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李伯虎:智慧制造云中大数据的实践与思考

2017-02-21 10:08:00来源:新软件 作者:李伯虎 编辑:沐子飞 关键词:大数据人工智能互联网阅读量:32861

导读:“互联网+人工智能”核心技术的飞速发展正引发应用领域(国民经济、国计民生和国家安全等领域)新模式、新手段和新生态系统的重大变革。
  【中国智能制造网 名家论谈】新的技术革命,新的产业变革正蓄势待发,目前,大家都认为“互联网+”人工智能的时代正在到来。互联网是一种泛在互联网,包括传统互联网、物联网、移动互联网、卫星网、天地一体化网、新一代互联网等。“互联网+人工智能”核心技术的飞速发展正引发应用领域(国民经济、国计民生和国家安全等领域)新模式、新手段和新生态系统的重大变革。

李伯虎
 
  当然制造业也不例外,众所周知,像德国工业4.0计划、美国国家制造业创新网络(NNMI)计划,以及中国制造2025、“互联网+”行动计划,积极推动制造业和互联网深度融合。那么这个核心问题提出来,实际上就是要发展智能制造的技术、产业和应用。
 
  我们这个团队在科技部领导下开展了制造业信息化的工作,在2009年根据当时的情况,我们提出了“云制造”理念,开始了以网络化、服务化1.0的研究实践。认识到这个时代的到来后,我们在2012年开始了智慧云制造的工作。
 
  关于智慧云制造,有这么一段话——基于泛在网络,借助新兴(大)制造技术、信息通信技术、智能科学技术及制造应用领域技术等4类技术深度融合的数字化、网络化、智能化技术手段,构成以用户为中心的统一经营的智慧制造资源与能力的服务云(人/机/物/环境/信息互联服务网),使用户通过智慧终端及智慧云制造服务平台便能随时随地按需获取智慧制造资源与能力, 对制造全系统、全生命周期活动(产业链)中的人、机、物、环境、信息进行自主智慧地感知、互联、协同、学习、分析、认知、决策、控制与执行,促使制造全系统及全生命周期活动中的人/组织、经营管理、技术/设备(三要素)及信息流、物流、资金流、知识流、服务流(五流)集成优化;形成一种基于泛在网络,用户为中心,人/机/物/环境/信息融合,互联化、服务化、协同化、个性化(定制化)、柔性化、社会化的智慧制造新模式和”泛在互联、数据驱动、共享服务、跨界融合、自主智慧、万众创新”的新业态;进而、、节省、绿色、柔性地制造产品和服务用户,提高企业(或集团)的市场竞争能力。
 
  这里面,我们对智慧云的模式、手段、业态、特征、实施内容和目标做了明确规定,并体现了三种深度融合:以用户为核心的人、机、物、环境信息深度融合;数字化、网络化、智能化的深度融合;工业化与信息化的深度融合。
 
  智慧云制造特别体现在,基于大数据的一种并行、协同、实时、互联、智能地一种创新。
 
  根据这样一个理念所构成的系统,我们把它叫做智慧云制造系统,或者叫智慧制造云,或工业云,或工业互联网。这样一个系统首先要提出概念模型,包含三部分:一个是智慧制造的资源、能力和产品;第二就是智慧制造云;第三个就是制造的全生命周期的应用。一个核心就是智慧云制造的平台,有三类人员——服务的提供者、服务使用者和云的应用者。作为一个企业,可以兼顾三者。
 
  在这样一个概念模型下,我们提出整个体系结构,智慧云制造系统实质是一种基于泛在网络及其组合的、人/机/物/环境/信息深度融合的、提供智慧制造资源与智慧能力随时随地按需服务的智慧制造服务互联系统。它就是一种“互联网(云)+智慧制造资源与能力”的人/机/物/环境/信息的智慧互联制造系统。
 
  关于大数据的情况,首先要谈及制造云中间大数据的来源,这里面包括制造全生命周期的数据、企业经营的管理数据和技术产品设备的数据。我们可以把它分成结构化、非结构化和半结构化,或者是混合结构化的数据,也可以从频度来分,有静态的、动态的和实时的。
 
  智慧制造云对大数据很重要,我们有六大类技术作支撑。这六大类技术简单说,在智慧制造云里面对大数据能够进行清洗,能够实现海量数据分布式的存储,以及对各类存储数据的快速访问。大数据的分析要求它以应用目标为导向,找出相应的特殊算法,以及模型。可视化能够综合处理显示多纬度数据,进行强烈的交互,而对多类型标准的需求十分迫切。安全隐私保护、追溯保护,特别是商业安全,也尤为重要。
 
  还有很重要的一个方面是云化,数据的云化叫DaaS,有些数据在模型里通过SaaS提供服务,这里面涉及高性能技术、云处理等等。数据分析对历史数据、实时数据的描述、规定、预测进行分析,里面采用分布式计算引擎、各种各样的智能算法,包括机器学习和交互式分析。
 
  在可视化方面,我们可以做出设备健康的曲线、设备多维的智能预警以及制造活动的趋势预测等等。根据我们目前的平台和技术体系,目前有很多应用范例,如航天电缆数据化设计、医药研发的数据化的设计。
 
  通过我们的实践,大数据的确是一种战略资源,它是智慧制造的一个基础。它的研究和实践,我觉得应该重视基础理论、算法、决策分析问题的持续研究。重视大数据不能光靠大数据,人工智能技术、系统工程技术等都需要进行深度融合。我们还应重视大数据制造全生命周期各种各样活动的管理模式手段技术,重视共享经济的商业模式研究,,重视安全技术和相关的标准。
 
  原标题:中国工程院院士李伯虎:智慧制造云中大数据的实践与思考
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