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邬贺铨:制造大数据与大数据的制造

[日期:2017-05-26] 来源:亿欧网   作者: [字体: ]

  5月25日,第二届大数据科学与工程国际会议在贵阳举行,会议主题为大数据科学引领与创新,中国工程院院士(大数据与产业互联网) 邬贺铨 以 大数据与产业互联网为主题 进行了演讲。

大数据

  以下内容根据演讲速记整理(有删减):

  我的题目是大数据与产业互联网。主要是讲制造,讲两个方面的问题, 一个是制造大数据,一个是大数据制造。

  我们制造大数据实际上讲的是制造业产生大数据。那么我们现在讲像互联网可以分成三个方面, 一个是消费互联网,一个是产业互联网,一个是政务互联网。 而产业互联网里面包括了很多领域,建筑、能源、矿业、制造、运输、通讯等等,今天主要讲制造。

  制造技术,实际上技术是一种支撑,当然还有先进的材料,生物制造等等,这个技术里面实际上分成两个方面,一个是企业管理与的信息技术,生产应用方面的技术。实际上这个里面,支撑我们企业管理以及生产制造,大数据是基础之一,跟云计算,互联网等等技术结合在一起。

  那么工业大数据这个话什么时候开始呢?

  在上世纪中,就是说,六七十年代甚至八十年代,我们大量企业的数据是手写的,是记录生产过程当中的数据是手写的,存在文件柜里面,是纸的材料。

  随着工业现场的出现,我们可以及时的收集到各种数据,各种各样的生产数据,环境数据。这个里面格式是很多的。但是主要用在什么呢?只是在机器这个级别和控制级别。工业开放出来以后呢,我们有了生产自动化的协议,有共同的数据结构,传感器,企业机构到企业间的转化,基本上这些数据还没有很好的使用的。

  今天的企业只收集了数据的7%。所以虽然产生了大数据,但是应用得不多。现在存储器大概在35%,云计算降低了成本。所以促进了工业大数据的产生。

  这是制造过程当中的大数据,我们可以看到,这个是属于采集的系统,在制造过程有各种各样的数据,振动、温度、产品质量啊。我们举一个例子,实际上在整个工业过程上,所有环节都会产生数据。

  Rolls Royoe公司是生产传感器的,我们知道马航370失航三年多了,当时是数据传出去的,传了7次,后来判断他飞了7个小时。马航出事以后,以后要15分钟传一次,这个公司认为我们这个飞机引擎的数据是永远在线的,永远都会传下来。医药保健公司的数据来说,他每三毫秒产生五千个样子,所以这个数据量是很大的。制造业大数据的规模超过了其他的行业。Think big公司说机器数据和物联网将占据中心舞台。IBM讲美国制造部门储存了两千亿个数据。

  工业大数据有什么特点呢?

  相对我们消费的大数据,一要准确,我们消费领域,像马云可以根本淘宝的数据判断商业的行为,准确率不用很高,90%就够了,工业领域准确率起码要99%,轨道交通要更准确。只要生产线不停,就会源源不断的产生数据。多样性的,异构性的差异很多,有的差别很大,有的很小。生产线环节的数据有的需要同步。所以数据化非常的明显。

  第三点是实时性。工业大数据是实时的监控和预警,工业大数据需要实时的达到分析和应用。另外行业性。消费的数据一般来讲是比较好理解的,工业的数据如果没有行业的知识是很难理解工业数据,所以对基础性要求相当高。

  所以第四点应该是工业大数据和传统的消费大数据的区别。那么制造大数据也是面临挑战的,因为工序在变化,供应参数在变化。时间上24小时不间断的,有状态性的,有突发的,有周期性的。另外很多数据是没有标记的。

  所以整个数据本身变化很大。在工业大数据的应用,实际上在一个国务院的文件和工信部的文件提到了大数据的应用,工业大数据要在研发设计,工业制造,售后服务和产品的周期,以及产业链的全流程的环节。所以可以看到国家希望大数据在工业领域的应用。还要推进工业大数据的全域性应用。

  第二个问题,大数据助力制造业。

  首先是产业,我们可以看美国产业互联网的参考模式。通过分布系统,用传感器来监控我们的车床啊。工厂在应用管理层,工业设计到产品的研发、设计就开始了。包括整个的管理,然后到企业集团这一层,我们企业管理层各种各样工业量的管理,生命周期管理,综合整个企业的水平,上面利用到系统企业之外的数据,社会的数据等等,所以在大数据,实际上在工程里面,在企业里面是分四个不同的层次产生,分几个层次利用。

  什么叫先进制造?先进制造,智能制造,智能企业,还有先进的工艺,先进的产品,先进的技术。未来20年最有潜力,根本上改变制造产业是大数据。美国总统有有一个报告,虚拟化数字制造就离不开大数据的支撑。

  制造首先是数字化,我们企业很多企业也做了一些制造业的数字化,往往我们是其中一个环节,而现在制造业的数字化覆盖产业链。覆盖了几个生命周期。通过适时监控有大量的数据支撑。不仅是产品的留存,还是数据的留存。未来大数据的制造必须把这个数据留存拉通。

  现在还有一个公司生产,现在大家手机上都有镜面,这个不是压出来的,而是靠机床磨出来的。旋转速度能达到几千转,所以有人说中国的手机产业带动了机床产业的提升,某一些领域是的。怎么样实现机场的快速运转,减少磨损,这个里面利用到大数据。

  航空也讲到了,机翼在发动机引擎有很多传感器,这种监控数据的目的能够提前一个月以70%以上的准确率维护需求,在空中飞的时候实时监控,看这个发动机是否需要换掉。另外这些传感器不仅仅是对发动机维修,对这个飞行员的航行操作也很有用。它帮助中国的春秋航空改变了飞行员的不良习惯,飞行员开飞机有的操作是不必要的,不合理的,它可以实时监控,节约了原油成本。

  现在远洋船,现在招聘不到船员了,谁愿意三个月见不到家人在海上漂泊,所以现在要无人驾驶,在大海上真正三个月不要人,通过远成大数据分析,保证船动力系统是正常的。所以通过集中控制,人可以集中在公司里面,可以遥控100艘无人货轮,人员解决15%,解决了招人的问题,这个大概三四年以后才有可能。现在还不行。

  那么电力呢,汽轮机和发动机占了全球电力市场的30%。只要分析这个发电厂的数据,实现了减少非规划停电5%,避免了75%的误判。未来10年全球电力产业会创造30万亿的价值。将来电力行业也将是一个大数据行业。

  那么风力发电,在建立之前要利用一个“数字孪生机”,它来帮助分析,能够提升20%的效力。他送到一个后台的孪生体的数据。现在风向气象台以前200米可以提前72小时,预先告知后台有没有风,按照预防性的维护这个寿命可以延长风机三年。

  美国每个家庭平均每人耗电11万千万时,把大数据很好的应用可以节约3%到5%的能耗。对金属的选矿很复杂的,要涉及到15种以上的机械,氰化、氧化等各种处理方式。它的生产数据是不完整的。现在怎么办呢?先清洗矿之前清洗数据,从大量的参数里面选出对最有影响的选矿水平的参数。发现了最好的选矿性能出现在氧气含量最高的时候,没有增加额外的投资和技术的变革,矿石的品位下降约20%。

  在欧洲一个先进的化学产品公司,生产水平已经很领先了,他生产里面用到的冷却剂压力、温度、数量和二氧化碳流量,发现二氧化碳流量的改变能使产量显著变化。通过重置相应的参数,该化学公司能耗减少原材料20%,节省能源成本约15%。能够帮助大型企业避免生产中的风险。

  生物制造也是一个很复杂的国家,通常都是用活的过程制造疫苗等等,在生产制药过程当中要监控200多个原料,生产规律性永远没有办法掌握,他们怎么办呢?这还是一个世界排名前列的过程,他们把过程分解成几个环节,每一个环节分析有各种各样的不同工艺的参数,他们之间的关联度,尽管有200多个变量,真正有影响的是9个,针对这9个变量进行了有针对性的更改,一年以内疫苗产量提高了50%。而且单纯的疫苗产品一年收入增加1500万美元。

  GE医疗部门开发的Insite设备网管系统通过无线网络对GE生产的核磁共振仪进行远成监控,基于大数据分析,41%的故障可以远成排除。

  日本的小松公司,实时的收集首先设备卖出去的状态,就可以了解市场。小松卖给中国的挖掘机,如果今年开工不足,那明年市场肯定有问题,如果今年开工很好,明年就有市场的。而且可以判断市场,判断宏观经济和市场服务,当然及时维修。

  John Deere是美国一家农用机械制造企业,通过大数据把适合种算出来。所以有一些估计表明设备的维护成本超过了企业总成本的30%。怎么用通过大数据降低设备维护成本,这是一个很重要的命题。

  现在IBM通过大数据已经转型成生产性服务公司,GE现在把维修服务加上去,保养服务占了70%,通过大数据可以提前实现保养,所以利润主要来至于服务。

  R&R现在提出,我的发动机不卖,不要钱,哪一个飞机公司,航空公司要你就拿去,装上以后,我以单位飞行安全小时收费。通过这样,他的市场占有率提到了40%,通过传感器实时的监控提高了准确。

  沈阳的机床,现在也是不要钱,他是按使用小时收费,这样做方便了客户,生产人员,材料利用率,生产成本都有不同程度的提升。当我们的国家都在堵短版的时候,特别是东北正受到这样的压力。沈阳机床厂的定单排到了下半年。关键是怎么样把大数据的应用,使我们的产业得到提升。

  那么,这是统领,他是做西服的,他收集了各种各样的西服的数据,上网查哪一个适合你,如果不满意还可以自我修改,通过这样实现大数据的实现了个性化的生产,个性化生产的成本高10%,但是汇报至少是两倍。原来要求顾客测量身体的方面测量出七个参数。厦门有一个公司研发了一个平台,用手机拍正面、侧面、背面,再加上身高,会出来一个三维,可以做一个贴身的衣服。去年贵阳大数据座谈会上,面对一部分企业家,李总理说我的西服是大数据西服。

  打造大数据的价值链的应用,我们制造价值链里面有几个环节,首先是供应链到研发产品,产品设计数据库,要收集客户的数据收集,市场的反馈,对研发有用。通过外包盒装和共享对研发有用。前面是外包合作商,第二是客户,第四是供应链,第六是精简制造,对生产有用。对整个应用和个性化生产,生产有用。这次覆盖制造业的所有的环节,上下游的各种关系。

  现在产业互联网会创造出更高的价值,他比消费互联网创造的价值还要高一倍。我们可以看到蓝线是产业互联网技术的耗费和支出,红线是它创造的价值,可以看到红线比蓝线高了一倍以上。紫线是两个加起来,绿线是投资汇报。看出来把制造大数据应用到制造业里面可以带来更大的汇报。把大数据利用率和人均产出率进行研究,财富一百强的企业人均产出提升14.4%,对制造业平均提升20%,可见大数据对整个制造业的转型升级改造是有很重要的作用。当然对不同行业可能影响不一样,人寿比较高,接近40%到50%。

  最后制造业在工业设计、生产、销售、服务环节都产生了,制造业大数据的产生是所有的环节,大数据在制造业的应用也是所有的环节,大数据能够提升生产效率,改进产品质量,节约能力和资源的消耗。所以大数据支撑了产业互联网,大数据开拓了创新的空间。





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