工业大数据对中国有什么意义？

(李杰，美国辛辛那提大学讲座教授、美国国家科学基金会智能维护系统产学合作中心主任，2014年9月19日参加第七届亚洲制造业论坛年会发表演讲。)

        各位好，今天我想跟各位分享一个很大的重要的观念，就是工业大数据，不是大数据。我想今天因为时间关系跳过一些大的概念。

什么叫我们中国可见的问题?你把中国的制造拉开来有很多不可见的问题，这个就是竞争里面最强的东西，看到的东西都没有什么竞争的东西。电视，你把海尔的牌子拿下来，你绝对分不出来是海信的还是海尔的，但看不到的东西，决策性。第二个，工业大数据和美国的CPS。第三个，工业大数据分析，你有数据不代表你有资产，你看多少书不代表你就是有多少知识的人，你要懂得消化，数据本身不会说话，分析之后才会说明，那你怎么去把它分析出来。最后对中国人的意义。

我们先看，我来自辛辛那提大学，我们在1906年成立工学教育，学习第一学期在学校，第二学期一个企业，之后一个学期一个企业，这是美国的第一所。我们跟上海交大2008年建立第一个中国式工学教育，现在跟重庆大学。

我想我们中心，现在全球是80个企业，三星、高铁、GE等等，目前是全球15个国家地区，80个企业，从2000年开始跟我们合作，每一个装备自己可以预测他自己。今年奥巴马总统宣布了三个制造项目，2001年宣布3D打印，今年年初宣布低耗能半导体，然后宣布了智能化制造，在芝加哥，第四个是叫做轻型材料车身，是在密西根，我们参与了第三个，我们跟密西根大学，跟西子们，跟GE做未来这种制造型的预测大数据系统。

什么叫不可见呢?现在全球的制造格局在改变，你现在看到的格局，中国现在是第二名，但是第二名代表什么意思?东南亚也在成长，不是只在亚洲，所以新加坡位置很重要。我们在看美国的6个S战略，第一个，航空航天。第二，半导体，未来的低耗能半导体，现在各位的苹果手机很耗电是吧，现在iPhone6可以比较长的时间，将来iPhone10可能好几个星期，一直往前走。页岩气，智能服务经济，硅谷，第六个是可持续人才资源。我想很多国家可以拼第一第二第三，但你第四第五第六很难拼，因为美国不是一个国家，他是一个人才铺。

再看重要的国家，如果我们把一百万里面人才来比的话，中国因为有教育部的关系，很多高校，学生很多，但是学工程的科学家不够。所以中国2020年人才还是不够多，你的工程人才不够多，那永远创新走在后面。所以这个很重要的观念，所以我们现在竞争是看得到的竞争和解决问题，慢慢慢慢接受我要做比较智能化制造，我走向物联网，能够避免问题。但是未来竞争都是看不到的东西，看得到的不叫竞争了。那看不到的东西竞争，这个完全是靠数据的分析，因为讲过数据的分析会说话，数据不会说话。一个机床它的数据不会说话，分析之后，它的道具磨耗就会说话。

怎么看?所以我们做制造化有两个问题，一个是看得到的问题，一个叫看不到的问题，这两个是不一样的战略。中国现在做的都是看得到的问题，iPhone有了，三星有了，小米有了，都是一模一样，便宜一点。所以因此看得到制造里面，你怎么样在里面创造价值?举个例子，这是一个鞋垫机，站上去5秒钟马上告诉你重量和压力，选一个鞋垫，这个鞋垫50美金，300人民币，为什么?我想你们今晚都想给你们父母买一双，因为它会保护你们的关节不磨损。材料都没有变，但是你把它的意义变了，价值就变了。

我们今天谈的是蛋黄和蛋白的问题，蛋黄看得到的，马达、零件，看不到的，精益、稳定性，一个人做人做事看不到的，看不到的都是怎么量?我们看到苹果手机都是看的蛋黄，但是里面看不到的全是APPS，你全部复制不了。一个机床想卖，小钱，生产力是大钱，你要是懂得做这个就不得了。一个发动机卖给航空公司不停的飞，如果大数据看得到，最后做个蛋白企业出来，这个蛋白企业就是航空公司的价值创造。当然国内还有很多空管，我们管不到就不管了。

我现在戴手环睡觉，起床之后能看到睡得好不好，睡眠不是睡得多，是睡得好。睡得好，我们下面开发一个新的，为什么睡得好。小米现在出来一个79块的。我们4.0就是看不到的市场，所以今天我们把重点放在这边。

大数据有6个C，第一个，物联网，你的手机就是物联网。云计算，真正手机用到云的很少。虚拟网络，我们照镜子要知道好的地方和不好的地方，扣子没扣，看到了，但是产品没有镜子，看不到。信息的内容及意义，最后是分享和个制化。

物联网加量，你数据的质量好不好，如果数据质量不好，你拿到数据也没有用，所以你怎么分析它的价值?跟质量有关系。因此大数据有很多的数据进来，外面有很多的软件，像SAP在外面，ERP都在里面，但中间有一个转型，数据怎么从数据直接上SAP，告诉他健康不健康，这个SAP做不出来。所以我们工业大数据什么意思呢?工业大数据是把这些看不到的问题分析出来，再利用数据状况找出还没有发生的问题，避免它。在这个基础上，还没有产生问题的时候维修，而不是问了问题之后维修。

所以我们今天讲大数据，德国的GE，在两年前成立工业物联网系统，做到一个比较简单的个人看得懂的东西来做分析。你去看他的网站再看我们的IMS网站，5年前基本上一样的，为什么GE2年以后再做?GE来说，如果一个市场省掉1%%，我1.5万个发动机，15年可以省300亿美金。这1%就是你的效益。

我们来看，第一个问题是德国的产品在过去这十几年，外销都没有成长，你可以看得出来，外销都没有成长，平的。为什么?三个原因，冲动的成长已经过去了，剩下来系精密的成长，所以大家不会一疯狂去买机器。第二个，设备好，不会坏，宝马一开可以开五年十年，这个很重要。第三个就是这张图表现的。这就是美国的第二代工业革命。第三代就是互联网、物联网、电脑、计算机了。

什么是虚拟网络及实体结合?这是一个风电池的风电，它会动，算出来你发多少电，健康不健康，真的风电看不出来。这是一个图，我放上传感器马上信号会出来，出来之后我马上可以做分析，做它特征，算出来，那我机床的问题就算出来了，哪把刀，哪个环节有问题，建模，最后这个数据是最值钱的。

所以我就把工业4.0做个定义，什么叫4.0?我们的零件、装备、生产系统，现在重要的是传感器、控制器和生产系统，我们要的是精密，我们要的是质量，我们要的是效率。我们要技术是传感，这是今天的工厂，第三代工业革命。第四代工业革命是什么?是每一个传感器都能自我辨别自己好不好，可以自我比较，可以自我预测，最后可以自我充足跟自我优化。这里面要的是一个衰退的监控，我设备有没有衰退，我健康有没有预测，这个是很重要的。

我们有5个C结构，第一个是网络化，大部分在德国现在做的试点都是第一个。第二个叫数据到信息化内容的转变。第三个是虚拟网络化内容管理，第四个是对问题的识别及决策，第五个是装备的重组。这5个C连在一起才是真正的德国工业4.0。所以我们来看案例，讲多了都不值钱。

真正的问题在这边，质量跟机器的衰退一个在阳间一个在阴间，阳间可以做很多事情，但是阴间不买账，你制造老出问题这是对人的不尊重，所以我数据收集起来可以做特定分析，最后把分析结构的硬件设备，加工前就可以知道这个设备可不可以加工，这个叫4.0，加工之后才知道这就不叫4.0了。一个衰退的设备做得再好，人使用会变的，会一直一直衰退，所以一个好的软件分析可以分析出来看不到的衰退，这个看不到的衰退就是很大的下一代，至少还没用之前可以知道好不好。

数据之后出来一个特征，我算出你的变化，右边的看不到，就看到一个产品跟它的信息的意义，就两个东西，产品、意义，机床、意义，飞机、意义、汽车、意义，其它的都没有，在手机端、云端、控制器端你都看不到。所以我们有四个图，这个图怎么用?我们看几个案例。

第一个案例，通用，2002年跟凯迪拉克厂，发动机生产线说李教授，我不相信你的话，我告诉你一天的数据，你告诉我三年前工厂发生什么事情。我们把数据分析完之后，图形画出来，他一看就笑了，这一天生产了1218个发动机，从健康、衰退，最后磨耗。他说你把整个一天的信息变成数据，信息我都不需要了，从那天开始完全相信分析后的数据会说话，分析前的数据不会说话。我们跟哈雷机车在2003年，我们通过主轴的监控，管理人在家里面就能知道主轴健康不健康，任何人都会看。

第二个，我们怎么把优先做好，我们跟丰田凯美瑞的厂，在美国肯德基，我们把机器人生产线的数据分析了一下，发现最常坏的零件跟坏之后造成损坏的零件有四类，第一类经常坏，坏之后亏钱，丰田生产线一分钟做车，十分钟之后就赔钱了，十分钟是个秘密。最后我们做一个预测式的报告，每一个机器人都可以做健康性的检查。日产拿到之后说我们也做，现在我们可以发现这个机器人在三个礼拜之前我们就找出在衰退，他不相信，最后三个礼拜之后机器人故障，去年4月我们到日本的一个总部，以前日产的总裁说为什么不做?没个人敢讲话，为什么不敢做?从之后日产就开始做这个事情。

第三步，我们跟小松2005年，小松挖土机跟潍柴动力可能有点不一样，很多数据，但是你不能分析，小松的设备只能传数据传到日本去，我们的数据可以消化一天送一次，就跟人吃饭，吃完之后消化掉，废物排掉，传到你的内脏去。小松这个设备的2007年，今天还是全球领先，都想抄，三一重工也想抄，但你抄不来，为什么抄不来?因为你不懂软件，硬件都一模一样，那你怎么办?我可以很快看到轴承转动，我们可以通过手机云计算直接进行轴承监控，手机就可以看到轴承好不好。

最后一个案例就是控制器，软件的控制器可以大数据消化掉。我们跟态度的上银和德国的巴士(音)做螺杆，螺杆你怎么去量?你一边动的时候他会去量，给算出来我好不好。但这个量不出来的，每一个都有螺杆，你怎么知道衰退?所以我们很快就可以知道好不好，在手机就可以看到。我们未来的工厂用苹果手机来管苹果工厂。我们在芝加哥，上个星期展示的世界第一台4.0的机床，大家看到之后说，你怎么做的?我们完全不经过控制器，经过云。现在手机进去可以看到机床，机床选一个，点出来好不好，算出来好不好。

最后结果，4.0，工业大数据到底对中国什么意义?第一个，我们中国竞争都是看不到竞争，你有我也要有，你有宝马我也要宝马，你要钻石我也要钻石，你不要什么知不知道?所以你要问顾客最怕什么，不要问他要什么，那基本上就是要的一个大数据软件。这些企业都是做上面的，真正跟产品连在一起的现在市面上是不存在的东西。

所以结果就是怎么样把这数据，中国有很好的应用，所以在中国做4.0的速度应该说大于德国，大于美国。不敢说美国了，但至少应该大于德国，中国内需市场很多，数据很多，你加上分析就是王，有数据没有分析就不行。所以未来5个C，你做好之后数据端的整个分析投资好了，我是觉得你全世界没有什么可以怕的。

所以一个好的国家，必须要了解到顾客还没讲出来的问题，顾客讲出来的都不叫问题。第一个，蛋白和蛋黄，各位再思考一下，我们中国做的都是蛋黄，很少做蛋白的。

所以最后一句话，中国的意义，《道德经》，“有之以为利，无之以为用”，机床有则用它，无之以为用，里面看不到的都是就是各位可以改变世界的东西。

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