邱伯华 | 工业大数据-----新一代工业体系

邱伯华

中国船舶工业系统工程研究院

海洋智能技术创新中心主任

中国船舶工业系统工程研究院、海洋智能技术创新中心主任邱伯华，在“2017中国工业大数据创新发展高峰论坛”上进行了题为“工业大数据-----新一代工业体系”的主题演讲，以下为现场演讲内容的整理：

中国船舶工业系统工程研究院成立于1970年，工作涵盖海军的主要领域，从单舰编队安置，战役战略一体化，海、空、天、岸、潜一体化，中国船舶工业系统工程研究院海洋智能技术创新中心与美国国家科学基金会智能维护系统产学合作中心等国内外多家单位合作，定位于大数据时代的智能船舶发展，建立我国船舶领域第一个以CPS应用为方向的智能化技术产学研合作机构。

工业领域切入大数据是一件很有意思的事情，在我们开展的时候，如果是用计算机的人去搞工业大数据的时候，会发现很多的障碍，很多搞自动控制的领域也发现障碍，为什么，这恰恰是由于工业大数据的特性，工业大数据是什么，一个是工业装备在运营使用过程中产生的数据，而它将很大的这个影响到我们装备如何去使用和控制的问题，第二是我的企业管理组织中产生的管理组织，这两个在工业领域中有大量的交联和交互，在工业大数据的诞生中会出现新的分支，既有IT的特点又有OT的特点，数据的采集分析和应用的方法和手段，以及相应的这个商业形态和商业的产业链的态势。

一、工业大数据特征：

价值性：工业大数据更加强调用户价值驱动和数据本身可用性，包括：提升创新能力和生产效率，以及促进个性化定制、服务化转型等职能制造新模式变革

实时性：工业大数据主要来源于生产制造和产品运维环节，从数据采集频率、数据处理、数据分析、异常发现和应对等方面均具有很高的实时性要求

准确性：指数据的真实性、完整性和可靠性，更加关注数据质量，以及处理、分析技术和方法的可靠性。

闭环性：包括产品全生命周期横向过程中数据链条的封闭和关联，以及智能制造纵向数据采集和处理过程中，需要支撑状态感知、分析、反馈、控制等闭环场景下的动态持续调整和优化。

二．工业大数据产生的价值：

有了数据基础，如何通过数据分析产生价值，数据是不是越多越好，工业数据本身具有高速性，海量性，实时性的特点，当你用的时候是一种灾难。所以，一定是以业务为主导，价值位驱动，传统技术，机理驱动，穷举，静态。实际上来说，海量实时的要求，必须实现新的方法和手段来进行相应的分析。因此它必须基于机器自主学习的数据分析能力，常规的方法和手段是无法进行解决的，如何达到综合自主分析，评估与预测，进而实现自主高效有价值的决策，这才是能力的核心。

三．工业大数据的表征：

工业大数据的表征是什么，是价值。工业大数据是一种规模化的方式，解决个性化的需求。这才是我们对数据使用的基本原则，其产生的价值主要表现为以下几个方面。

万物互联。这个万物不是仅在装备，是人、活动、物、环境等等，我们需要关注的是物在环境中的活动结果和目标的差异。

数据驱动。通过手段来解决问题。

自主能力。机器学习和认知计算将会产生核心的作用，而最终表征是价值，买的东西一定要有价值，不去用，是毫无意义的，所以说解决当前的问题是开展工业大数据的发展重要前提，谈梦想对于企业来说是没有意义。

四．中船的探索与实践： 

1.工业大数据的现实意义：

大家知道08年之前船舶业是相当的火，全行业那个时候盈利的，现在90%的企业都破产了，或是惨淡经营，出现这种问题是多方面的原因，但从工厂制造产品方面去谈，核心的问题是我们制造业传统来说是单纯商品的性能，缺乏满足多元化活动时能力。产品交付的时候，它的性能是固化的，是在不断的衰退的，这与用户多元化需求之间的差距，如何弥补，这就是业大数据产生的价值所在。通过实现工业智能的转型升级，企业不再卖产品，用户需要的不是产品，而是产品价值的体现，这个对我们制造业来说是具有革命性的变化。

我们把船作为这个数据的富矿充分挖掘，来满足不同客户对产品价值能力需求的实现。这是我们开展多体系的一个最本质的目的。使得我们可以与客户建立密切的联系，持续的获得效益。目前已经完成船舶智能系统平台及定制应用的核心技术研制和开发，率先在国际上应用于大型民用商船（散货船、VLCC、VLOC），并取得国际知名船级社认可的智能符号。

2.CPS在实际生产过程中的作用：

具体如何实现过程中，就是实体世界和虚拟世界的融合，也就是Cyberspace，用户看的是实体的装备。需要的是在Cyberspace实现他的目标和业务，基于CPS的智能系统实现决策的和新的边际效益产能的释放。CPS在实际生产过程中的作用用于实现物的智慧，主要表现在执行能力、统筹能力、推理能力、分析能力、感知能力。

首先是自感知。我们所说的数据中心、数据仓库，我们的数据是什么，可能是原始的数据，存在里面有用吗。我举一个例子，我们的船有多少的数据量，难以想像，怎么样采集数据、传输数据固然重要，但我们更需要的是知识，是经验。自感知解决的核心问题是去采集什么样的数据，并且这些数据对使用者来说是有用的，这个十分重要。 

第二是记忆的问题，也就是刚才说的是自记忆问题。

第三是数据信息的转换，解决海量信息的持续存储，形成自认知的能力。我们的船在开的过程，会形成的这个规律，然后机器来学习的时候，持续不断的学习、成长。

第四是自决策，什么是智能装备，只有机器可以自主决策、灵活引用并自动运行的时候，那才是真正的自决策能力，而现在自决策是我们的目标，目前还没有做到，我们只是有这种自决策的服务支持。

最后是自重构，当决策能够实现的时候，那么重构就实现了。我们研究院是首个开展智能化应用的单位，这个系统是世界上首个受到国际船级社认可的智能符号，包括了三大部分：第一是本地云，我们数据的分析，信息服务平台，传统的信息化平台，有自主的感知、认知、学习的这个能力，会把所有的装备数据，环境数据，应用数据，全部收集起来之后会自主学习和分析挖掘这些东西，进而按照需求来进行服务。

工业大数据体系的出现，并不是对已有的东西的颠覆，而是再升级，CPS是很好的解决数据利用的办法，在这个体系当中，人是作为一个关键要素，发挥重要的能动作用，该体系有很强的认知形成，包括行为认知，启发认知，也有迁移学习的能力，也有群体认知，在过程中构建新模式的转变。 

工业大数据体系的目标，是实现价值的再度融合，在这个体系之下实现两个端的规范性，首先是控制端，未来船舶、机车未来都无人自主化了，这是以控制为核心的智能化数据的应用，第二是管理端，船舶信息化管理，强调的是支持系统，远程端解决的是控制中心和辅助决策。以混合云平台、控制端、管理端三大核心，实现数据私有化、服务定制化、资源集约化和工作协同化。