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李培根谈智能制造:数据与互联是基础

文章来源:新浪财经 作者:【未知】 点击:次 时间:2017/11/14 14:59:04
由工业和信息化部、中国工程院联合指导,青岛市人民政府、中国机械工程学会共同主办的“2017世界互联网工业大会”于11月7日至8日在青岛举行。中国工程院院士、世界互联网工业大会组委会主席、中国机械工程学会理事长李培根出席并演讲。 以下为演讲实录: 李培根:尊敬的各位领导、各位专家,女士们、先生们上午好!首先请允许我代表大会组委会说几句话,大会首先向工信部、青岛市政府表示衷心的感谢!世界互联网工业大会系列大会的筹划一直得到工信部的大力支持,今天谢少锋市长亲临我们大会,等一会儿还要听到他的演讲。 青岛市政府更不说,在整个会的承办当中给予了大力支持,我觉得这个大会落地在青岛,真是实至名归,不用多说了。 再一个感谢各位来宾,尤其是海外的来宾,有了我们众多来宾的参与,这也是我们大会成功的重要标志,再三的向各位表示衷心的感谢! 我今天谈一个话题,是关于聚焦数据,我们讲智能制造,2015年李克强总理讲到要实现中国制造2025,而且中国制造2025主攻方向是智能制造。2012年的时候,奥巴马当时宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业,而且强调大数据战略上升为国家战略,所以有人现在把大数据定义成未来的新石油,甚至把数据作为像陆权、海权、空权的国家资产,可见数据的重要性。 也有专家认为,美国要在大数据、智能制造、无线革命要抢占先机,一切说明了数据的重要性。 我谈几个话题,一个是数据与互联网,这是基础。现在物联网越来越受到大家的关注,包括消费品的物联、工业产品之间的物联,还有设备之间的物联,当然也包括设备和人之间的互联。我们看一看这个图,物联网的应用大家有这么一个印象,它在制造业的应用块头是最大的,所以对于每一个企业来讲,物联网在企业当中的作用会越来越大。我去年到美国PTC,他们就是打造物联网平台,这是他们把物联网平台用到智能服务的例子,我们现在都讲服务制造。 其实我们要有一个观念,物联网是一定要结合大数据分析的,光说物联网,我们有很多的传感器,收集很多的数据,干什么?一定要有大数据分析。 所以我特别说一下数据驱动。等一下我还会谈一下数字生态系统,最后一个话题讲数据学习。企业里面的一切过程、活动实际上我们都需要数据驱动,包括比如说设计、生产、管理等等方方面面。 现在可能很多人已经知道数字双胞胎的概念,这意思是什么?就是对于任何一个物理的东西,同时要有一个数字的孪生体,或者任何物理的东西要有一个数字映射在计算机、网络里面,所以对于一个企业来讲,所有的物、资源都有数字双胞胎,制作的全过程需要数据驱动、数据透明,这个非常重要。 其实最早是美国国防部先强调的,2035年航空公司接收一架飞机的时候,同时要有一套详细的数字模型。还有所谓的数字线程的概念,如何在正确的时间把正确的信息用正确的方式送到正确的地方,这个非常重要。数字线程是多部门协同容易,多事件、活动之间联系容易,连接的过程可以追溯、连接的效果可以评估。 我们讲数据驱动,数据在企业生产中起着很重要的作用。还有一个例子,汽车设计,汽车设计实际上传统的汽车外型,传统是设计师的灵感和经验,我们去揣摩消费者是怎样的想法,我们现在有可能通过汽车大数据,社会上的一些数据,通过对大数据进行分析,去精准量化客户的需求,指导设计过程。当然还有其他很多的优化设计,我今天就限于时间不去谈了。 我们在生产过程当中也要靠数据驱动,还有一个例子,是德国的巴斯夫生产洗发水、液体肥皂,就是定制化的,满足客户的个性化需求,比如哪位女士希望洗发水特别的香味、特别的颜色,但是这些东西是大批量生产的,在生产线上数据驱动,有电子标签,每一个产品的标签上都有芯片,记录了客户的需求,整个生产就按照自动化去进行。我们的红领,是服装定制,实际上也有电子标签,相当于是个性化信息传到每一个工位上。 数据驱动还表现在市场,我们的市场工作也需要数据驱动,比如这里有一些例子很有趣,像雷克萨斯通过Twitter大数据分析从而选择广告代言人。小松挖掘机实时监控车辆的运行情况,通过这个来判断市场需求,挖掘机上装有一些GPS传感器,收集大量的数据,比如知道青岛这里正在用的挖掘机有多少,忙碌程度怎么样,这都是我们很难想到的,所以在市场工作当中数据发挥很大的作用。 还有一个例子,比如烟草行业,在社交网络中间,微博、微信、论坛、新闻评论等收集这些数据,转化知识做相应的市场工作,所以我只是举一些明显的例子。 另外,企业的目标,我们怎么围绕企业的目标,这里面需要数据的支持。这里举一个例子,质量,企业的目标有多方面的,我仅仅说质量。比如说当然我们检测的数据不用说了,质量不光是检测出来的,质量是每一个工序都要进行质量控制,所以在整个的工艺的过程当中我怎么收集大数据? 比如通过大数据分析,我们实现生产过程的质量控制,因为实际上影响质量数据的因素可能是很多的,有一些是显性的,有一些是隐性的,这就需要我们通过大数据的分析。质量其实也是设计出来的,我们现在的产品设计的好,也对产品的性能、质量会有好处。我们怎么从产品运维中间去发现影响质量的问题? 这是GE公司典型的例子,GE公司搞服务制造,他们起到了引领作用,在九十年代就搞发动机的服务制造,它这里的发动机叶片装了很多的传感器,收集数据,然后通过健康保障系统进行分析。它的数据的获取经过分析再反馈到设计部门,我们如何通过运行维护的大数据进一步的改善发动机的性能?这个非常重要,所以这是服务加上设计改进,所以这也要靠大数据。
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