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李杰:用数据弥补弱势,打造中国制造最强竞争力

发布时间:2018-01-12 来源:金属加工
关键字: 中国制造 智能制造

工业智能化,美国靠软件、德国靠机器、日本靠人、中国则要靠数据。中国最大的数据源来自工业,远超互联网与商业大数据。大量的制造数据都在中国汇集,这无疑给了中国制造最好的资源优势。利用好这一资源,才能弥补中国在装备制造和核心零部件等方面的弱势与短板。

李杰(Jay Lee)现任美国辛辛那提大学特聘讲座教授,美国国家科学基金会(NSF)智能维护系统产学合作中心创始主任;2013年,担任美国白宫信息物理系统与美国挑战项目顾问。2016年起,担任美国麦肯锡全球顾问,是美国机械工程学会及美国制造工程学会成员。他的研究方向是以工业大数据分析、信息物理系统和智能机器系统。

李杰教授的新书《从大数据到智能制造》,引用了17个案例解读中国制造如何搭上大数据这趟第四次科技革命快车。在接受记者采访时,李杰教授表达了以下观点。

观点一  用数据弥补弱势,打造最强竞争力

所谓制造大多是采用不同的装备、不同的生产过程来实现的,比如汽车、家电等不同种类的生产线。但会存在一些共性的问题,如质量、效率等;特性的问题主要是某些影响因素,通常情况下这些问题是靠经验来解决,如果把生产数据进行有效地分析,就可以转变为用事实来解决。经验是难以传承的,但数据事实是可以保留下来的。

中国制造的缺口是如何运用数据分析,将数据之间的关系与质量、效率以及顾客的价值联系起来,分析数据之间关系所形成的知识,将变成中国最大的竞争力。数据是基础,分析是工具,产生竞争力、以及顾客持续发展的价值是目的。

观点二  工业大数据要的是事实,是效益

现在我们在做的工业大数据,基本上是围绕工业问题,污染、效率、质量、生产这些可见问题中找到不可见的问题。这些问题给了我们很多知识经验,所以数据的做法就是把这些问题的原因和参考性找到,最后产生价值。

工业大数据常常讲一句话,就是“经验”到“事实”的转变,就是我可以把人的经验变成可以用数学或者数据的结果来证明的事实。做产品的企业比较喜欢集中在产品上,也就是“蛋黄”,发动机起飞之后,很多的“蛋白”数据就出来了,“蛋白”数据可以拿来分析,可以找到飞机起飞、落地的原因,它和空气湿度有关系,和风向有关系,所以从起飞、飞航、落地三个阶段做归类,是做维护还是做安全检查,这样就分开了。所以数据的分类、分割、分享等都可以做好。

观点三  大数据和智能制造融合要分三步走

第一步,了解过去,找出关系。在过去的生产中会产生一些数据,需要了解这些数据之间是否存在相关性,通过利用工具系统对数据进行分析,找出数据之间的相关性以及产生的原因。

第二步,从现有的装备中找出重要装备的生产过程。在对数据进一步了解后,可以发现哪些装备最容易出现故障,故障的原因由哪些零部件所导致的,装备质量优劣的造成原因。这样可以把问题集中在影响生产过程中最重要的20%的零部件上,然后加装传感器、收集数据、再进一步了解装备的情况。

第三步,把重要装备未来可能产生的问题避免掉。通过对过去和现在的装备运行数据进行分析,更加了解装备的运行数据趋向和预测方式,从而了解重要参数带来的价值,慢慢地把不必要的传感器拆除掉。

来源:天泽智云




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