D·IF大赛:工业大数据创新应用
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赛事介绍 Competition introduction

赛题背景:

随着工业领域信息化不断深化,工业企业沉淀大量工业数据, 工业大数据日益成为各国政府和产业界关注的焦点。中国工业大数据创新发展联盟发布的《中国工业大数据产业发展概要》显示,2016年中国工业大数据市场规模已达150亿元,今年这一规模有望达到212亿元,2020年这一数字预计将达到822亿元,在行业应用中,预计到2020年工业大数据的占比将达到6.64%。 工业大数据挖掘和分析的结果可广泛应用于企业研发设计、复杂生产过程、产品需求预测、工业供应链优化和工业绿色发展等各个环节,帮助企业有效提高生产效率,降低生产成本,提高产品质量等。 苏州作为长三角地区智能制造的领先地,拥有大量的知名制造型企业,以及众多中小型制造企业,急需深挖工业大数据的潜力,培育数据驱动的新型工业体系,苏州工业大数据发展与应用空间巨大。 中国(苏州)大数据应用创新创业国际大赛(D·IF大赛)特设“工业大数据应用”赛题,旨在让参赛团队打通数据、技术、应用场景,以解决工业领域痛点为导向,设计出切实可行的工业大数据应用解决方案,推动工业大数据在具体场景的落地和转化。

赛题说明:

结合“工业大数据应用”赛题,主办方会罗列出目前工业大数据应用的几类场景,并就“节能”领域提供原始数据集。参赛团队可使用大数据人工智能技术,基于主办方提供的数据和场景进行商业计划书的撰写和设计,也可自选创业方向。团队或个人提交商业计划书参赛,要求具有可操作的商业模式和切实可行的操作路径。

场景介绍:

场景1:供应链优化
背景:汽车制造业十分重视供应链管理,通过提高供应链效率,降低生产/仓储成本,拓展利润空间,提高服务质量。对提高整体公司的市场竞争力具有关键性作用。
需求:通过RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术使企业获得完整的产品供应链的大数据,通过供应链上的大数据采集和分析,帮助企业持续进行供应链改进和优化。
需求提供方:华菱星马

场景2:产品故障诊断与预测
背景:自动化设备在使用过程中,会有很多不定性的设备故障。特别在食品或医药行业某些关键工艺段,设备的不确定性宕机带直接带来几百万级的损失。
需求:建立一套模型,可以针对性预估此类设备的宕机状况,基于大数据进行算法分析,并通过提前布置人力或保养措施来尽可能减少宕机带来的损失。
需求提供方:紫光云引擎

场景3:生产计划与排程
背景:现阶段,在离散生产行业里面,多品种,少批量已经成了一个行业特色. 针对此类行业(比如机加工行业)的高级排产系统也就成了业界一大难题。
需求:在客户不定期订单,机台不定性宕机,人员技能参差不齐,原材料随时短缺的等情形下,怎么实现做一个能实用的详细生产计划,能根据这个计划合理安排后续的生产尽可能满足各个客户的交期。
需求提供方:紫光云引擎

场景4:加速产品创新
背景:随着工业4.0及“互联网+”浪潮的冲击及品质消费的不断升级,中国制造业正面临着一触即发的转型风口。如何针对用户的个性化需求做出快速反应,为用户提供更好的产品和服务,如何做到将用户的创意和需求真正变成产品交付到用户手中,成为传统制造企业成功转型的关键。
需求:打造智慧产品采集用户使用数据与产品运行数据,利用大数据对产品持续进行优化创新,从而提升市场竞争力。
需求提供方:海尔集团

场景5:节能
背景:伴随着PM2.5不断升高,低碳节能是未来发展趋势,建筑作为城市中不可或缺的一部分,在节能方面更应受到重视。
需求:准确预测大型商业或者公共建筑的负荷功率对于建筑能源管理和节能十分重要。依赖于这些预测的负荷功率,运营管理人员、售电公司等主体可以提前制定和优化用电计划,结合蓄电池储能、分时电价、可再生能源发电情况等信息,达到绿色节能和降低运营成本的目的。(此场景将提供相关数据,选择该场景并使用数据的选手请在提交的文件夹中附上答案。)
需求提供方:济中能源

比赛数据说明:

对2016年建筑功率数据(时间序列数据,采集间隔为5分钟)、2016年温湿度数据进行建模分析,建立某栋建筑的功率预测模型。通过对于2016年数据进行建模,使用该模型对2017年1月-10月建筑的功率进行预测。
建筑说明:
建筑1:某甲级酒店写字楼,正常使用中;建筑2:某五星级酒店,正常使用中。
数据描述:
(1)数据包含“建筑1”、“建筑2”2016年的功率数据及2016年、2017年(1月-10月)温湿度数据。数据采集频次均为5min/次,存在数据缺失(数据为空值或NA)。
变量的名称及说明如下表所示:

字段名 说明
power 时间戳
time 总功率(kW)
temperature 温度(℃)
humidity 湿度

(2)结果提交形式
结果保留4位有效数字
提交文件名为“建筑1_2017.csv”、“建筑2_2017.csv”。

time power
2017/1/1 0:00:00 -0.1234

(3)数据处理说明
比赛所提供的建筑功率数据作了变换处理,并非原始功率数据。
(4)评价标准
验证数据的准确性通过以下2个指标评价,第一个是平均绝对误差(Mean Absolute Error,),第二个是平均绝对相对误差(Mean Absolute Percentage Error,),以及这两个统计值对应的标准差(Standard Deviation)。以上公式作为参考和提示,y_i 为样本测量值,(y_i ) ̂ 为模型预测值。

场景6:提高产品质量
随着汽车产品的发展和普及,广大用户对驾乘舒适度的体验要求越来越高,从而对运动部件的震动噪音越来越严格。耐世特的助力转向系统(EPS)零件众多工业工程比较复杂,分为金属机构件和电子装配件,需要经过机加工-热处理-电子件装配-总装-测试,包含铣、磨、热处理和压装测试等一系列工序。噪音是不可避免的,耐世特设定了一个接受范围,但是经常会有产品超差报错,造成了很多的返修和报废的成本,对公司的运营提出了挑战。
需求:这次希望解决的问题就是在总装线末端的噪音测试工位发现的噪音超差问题。由于是总装以后进行的噪音测试,所有零件装配在一起影响因素众多,为追溯问题根源和制定相应的解决方案造成了很多困难。目前产线已经实现全程追溯,零件上线加工以后的加工参数和测量报告在系统里都可以找到,希望选手通过这些数据可以找到一个有效的模型帮助解决这个问题。
需求提供方:耐世特
相关信息:
随心操控的引领者,耐世特汽车系统(HK:1316)是一家专注于为整车制造商提供转向及传动系统的全球性供应商,产品包括电动助力转向系统、液压助力转向系统、转向管柱和中间轴、动力传动系统、先进驾驶辅助系统(ADAS)以及自动驾驶技术。
耐世特汽车系统在北美、南美、欧洲及亚洲地区拥有25个工厂、3个工程中心、13个客户服务中心,约13,000名员工,为50余家客户提供全方位服务。客户包括宝马、菲亚特克莱斯勒、福特、通用、标致雪铁龙、丰田、大众及印度和中国汽车制造商。
电动助力转向系统
耐世特电动助力转向系统(EPS)为你提供更舒适、操控性更佳及更好路感的解决方案,也为你的车辆增添个性与性能。EPS系统能够实现多项 ADAS功能, 包括车道保持、泊车辅助、主动回正、交通拥堵辅助等等。
耐世特EPS适用于从小型车辆到全尺寸卡车的各类车型,并能在各种行驶路况中——从集中转向道路、紧凑停车位、高速或越野操控等——为全球百余万驾驶员提供安全、舒适的产品与技术。
应对自动驾驶的未来,耐世特EPS拥有与 半自动或全自动驾驶 系统共享的ADAS模块化设计。
数据描述:提供2-3年的生产数据,每年的数据包含几十万的产品量,涉及十余台设备,每台设备采集多个数据种类。

**参赛说明:

为解决该场景的问题,耐世特将提供详细的生产线说明以及相关生产线数据。选择参加该赛题的团队/企业需要提交一份介绍文件(截止日期: 2018年1月31日前),包含详细的企业/团队介绍,以及优秀案例介绍。文件可直接在本赛题页的商业计划书提交处提交。大赛专家团根据提交的信息筛选出优秀的参赛团队/企业,入选的参赛团队/企业与耐世特一对一签订数据保密协议,之后需根据耐世特提供的数据以及其他相关材料进行建模,最终成果在决赛路演现场直接展示。

数据开放:

开放能源数据、生产数据、舆情数据,数据描述及数据下载详见“数据资源下载”页面。

比赛时间:

大赛发布:2017年11月10日
比赛报名:2017年11月10日
数据开放:2017年12月22日
主题沙龙:2017年12月19日
报名截止:2018年1月28日 
初赛评审时间:2018年1月31日至2月8日
决赛名单:2018年2月11日(20强)
决赛路演:2018年 3月15日
大赛峰会及颁奖仪式:暂定5月份 (具体时间待定)

协办单位:

西门子研究院

合作机构:

复旦大学能源大数据分析与应用实验室、耐世特、海尔、紫光云、济中节能、浪潮集团、华菱星马等

全球独家云技术企业:

腾讯云

技术支持:

华院数据

法律支持:

盈科律师事务所

投资机构:

多家知名投资机构,陆续揭秘中

合作创孵机构:

科沃斯蒲公英孵化器、XLAB创意创新创业孵化器、启迪之星(苏州)、复客中国、苏大天宫、北京大学创业训练营苏州中心、众创原力、中科院(昆山)众创空间、精工4.0创客工场、N度空间、思客入众创空间、中大创新谷等

合作媒体:

中国互联网新闻中心、创头条、中国网、江苏电视台、苏州电视台、数据猿、蒲公英创业吧、大数据文摘、36Kr、亿欧网、猎聘网、创客猫、创Talk、造奇智能、砍柴网 、刺猬公社、紫数网、中国首席数据官联盟、爱分析、36大数据、数据局等

大赛参赛选手官方交流群:

D·IF大赛工业4.0参赛选手微信交流群(待公布)
报名完成后,欢迎即刻关注大赛公众号(datadreams)、加入官方交流群,此为赛期主办方与选手主要沟通渠道,后续将持续更新最新赛况、线下活动,并有专人解疑答惑;也可在群里交流组队,寻找志同道合的队友