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美国辛辛那提大学李杰教授访问协会
2016-08-01    来源:    发布者:
    应中国机电一体化技术应用协会的邀请,美国辛辛那提大学特聘讲座教授、美国国家科学基金会(NSF)智能维护系统研究中心(IME)主任李杰(Jay Lee)教授于7月21日到访协会,并与协会秘书处部分职工就智能制造、工业4.0、工业大数据等热点话题进行了深入探讨与交流。
 

    李教授认为,智能制造或者工业4.0,它的本质并不是技术革命,而是知识的革命和传承的革命,是在制造大数据的基础上,将数据分析的能力变成知识创新的来源。
 
    正如马斯洛需求对人的需求的五个层次的定义,在李教授看来,工业4.0也同样具备五个层次,基础的Physical needs,是设备、机器和人;第二层,是对设备和人所在环境的控制、管理,保持恒温恒湿的稳定环境;第三层Social needs,是机器对机器、机器对人,人对人之间的数据传输和交流;第四层Esteem needs,是基于生产过程和设备使用的数据收集和分析;第五层,是基于对大量数据分析创造新的知识。只有达到第五层,才能真正实现智能工厂,智能制造。

 
 
    因此数据分析能力是智能制造非常重要的能力。这种数据分析能力,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,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。
 
    结合中国实际国情,李教授认为,在“定义、定性、定位”三要素中,中国作为制造大国,在过去的生产制造活动中,大量进口全球各种设备,因此恰恰在各种数据的收集和汇总上具有优势。而如何强化这些数据的分析能力,从而推动智能制造,这才是中国的工业4.0接下来需要考虑的问题。
 
 
 
 
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