亿欧智库·图书推荐《从大数据到智能制造》:智能制造到底怎么做

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智能制造
亿欧
崔粲
2017-11-17 16:00
[ 亿欧导读 ] 智能制造的核心,是对5M要素活动进行建模,解决知识的产生和传承问题。智能制造的未来目标,是无忧虑制造。书中还列举了几十个工业大数据的具体应用案例。
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2015年李克强总理提出“中国制造2025”以来,制造业的信息化升级、智能制造成为行业关注的焦点。然而如何实现智能制造?怎么去定义和使用大数据?市场上说法不一,有人认为靠互联网+,有人认为靠物联网,有人认为靠机器换人,有人认为靠人工智能与大数据。然而市场上鲜有同时有深厚制造业背景和丰富工业大数据实践经验的专家,对具体什么是智能制造及如何实施进行深刻系统性论述。

在美国从事多年工业大数据实践的李杰教授联合两位“千人计划”专家,通过《从大数据到智能制造》一书,不仅系统性阐述了智能制造的核心,大数据与制造业的关系、日德美中各国制造业转型的差异概念,更传达了智能制造解决问题的逻辑以及重新定义制造的思维方式,指明了智能制造的实践方向。书中还列举了很多具体应用案例,具体介绍智能制造如何实施。虽然书中的案例多偏向装备制造业,但对于中小加工企业或许也有指导意义。

书中首先对智能制造的核心进行了阐述。制造系统的核心要素可以用材料(Material)、装备(Machine)、工艺(Methods)、测量(Measurement)和维护(maintenance)五个M来表达,过去的工业革命都是围绕着这5个要素的技术升级,围绕人的经验开展。而智能制造系统的核心在于第六个M,建模(Modeling),通过这个M将经验固定下来,用模型分析和解决问题。无论机器换人、物联网、互联网+,解决的只是5M要素的调整方式和途径,没有解决智能化的核心问题。智能制造的核心,就是对5M要素活动进行建模,解决知识的产生和传承问题。

书中指出了大数据推动智能制造的三个方向

第一个方向:将问题的产生过程利用数据进行分析建模和管理,从解决可见的问题到避免可见的问题。

第二个方向:从数据中挖掘隐形问题的线索,通过对隐形问题的预测分析,在其发展成为显性问题之前进行解决。

第三个方向:利用反向工程,利用知识对整个生产流程进行剖析和精细建模,从产品涉及和制造系统涉及端避免问题。

书中提出了智能制造的未来目标,即无忧虑制造。零部件及装备层面的自我意识和自我预测功能,使得用户可以了解机器的健康退化、剩余可用时间、精度的缺失以及各类因素对质量和成本的影响。机器的健康可以通过零部件健康状况的融合、和同类机器的类比来预测。这种预测能力使得工厂可以采取及时的维护措施,从而提高管理效率,并最终优化设备的正常运行时间,形成闭环的生命周期更新设计,最终实现无忧虑生产。

书中还列举了几十个工业大数据的具体应用案例 ,介绍了如何具体应用大数据解决企业问题的过程。例如NISSAN产线上有大量工业机器人,过去常因故障造成停机。为解决问题,2010年开始,NISSAN开始引入预测分析模型,基于机器人控制系统的数据(不适合安装外部传感器),采用了同类对比的方法,对设备进行聚类,形成一个个机械臂的“虚拟社区”,社区的数据采用集群建模进行分析,判断机械臂的健康状态,基于此建立生产监控系统,实现了早期故障提前2-3周内被发现,预测机械臂发生故障的时间,为维护排程提供了依据。

书中最后还以专家访谈的方式,展现了中国制造业当前对智能制造的看法。包括了李杰教授与著名经济学家马光远、航空发动机专家王安正、三一集团高级副总裁贺东东、NI行业市场经理崔鹏的具体对话内容。

图书主要作者李杰教授是美国国家科学基金会智能维护系统研究中心(IMS)主任,自2000年起领导工业大数据分析与智能维护系统技术研发,2013年担任美国白宫信息物理系统与美国挑战项目顾问,2016年起担任麦肯锡全球顾问。IMS中心与丰田汽车、日产、GE航空等80多家国际公司联合完成了一系列大数据应用案例。另两位作者分别是首批“千人计划”专家,美国密西根大学吴贤铭制造研究中心主任倪军教授,以及“千人计划”专家,上海交大航空发动机研究院首席科学家王安正教授。


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