从大数据到智能制造 - (EPUB全文下载)

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书籍内容：

序
发展制造业是人们生活改善和社会进步的必经之路。中国的制造业有数千年的历史，也曾经引领过世界。经过三十多年的发展，中国已经成为名副其实的制造大国，采用了世界各国先进的装备，产品销往世界各地。但是，许多产品的质量和生产效率有待提升，劳动力成本优势已经不再，资源和环境制约了“粗放型”制造。制造的传承和进步需要靠人的经验、知识和创新，转型更加迫在眉睫。从制造大国走向制造强国，是我们唯一可选的战略决策。德国目前正在推动的工业4.0和美国的信息物理系统技术（CPS），都提出了以互联网和大数据为手段，以知识为核心的智能制造。中国于2015年也发布了工业化与信息化相融合的“中国制造2025”，同样高度重视智能制造。
李杰教授等一批华人专家多年在制造技术的研究方面辛勤耕耘，是世界一流的制造领域专家。他们为如何使用大数据技术推动智能制造提出了独特的见解和方向，他们所分享的经验都来自成功的实践。
李杰教授的最新著作，以大数据与智能制造的关系为视角，明晰提出了问题、数据与知识三个核心要素，明确了大数据是整合价值链和产业链的关键，详细论述了大数据在智能制造中的重要作用，剖析了通过大数据和智能算法去了解制造的有效途径。
本书系统地阐述了如何从制造数据中解决和避免可见和不可见的问题，利用数据进行制造系统的反向工程设计与提升；介绍了数据分析的方法论和主要工具；结合丰富的案例展示了如何使用大数据的技术来实现制造系统的可视化、预测化、协同化，最终实现无忧的制造环境；在迈向智能制造的过程中，如何利用先进的IoT、工业互联网、大数据、CPS等技术。这些将是未来智能制造所要攻克的问题。并且，本书还指出大数据是服务型制造的重要工具和手段。
李杰教授针对中国制造给出了许多有益的建议。如怎样聚焦在短板问题，包括质量、效率、物流、供应链、人员制造技能等环节，如何运用跨领域和跨学科的知识和技能对大数据做深入的分类、分层、分解、分析和分享等。建议中国制造的转型还要从“以生产为主”的产品制造迈向“以服务为主”的价值创造的方向，李杰教授提出的“煎蛋模型”，很好地解释了制造对企业、社会和人类贡献价值的方式，为向服务型制造业的转型提供了借鉴和思路。
“工欲善其事，必先利其器。”在智能制造时代来临之际，我们必须首先理清发展中国制造的思路。我相信，本书深刻的思辨性能够解答大家对智能制造的疑惑，并为大家提供了如何通过大数据实现智能制造的方法参考。希望本书能够有助于转型中的中国产业界和学术界，助力智能制造的实现。
卢秉恒
中国工程院院士
2016年3月
前言
在西方国家有这样一句话：To live well，a nation must produce well，说明制造业是一个国家综合国力最重要的体现，也是决定民众生活质量的重要条件。在经历了互联网泡沫和经济危机之后，世界各国，尤其是发达国家开始重新意识到制造业的重要性，也在重新审视自身竞争力的优劣势。第四次科技革命的到来为各个国家提供了发展和转型的机遇，也使他们面临竞争力格局变化的挑战，智能制造成为世界各国竞争的新战场。无论是德国提出的“工业4.0国家战略”，美国提出的“国家制造业创新网络（NNMI）计划”，或是日本的“工业价值链计划（IVI）”等，无不围绕着制造业这个核心。中国改革开放三十多年来，综合国力和人民生活水平的提升过程中，制造业的快速发展起到了决定性的作用，中国成为世界制造业的新中心，也连续几年成为“世界制造力竞争指数”最强的国家。在新一轮的制造业革命中，中国也感受到来自世界各国新技术战略的压力，相继提出“中国制造2025”，“互联网＋”和“供给侧改革”等多项措施。
每一次制造革命的进步，除了我们能够可见的技术要素以外，更重要的是这背后的制造哲学的进步。现代制造业从第二次科技革命到现在，经历了标准化、合理化＋规范化、自动化＋集成化、网络化＋信息化四个阶段。这背后的制造哲学可以概括为：以低成本生产高质量的产品；通过全流程改善降低浪费、次品和事故；通过产品全生命周期的数据管理，为用户提供所需要的能力和服务。在以上几个阶段的基础上，现在的制造系统正处在向智能化＋客制化迈进的阶段，目标是实现零故障和预测型的生产系统，并在无忧的生产环境中以低成本快速实现用户的客制化需求。
那么，如何实现智能制造？有些人说大数据是实现智能制造的核心技术，也有人说要靠互联网、信息物理系统技术（CPS），或是人工智能和机器人等。如果大数据是智能制造的核心驱动力，那么我们该怎么去定义和使用大数据？关于这个问题，我在《工业大数据》这本书中曾表达过一个观点：大数据并不是目的，而是看待问题的一种途径和解决问题的一种手段。通过分析数据，可以预测需求、预测制造、解决和避免不可见问题的风险，和利用数据去整合产业链和价值链，这才是大数据的核心目的。
大数据与智能制造之间的关系可以总结为：制造系统中问题的发生和解决的过程中会产生大量数据，通过对这些数据的分析和挖掘可以了解问题产生的过程、造成的影响和解决的方式，这些信息被抽象化建模后转化成知识，再利用知识去认识、解决和避免问题，核心是从以往依靠人的经验（experience based），转向依靠挖掘数据中隐性的线索（evidence based），使得制造知识能够被更加高效和自发地产生、利用和传承。因此，问题和知识是目的，而数据则是一种手段。今天我们来谈利用大数据实现智能制造，是因为大数据已经成为一个日益明显的现象，而在制造系统和商业环境变得日益复杂的今天，利用大数据去解决问题和积累知识或许是更加高效和便捷的方式。
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 ............

书籍插图：

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