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Jay LEE:工业大数据分析与CPS对智能制造创新转型
2016-08-08      来源:未知     责任编辑:admin      点击:

  Jay LEE:

  第一个先讲讲数据跟制造的关系,中国跟美国、德国完全不一样。第二是工业大数据分析与CPS。第三是案例,第四是中国2025与企业转型。

  辛辛那提是美国第二次工业革命的发源地,最早是德国人移民的地方,所以最早一条流水线,杀猪线就奠定了福特1873年,1923年福特生产线才在底特律诞生。我们大学将近200年了,我们是美国第一个德国型大学,就学徒制大学,所有本科生本身念五年,第一年全职在学校,第二年一学期在学校,一学期去企业,连续三年,最后五年毕业设计。我们跟上海交大也在合作,第一个毕业生就被特斯拉挖去了。现在跟重庆大学也在合作。西门子原来的UGS就是我们学校出来的,阿姆斯特朗登陆月球之后在我们学校当过教授。我在企业36年,我当教授之前都在美国汽车做自动化、生产线,做制造项目主管,到联合科技做普惠发动机的设计等等。我当教授说一定要做一个东西,我们结合了几个学校的教授,我们让每个公司给我们钱成立协同创新平台,他可以用我们所有的软件。近零故障要预算出来,这要有很多工具和方法,我们做之前是不存在的。去年提出了一个零故障技术,为什么16年前不敢提,因为软件还没有形成。如果所有东西都可以联网和传感器切入,那时候你应该做什么?你回到16年前手机不能上网,如果有一天手机可以上网你该做什么?那就是我们的定位。我们要把产品的健康值算出来,汽车重要的并不是传感器好不好,而是过去会不会发生意外。我们要建立一个近零故障模型,没有意外的汽车,不是无人驾驶的,没有意外的那才是最了不起的,人死了自动驾驶也没有用。所以因此一定要数据回,人我们每天要吃食物,营养要回来。

  我们来看制造,制造有制造文化、制造创新和制造转型,文化是每个人流在血液里面的东西,你血液里面流什么东西代表着文化,创新转型代表着技术。转型代表很多种方向,所以因此在中国转型来讲很大的是传承,中国要竞争必须传承,二三十年跳过这个基础要传承必须往回走,走到原点,为什么机器人进来这个样子,减速器为什么这样设计?轴承高铁为什么是这样。我们一般问题是经过二十年之后,问题产生经验跟知识,但中国有最大的数据市场,拥有全世界最大的技术装备,取代人的传统经验。如果医生死了没有了,中医所有的穴道就没有了,因为它逻辑存在了,所以你才能够到今天大家才可以享受它。所以因此我们要在回到,怎么看问题,日本人怎么做?日本人把这个数据当作人,我训练人,所以日本话叫精益制造。德国人怎么做?把经验做成机器,要收割就机器给你,要铺路机器,要盖铁路,机器,等他人退休了也有问题,所以现在120万难民进来,人口不够了,光土耳其的工人在德国就500万人。对中国来讲很大的问题是数据怎么从经验,最后到客户价值创造,帮助顾客创造价值。我们看到“互联网+”的,消费的,我告诉各位数据绝没有制造数据大。制造的数据全世界最大的,而且都没有被挖掘的那是最大的金矿,我现在是麦肯锡的全球顾问,我们会有一份报告出来,专门讲述制造里边有哪些金矿没有被挖掘,太多了这个金矿基本上就是未来需要。

  制造有三个定性,一个是来源,哪边来的。你可以传统数据、历史数据、人的经验、传感器、控制器。第二,关系怎么建立?我这个关系跟别人的有什么不一样?速度变化影响会出来,它的原因在哪里。第三,我找出原因可以得到什么效率。卖轮胎不值钱,卖汽车不值钱,要有这个观念。美国成立的大数据联盟,就是把数据存在里边,很多数据存起来了,轴承数据、电池数据、风电数据、半导体数据、机床数据各方面都在上面。2008年成立工业大数据竞赛,每年一次让大家竞赛,给你很多数据让你预测,大概连续五次拿第一。这些东西都不是免费的,你不可能用嘴巴讲或者说用努力,努力没有用,你必须要开发软件的工具。

  所以我们来看,这个工具是什么东西?工具开始有很多种,但是逻辑要懂,你数据不是问题,数据是来源,还要分类、分割、分解、分析,最后是分享,数据拿来就分享是没有用的,你看不懂,因此要把特征提出来。特征的改变代表对零部件的影响,人有很多零部件,汽车零部件,传播零部件,要预测零部件什么时候衰退,什么时候维修,什么时候做预防,这个时候才扩声道顾客端的省油各方面,20%的油钱都在人的开支习惯上耗掉,很多人都不知道。我们今天做这些工具之后你可以看到,这些图可以让你看得到每个装备的健康信息,你可以做预防。比如有一个特征图,你机床主轴振动跟耗电量,两个关系出来之后,当有一个方向性,再过一段时间你可能就要换主轴,这种预测就很稳,主轴振动,轴承振动,你搞不懂到底是什么振动,所以你要分类,飞机起飞、落地过程的耗油我知道了,那就知道了。分类、分割、分解、分析、分享,你不能拿数据给你马上做。

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