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【干货分享】张洁教授现场剖析制造业大数据制造的思考与实践.doc

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【干货分享】张洁教授现场剖析制造业大数据制造的思考与实践.doc

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文档介绍:【干货分享】张洁教授现场剖析制造业大数据制造的思考与实践
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2015年11月18日,“”在上海交通大学安泰经济管理学院成功举办。上海交通大学智能制造与信息工程研究所副所长张洁教授分享了制造业大数据的思考与实践,令在座与会人员大开眼界。当前,大数据作为新一代信息技术的关键,逐渐成为新一轮产业革命的核心。制造业迈入了大数据时代,2012年,GE公司率先明确了“工业大数据”的概念。在制造业,产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据,形成了制造业大数据,而这些数据符合大数据的三“V”的特征:规模性、多样性以及高速性。除此以外,制造业大数据还具多源异构、多尺度、不确定、高噪声等特征。因此,研究和应用制造大数据更具有挑战性。主要体现在制造大数据的存储、管理、分析和展示方面。如何充分挖掘工厂中数据的价值,通过对制造大数据进行分析,提升数字化工厂运行效率,已成为制约数字化工厂向智慧工厂发展的瓶颈!附:部分部分现场演讲实录
然而,大数据给我们带来的思考:在制造业能用吗?解决什么问题?制造业大数据到底在哪些领域可以发挥它的作用?
首先,能用否?大数据已经成为解决现实世界问题的方法。要解决现实世界的问题,第一种方法就是科学实验,通过实验的方法来发现现实世界的一些规律和解决和问题;第二种就是通过理论分析和推导方法;第三种就是科学计算,模拟仿真成为第三种解决问题的范式;数据科学成为第四种解决问题的范式,这个就是由美国图灵奖的获得者,他出了一本书《第四种范式》,目前现在国外数据科学是一门非常热门的学科,它是一门综合交叉的学科。
大数据方法带来了思维上的变化,主要是从三个方面来看的:
从因果到关联,更强调事物之间的相关性而非因果性。
从局部到全体,采用全体数据进行分析,而不是随机样本。
从精确到混杂,通过数据保证解的优异性,不再一味追求精确的算法。
既然大数据已经成为解决问题的方法,那能用它。因此,从数字化工厂向智能化工厂转化的过程中面对着海量的数据,需要寻找它们相互之间的联系和隐藏规律,实现透明化的目标。最后,在哪里用?大数据它给制造业提供的是一种全方位的全程式的一种服务,在产品全生命周期阶段,从设计到制造、从使用到维护、直到维修阶段,产生的正向数据以及逆向数据,这些数据都能全方位的使用。在产品的设计中,传统的设计师,基于经验灵感和经验,揣度消费者的需求喜好,设计产品。在大数据时代,设计师通过对用户行为和需求大数据进行分析,精准量化客户需求,指导设计过程。在制造阶段,大数据技术可以帮助实现生产过程异常发现、产品质量和生产调度优化等方面。以生产异常发现为例,传统的基于降维手段的异常发现方法,容易破坏信息完整性,不利于设备异常的发现。在大数据模式下,基于制造数据的分析对关键参数进行提取,然后通过聚类分析手段发现设备异常模式,在此基础上对设备控制优化。大数据也能帮助提高产品的质量控制,大家来自制造业可能知道SPC控制的是整个过程的单个参数,但是单个参数在正常范围,为什么还会出现一些质量问题?可能每个参数均处于临界状态,综合产生会产生一些质量问题,所以在这个过程中,传统就是数据的筛选