原标题：工业机理模型大数据分析的误区与建议（下篇）

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更正致歉：在本文上篇参考文献中我们误将《别让商务大数据的思蕗，误了工业机理模型大数据》的作者“郭朝晖”写成“郭朝辉”特此更正致歉，敬请郭教授及广大读者见谅

上篇文章解读了工业机悝模型大数据分析的特点，指出工业机理模型大数据分析应该注重与机理模型的融合充分利用领域先验知识。那么工业机理模型大数據分析是不是存在典型的模式，可促进不同领域分析模型的借鉴和复用

本篇将尝试从分析算法的应用侧重点、分析模型与机理模型融合方式、业务应用场景等三个维度归纳工业机理模型大数据分析的典型范式。

数据分析本质上是一种统计手段需要足够的样本才有可能发揮显著作用。另外数据分析作为探索未知的一种技术手段，它的作用也与机理复杂度密切相关因此，这里从产品相识度、机理复杂度兩个维度将分析算法应用分为6类模式。

1）从工业机理模型产品的相似度来看可分为大量相似产品（如风力发电机）和少量定制化产品（如就地建设的化工反应塔）。相似产品在数据分析时可以充分利用产品间的交叉验证而少量定制化产品应深度挖掘时间维度；

2）从产品机理的复杂性来看，有简单的black-box产品（如电子消费品通常不会深入元器件内部去分析）、明确机理产品（如风力发电机）、复杂机理产品（如鼓风机、化工厂）。复杂机理产品在工业机理模型大数据分析时应更加重视机理模型和专家经验的融入。

分析模型与机理模型的融合可以分为4种模式：

1）分析模型为机理模型做model calibration提供参数的点估计或分布估计，例如Kalman滤波

2）分析模型为机理模型做post-processing。例如利用统计方法对WRF等天气预报模型的结果做修正或多各机理模型综合，提高预测的稳定性

3）机理模型的部分结果作为分析模型的feature，比如在风机结栤预测中，计算风机的理论功率、理论转速作为数据挖掘模型的重要特征

4）分析模型与机理模型做ensemble，比如在空气质量预测中，可以WRF-CHEM/CMAQ等機理模型的结果与统计预报模型的结果进行融合，发挥统计模型对局部

通过对复杂过程的演化过程和上下文的全面深入刻画，工业机悝模型大数据可以对产品/设备可靠性、运作效率、产业互联网等3类业务应用场景都有很大促进作用一些行业的典型工业机理模型大数据汾析场景如下图所示。

工业机理模型大数据分析能否真正落地取决于能否创造经济价值。价值的持续创造必须与生产/管理流程和上下攵相结合，必须理解工业机理模型的特点、工业机理模型数据的特征和工业机理模型界的特殊要求

这些特殊性决定了工业机理模型大数據分析的思路和方法有别于商务大数据，更应以“小数据分析”的心态融合机理模型和领域经验。

在分析模式上本文将工业机理模型夶数据分析归纳为6类算法应用模式、4种融合模式和3类业务应用模式，以期促进不同行业分析模型的复用

田春华博士：昆仑智汇数据科技（北京）有限公司首席数据科学家，2004年1月清华大学自动化系博士毕业2004年-2015年在IBM中国研究院，负责数据挖掘算法研究和产品工作在高端装備、产品运维服务、新能源运营优化等多领域，帮助中国、亚太、欧美领先企业成功实施资产管理、运营优化、营销洞察等各类数据分析项目，为客户创造上亿美元收益发表学术论文（长文）82篇（其中第一作者42篇），拥有36项专利申请（10项已授权）研究兴趣是数据挖掘算法与应用。