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工业大数据的真正意义和价值

2016-06-23 11:47
蓝林笑生
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  大数据的目的并不是追求数据量大,而是通过系统式地数据收集和分析手段,实现价值的最大化。所以推动智能制造的并不是大数据本身,而是大数据的分析技术。在新制造革命的转型中,是否能够更加有效地利用好大数据,决定了能否在竞争中脱颖而出。在现在的制造中,存在着许多无法被定量、无法被决策者掌握的不确定因素,这些不确定因素既存在于制造过程中,也存在于制造过程之外的使用过程中。前三次工业革命主要解决的都是可见的问题,例如避免产品缺陷、避免加工失效、提升设备效率和可靠性、避免设备故障和安全问题等。这些问题在工业生产中由于可见可测量,往往比较容易避免和解决。不可见的问题通常表现为设备的性能下降、健康衰退、零部件磨损、运行风险升高等。这些因素由于其很难通过测量被定量化,往往是工业生产中不可控的风险,大部分可见的问题都是这些不可见的因素积累到一定程度所造成的。

  因此,我、倪军教授和王安正教授在本书中阐述了大数据推动智能制造的三个方向:第一个方向是利用数据来了解和解决可见的问题;第二个方向是利用数据来分析和预测不可见的问题,从仅仅明白解决问题的“knowhow”,进一步理解问题产生的原因,从而避免可见的问题;第三个方向则是从数据中挖掘新的知识,再利用知识去重新定义问题,使得可见或不可见的问题都可以在制造系统中避免。在第一个方向上,许多国家已经有了比较成熟的积累,也形成了各自独特的制造文化,本书中我们会为读者详细解读这些国家的经验和得失。在第二个和第三个方向上,我们也做了许多年的研究和应用,形成了一套较为完整的体系和方法论,在本书中也会结合案例为读者进行详细介绍。借助本书,我们不仅要向读者介绍大数据和智能制造的技术,更重要的是传达一种思维方式,以及对智能制造的理解、解决问题的逻辑和重新定义制造的思考方式。

  相关:得大数据者得新工业革命先机

  数据无限多时,就接近真实世界的本原。人类征服世界的前提是认识世界,既然借助大数据已经无限接近了真实世界,也就不必画蛇添足了,还是保持真实数据原貌最好,而且,认识世界的能力越强,人类征服世界和改造世界的能力也越强。

  世界经济论坛第十届新领军者年会即夏季达沃斯论坛即将在天津举行,主题为“第四次工业革命——转型的力量”。届时,全球90多个国家和地区的超过1500位各界领军人物将集中探讨第四次工业革命对未来经济、社会、生态和文化的重要影响。今年1月下旬在瑞士小镇举行的达沃斯年会,主题也是“掌控第四次工业革命”,主要讨论第四次工业革命将如何改变人类生产、分配和消费模式,如何应对由此带来的挑战。世界顶级企业家与智库一年内两度探讨同一主题,在达沃斯论坛历史上还是首次。世界精英如此心仪新工业革命,盖因世界经济遇到了瓶颈,人们急切期望从新工业革命中找到突破口,找到人类可持续发展的钥匙。而要理解新工业革命,先得弄清大数据革命。

  一般认为,大数据的数量级是在“太字节”即2的40次方以上,一般软件人员难以收集、存储、管理和分析的数据,而且这种认定还是相对的,随着科技进步,“大”的认定还会不断变化。但仅仅因为“大”而称之为大数据,风靡全球的大数据革命就没有太大意义了。在小数据时代,我们只能有选择性采集抽样数据、局部数据和片面数据,有时甚至在无法获得实证时纯粹靠经验、理论、假设和价值观去发现未知领域的规律。结果只能是对真实世界的抽象归纳与推理,这就不可避免包含了人的心理和主观因素。同时,由于样本的局部性,时间非全天候性,归纳推理中的主客观偏差,有时可能出现“蝴蝶效应”,差之毫厘,谬以千里。

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