7月14、15日,首屆大數(shù)據(jù)應(yīng)用大會在成都召開。清華大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究院·工業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心的常務(wù)副主任陸薇作了題為《釋放工業(yè)大數(shù)據(jù)價值》的演講。
圖1 陸薇作演講
在首屆中國大數(shù)據(jù)應(yīng)用大會上,清華大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究院·工業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心的常務(wù)副主任陸薇所了題為《釋放工業(yè)大數(shù)據(jù)價值》的演講。(大數(shù)據(jù)文摘記者魏子敏攝)
演講原文如下:
圖2 釋放工業(yè)大數(shù)據(jù)價值
很高興有這樣一個機會和大家分享我們中心對工業(yè)大數(shù)據(jù)的理解和一些工作內(nèi)容。
圖3 工業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心介紹
首先,簡單介紹一下清華大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究院工業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心。清華大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究院成立于2014年春,結(jié)合了清華在信息技術(shù),特別是分布式系統(tǒng)和數(shù)據(jù)管理分析技術(shù)方面的優(yōu)勢,以及工科、經(jīng)濟、人文、健康等各大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的深厚積淀,致力于發(fā)揮學(xué)科交叉的協(xié)同作用,推進大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研究與應(yīng)用實踐,培養(yǎng)人才,同時也參與貢獻大數(shù)據(jù)相關(guān)國家戰(zhàn)略。
圖4 各國應(yīng)對第四次工業(yè)革命
眾所周知,第四次工業(yè)革命以美國的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、德國的工業(yè)4.0為代表,根據(jù)各國制造業(yè)不同的發(fā)展優(yōu)勢而各具特點。美國制造業(yè)大量外包生產(chǎn)環(huán)節(jié),比如波音公司的飛機部件是在全球多個國家制造,但是美國制造企業(yè)牢牢占據(jù)高知識產(chǎn)權(quán)和附加值的產(chǎn)品設(shè)計和服務(wù)環(huán)節(jié),同時把控整個生態(tài)鏈的上下游為其服務(wù)。因此,美國提出的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的智能核心在云不在端,關(guān)注利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的資源優(yōu)化配置作用提升對整個產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈的效率和價值。德國的情況則正相反,德國制造業(yè)優(yōu)勢在于實體制造,有精良的生產(chǎn)設(shè)備和工藝手段。因此,德國提出的工業(yè)4.0重點在于智能工廠本身的建設(shè),并以制造為核心,帶動上下游業(yè)務(wù)發(fā)展。
我國工業(yè)具有自己的特點。一方面,我國是世界工廠,實體制造比重大,同時低水平、勞動密集、高資源消耗制造的比重也大,產(chǎn)業(yè)升級迫在眉睫。另一方面,我國互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有領(lǐng)先優(yōu)勢。過去十多年消費互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展使互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到長足發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)思維深入人心。我們需要充分發(fā)揮這一優(yōu)勢,并將之和制造業(yè)緊密結(jié)合,促進制造業(yè)升級和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展。
因此,我國制訂的“中國制造2025”戰(zhàn)略從我國實際國情和發(fā)展需求出發(fā),兼顧智能制造和制造服務(wù),用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)驅(qū)動制造全生命周期從設(shè)計、制造到交付、流通、服務(wù)、回收各個環(huán)節(jié)的數(shù)字化、互聯(lián)化、智能化升級,推動制造全產(chǎn)業(yè)鏈智能協(xié)同,優(yōu)化生產(chǎn)要素配置和資源利用,消弭低效中間環(huán)節(jié),從而整體提升中國制造業(yè)發(fā)展水平和世界競爭力。
圖5 第四次工業(yè)革命特點
雖然發(fā)展重點各有側(cè)重,但大數(shù)據(jù)被公認為是不可或缺的關(guān)鍵技術(shù)。
德國的《工業(yè)4.0十大挑戰(zhàn)與機遇》報告指出,數(shù)據(jù)的整合分析與使用是實現(xiàn)工業(yè)4.0的關(guān)鍵能力。工業(yè)4.0有兩大關(guān)鍵支撐技術(shù)。一個是CPS,這是智能工廠比較偏硬的部分,講究用更加智能的基礎(chǔ)設(shè)施來降低車間復(fù)雜度和提高靈活性。另一個是數(shù)字化企業(yè)平臺,跨生產(chǎn)”shopfloor”和經(jīng)營“topfloor”、貫穿CAD/PLM/MES/
ERP等生產(chǎn)、經(jīng)營信息系統(tǒng)的信息集成與數(shù)據(jù)融合貫通,建立伴隨產(chǎn)品制造過程的完整信息流,做到全數(shù)字化、數(shù)據(jù)全采集、數(shù)據(jù)通路全打通、數(shù)據(jù)流動過程不落地。同時基于對這些數(shù)據(jù)的分析,使企業(yè)可以全面深入把握和優(yōu)化提升產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)效率、資源利用率。
美國通用電氣公司的《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)白皮書》中指出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)的三大要素是智能聯(lián)網(wǎng)的機器、人與機器協(xié)同工作及先進的數(shù)據(jù)分析能力。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心是通過智能聯(lián)網(wǎng)的機器感知機器本身狀況、周邊環(huán)境以及用戶操作行為,并通過這些數(shù)據(jù)的深入分析來提供諸如資產(chǎn)性能優(yōu)化等制造服務(wù)。
我國在今年推出“中國制造2025”“互聯(lián)網(wǎng)+制造”戰(zhàn)略的時候,也特別強調(diào)利用大數(shù)據(jù)為產(chǎn)業(yè)智能化提供支撐。
有一個對工業(yè)1.0到工業(yè)4.0變遷歷史的總結(jié)非常精辟,借用一下:工業(yè)1.0是“工廠+機械”,利用機械替代人力,解放了生產(chǎn)力;工業(yè)2.0是“工廠+電”,通過電氣化進一步提升生產(chǎn)效率;工業(yè)3.0是“工廠+電腦”,通過信息系統(tǒng)替代人工管理生產(chǎn)經(jīng)營過程。那工業(yè)4.0是工廠+什么呢?順著這個思路,3.0完成信息化之后,工廠經(jīng)營生產(chǎn)的方方面面都已經(jīng)有數(shù)據(jù)積累,再進一步的提升自然是基于這些數(shù)據(jù)進一步分析優(yōu)化生產(chǎn)經(jīng)營和探索數(shù)據(jù)驅(qū)動的新業(yè)務(wù)模式,因此,工業(yè)4.0就是“工廠+大數(shù)據(jù)”。
圖6 工業(yè)大數(shù)據(jù)商業(yè)價值實現(xiàn)路徑
圖7 演講大綱
圖8 工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用前景廣泛
圖9 廣義工業(yè)大數(shù)據(jù)
工業(yè)大數(shù)據(jù)從哪里來?來源于產(chǎn)品生命周期的各個環(huán)節(jié),包括市場、設(shè)計、制造、服務(wù)、再利用各個環(huán)節(jié),每個環(huán)節(jié)都會有大數(shù)據(jù)。“全”生命周期匯合起來的數(shù)據(jù)更大。當(dāng)然,企業(yè)外、產(chǎn)業(yè)鏈外的“跨界”數(shù)據(jù)也是工業(yè)大數(shù)據(jù)“不可忽視”的重要來源。
圖10 工業(yè)大數(shù)據(jù)核心-機器數(shù)據(jù)
圖11 機器數(shù)據(jù)(物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù))
圖12 工業(yè)數(shù)據(jù)分析特點
圖13 機器大數(shù)據(jù)核心技術(shù)
要利用好機器大數(shù)據(jù),需要突破幾類核心技術(shù)。
首先是數(shù)據(jù)怎么管理的問題。海量的機器型數(shù)據(jù)如時間序列、時空數(shù)據(jù)等高速采集完成后,需要把它存下來,這涉及到數(shù)據(jù)有效打包、壓縮、放置的問題。數(shù)據(jù)存下來是為了被利用,這需要支持快速定位查詢到應(yīng)用需求的數(shù)據(jù),而這又是一個如何建立高效的時空數(shù)據(jù)索引的問題。
數(shù)據(jù)存好管好了,下一個問題就是如何支持各種分析。做過實際分析的人都知道,分析絕不僅僅是開發(fā)一堆算法的問題。算法只是一小部分工作,大部分的工作是根據(jù)對業(yè)務(wù)問題的理解選取需要的數(shù)據(jù),理解數(shù)據(jù)的特征,然后根據(jù)特征設(shè)計一個合適的模型和算法。這中間數(shù)據(jù)特征的理解對機器大數(shù)據(jù)來說是很難的。因為機器數(shù)據(jù)不能為人所直觀理解,需要交互特征工程。此外,從模型和算法的層面,機器數(shù)據(jù)往往是對一個物理世界系統(tǒng)的感知結(jié)果,而物理世界有許多機理性的原理存在,比如機械領(lǐng)域涉及力學(xué)原理,冶金領(lǐng)域涉及化學(xué)原理,因此機器大數(shù)據(jù)的分析需要有機結(jié)合機理模型和數(shù)據(jù)統(tǒng)計模型。還有一個常常被忽略的問題是數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題——如何把握數(shù)據(jù)質(zhì)量,如何修正數(shù)據(jù)質(zhì)量。
再談應(yīng)用的角度,如何更簡單地訪問數(shù)據(jù)和使用分析,特別是對領(lǐng)域?qū)<。在多源異質(zhì)數(shù)據(jù),屏蔽數(shù)據(jù)集成關(guān)聯(lián)的問題,使得領(lǐng)域?qū)<也恍枰畯?fù)雜的大數(shù)據(jù)技術(shù)和編程。
圖14 演講大綱
圖15 應(yīng)用案例-工程機械在線運維系統(tǒng)
圖16 應(yīng)用案例-風(fēng)力發(fā)電機能效提升
圖17 演講結(jié)束
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