【智慧製造】李傑：人工智慧與工業4.0在智慧製造的應用

美國辛辛那提大學特聘講座教授, 美國白宮資訊物理系統與美國挑戰專案顧問李傑，在2017中國大資料應用大會上，分享了對工業大資料，以及人工智慧怎麼改進工業大資料分析的見解。

至頂網CIO與應用頻道 07月20日 北京訊息：在2017中國大資料應用大會上，美國辛辛那提大學特聘講座教授、美國白宮資訊物理系統與美國挑戰專案顧問李傑，分享了對工業大資料，以及人工智慧怎麼改進工業大資料分析的見解。

工業大資料

我在美國產官學界工作了三十七年，IMS中心是2000年建立的， 目前全球有90多個企業夥伴，比如說像三菱電機、GE, 華為、中船、中車、三一重工等等。我們花了15年時間寫出來的這本《工業大資料》，以前根本沒有想過要寫這本書，很多企業說你把他它整理出來，所以這本書是2015年在中國通用電氣公司上海研發中心釋出表的，基本上把過去15年做的方法、思維邏輯可以傳承的東西留下來了，裡邊還有一些案例。《 從大資料到智慧製造》 這本書講了很多智慧製造的案例，比如半導體、汽車、發動機、機器人等都用最新的方法解決過去人還不能解決的問題。

《 CPS新一代工業智慧》這本書是2017年新出版的，CPS就是未來的智慧系統不停留在感測器或者軟體。它是一個管理系統，汽車跑的時候碰到一個坑，下次開這個路一公里前會告訴你這個路有一個坑，然後把這個再分享給別人，別的車就知道這條路有一個坑。比如說可以省很多油錢，開車氣壓不穩，你不知不覺每天就浪費五塊錢，一個月浪費一百五十塊錢，一年就浪費了一千多塊錢，那麼你完全不知道，這時CPS會告訴你。

現在我們在做的工業大資料，基本上是圍繞工業問題，汙染、效率、質量、生產這些可見問題中找到不可見的問題。這些問題給了我們很多知識經驗，所以資料的做法就是把這些問題的原因和參考性找到，最後產生價值。工業大資料常常講一句話，就是”經驗”到”事實”的轉變，就是我可以把人的經驗變成可以用數學或者資料的結果來證明的事實。做產品的企業比較喜歡集中在產品上，也就是“蛋黃”，發動機起飛之後，很多的“蛋白”資料就出來了，“蛋白”資料可以拿來分析，可以找到飛機起飛、落地的原因，它和空氣溼度有關係，和風向有關係，所以從起飛、飛航、落地三個階段做歸類，是做維護還是做安全檢查，這樣就分開了，所以資料的分類、分割、分享等都可以做好。

2005年小松智慧維護大資料，但是資料量太大，量大不是問題，重點是沒有把資料分類、分割, 分解，你要把資料先分類、分割、分解之後再傳出去做分析，不要所有的傳上去做梳理，這個很累的。所以我們利用蛋黃、蛋白觀念挖掘資料，所以我們把經驗累積起來。目前小松用無人機把工地建模起來，工地建模掃描之後，自動挖掘機一個晚上就把工地挖完了，這就是智慧化。

輪胎也是如此，輪胎壓力不一樣，跑的時候也不一樣，怎麼調整就不知道，你一個月多花一百美金，一年多花一萬多美金，由此就可以知道哪一個輪胎不好，但是這是人根本做不到的事情，我們為什麼講這個東西？我們講工業大資料，就是要利用很多資料資源，我們可以用歷史資料，感測資料，然後再做分析方法，再找出他的原因做預防，這些是很重要的。以前是資料全部上傳，這個觀念也對，也不對，就看你做什麼行業，比如說蘋果手機資料要上雲這沒有什麼了不起，比但高鐵的資料一天一截車廂資料量的花費相當高。所以關於大資料有三個基礎，就是DT，PT，AT，DT叫做資料技術，PT叫做平臺技術，AT叫分析技術。分析技術有兩個，一個是分析的工具，另一個是分析的工藝。工具好比廚房烹飪的工具，工藝是廚師要有的，我給你一條魚三個人三個不同的做法，三個不同的味道，所以工具可以開源，工藝不可能開源，因為他是工匠精神。 談到DT講的三個特性，接下來的三個“B”，第一個就是資料要分裂性。第二個“B”是資料的優劣性，第三個“B”是資料的背景性，很多行業資料量大但是都沒有背景，所以都不能用, 所以這方面工業大資料DT不是一般人都能夠做到的。

平臺做出來讓每個人都能用，但是必須要處理資料，第一層就是看看怎麼收集資料，第二層就是資料到資訊化內容轉變，第三層就是虛擬網路化內容管理，第四層是對問題的識別及決策，第五層是裝備的充組，它是一層一層的。比如很多資料不需要收集，直接在處理端就完成了，上雲之後沒有資料本質了，但是它有分析的價值，它本質不一樣，雲都處理好了。比如魚處理好了，我可以一魚三吃。所以這方面的技術你們都可以去做，但是它有一套系統哲學，我們們國內機會很多，都有很多小成功，小成功也創造了很多財富。在二十六年前我就說資料有一天可以經過一個學習軟體把它分類、分割、分解、分析，然後做分享。然後就會有一個晶片與軟體結合在不同工業應用包括飛機發動機測試，風電，高鐵，還有大的發電站，還有中國電信整個的傳輸，我們今天談的目的就是人工智慧怎麼改進工業大資料分析，這是我們今天要談的主題。

人工智慧怎麼改進工業大資料分析

人工智慧不能把資料智慧化，但是可以把意義智慧化，我在美國做的第一個人工智慧，是用郵政包裹分析它，就是自動化分包裹，自動化辨別地址，不需要人來操作。後來我們把這個軟體用在工業方面，我們學習軟體有監督式的、非監督式的，裡面有很多軟體可以用，目的就是把軟體工具變成讓人可以看得懂的意義。

舉一個例子，我們用SOM，一個分類學習的方法，它可以把很多資料一方面縮減，一方面分類、分割，如和辨別出來軸承是內環還是外環有問題，就和醫生聽心臟聲音一樣，他本人聽不出來，他要磁共振來辨別。所以我們可以經過這個分類找到。

CPS可以更智慧化，更有管理性，CPS是實體系統和資訊系統對稱的系統，比如車跑的時候有一個資訊管理系統可以讓我們知道哪個地方風險最高，那個地方轉彎經常出車禍，我還沒有到，在一公里前就減速到30公里每小時，就可以保證安全 。

資料來源有很多種，資料的關係，資料的意義，所以海上風電，當我看到這個風速在變的時候角度不一樣了，所以可以根據這個把風速切割，發電量和風速、角度的關係，這個是人不可能知道的事情，當我知道以後就可以知道這個風電連續三個小時就在衰退，明天我就可以做一些事情。

動車也一樣，高鐵跑的時候直接就用建模分析，每個高鐵資料做分析了，我就知道哪一段路不穩，未來中車要做全世界的“一帶一路”規劃，光有資料是不行的，沒有支撐平臺不行，高鐵軸承兩百公里/小時速度以下中國可以做，兩百公里/小時速度以上的中國不能做，現在要跑460公里一小時的速度，那這就需要技術來支撐它。

2005年我們和豐田一個壓縮機合作，這個壓縮機軸承一年壞幾次，它在跑的時候一定要壓縮，要有效率，它會產生共振，一共振軸承就坯了，這隻需要三到五秒鐘時間，所以三秒鐘時間之內你要監測到馬上把能量釋放出去就可以解決了，所以我們當時就監測它的壓力特徵， 監測到閥門15微妙就能夠馬上開啟。我們從12個引數中只用了四個最重要的引數，我們就用SVM做模型特徴分割。分割準不準會造成誤差，如果按照原來的情況會有誤差，但是如果分割線稍微小心一點，給你警示多一點絕對不會有故障。在過去十一年沒有故障過。

日產機器人健康監控，機器人每日自己做一個比較，我們不可能監控他，我根據運動點來做比較，做了比較之後建立一個檔案，和其他機器人做比較 。所以不需要他是誰，不需要監控，就是不需要資料量，但是需要它的差異化和特性。我們在加拿大廠做了實際生產，去年10月20號很快抓到兩個機器人在變化，三天前就知道會故障了。

中國並不是把過剩的東西送去“一帶一路”沿線國家，早期是因為東西做得很多，過剩了，水缸滿了，挖一條溝讓水出去，這叫“一帶一路”，其實並不是這樣，所以要把系統工程帶出去。智慧海洋我們與中國船舶合作，對海洋裡 風浪，天氣， 利用智慧化建模讓船能夠省油。 這種就是“”蛋黃+蛋白“”服務，讓全世界的船都省油了，顧客會很高興的交給你管。

現在我們開發的很多電訊感測器，所以我們開發了皮膚感測器，直接貼在皮膚上，你的皮膚一動我就知道力度大不大，比如腿痛，所以可以根據這個算出 肌肉受傷的問題與運動員是否過度。

結論，大資料要是事實，是效益。

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汾酒，如何釀一罈數字化好酒

本文轉載自微信公眾號 IBM企業諮詢服務

“杏花村裡酒如泉”，被郭沫若稱讚“甘如泉”山西汾酒在2017年迎來了好日子。

今年以來，山西國企改革步伐加快，汾酒集團作為明星企業之一備受關注。同時，白酒消費和資本市場的回暖也讓汾酒集團收穫了淨利潤大增和股價翻番的喜人成績單。在亮眼業績的背後，汾酒集團正藉助資訊化升級，悄然完成管理、體制等方面的全面轉變。

千年汾酒散發出的酒香之中多了一分科技和網際網路的味道，而強壯、穩定的數字化核心系統也讓汾酒飄香別有韻味。

轉型，打通部門隔閡

在近日召開的IBM新一代數字化引擎研討會上，汾酒集團資訊中心主任樑中紅講述了汾酒是如何搭上IBM這趟資訊化快車的。從去年9月至今年3月，汾酒集團與IBM聯手成功部署了SAP S/4HANA平臺，這對汾酒集團來說算是趕了趟“時髦”，更標誌著企業發展來到了新時代。

汾酒集團是一家老牌國企，也是最早在A股上市的“白酒第一股”。樑中紅表示，作為曾經的白酒典範，“企業領導和公司員工都想重新贏回原來的市場地位，要想實現這個目標，我們發現在現代企業管理中，資訊化是重中之重。”

2017年是山西的改革年，汾酒集團是兩家重點改革企業之一，國資委出臺7項政策，給了企業很大授權，政策的紅利對汾酒集團上下的激勵很大。顯然，對於資訊化轉型，汾酒集團是來真的！

“實現資訊化，第一個要打破的就是原有部門與部門之間、人與人之間的壁壘，要將資訊孤島消滅，打通部門之間的隔閡，提升整體效率。”樑中紅介紹，過去，汾酒集團生產和銷售兩大公司之間，每月光對賬報表工作就要花掉很多人力和時間，由於系統割裂，一個20多人的財務團隊需要花一週時間對接資料，而如今財務自動化之後，僅僅需要2人。對此，汾酒集團的財務人員感嘆，“過去我們只是會計，現在才算是真正的財務。”

資料，讓企業管理者看得見“前線”

據介紹，從系統上線至今，汾酒集團整個系統運營良好。對於汾酒集團的老總和各級管理者們來說，只要坐在辦公室裡就可以實時看到公司的即時運營狀況。

汾酒集團為這個視覺化的資料呈現系統取了個有趣的名字——“汾酒管理駕駛艙”。樑中紅介紹，資料正在汾酒集團整個管理運營鏈條中發揮更大的作用，從採購到運營，全產業鏈都被打通，目前集團IT部分正配合業務部門做好資料的提取、分析和分配，並在不斷迴圈中提升資料價值，“也許一張報表、一個資料，前端部門嚐到甜頭，就會欲罷不能了。”

高效資料貫通的背後是統一的資料標準。IBM GBS全球業務諮詢服務部馬明透露，在資料標準統一的過程中，IBM和汾酒集團團隊花了很大精力，“就像人有身份證，產品也有自己的身份證，而在過去這是完全不統一的，統計口徑也不一致，出現了許多‘一物多碼’和‘一碼多物’的情況。通過MDG主資料治理平臺，我們對生產資料進行唯一編碼，進行了巨大的資料清理工作。”

“當下雖然花了大力氣，但這是一件功在千秋的事情。”馬明感嘆，“有時候大資料未必資料量有多大，資料緯度更多、更豐富，才會更有價值。”

樑中紅表示，目前，基礎資料的紮實已經在日常工作生產中帶來了豐厚的回報。

IBM，“百年老店”之間的合作

“我們這是站在巨人的肩膀上，趕網際網路的潮流。”樑中紅口中的“巨人”有兩個，一個是SAP，另一個則是IBM。

近年來，汾酒集團在IT方面的戰略投資力度明顯加大。樑中紅坦言，在選擇IBM和SAP之前，汾酒集團IT團隊曾考察過蒙牛、瀘州老窖等同類企業案例，“IBM的門檻確實比一般企業要高，但IBM在關口的把控上也要比其它企業更嚴。”

“IBM是百年老店，汾酒集團也是一家百年老店，都是在各自行業內有口碑的公司。”樑中紅透露，在前期調研和溝通中，IBM團隊從管理思想到隊伍建設等都與汾酒集團的戰略方向吻合度較高，擁有共識之後，“最終通過招標環節實現了與IBM的合作。”

除此之外，汾酒集團在資訊化上的戰略規劃已經放眼至3-5年，甚至未來10年，樑中紅相信，IBM可以攜手完成對汾酒集團的轉型和改造，因為IBM是一家可以實現“諮詢+落地”的公司，“最終還是要落到業務上來，希望帶來價值。”

柔性製造，展露網際網路製造雛形

“汾酒必喝，喝酒必汾”是山西汾酒一句深入人心的廣告語，而在如今消費者的眼中，汾酒究竟扮演著怎樣的角色？據瞭解，汾酒在產品個性化體驗上已經開始有所突破，結婚用的婚慶個性化用酒，將自己的名字刻在酒罈上，具有收藏價值的“頭鍋原漿”……汾酒正在面對更廣闊的消費群體展示自己的網際網路製造能力。

“關於網際網路+，我們已經研究了很久。”樑中紅說，SAP S/4HANA平臺搭建之後，有了實時資料庫，汾酒集團正在規劃構建打通專賣店、渠道供應商等業務層面的統一協調系統，通過大平臺來服務營銷團隊、經銷商、消費者，給公司和消費者都帶來福利。

樑中紅表示，汾酒集團正是要對消費者最關心問題給出答案。通過追溯系統，消費者可以確保銷售渠道的正品來源可靠；透明的價格系統可以讓人們明明白白知道自己的消費沒有吃虧；而對於經銷渠道來說，更合理的利潤分配模式可以讓渠道一起享受企業發展的果實。

不僅如此，目前酒類消費市場的渠道需求正變得越來越短平快，“渠道商很可能會突然對某個型號的產品下單，例如馬上要1000箱，但只能當週交貨，下一週就不要了。”馬明說，為了適應消費的變化，酒類生產者正在通過“柔性製造”，來適應這種越來越短的生產視窗期。

“IBM的認知計算、人工智慧等將能在未來實現對酒類消費者和經銷商行為預測，實現更加精準的商務智慧應用。”馬明說。

對此，樑中紅表示，“人工智慧等新技術，我們會一個點一個點的嘗試和應用。很多新的概念，我們都會嘗試，例如新零售，我們是不是可以搞一個小的平臺，並引入淘寶的電商模式、滴滴的搶單模式、美團的外賣模式，我們將來要走的路肯定是混合模式，而不是單一的。”

人工智慧賽博物理作業系統

AI-CPS OS

“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧）分支用來的今天，企業領導者必須瞭解如何將“技術”全面滲入整個公司、產品等“商業”場景中，利用AI-CPS OS形成數字化+智慧化力量，實現行業的重新佈局、企業的重新構建和自我的煥然新生。

AI-CPS OS的真正價值並不來自構成技術或功能，而是要以一種傳遞獨特競爭優勢的方式將自動化+資訊化、智造+產品+服務和資料+分析一體化，這種整合方式能夠釋放新的業務和運營模式。如果不能實現跨功能的更大規模融合，沒有顛覆現狀的意願，這些將不可能實現。

領導者無法依靠某種單一戰略方法來應對多維度的數字化變革。面對新一代技術+商業作業系統AI-CPS OS顛覆性的數字化+智慧化力量，領導者必須在行業、企業與個人這三個層面都保持領先地位：

1. 重新行業佈局：你的世界觀要怎樣改變才算足夠？你必須對行業典範進行怎樣的反思？

2. 重新構建企業：你的企業需要做出什麼樣的變化？你準備如何重新定義你的公司？

3. 重新打造自己：你需要成為怎樣的人？要重塑自己並在數字化+智慧化時代保有領先地位，你必須如何去做？

AI-CPS OS是數字化智慧化創新平臺，設計思路是將大資料、物聯網、區塊鏈和人工智慧等無縫整合在雲端，可以幫助企業將創新成果融入自身業務體系，實現各個前沿技術在雲端的優勢協同。AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量與行業、企業及個人三個層面的交叉，形成了領導力模式，使數字化融入到領導者所在企業與領導方式的核心位置：

1. 精細：這種力量能夠使人在更加真實、細緻的層面觀察與感知現實世界和數字化世界正在發生的一切，進而理解和更加精細地進行產品個性化控制、微觀業務場景事件和結果控制。

2. 智慧：模型隨著時間（資料）的變化而變化，整個系統就具備了智慧（自學習）的能力。

3. 高效：企業需要建立實時或者準實時的資料採集傳輸、模型預測和響應決策能力，這樣智慧就從批量性、階段性的行為變成一個可以實時觸達的行為。

4. 不確定性：數字化變更顛覆和改變了領導者曾經仰仗的思維方式、結構和實踐經驗，其結果就是形成了複合不確定性這種顛覆性力量。主要的不確定性蘊含於三個領域：技術、文化、制度。

5. 邊界模糊：數字世界與現實世界的不斷融合成CPS不僅讓人們所知行業的核心產品、經濟學定理和可能性都產生了變化，還模糊了不同行業間的界限。這種效應正在向生態系統、企業、客戶、產品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量通過三個方式激發經濟增長：

1. 創造虛擬勞動力，承擔需要適應性和敏捷性的複雜任務，即“智慧自動化”，以區別於傳統的自動化解決方案；

2. 對現有勞動力和實物資產進行有利的補充和提升，提高資本效率；

3. 人工智慧的普及，將推動多行業的相關創新，開闢嶄新的經濟增長空間。

給決策制定者和商業領袖的建議：

1. 超越自動化，開啟新創新模式：利用具有自主學習和自我控制能力的動態機器智慧，為企業創造新商機；

2. 迎接新一代資訊科技，迎接人工智慧：無縫整合人類智慧與機器智慧，重新

   評估未來的知識和技能型別；

3. 制定道德規範：切實為人工智慧生態系統制定道德準則，並在智慧機器的開

   發過程中確定更加明晰的標準和最佳實踐；

4. 重視再分配效應：對人工智慧可能帶來的衝擊做好準備，制定戰略幫助面臨

   較高失業風險的人群；

5. 開發數字化+智慧化企業所需新能力：員工團隊需要積極掌握判斷、溝通及想象力和創造力等人類所特有的重要能力。對於中國企業來說，創造兼具包容性和多樣性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。”  《論語·子路》雲端計算、大資料、物聯網、區塊鏈和 人工智慧，像君子一般融合，一起體現科技就是生產力。

如果說上一次哥倫布地理大發現，擴充的是人類的物理空間。那麼這一次地理大發現，擴充的就是人們的數字空間。在數學空間，建立新的商業文明，從而發現新的創富模式，為人類社會帶來新的財富空間。雲端計算，大資料、物聯網和區塊鏈，是進入這個數字空間的船，而人工智慧就是那船上的帆，哥倫布之帆！

新一代技術+商業的人工智慧賽博物理作業系統AI-CPS OS作為新一輪產業變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，並創造新的強大引擎。重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從巨集觀到微觀各領域的智慧化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，實現社會生產力的整體躍升。

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產業智慧官  AI-CPS

用“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧），在場景中構建狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升的認知計算和機器智慧；實現產業轉型升級、DT驅動業務、價值創新創造的產業互聯生態鏈。

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新技術：“雲端計算”、“大資料”、“物聯網”、“區塊鏈”、“人工智慧”；新產業：“智慧製造”、“智慧金融”、“智慧零售”、“智慧駕駛”、“智慧城市”；新模式：“財富空間”、“工業網際網路”、“資料科學家”、“賽博物理系統CPS”、“供應鏈金融”。

官方網站：AI-CPS.NET

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