| 标题 | 从制造业视角看大数据 |
| 范文 | 宁振波 工业从设计、仿真、工艺、制造、检测、试验、运行、服务、支持到退役是一个非常复杂的过程，工业大数据需要大量的传感器进行采集，数字化的数据通过移动互联网和物联网传递到后台，由大量的云上服务器做分析、解析和计算，支撑我们的智能制造体系。 工业大数据不仅有工业过程的数据，还有大量不相关来源的数据，包括历史数据、报警数据、环境数据、风险管理数据等，工业大数据需要有对数字的洞察力和认知分析。 据麦肯锡2016年的数据分析，全球各类数据之间的数量关系是：制造业大数据远超其他行业，难度很大，复杂度很高。工业大数据的容量、种类、速度、可变性、真实性、复杂性等都是符合大数据要求的。但是相较于一般大数据，工业大数据具有更强的专业性、关联性、流程性、时序性和解析性等特点。一般大数据具有发散性，工业大数据具有收敛性，二者表象相同、本质不同。 新工业革命的本质是CPS，《三体智能革命》一书里阐述了：物理实体、意识人体、数字虚体，智能才是本源，CPS则是它的最新实现形式。世界由物理实体构成，根据达尔文的进化论，物理实体进化出了植物和动物。动物的最高形态是有智能的意识人体，人体可以开发很多智能化的工具，把物理实体建模、建成数字虚体。数字虚体有两个作用：第一，嵌入系统。数字虚体作为一个嵌入系统，嵌入到物理实体中，物理实体就智能了，产品的智能化是智能制造的重大方向。第二，设计产品。设计工业模型、制造模型等，这些软件都基于物理实体建成数字虚体，直到产品研制。 过去的工业体系是试错法的工业体系，今天的工业体系在赛博空间中完成数字样机建模，在物理实体中，从数字样机到数字成品的映射有三个模型：数学模型、数字模型、实物模型。数学模型，我国用“渔夫分鱼算法”解决了氢弹长期存在的问题，解决了原子弹到氢弹的研制，美国、俄罗斯、法国、英国都没有解决。数学模型到数字模型的发展过程就是产品总体设计的过程，从数字模型演变到实物模型就是演变的结果。过去，制造业三大技术，设计、制造、试验各自分离。今天，我们在赛博空间中完成产品的设计、工艺、制造、试验和检测，在这个过程中，不断发现设计问题、工艺问题、制造问题、试验问题。赛博空间把设计、制造、实验融为一体，不断发现问题、解决问题。过去是手工生产线，现在要建数字化生产线，下一步要建智能化生产线。从赛博空间中映射到试验过程中，过去试验是每件必试，在赛博空间中做了大量仿真后，以后的实物试验就是验证性的试验，这是整个工业的新工业体系，也是制造业的转型升级。全都是基于三维模型，没有蓝图、工业卡片，也没有纸质的档，全部数字化。 产品设计的仿真工艺数据。我们的产品很复杂，机、电、光、磁、声、流体、热各专业并行研制。人们创造电作为动力使用，在电的发展过程中，诞生了弱电、电子学，从电子学数字电路诞生了计算机，随着计算机的发展诞生了软件工程，软件工程和每个专业结合，和机械技术知识结合出现了机械CAD、机械的工艺软件等。大数据是怎么来的呢？以前的数据不叫大数据，以前的蓝图、图纸、工业卡片和纸质的档叫纸质数据，大量的计算机应用才产生了大数据。比如机械CAD、电子、光学。机械CAD建的数据，电子行业不可认，光学行业也不可认。同样在设计领域，它的软件不一样，设计领域的数据，工业数据是不可认的，互相是不关联的，所以设计数据很复杂。当然，我们大量的仿真分析软件很多也是不可认的，大数据无关联，数据链庞大。生产过程和机器运行数据非常复杂，设备采集的、运行的、物料加工的数据都是生产过程中的大数据。 在计算机上建立虚拟飞机，起落装置综合性能仿真试验平台的建模、试验分析全是虚拟的。用计算机的虚拟试验来代替我们的物理试验，直到我们物理试验少花钱、多办事、提高质量。过去物理的试验和测试包括：落震试验、疲劳试验、载荷试验、收放试验、飞控系统试验、飞行试验，产生了大量的数据。今天，我们要做的事情是基于全数字样机的虚拟试验和测试以及和物理试验测试的关联，建立虚拟样机门户，飞机可以在虚拟环境中做虚拟飞行，这样的数据都是大数据。 所以，智能制造难点是建模，焦点在仿真。工业软件给我们赋能、赋值、赋智，提升我们的智能水平，核心工业技术软件化。 另外，谈谈Road Runner公司。Road Runner公司是典型的飞机发动机公司，它的服务性收入已经远远超过了它的发动机销售收入。它的发动机实行租用机制，别人租用，它们收取服务费用。Road Runner是世界上第一个由生产型企业向生产服务型企业转移的公司，其核心是产品的智能化。 現在，大数据的热度几近沸点，形势大好，需求紧迫，基础雄厚，人才济济，我们需要整合资源，问题导向，重软用硬，应用为本，不断学习大数据新时代的新知识、新模式、新规格。 （根据演讲内容整理，未经本人审核） |
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