《工业大数据创新竞赛白皮书（2017）》发布！

在工业和信息化部信息化和软件服务业司、工业互联网产业联盟指导下，中国信息通信研究院牵头成立工业大数据创新竞赛组委会，组织编写了《工业大数据创新竞赛白皮书（2017）——风机结冰故障分析指南》（简称白皮书），今日在工业互联网峰会上正式发布。

白皮书编写组成员包括来自于中国信息通信研究院、清华大学、北京工业大数据创新中心、北京天泽智云科技有限公司、美国辛辛那提大学等机构的专家学者以及竞赛获奖团队，收录了2017年工业大数据竞赛-风机叶片结冰故障预测的获奖算法，组成解法集，在工业大数据分析的方法论上具有重要的指导意义，在风力发电机行业尤其具有示范作用。

前    言

随着新工业革命时代的序幕徐徐拉开，物联网、工业互联网、智能ICT技术、人工智能等技术成为舞台上最受瞩目的新星。在这些新兴技术的推动下，工业领域中的大数据环境正在逐渐形成，数据从制造过程中的副产品转变成为备受企业关注的战略资源，成为工业企业传承制造知识和提供增值服务的依托。然而，工业大数据在其可获取性和可分析性方面仍然存在许多的挑战，一方面企业拥有大量数据但缺乏专业的数据分析人才，而另一方面拥有分析能力的人才缺少数据和应用场景。工业大数据由于其应用场景的专业性与多样性，使之兼具工业体系的系统性与互联网的开放性，也使企业很难独立建立完整的工业大数据应用能力。在这样的挑战下，需要建立一个开放的生态，将数据和场景的提供者、知识和能力的提供者、产业链相关上下游聚合在一起，让数据的生态、知识的生态和服务的生态得以相互促进。

建立可持续的大数据人才培养模式和人才培养体系是产、学界面临的共同挑战。可持续的人才培养模式不仅局限于大学中，还包括企业内的人才培养。大学的人才的培养需要鼓励创新性和独特性，而企业则应该注重员工专业技能和应用研发能力的培养。工业大数据竞赛是非常好的产、学界共同携手培养人才的方式。产业界贡献场景和数据，可以帮助学术界的研究更贴近真实需求。而学术界也为企业提供最新的理论和最前沿的技术成果，拓宽了企业解决问题的视野。美国在这方面的投入已经持续了多年，从2008年开始美国的PHM学会（PHM Society）就开始举办工业数据分析竞赛。数据的贡献者主要来自于企业或产业研究机构，涉及的行业非常广泛，但都遵循着同一个原则，就是场景都来自于企业的真实问题，数据都来自于真实的工业现场。这个竞赛中所使用的数据可供全世界的研究者下载，比赛的胜出者也会受邀在其期刊中发表论文共享好的分析方法。IMS中心参加了从2008年至今的10次数据竞赛，获得了其中的5次冠军，所贡献的方法在工业界中得到广泛应用。

在本届工业大数据竞赛中，我们欣喜地看到参赛队伍包括了产业界和学术界，参赛的企业包括风电装备制造、风场运营商、服务提供商、以及其他工业领域的企业，总数超过了1000多只参赛队伍。本次数据竞赛在引领和催化工业大数据应用生态形成方面的作用是有目共睹的。

《工业大数据创新竞赛（2017）白皮书》作为本次竞赛的重要成果之一，对工业大数据分析方法论进行了系统性地介绍，并对竞赛优胜团队的解题方法进行了详细地整理和解读，相信能够为从事工业大数据应用研究的企业和学者们提供有价值的参考。衷心祝愿工业大数据创新竞赛越办越好，成为产学界共同推崇的传统和品牌，为中国工业大数据产业生态源源不断地输送优秀人才。

目  录

一、工业大数据创新竞赛概况

（一）数据经济的崛起与工业的变革

（二）工业大数据驱动制造业转型升级

（三）工业大数据创新竞赛开展情况

二、工业智能分析方法论

（一）工业智能分析方法流程

（二）案例-风机结冰故障

三、首届工业大数据创新竞赛解法集

（一）基于CNN-LSTM深度学习网络的风机叶片结冰预测

（二）基于物理原理+KNN分类的混合预测模型

（三）基于领域知识特征构建和未来结冰概率估计的风机叶片结冰预测

（四）基于数据驱动和非均衡数据学习的故障预测研究

（五）基于敏感特征的风机叶片结冰预测算法

四、方法论总结

下载地址

登陆“中国信通院官网（www.caict.ac.cn)-权威发布”或点击页面左下角“阅读原文”下载白皮书。

校  审 | 陈  力、 凌  霄

编  辑 | 陆  廷

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