智能制造與工業大數據：中國制造2025的決勝之匙

當前，計算技術、信息技術、移動互聯網技術、大數據技術與制造技術的融合正帶來產業格局的新變化，推動生產模式和產業形態發生重大變革。智能化、數字化正日益成為未來全球制造業發展的重大趨勢。作為“中國制造2025”的核心內容，智能制造和工業大數據發展的成敗將很大程度上決定我國制造業和大數據產業發展的未來。智能制造和工業大數據對構建現代產業體系、培育創新型經濟將帶來何種影響？在全球競合背景下，我國智能制造和工業大數據的發展應采取何種策略？在2016浦江創新論壇的“智能制造與工業大數據”專題論壇上，記者了解到，國內外智能制造、工業大數據等領域的知名科學家、學者、企業家圍繞上述問題展開了交流研討和分享互動。

英國皇家工程院院士、英國帝國理工大學教授、全英機器人協會主席楊廣中

英國皇家工程院院士、英國帝國理工大學教授、全英機器人協會主席楊廣中在演講中表示，工業4.0是傳感器技術、數字模擬、通信技術、大數據、增材制造、機器人等技術集成的領域。他以藥物機器人和外科手術機器人兩個案例詮釋了工業4.0時代各項技術集成的實際應用，推動了個性化醫療的實際進程。最后，楊教授對工業4.0的努力方向提出了建議：（1）建立節源、對客戶能快速反應的系統；（2）發展高附加值的制造業；（3）高自動化水平的機器人技術；（4）建立區域化的高技能多學科融合的工廠；（5）建立柔性的機器人邏輯系統；（6）為產品、用戶等價值鏈之間搭建數字化框架。

中國商用飛機有限責任公司信息化中心主任王文捷

中國商用飛機有限責任公司信息化中心主任王文捷介紹了中國商飛在研制、制造和管理C919、ARJ21等型號飛機中采用了工業大數據技術。首先，統一了數據，將PLM、MES、ERP等信息系統進行了集成，建立了統一的數據標準和研制管控中心；第二，對飛機生產制造過程中的12個業務模塊建立了管理大數據，并通過大數據分析，支撐了戰略咨詢管理、科研技術管理等管理的創新；第三，隨著產品數據的日漸完善，商飛也開始積累了一些試飛數據、運營監控等數據，這些數據的積累和集成，將使得飛機上的每一個零部件實現可追溯，完善飛機的全生命周期管理。中國商飛的大數據戰略將是商飛醞釀“彎道超車”的重大戰略。

三一集團高級副總裁、首席流程信息官賀東東

三一集團高級副總裁、首席流程信息官賀東東在演講中表示，三一重工立足工業互聯網、專精工業大數據、構建云生態系統。首先，它是中國最早的工業物聯網平臺之一。目前已投入10億人民幣，耗時8年，目前已實現23萬臺產品5000多個工業大數據的實時采集。這些工業大數據已經為企業進行宏觀經濟預測（挖掘機指數）、配件需求預測、服務模式創新、指導產品研發、設備故障預測、在外貸款風險管控模型等方面發揮著重要作用。第二，三一重工致力于公共物聯網平臺的搭建。基于美國“工業互聯網”戰略，GE公司建立了Predix系統；基于德國提出“工業4.0”戰略，西門子公司建立了Sinalytics系統，這兩個系統都是工業物聯網+大數據的公共平臺。三一重工將構建基于中國制造2025戰略的自己的工業物聯網+大數據平臺。這樣一個平臺將發展智慧服務、設備租賃、預測性維護、物聯網金融。最后，三一重工正在與政府、工業界、中小企業等聯合協同，構建工業物聯網和大數據的云生態系統。

上海市臨港地區開發建設管理委員會黨組書記、常務副主任陳杰

上海市?港地區開發建設管理委員會黨組書記、常務副主任陳杰向與會者介紹和分享了臨港地區智能制造的初步實踐。臨港地區重點在功能性平臺方面做了初步的探索，需要重點構建好科研支撐、協同創新、標準檢測、數據信息、孵化、轉化五大平臺，重點構造了上海智能研究院、工業互聯網等一系列形成創新生態鏈的平臺體系。特別值得一提的是，臨港依托骨干制造企業，包括信息化服務制造商以及重點科研機構，來建立工業大數據中心，特別是整合全球的智能制造資源和創新能力，不斷整合到云平臺當中，開展管理、制造、商務各個平臺協同，推進工業大數據在跨領域、跨平臺當中的集成應用。

Cadet咨詢公司總經理Daniel Cadet

Cadet咨詢公司總經理Daniel Cadet在演講中指出，創新不僅是技術創新，而是各個要素如環境、金融等的融合。在制造業領域更是如此，工業4.0更多的思想是合作和伙伴計劃。例如歐盟的地平線2020計劃，歐盟計劃投入700億開展研發，該投入將優先考慮三個要素：領先的技術、產業領導性、解決社會問題（如養老、就業等）。要實現這個計劃，重要的理念就是“合作關系”，包括公私合作、公公合作、創新伙伴關系等。為此，歐盟制定了2020FoF戰略路線圖，投資80億人民幣支持公私合作，以前的競爭關系開始轉化了，轉化成為合作關系。另一方面，技術的融合也驅動合作關系，例如CPS技術，需要IT和自動化、大數據等技術的大融合。正如達爾文所說“適者生存”，而不是最厲害的才能生存。未來，環境友好、人際互動的融合發展才是趨勢。

通用電氣公司數據科學產品總監Beena Ammanath

通用電氣公司數據科學產品總監Beena Ammanath表示，GE在工業大數據領域已經有了大量的積累。首先，工業大數據與個人大數據最大的區別是，工業大數據數量之大、種類之復雜，是個人大數據不能比的。例如GE，每一次飛行將帶來5000GB的數據量、有5000多個參數、每秒中都有1個視頻圖像。第二，就是工業大數據存儲與管理的繁復性。在GE有一個龐大的“數據湖”，進行存儲、量化分析和可視化等工作。第三，工業大數據的目的是要輸出應用，不是僅停留在“分析”上，“analysis”不等于“outcome”，只有分析，只是把數據帶入公式是不夠的，需要加入大腦去解釋。例如，GE利用工業大數據分析，為客戶解決了航班延誤問題，優化了行業應用。