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智造大数据专家李杰佛山开讲：最关心佛山一百条自动生产线，原因是...

2017/3/5 20:03:32 人评论次浏览来源：佛山电台分类：其他

智领未来——南商营·智造者创新特训营

《人工智能与大数据在智能制造的应用》

精粹回顾

人工智能与大数据如何在智能制造中运用，能给企业带来怎样的价值和机遇呢？

南商营?智造者创新特训营第一场论坛《人工智能与大数据在智能制造的应用》在上周末进行。我们再次请来智能制造重量级嘉宾：美国辛辛那提大学讲座教授，美国白宫信息物理系统（CPS）专家组顾问李杰,现场介绍人工智能与工业大数据的发展及方法；探讨人工智能，机器学习，工业大数据分析工具与产业相结合的方法案例分析。本次活动吸引了近两百位制造业企业主前来参与，其中来自南海机械装备行业协会40多位企业主朋友结队前来。

特训营导师：李杰

美国辛辛那提大学讲座教授，美国白宫信息物理系统（CPS）专家组顾问，美国国家科学基金会智能维护系统产学合作中心的创始人和主任，他所提出的“智能维护系统技术”被美国《财富》杂志喻为二十一世界全球三大热门技术之一；上海交通大学先进产业技术研究院首任院长与前瞻顾問。本期活动，李杰围绕“人工智能与大数据在智能制造的应用”作主题演讲。

穿透：一百条自动生产线的背后

李杰教授开门见山：“很多人了解到工业大数据和智能制造是有关系的，慢慢演变出来这个智能化怎么样带动新的智能革命，所以国家去年出了很多方针都跟智能制造有关系，包括今天（佛山市委书记）鲁毅在（北京）跟工程院周济院长谈到“百千万计划”，一百条自动生产线，这是一个很重要的指标。自动化生产数据产生以后，怎么样产生一个产业或者说一个生态系统的持续发展。这将内生出一个永不消逝的智慧系统。这将是佛山制造业的能为顾客创造的价值，也是产品或者服务的‘蛋白’。所以，这一百条自动生产线的背后，是制造业转型的竞争核心。”

认识李杰教授的人，相信都了解过李杰提出工业4.0的煎蛋模型。讲的是制造业核心产品与创新服务的关系。

李杰不厌其烦提醒在场的企业主朋友：“‘煎蛋模型’是指一个核心的产品不仅是一种产品：蛋黄是产品本身，蛋白是其服务衍生的价值。这如同煎熟的蛋，每份的蛋黄其实都差不多，但是蛋白却大异其趣；也就是说，在产品差异不大的情况下，配套服务的差异才是制胜的关键。”

工业大数据+人工智能对制造业意味着什么？！

从工业大数据到人工智能（AI），对工业4.0意味着什么？李杰强调：“人工智能的目的并不是取代一个所谓的人，而是说互联网加重的数据的计算功能，同时工业大数据是控制装备，让它能够自动化，所以智能化的目的是更能够加深数据性的关联性。人工智能是机器的制造和控制，工业大数据是人的知识与智慧的传承。自动化、智能化、智慧化都需要人工智慧，人工智慧不是一个目的，是一个可以在不同领域使用的东西。条件就是基本——传感器。下一个的走向就是怎么样把人工智能用在工业大数据，这是马上要发生的事情。这个与佛山息息相关……”

等等，这个马上发生的事情，也与佛山息息相关？！

李杰：“我让你的机器人在一百条生产线更能够创造出大家还看不到的价值，除了做自动化之外，企业更了解产品质量的优化性和避免性。这里面就谈到了数据分析特征的提取和深入学习。人工智能怎么跟机器学习的基础，跟“特征”学习、深度学习联合在一起。数据的好坏、资源的来源、关系和参考性，所谓人工智能的要素包括机器表达、机器学习和机器控制，这一类分析更需要数据。大家会发现未来大部分的数据的数量、种类和质量更具有价值，如果检查了以后不能告诉你是什么原因造成的，这个自动化还没有完成。企业检查完问题以后，这个产品的流程怎么走、经过哪些步骤，那时候跟什么都有关系，企业就知道哪个地方出了问题，企业就可以一直一直改善。

精益制造利用人工智能和工业大数据把企业的改善做得更精密，叫精密改善。传统精密制造就是出问题了就进行分析，精密的制造就是通过了解，就达到避免的目的。如果今天的数据质量不好，自然分析就不好，所以现在要把人工智能用在对于数据背景不好的领域。这就是佛山制造转型升级中最重突破口。”

李杰团队案例分享

小松：从制造装备到智能化的管理

小松从2002年就开始合作，当时只可以做数据的分类，但是做不到分析。工程设备就是蛋黄，我怎么样协助人家做智能的生产力，即我的工况管理。现在小松已经变成一个很大的体系建设，建设完以后我们开发软件，他们可以用在小松的装备里面，知道哪个零部件可以提早更换，就可以提早更换。小松基本上形成的照顾的智能化。他要的实际上并不是装备，而是智能化的管理。小松无人化挖掘机已经进行了，我对整个地形扫描，我完全可以知道这个地形扫描，我就知道机器应该怎么加工、怎么驾驶，所以基本上是工业无人化，你睡一个觉起来，地都平了。

制造业企业需要思考的问题

产品与价值的煎蛋模式

李教授说到：对于中国来讲，中国2017年就马上有40万台机器人，德国和日本是比较稳定的成长。这里面很大的一个问题，量上去以后就是质。很明显，下一个很自然地就需要用到机器人的健康管理。

举个例子，一个锯床用了三菱控制器切割一个叶片工件，这个刀具的磨耗不定，它的变化很大，所以我们把人工智能放上面。20个小时我知道我切削应力的变化，从数据和力建立起一个动态的关系模式，刀子是新的，然后慢慢地坏掉是怎么变化的，有一类、二类、三类、四类、五类的调整，这个变化很重要，因为它出故障我可以知道怎么坏。这个动态分析模型让这个做机床的公司正了解到刀具是怎么坏的，而且怎么避免它。这个产业在2013年在美国是第十名，去年、前年全美国都是排第一名，就是因为有了这个机器学习软件。

还有一个是重组性。如果我要管一个生产线，每个装备都会有衰退性，但我怎么知道这些衰退性的来源在哪里？我一方面知道它耗电，哪个步骤耗电、哪个零部件耗电，我就了解怎么样做优先的维护。

做机器人健康管理的企业代表现场展示

机器人健康管理系统的企业代表介绍：通过系统可以看到整个工厂机器人的健康状态，把它做一个百分比的健康状态。如果机器人是绿色的话，表示身体健康，不用做任何维修；如果是红色就代表这个机器人确实发生故障。还可以进入到每一个机器人里边，看各个部件的状态，看整体的健康状态。通过APP就可以知道健康度以及预测信息，如果发生故障，这个故障是发生在哪里。

其实健康度只是一个机器的评估，我们最重要的是应用、是场景。我们为用户提供各种分析工具，包括统计的工具，通过这些统计工具我们的用户可以了解工厂里面的生产效率到底如何，发生的故障最多是哪一种类型、维修成本是多少等等，最大限度地提升生产效率。