们现在的计算能力比以前强大了很多。

在中国每天有13万新人用互联网,到2016年,使用互联网的人会越来越多。另外如何使用大数据,会影响到我们思考生活和工作的方式。比如说我们的一些新的技术,新的技术可以收集储存数据,并且把它用在新的用途上进行分析。我们会有新的知识,因为更多的个人行为都可以变成数据。这些数据可以在网上进行交流,可以在大学里面使用因特网进行远程的教育。

大的数据会影响到我们现在解决问题、看待问题和处理信息的能力,另外也会有新的挑战。大数据有一些不完美的地方。如何来将计算和人的本能判断进行均衡?另外你的个人的隐私和信息的安全,从这个方面你要考虑到这些新的挑战。

现在我们经常是生产很多产品,然后把它放到亚马逊或者其它一些网上平台上,如果说你预测做的好的话,你就可以知道如何来最大程度地减少库存。市场有一个需求,你进行设计,进行定制。其次要将商店与你的办公场所结合起来,这样的话每个人都可以很好地进行交流。另外就是营销和投资决定的时候也需要使用数据分析。

我们都需要大数据帮助我们进行研究设计,进行好的生产供应和服务。这也就意味着我们需要对数据进行探索挖掘和分析,这样连结和优化产品价值链,提供适时的信息,更好地进行改建,同时也可以改善工厂的生产质量,增加透明度,在我们的生产销售各个环节进行连结。最终减少待机的时间,减少库存,减少废料。我们产品的质量会更高,并且消费者他们的满意度也会更高。

工业革命是什么意思呢?首先是工厂的自动化,然后使用工艺,工艺制造的更加自动化,更加有效率,然后联网。另外就是使用机器人、物流,还有横向地和纵向地整合。关于机器人,我们可以对它进行更好地控制。这就需要电脑的作用,因为机器人本身不会,我们需要用电脑来控制它们,用电脑让它们去做。另外我们有些老年人在家里,可以有一些智能的方式来帮助他们,比如说他们可以在窗户外面放一个信号,然后机器人就可以发现,根据人的需求来提供必要的服务。

这也就意味着我们需要进行整合,整合也是工业革命的核心。首先是横向的整合,我们需要有这个生命周期的整合。另外有纵向的整合,需要有很高的弹性,对订单的处理能既涵盖生产也涵盖配送。

另外我们谈互联网的时候,以前我们可以有人的互联网,东西的互联网,物联网或者服务联网,我们可以有智能的家庭、智能工厂、智能电网。在将来我们会有智能的因特网,我们把它叫做适时的智能因特网,就是说它能提供适时的信息,这样的话每个时候你就可以把一个工厂跟另外的工厂结合起来,也就是每个工厂都是智能的,而且信息都是适时的,我想这个是我们将来通过因特网可以做到的,我们把它叫做数字化智能因特网。

这么多里面有一个关键问题,就是标准化。我在德国的DKE工作,就是一个标准化机构,是负责电气电子产品的标准化,我们希望通过标准化促进工厂的自动化和技术的创新。另外我们所谓制造业的生态系统里面,大数据是非常重要的,因为我们只有处理好了大数据才能够实现转型。所以说我们如何来解决这个问题呢?在解决这个问题的过程当中,标准化会起到关键的作用。

在德国我们就是为工业革命做标准化的路线图。第一步就是我们要对工业革命做一个定义,然后找到现在已经有的一些现成的标准,这些标准是可以被我们所用的。在这个工作做完了之后,我们要有一个新的工业形态的模型,因为这是一个复杂的体系,比如几年之前我们做过一个智能电网,这是一个非常复杂的体系,你要理解它的复杂性,而且要减少它的复杂性,我们就必须改革我们的标准体系。我们要做到,首先要知道什么算是智能电网,在信息方面,在通讯领域,在其他的电厂和变电站,各个领域里面什么是智能,他们是如何组成智能电网的。我们通过研究这些问题,来让我们对智能电网有一个更好地了解。现在我们还没有开发出来相关的标准,但是我们正在做工作。

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