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李杰:中國工業的價值轉型之路
發布時間:2018-01-17  來源:先進制造業 

他是國際知名的工業大數據專家,你或許不了解他的研究成果,但他開發了世界領先的Watchdog Agent智能維護系統技術,突破了傳統機械設備故障預測的理論、方法和技術,其中關鍵性技術被美國《財富》雜志譽為“21世紀全球三大熱門技術”之一。他就是美國辛辛那提大學講席教授、美國國家科學基金會IMS中心創始主任、麥肯錫全球資深顧問李杰。

中國是一個目前相當具有激情的一個環境,大家都想把事情做好,求知性很強,大家每天都在追求自己的夢想,不管中國夢還是世界夢,我覺得都是好事情,但是過程必須要有一個規劃,不能隨便做。所以我今天講講工業大數據的能力。

工業大數據的前世

我們現在回想一下每個國家經歷的歷程。日本的問題,就是早期很注重工匠改革,就是制造精髓是把事情做得很好。所以日本講的第一個S,改善模式。但我跟豐田上課說如果我可以用數字告訴你,什么是理想最好境界,你為什么分實施改善,一次做好。突然豐田答不出來了。它說我看不到才一次一次改,我看得到的一次到位。這個問題就解決了。所以40年豐田推精益制造的時候當時也沒有互聯網,所以這個是文化訓練,但是條件太慢,改善太慢。對中國那么急的國家太慢了。

另一個六西格瑪,是第一次接觸到數據。就是做六西格瑪一定要把數字找來。找都是發生過的事情,沒有發生過的事情就找不到了。所以我們又回到只能針對看得到世界的問題。看不到世界的問題還是做不到,六西格瑪也做不到。

第三個叫做預測分析模式。這個模式基本上我去找它的可見世界和不可見世界的關系性,我來預測它可能會發生的地點在哪里。機床如果不穩定,可能發生的是尺寸問題還是邊緣性問題還是熱補償問題,預測出來。

第四,決策優化,就是我怎么來調整它。

第五層,今天無人駕駛的目的,一定是無憂駕駛。各位,你們是無人駕駛還是無憂駕駛,你們要哪個?無憂駕駛。所以這個地方出來了,我們今天講的轉型,不管做高鐵的中車、中船,還是做機床的,我們一開始都是從這邊開始,監控、精密、穩定,慢慢會往上走。第二步,叫智慧維護。就是先做預測和性能分析,然后衰退管理,這個科學性到現在也沒有完全做的很好。但是能做到這一步的企業基本上已經掌握到問題的特征性。可是還不夠,因為你要做到它系統的可能性,就是可能傳感器很多的行業,或者傳感器不多的行業,都能夠去了解它之間所生成的問題,那就用不同的方式,有的是用物理模型、有的是數學模型、有的是動態模型、有的是數據模型、有的是自我生成的比較模型,一種是可視性的算法。所以我們這邊所談的,就是用各種的智能運算的方法,幫助我們去了解看不到世界,還沒有問題產生的這些因果,最后才回到我們講的物理世界。所以這個步驟從第一層往上走,或者說往右走,都可以,三步走,就是跟中國的航天一樣,繞落回。不能一步到位,三步走。

工業大數據的今生

我們今天講的中國制造創新思維,回到上午講的模型,就是每個企業都有核心制造,核心產品設計,可是顧客端的價值,又是另外一套。所以怎么把蛋黃和蛋白結合在一起,不管是任何一個企業,都需要闡述給顧客了解的。

這里我們講了6M:材料、裝備、工藝、量測、維護。最后我把這五個可見世界還不能了解的關系建立起來,這個Model可能是一個數字化Model,也是一個數學Model,也是一個數據Model,重點是可不可以描述它。首先是預測。我可以預測出來,我怎么設計,做出來就是這個。其次可加工性。我設計完了,加工不出來,沒有辦法。第三,效率質量量產。你沒有3P是不可能做智能制造。所以6M代表建模能力一定要有。所以我要結合物聯網的時候傳感器怎么使用云,建立一套可以在數據端形成的管理機制,而不是用行為管理。

相關性和分類性就是出來的結果。比如我用基于視覺檢測裝備的質量。但是檢測后根據工序,第幾道跟這個機器有關系。分類性,跟它的加工工具有關系,那就不一樣了。所以我的相機突然之間很有錢了。以前只是檢測過還是不過,現在不過是什么原因,去哪邊修改,這樣完成后對質量的改善相當值錢。社群,因為不是你去做,別人也要用,所以要保持分享性、共性,但是專業的可以不分享。所以這里怎么產生社群。

定制化。這6C是我們今天要談到落地的能力。我們談到四個核心的技術,就是數據技術、平臺技術、分析技術、工具和軟件技術工藝,第五個是運營技術。什么叫DT?這個就是數據的處理技術,還沒有分析,你釣魚,還沒吃之前要把魚鱗去掉,頭弄掉,內臟割掉,再撒上鹽,姜,然后煮。這個過程誰幫你做?你買一條魚,下班回家就吃,不可能,一定是要處理。不是你處理,就是小販幫你處理。所以數據處理有很多種,比如說處理的復雜性,它的噪音、它的背景、它的優劣性,平臺技術,廚房是一個平臺,有烤箱、有蒸箱,但是怎么煮是工具跟工藝。平臺和電冰箱都有,但是只是平臺,里面裝什么客戶自己決定。這樣的話就決定未來一定要有OT,說我來運作產品設計的時候,一定要了解怎么做優化。

DT里講的三個東西,叫數據回頭看的問題。大數據也一樣,就是數據的背景性不清楚的時候,數據是沒有用的。早期我們做分析測試,很多耗油,天氣環境不知道,那也沒有用。我們做很多傳感器也是一樣,少了背景資料也是沒有用的。所以這個技術是需要有的,光這個市場在中國有三千億市場,就是一個企業把亂七八糟的數據給你,但是會問這里是什么背景,說可以找到一些蛛絲馬跡,把它挖出來。

PT是平臺,平臺代表什么?就是我們每一個系統去做,它應該有一個體系建設功能,就是從數據端到轉換端、到可視性端、到裝備的重組。這是邏輯性很強的,像機器有邊緣端,就是這邊數據量不用太大,一定把特征提取后先處理掉,到云端的時候是很少的,執行速度就相當快,而且負擔很低,保密性相當高,最后人端跟終端價值很高。所以的我的分析方法在每個體系端都要用。

優化。當初我們在做優化的時候,有很多裝備,但是怎么來匹配,什么裝備開始維修,什么時間它的機會會給你,什么時候做最好,需要多少人來做。這是優化的問題,優化做的好可能產生更優勢的效果,這四個決定一個好的能力團隊建設夠不夠到位。

我想這里是我們今天講的很重要的制造業,智能制造三個不可見世界,但是怎么用不同數據來源能夠發展不同的加工過程,這個很重要。第二,關系性,它的原因跟它的理由在哪里,為什么發生。第三,參考性,怎么去了解做很好的調整。

工業大數據的未來

因此,我們來講一個案例,就是富士康的實現三步走。第一步走,有一條生產線,工作人員做很久了,他們覺得不錯了。數據量很多,上去了。上去后可以找到核心的零部件吻合。這個叫做過去發生種類的分析性,變化性,它的整個的質量的偏差,最后它的這些關系。所以這部分的建立是一個數據跟分析的關系。

第一步,要找到重要性。這個可能是有25個制成,有300個不同的裝備,但不可能裝備都重要,所以要根據過去發生問題的次數,和發生對質量效率產生原因做分類,一二三四象限出來了。可行性和重要性分析先做好。這個做不好一般來講我們對,你想走進去,我幫你解決工廠的問題,不可能。

第二步,預測性分析。找到特征參數了,提取出來做分析。改善前,改善后它怎么提升的,這個需要做預測分析。通過過去做的預測不出來,你怎么預測未來?所以把過去的分析建立起來,預測過去怎么發生的,我就可以預測未來怎么發生的,可以用過去數據驗證它是對的。

第三步,效益分析。有時候做了很多事情沒有效應,那就不對了。所以第三,是效益分析。這個團隊花了一年不到的時間,幫富士康減少54小時不必要停機。

 

 

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