882 工业互联网工业互联网对制造业推进作用案例反思Word格式.docx

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2、工业互联网与大数据的进展

工业互联网将人和机器连接起来，将为制造商和客户带来史无前例的数据、信息和处理方案。

工业互联网可以为制造业企业建立沟通的平台，打破买方和卖方之间的“封闭”，使买卖双方的买卖透亮     化，同时有利于降低买卖成本。

在1990年JohnRomkey和SimonHackett将烤箱与网络连接生产出了第一台互联网烤面包机。

1991年Interop在烤面包机上添加了一个小的机器人将一小片面包放入烤箱里面，因此诞生了一个完整的自动化机器。

20世纪末期联网能够让计算机之间相互通信的大型主框架计算机、软件和“数据信息包”。

而网络的开放性和机警性是为革命的爆炸性增长奠定基础的关键要素。

在二十一世纪的今日，工业互联网与大数据相融合，为加快生产力，削减低效和铺张，以及改善人类工作阅历开辟了新的领域。

大数据这个词语被制造出来是在20世纪90年月，在2000年的时候第一次在学术论文上有人将它提出，在2003年的时候在FrancisX.Diebolt在《宏观经济测量和猜想的大数据动态因子模型》一书中正式将大数据这个词语进行诠释和使用。

在2005年的时候，当前最火爆的Hadoop项目就已经被创建，之所以在10多年后大数据和Hadoop项目才遭到热捧和关注次要是由于当时的数据还不够大。

在现如今的世界，随着互联网、移动互联网、IOT、智能设备的进展，你举目四望会发觉整个世界每秒都在生产海量的数据，我们全部的世界空间、全部的行为路径都在被数据给描述，我们都在生产数据又依靠于数据。

争辩机构Gartner对大数据给出了这样的定义。

“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发觉力和流程优化力气来顺应海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据是从不同领域和资源产生的，包括巨大、简约、结构简约、半结构、非结构及隐蔽的数据集。

大数据特征可以被归类为6V（Volume,Velocity,Variety,Veracity,ViabilityandValue），将这些要素连接并组合在一起，将会给各企业和经济体供应新的机会。

工业互联网和大数据的无缝结合是当今世界的主流技术，工业互联网将传感器和其他先进的检测仪器嵌人到机器阵列中，从简约到高度简约。

这就使得可以收集和分析大量的数据，用于改善机器的功能，同时不行避开地提高了与之相连的网络和系统的效率。

数据本身，也可以变得“智能化”，即能够马上晓得它需要到达哪些用户处。

很多工业互联网与大数据的实践都证明，各种各样的新的创新能够给企业和全球经济带来巨大利益。

就像工业革命一样，工业互联网与大数据革命正在以动态的方式开放，而我们现在正处在转机点上。

3、工业互联网与大数据的使用

工业互联网与大数据的使用渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动把握系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛使用。

我国的工业企业也进入了互联网工业的新的进展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。

工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。

因此，工业大数据使用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据使用少，某些情况下甚至更为简约。

本文将从以下四个方面阐述工业互联网与大数据在工业中的使用。

3.1开放式产品设计

互联网可以融合不同领域，大规模的参与者进行产品的协同开发。

客户与工业企业之间的交互和买卖行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户需求数据，能够挂念客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。

如图1所示，系统的模型是依据用户要求定制产品的模型图。

首先，用户依据本人的喜好设计产品或通过Web页面供应共性化产品的关键参数。

然后，Web服务器将用户的信息提交给工业云，它解析产品数据和关键参数。

同时，将这些数据通过有线或无线网络传送这传送到工业机器人，工人和把握器。

生产系统依据这些产品开头创建数据，在产品的制造过程中，各种各样的相关的数据被传输到云和相邻节点用于管理和优化。

图1用户参与定制产品模型图

在2016年12月07日的南京世界智能制造大会上，海尔公司也呈现了大规模定制处理方案。

海尔以智能制造云平台COSMO为核心，集用户的交互、营销、研发，模块商的选购、制造、物流、服务于一体的全流程制造模式。

举例来说，一个用户提出了“想要一个智能吸尘器”需求，在将创意草图提交到COSMOPlat平台的子系统众创汇后，经过30名发烧友众创交互设计，得到了1700多名用户支持。

依托COSMOPlat平台，海尔并联生态圈同步启动，用户通过APP定制下单、参与虚拟设计、对生产过程和物流过程全程可视、通过U+APP进行体验反馈，持续迭代，满足了用户定制体验。

3.2产品毛病诊断与猜想

产品把传感器、处理器、存储器、通信模块、传输系统融入到各种产品中，使得产品具备动态存储、感知和通信力气，实现产品的可追溯、可识别、可定位。

目前互联网汽车、工程机械、智能家电等是产品智能化的热点领域。

工业互联网与大数据通过网络与企业管理平台连接，企业管理平台可以运用无线网络、视频近程毛病诊断等信息服务系统，近程监控设备的运转情况，并基于工业大数据实现毛病预警，有针对性地供应修理等服务，实现“服务型制造”。

在马航MH370失联客机搜索过程中，波音公司猎取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。

我们就拿波音公司飞机系统作为案例。

在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航外形，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。

3.3工业生产链的使用

现代化工业制造生产线安装很多以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。

由于每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析（包括违反生产规定、零部件毛病）等。

在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。

一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发觉错误或者瓶颈所在，也就能更简约处理问题。

利用大数据技术可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当全部流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透亮     度将有助于制造商改进其生产流程。

如图2所示为一个工厂的工业链的综合模型。

图2工业链综合模型

此工厂通过工业大数据将传感驱动的机器，车间，工厂，企业，供应链和正在使用的产品连接在一起，实时监控分析工厂的全部运转情况。

在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控全部的生产流程，能够发觉能耗的特殊或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对全部流程进行分析将会大大降低能耗。

3.4供应链的分析与优化

当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。

比如通过电子商务平台提前分析和猜想各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。

RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能挂念工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

以海尔公司为例，海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中

心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。

在海尔供应链的各个

环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数

据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的灵敏响应。

4、工业互联网与大数据的关键技术

中国可以通过拥抱“工业互联网与大数据”，拥抱这一轮正在转变全球经济的数字创新来应对这个挑战。

工业互联网与大数据领域已经涌现了大量的新技术，包括数字技术和物理技术、大数据与大机器的融合等。

本节将从5个方面对新的机遇与挑战所面临的关键技术进行阐述。

4.1超级计算与大数据采集技术

超级计算终端就是能够将一些新的智能化设备所采集的大量的数据能够精确     实时的分析及使用。

这些产品的核心都是有一个强大的芯片。

随处可及的超级智能终端，正在突破摩尔定律的芯片所赐予我们的想象空间。

大数据采集的重点是突破分布式高速高牢靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；

突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；

设计质量评估模型，开发数据质量技术。

针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等是需要攻克的关键技术。

4.2数据预处理驱动机器工作自动化

大数据预处理次要完成对机器已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。

由于猎取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以将这些简约的数据转化为单一的或者便于处理的构型，便于快速分析处理。

大数据并不全是有价值的，有些数据并不是我们所需要的内容，而另一些数据则是错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出无效数据。

机器通过数据处理后可以实现常规的互联网信息交互，模式识别、人工智能、机器学习等。

举个例子，GE有个风电部门，我们把传感器安装在每一个风机叶片上，通过对风机转速、风力、温度、湿度、环境等近百种数据的采集、分析，风机能够本人进行涡轮叶片转速的调整，不需要把数据传输到数据系统，通过浆片的角度调整能够添加风力，能够添加风力4%。

4.3工业互联网的数据存储、平安及标准制定

工业互联网数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。

但是在工业互联网渐渐衰亡之后，真的要在企业包括跨企业之间获得普及，数据平安问题必需处理。

通过数据管理驱动的严峻设备，基础设备，即便像智能家居、智能汽车这样的领域，都会存在巨大的平安隐患和隐私隐患。

2014年10月至2015年9月，美国发生了295起入侵关键基础设备的黑客攻击案件，如机场、隧道和炼油厂等。

在世界各地，还有很多攻击大事未被曝光。

对于传统互联网平安软件而言，工业平安领域照旧是一个盲点。

对于工业互联网方面的标准制定，该当讲现在是全球次要工业企业，乃至国家之间竞争的焦点。

世界很多企业和国家都生疏到它的高度重要性。

譬如在上世纪的近四十年的时间里，德国每年3.3%的GDP增长中，标准的贡献率占到了0.9%，仅次于资本投入，而且比国内创新和直接购买技术来的愈加重要。

因此把握标准话语权是我们在将来进行战略规划格外关键的一步。

4.4分析挖掘数据转变机器人工业流程

大数据分析技术次要改进已很多据挖掘和机器学习技术。

目前中国工业中机器人用量较大，但是一些核心技术在日本和欧洲的公司手里的。

国外公司在机器人开发的竞争当中实行新型策略，关键部件对中国企业实行高价措施，使得中国企业生产成本居高不下。

假如要打破这种瓶颈，我们必需要分析和挖掘机器人所涉及的大数据。

数据挖掘涉及的领域比一般的领域（如数据统计）更为宽广，由于它次要倾向于回答比较重要的没有规律的问题。

依据数据挖掘对象可分为关系数据库、面对对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web。

数据挖掘的流程图如图3所示：

图3数据挖掘流程图

4.5分析使用大数据是达到人与机器融合

在工业互联网时代，脑机接口技术给我们供应了巨大的想象空间，人类不只可以和机器产生互动，并且有可能把握机器。

在人与机器互动的过程中，机器还可能读懂人类的意念，从而和人类发生深层次的融合。

针这种简约的结合关系，必需使用大数据技术整合很多愈加全面的信息数字系统，或者是虚拟系统，将和物理世界之间产生高度的互动和相互的关联。

在这一方面，微软迈出了关键的一部。

最近微软宣布和AutodeskFusion360合作，想把Hololens用于工业设计、机械设计和其他产品开发的领域，具体来说就是用来给设计师们构建立体模型时使用。

比起一般显示器上的2D、3D模型，Hololens能够更直观地用全息影像把设计作品的尺寸、信息呈现出来，对于设计师团队来说能够提高沟通效率，更好地衰退沟通妨碍。

而对于开发工程师来说，全息影像供应更简便的反馈，精确     地将信息传达给设计师。

如图4所示为Hololens所呈现的添加现实视觉效果。

图4添加现实效果图

5、实例引见

本节次要内容为一个基于工业互联网与大数据的制造企业的系统模型及关键技术。

依据下述使用的实例深化了解工业互联网与大数据在制造领域的技术使用。

5.1基于工业互联网的制造系统模型

在工业互联网与生产模式之间存在数据传递的接口环境，比如，传感器与驱动器、局域网、使用程序和网络平安软件。

如图5所示为一个基于工业互联网的制造系统模型。

工业互联能够通过传感器外形把握设备的外形，并通过驱动器能够实时调整设备的工作。

图6描述了在制造过程中发动机组件的配置文件和刀具的旋转运动。

因此工业互联网可以在线仿真、监控生产制造过程中各部件的外形并给把握器发送信号实时调整设备的制造过程。

图5工业互联网制造系统模型

图6生产过程监控及简约大事：

工件和切削刀具的仿真文件

全部工业互联网系统间交换的数据扩展到由仿真模型支持的云制造环境中：

个体云、团体云和公共云。

5.2大数据的构成及形式

结构化与非结构化数据如图7所示，结构化数据随时间变化的制造过程的数据，设备间互联构成的数据及供应链相关的数据，非结构化数据指社会网络数据、客户服务数据及市场数据。

大数据处理工具必需能够对大数据进行实时分析，这样才能准时处理随时间发生的问题降低制构成本。

图7结构化与非结构化数据

通过工业互联网与大数据的结合可以实时处理在生产制造过程中的突发问题。

图8所示为实时处理生产制造问题的模型，在生产制造过程中有时会用到适当的数学算法去猜想和处理可能毁灭的问题。

生产制造车间里面的内部大事、外部大事、接口要素和环境模式的数据统一通过互联网集成到数据处理的云平台上，云平台依据确定的算法分析数据构成一套处理方案并对处理的问题进行实时监控。

对生产制造进行周期性的问题分析，找出大数据中的规律，从而猜想可能发生的问题，为生产制造避开可能发生的损失。

图8实时处理生产问题模型

全部猜想和需要处理的问题都是分析工业互联网所采集的大数据实现的。

如文献描述了在生产制造过程中预处理大事的过程，即调查分析大数据处理将实时发生的问题和可能发生的问题。

6、总结与展望

工业互联网与大数据革命已经开放。

我国很多企业开头渐渐将互联网技术使用在工业生产，虽然如此，我们目前还远低于工业互联网使用极限；

基于工业互联网的数字技术还没有将全部潜力充分实现与全球产业系。

当工业互联网的三大要素智能设备、智能系统和智能决策与机器、设备、机组和网络整合在一起的时候，工业互联网的全部潜能就会体现出来。

生产率提高、成本降低和废物排放的削减所带来的好处将带动整个工业经济进展。

通过以上对工业互联网与大数据的调查与争辩，我们可以猜想工业互联网与大数据可以给我们的工业进展带来颠覆性的转变。

将来20年最有可能改革制造领域的首先是半导体、先进材料、添加制造技术、生物制造等等，我们说将来工厂要从数字化制造到数字化工程。

我们将来的工业可以实现整个工厂的数字化，甚至延长到产业链的外部，包括供应链。

工业互联网使用案例：

大规模真实工业场景的神经网络把握系统在谷歌上线

AI科技评论按：

即便深度学习和其它机器学习方法近几年已经取得了不小的进展，但是把它们直接使用在真实工业场景中、让它们直接把握工业系统还未曾见到。

深度学习本身缺乏鲁棒性、面对新情况难以猜想行为等一些特性当然是重要的掣肘之处，如何让算法渐渐提高把握范围、协调与人类的协作方式也是难题。

DeepMind和谷歌最近就做出了新一步尝试，取得了不小的成功，然后在DeepMind博客上进行了引见。

AI科技评论编译如下。

我们人类社会面对的很多紧迫问题中，有很多问题还在变得越来越简约，全部人都急迫地想要找到好的处理方法。

对于DeepMind和谷歌来说，他们信任假如人类可以把AI作为探寻新学问的工具加以利用，找处处理方法就会简约得多。

2016年时，DeepMind和谷歌联手开发了一个基于AI的动作推举系统，向担当维护、调整冷却系统的数据中心运营人员推举不同情况下的应对方法，它让谷歌当时已经具有很高能源效率的推举系统数据中心向前更进了一步。

他们的动身点也很简约，为了应对全球气候变化，大型能耗场所的一点点小改进也能在在削减能源消耗、削减二氧化碳排放方面有严峻影响。

最近，DeepMind把这个系统升级到了一个全新的级别上：

不再像原来的系统那样向人类推举一些动作，然后由人类去完成，AI系统现在会直接把握数据中心的冷却系统，当然了它也照旧遭到数据中心运营人员的专业监控。

这是首个基于云的把握系统，已经在多个谷歌的数据中心中安静地运转、持续地节省能源。

工作方式

每隔5分钟，这个基于云的AI会从数据中心的数千个传感器中采集数据，获得数据中心冷却系统的外形快照，然后把它输入深度神经网络。

这个网络会猜想各种可能的操作的不同组合会如何影响数据中心的能量消耗。

然后AI就会就会在满足鲁棒平安性限制的条件下推断出一组能够最小化能源消耗的动作。

这些动作的推断结果接下来会被发回给数据中心，由本地的把握系统验证并执行。

这种系统运转的想法其实来自于在数据中心使用原来那个AI推举系统的操作人员。

他们告知DeepMind的争辩人员们，虽然系统给他们教了一些最新最好的操作技巧，比如让冷却介质掩盖更多的设备，而不是更少，但是实现这些推举操作其实需要花费格外多的操作精力和长期规划。

所以他们自然地就很想晓得，能不能不需要人来出力就达到类似的能源节省效果。

现在他们就可以很兴奋地宣布，答案是能。

谷歌的一位数据库操作人员表示：

「我们期望可以节省能源，同时也降低操作人员的工作强度。

自动化的系统就可以让我们以更高的频率执行更细粒度的举动，同时出的错误还更少。

」

兼顾平安性和牢靠性

谷歌的数据中心里一般都有上千台服务器，它们支撑着谷歌搜索、Gmail、YouTube等用户们每天都会使用的服务。

确保这些服务可以牢靠、高效地运转是最关键的一件事。

DeepMind和谷歌一起设计AI智能体以及背后的把握界面时，都是带着平安、牢靠的思维从头设计的，还使用了8种不同的机制确保系统能够总是能够依据预期举动。

他们使用的方法里，其中一种较为简约的是估量不确定性。

对于总计上亿个可能的动作中的每一种，AI智能体都需要计算本人认为这是一个好的动作的决心。

估量出来决心太低的动作就不去考虑了。

另一个方法是两层验证。

AI计算出的最优举动首先需要依据一个内置的、由数据中心运营人员们制定的平安限制清单做检查。

计算的结果通过检查、从云端发送到实际的数据中心之后，当地的把握系统还会再次把指令依据本人的一套平安限制清单再检查一遍。

这种冗余设计的检查流程确保了系统的运转总是在当地的限制之内的，操作人员们也总是对操作的边界有完全的把握。

最重要的是，谷歌的数据中心总是会遭到人类的完全把握的，人类随时可以选择退出AI把握模式。

这时候，把握系统会自动从AI把握无缝地切换到基于现代自动化工业使用的基于现场规章的以及启发式设计的把握系统。

他们设计的其它平安机制如下图：

连续监控、自动错误重启、平滑切换、两层验证、不间断通讯、不确定性估量、规章与启发式设计的备用把握系统、人类指令优先

越用越节省能源

相比于原来的动作推举系统需要操作人员本人检查以及实施推举的动作，新的AI把握系统是本人直接实现这些动作的。

DeepMind和谷歌的争辩人员在开发它时也有无生疏地把系统的优化边界设定到了一个更窄更小的策略中，让它把平安和牢靠作为首要目标，也就是说对于节省能源的目标来说，它需要在过于节省导致的不稳定风险和优化不足的低反馈之间找到平衡。

虽然只上线了几个月时间，这个系统已经可以稳定地节省平均30%左右的能源，而且他们还期盼系统将来可以改善更多。

这是由于随着数据更多，系统的优化推断力气也会变得更强，如下图。

随着技术越来越成熟，DeepMind和谷歌的争辩人员将来也会把系统的优化边界设置得宽松一些，来达到更好的能源节省效果。

这个AI直接把握的系统时不时找到一些新的方法管理冷却系统，有一些方法甚至让数据库操作人员觉得惊异。

与这个系统紧密协作的一位谷歌数据中心运营人员就惊异道：

「这个AI会利用冬天外面比较冷的特点，产生比平常更冷的冷却水，然后削减了给数据中心降温所需的能源消耗。

规章是不会本人变得越来越好的，但是AI可以啊。

对于已经平安运转、独立运转、降低能耗的AI直接把握系统，DeepMind和谷歌都觉得格外感动。

不过，在数据中心中使用这样的系统才仅仅是个开头。

在长远的将来，他们认为还有很多的潜力把这样的技术运用在其他工业场景中，也就可以在更大的规模上挂念对抗气候变化。

via，AI科技评论编译

工业互联网使用反思：

人做决策换成算法决策就公正了吗？

《哈佛商业评论》（HarvardBusinessReview）最近发表了一篇文章《不想被偏见左右？

那就用算法！

》作者是亚历克斯·

p·

米勒。

这篇文章谈到，人类经常做出有带有偏见性的打算（的确如此），所以他认为更多的地使用算法代替人类做打算是一个不错的选择。

「如何提高算法的公正性」是机器学习领域经常谈及的话题，但是直接认为算法的偏见就是比人类少，马上惹起了不少反对之声。

在AI科技评论编译的这篇文章里，RachelThomas就逐项提出了本人的反对。

他认为米勒忽视了很多重要的相关要素，包括:

▪算法实现的时候通常不会设计一个用来申述的途径（由于很多人误以为算法是客观、精准且不会出错的）

▪在很多情况下，算法的使用范围比人类的决策者规模大得多，所以会把完全相同的偏见也散播到同样大的范围中去（算法之所以吸引人，一部分缘由就是由于使用成本