| 标题 | 智慧制造云中大数据技术的研究、实践与思考 |
| 范文 | 李伯虎 众所周知，当前一场新技术革命和新产业变革正在进行。“互联网+人工智能+大数据”的时代正在到来。制造业作为重要的基石也不例外。自20世纪80年代本团队一直从事制造业信息化研究与实践。综观国内外制造领域有关技术与应用的现状与发展，并基于团队在“云仿真”工作的成果，我们于2009年提出了“云制造”的理念，并开始了以网络化、服务化为主要特征的云制造1.0的研究与实践。后来随着时代的发展，特别是大数据的出现，我们意识到时代在变，“云智造”的理念也需要不断的更新，于是，我们就提出了“云制造2.0”，同时我们开始进行智慧制造云的研究和探索。 基于泛在网络，借助新兴的制造科学技术、信息通信科学技术、智能科学技术和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、产品与能力的服务云（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、产品与能力服务，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、设备与数据（五要素）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；进而高效、优质、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。 “智慧”体现在强调3种深度融合：以用户为中心的人、机、物、环境、信息深度融合；数字化、网络化（互联化）、智能化的深度融合；工业化与信息化的深度融合。智慧地运营制造全系统和制造全生命周期活动中的人、机、物、环境与信息；基于大数据的并行、协同、实时、互联、智能地创新。 实际上智慧制造云这样的体系结构就是一种互联网（云）+人工智能+大数据+智慧制造资源、产品与能力的人、机、物、环境、信息深度融合的智慧互联制造服务系统。这样的系统跟其他的系统有什么差别？具体来说就是系统的数字化、物联化、虚拟化、服务化、协同化、定制化、柔性化。为此我们要实现它，提出智慧框架，首先是整个系统分析框架，系统包括总体技术、产品专业技术、平台技术以及基于云生产、云经营、云服务。软件非常重要，我们需对这个系统里面，系统软件、平台软件、应用软件提出框架。 此外，我介绍一下智慧制造云中的大数据的相关关系。智慧制造云中大数据包括产品数据、能力数据、资源设备数据。按照结构形式，有结构化、半结构化、非结构化。产生的评估有静态数据、动态数据和实时数据。除了大家说得多的四个V，大量、高速、多样、价值。同时对工业大数据来说，我们的智慧制造云里的数据特点是多元数据综合集成、复杂异构数据类型、高度实时性和不确定性。 具體在感知的基础上，平台能够提供六大类技术。第一类是大数据的集成与清洗，我们提供的方案能够清洗海量实时数据：由于智慧制造云中实时数据源（制造设备、产品及现场产生的大量传感器和工业现场）占比很高此外还能够实现异构数据类型集成：包括传感数据等轻量结构化数据以及监控视频、图片等非结构化数据。 第二类是大数据存储和管理技术，采用云存储和分布式存储技术及高吞吐量数据库技术与非结构化数据访问技术，实现云系统中数据的经济、高效、高可靠、容错的管理与服务。我们提供的解决方案，能实现海量数据的分布式存储，需要对各类存储数据进行快速的展望。能实现海量数据分布式存储：接入智慧制造云的单个智慧工厂每天产生数PB数据。 第三类是大数据分析与挖掘技术。海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识。具体来说式基于大数据分析技术对智慧制造云中大数据进行智能化的挖掘与分析，支撑上层智慧制造应用。 第四类是大数据可视化技术。基于二维综合报表、VR、AR等可视化展示技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理。 第五类是大数据标准与质量体系技术。包括了智慧制造云中大数据通用技术、平台、产品、行业、安全等方面的标准与规范，涉及数据规范、标准、控制、监督等技术。 第六类是涉及大数据采集、传输、存储、挖掘、发布及应用等安全，以及用户管控、数据溯源、隐私数据保护、安全态势感知等。技术需求中，隐私保护要求高，难度大、关联性强；数据产生及应用过程的追溯与保护；大数据交易中的商业安全技术。（根据演讲内容整理，未经本人审核） |
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