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盡管諸如能源系統和運輸系統等高級基礎設施讓我們的生活變得越來越舒適，但不論任何時候，只要它們發生故障，其后果會非常嚴重。為了防止運行中斷，西門子正在與合作伙伴共同分析傳感器數據，以幫助盡早探明技術問題。其目標是打造萬無一失的穩健系統。

在全球范圍內，信息技術和互聯網大大增加了需要儲存起來的數據量。這些數據不僅包括Facebook等社交媒體平臺上生成的信息，如圖片、文字和視頻，而且也有企業員工保存在公司內部網絡中的數據，以及由傳感器生成并通過互聯網傳送到數據庫中的機器數據。

西門子軟件平臺連接了各種類型的數據庫，從而有助于防止燃氣輪機和蒸汽輪機發生故障。

據Forrester公司IT市場研究人員開展的調查，從2006年到2012年，全球數據量增加了10倍。2012年，數據量首次增至2.5澤字節以上。這是一個難以想象的巨大數字，后面有21個零。如果將這些數據儲存到CD光盤中，那么，所使用的全部光盤摞在一起，可以從地球到月亮往返5次以上。而數據量還在持續快速增長。IDC市場研究人員執行的一項調查發現，到2020年，僅在西歐地區產生的數據量就有望增至5澤字節。一個艾字節等于10億千兆字節，相當于裝滿200億個文件柜的紙質文檔所包含的數據量。一個澤字節等于1000個艾字節。

數據量增長如此迅猛的原因之一是移動互聯網技術日益興起。特別是智能電話中的應用程序生成了大量信息。每天有大約2.5澤字節數據在移動互聯網上傳輸并保存到平臺上。

迄今為止，這些海量數據在很大程度上尚未得到有效的開發利用。然而，歸功于能夠分析大量非結構化數據的“大數據”技術，這種狀況即將改觀。這項技術利用能夠在對人類而言似乎是虛擬混沌的大量數據中發現出人意料的模式和新的相互關系的算法，實現這一點。根據這些信息，企業可以得出新的洞見，不僅能優化業務流程、產品、工廠和客戶關系，而且可以管理復雜的基礎設施，同時優化服務和維護。其目的是將關于機器和設備狀況的傳感器數據，與關于錯誤消息和質量保證統計數據的信息相結合。

得益于這樣的信息融合，智能監控系統可以盡早檢測出故障，以便在故障發生之前，更換缺陷組件，解決問題。譬如，在燃氣發電廠，運動傳感器可以測定出關于輪機磨損情況的參數值，然后，傳感器會將這些數據發送至計算機系統。后者將分析這些數據，并且如果發現，譬如超出了諸如燃燒室最高允許溫度等臨界限值，就會觸發報警。在位于慕尼黑的西門子中央研究院（CT），Steffen Lamparter博士是業務分析與監控部門的專家，他說：“這個系統已經相當有效。”

未來，研究人員很可能將這些數據與更多信息相結合并進行實時分析。這些信息涉及多種不同參數，包括發電量和電機電流變化。據保守估計，這樣做可以將技術人員獲取相關數據所需用時縮短至少25%。Lamparter指出：“因為平均而言，技術人員的工作時間有80%是用在收集數據上，我們預計，每年僅輪機檢修一項就可節省超過100萬歐元。”

已經在對西門子新推出的H-Class燃氣輪機進行這樣的實時分析。西門子調試工程師可以隨時隨地立即從新近交付的輪機調取數據并進行分析。每一臺燃氣輪機都配備1500個傳感器，用于以秒為間隔精確測定諸如溫度、壓力、氣體成分和發電功率等等關鍵工作參數值。

不論是燃氣輪機、聯合循環發電輪機，還是其他系統，憑借西門子積累的豐富維修經驗，西門子可以通過在運行數據和錯誤消息中執行智能搜索，得出更多洞見。然后，可以利用這些洞見來進一步優化個別系統。西門子打算創建一個計算機輔助專家系統，用于分析設施故障與設施組件之間的相互關系。Lamparter解釋道：“未來，設計人員在為新設施遴選組件時，將能夠獲取這些數據。通過這些信息，他們可以了解到組件的實際運行情況。”這樣一來，所打造的設施從一開始就更加穩健。