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Christopher Millward:智能制造中的数据流
2016-08-08      来源:未知     责任编辑:admin      点击:

  Christopher Millward:

  刚才很多专家已经介绍了很多要点,我不会重复他们讲的,我会首先说一下我的机构,美国信息产业机构北京办事处,我们成立于1994年,在北京成立,而且我们在北京从事的主要方向是ICT的政策上进行运营。我们参与的就是和成员和利益相关方一切,包括学界的成员,来进行政策的拟定和开发,我们还和企业和公司一道推进业界发展,包括信息交换,还有政策的出台等等这些方面进行运营。

  下面我想介绍一下智能制造的数据,这是我今天的主题,我们看生态系统的时候可能会首先看这个事实,这就是我们的类比,有一些物理系统,就像人体一样,比如说像我们传统的制造业,还有就是在1.0版本到3.0版本的制造业都是传统的,而且很多人都比较熟悉这样一些新的进展。除了这些以外,我们还有传感器,传感器也进入到了新的领域,还有就是进入了物理系统之中。除此之外还有就是骨骼肌肉系统,那就是我们的组织,还有就是网络,我们来看看我们的网络和通信。比如云计算我们也讨论了,这是非常典型的,还有就是IOT工业互联网,还有云端技术,这都是一些新的物联或者是互联的技术,而且我们可以使用它们进行智能制造,这就好比人体的神经系统,或者是把我们连到一起的线条线束,它们可以让我们人体有机运行。

  现在我们来看看具体数据,数据就像是通过我们身体血流一样的,它可以贯穿我们的组织,如三是你要用智能方法进行运作就要有很好的血液,而且你要理解,要有适应性、动态性、能力来获取有效性、高效性,比如绿色节能,反应程度要相当快,我们的数据就像是组织里的血液一样。

  在下一张幻灯片可以看到数据在制造中的作用,非常详细描述了数据的作用,在整个制造的流程中不管单一工厂还是全球供应链都是如此,传感器可以收集一些数据,在任何你的决定点或者判断点都可以收集数据,网络和数据并不能决定什么,但是操作网络和收集数据的人可以帮助我们更好的判断,只有人才能通过数据分析和判断得到很好的结论,通过这个方式最终我们可以看到发挥作用的还是人。

  从广义上来说我们来看看数据流,我们有各种设备、机器在不断进行通信和互联,而且他们互联的程度会高于人类互联,你可以看到2014年我们的互联程度已经是非常的高了,但是G2G的互联会在120亿,这是去年的3倍,是非常惊人的,每个数据都是可以进行存储和加工的。我们在探讨工业1.0到工业4.0的时候可以探讨一下ICT的角色就可以看到这些计算机和网络所发挥的重要角色,不管是个人PC还是计算机网络,其实都出现了爆炸式的数据增长,我们可以看一下智能手机,还有就是云计算等等,他们都要处理大量的数据,还有就是我们的物联网、工业互联网等等以及万物互联其实都是关于数据的,这里就让我们提出了一个新的要求,这种数据的大幅度的增长使得我们必须要去很好的收集并且处理这些实时的数据。

  我们考虑数据的时候必须要了解的一点,就是数据的转移和数据流是不同的,有差异。数据转移是什么?数据转移就是普通人的一种考虑,比如我们交易,去微信转帐或者是到网上进行购物的时候,我们可以提交一些信用卡的数据,这就是数据转移,这是可以识别的。而且立法方面和监管方式也希望非常好处理这种数据转移。另外数据流就是听众非常关注的一点,对我们消费者来说是可以感知到的,像机器到人的操作人员,实时和自发的进行数据传输,这个价值链上数据可以与几个点在不同时间进行通信。数据流动可以代表着重复行,而且可以代表着互用性,我不想再次重复介绍价值链上的数据流动。如果你看到从最下面的两行,一个是物料流,还有一个是信息流,实际上对于物料流是一个方向进行流动的,但是信息流是双向流动的,而且可以得到多重的反馈,并且这种多重反馈需要彼此来进行支持。我很快速介绍一下监管方面的挑战,包括政策的一些监管。对于像数据的处理和监管挑战,我们说的不是交易,说的是数据的流动,因此要用这种规范来管理数据的流动,取决于生产线还有合作的能力和数据自由流动,当然这存在安全性的问题。这里面关系网络安全、基础设施安全,还有像数据的转移和流动安全。我们一直是问一个问题,我希望你们也问你们自己一个问题,谁是保护这些数据的流动,我相信是CIO,是企业CIO,能够更好的来承担保护这样子的数据安全,保护这些数据的稳定性。另外还有一个其他的问题,我们需要来问自己的,就是现在数据所不断的来流动,而且数据的量也不断增长,数据的这种作用它是什么作用,它在不同的平台上,现在还有各种各样的平台,对这样子也是有一个巨大的挑战,我想很快速的来介绍一下。

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