他是國(guó)際知名的工業(yè)大數(shù)據(jù)專家，你或許不了解他的研究成果，但他開(kāi)發(fā)了世界領(lǐng)先的Watchdog Agent智能維護(hù)系統(tǒng)技術(shù)，突破了傳統(tǒng)機(jī)械設(shè)備故障預(yù)測(cè)的理論、方法和技術(shù)，其中關(guān)鍵性技術(shù)被美國(guó)《財(cái)富》雜志譽(yù)為“21世紀(jì)全球三大熱門(mén)技術(shù)”之一。他就是美國(guó)辛辛那提大學(xué)講席教授、美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)IMS中心創(chuàng)始主任、麥肯錫全球資深顧問(wèn)李杰。

中國(guó)是一個(gè)目前相當(dāng)具有激情的一個(gè)環(huán)境，大家都想把事情做好，求知性很強(qiáng)，大家每天都在追求自己的夢(mèng)想，不管中國(guó)夢(mèng)還是世界夢(mèng)，我覺(jué)得都是好事情，但是過(guò)程必須要有一個(gè)規(guī)劃，不能隨便做。所以我今天講講工業(yè)大數(shù)據(jù)的能力。

工業(yè)大數(shù)據(jù)的前世

我們現(xiàn)在回想一下每個(gè)國(guó)家經(jīng)歷的歷程。日本的問(wèn)題，就是早期很注重工匠改革，就是制造精髓是把事情做得很好。所以日本講的第一個(gè)S，改善模式。但我跟豐田上課說(shuō)如果我可以用數(shù)字告訴你，什么是理想最好境界，你為什么分實(shí)施改善，一次做好。突然豐田答不出來(lái)了。它說(shuō)我看不到才一次一次改，我看得到的一次到位。這個(gè)問(wèn)題就解決了。所以40年豐田推精益制造的時(shí)候當(dāng)時(shí)也沒(méi)有互聯(lián)網(wǎng)，所以這個(gè)是文化訓(xùn)練，但是條件太慢，改善太慢。對(duì)中國(guó)那么急的國(guó)家太慢了。

另一個(gè)六西格瑪，是第一次接觸到數(shù)據(jù)。就是做六西格瑪一定要把數(shù)字找來(lái)。找都是發(fā)生過(guò)的事情，沒(méi)有發(fā)生過(guò)的事情就找不到了。所以我們又回到只能針對(duì)看得到世界的問(wèn)題。看不到世界的問(wèn)題還是做不到，六西格瑪也做不到。

第三個(gè)叫做預(yù)測(cè)分析模式。這個(gè)模式基本上我去找它的可見(jiàn)世界和不可見(jiàn)世界的關(guān)系性，我來(lái)預(yù)測(cè)它可能會(huì)發(fā)生的地點(diǎn)在哪里。機(jī)床如果不穩(wěn)定，可能發(fā)生的是尺寸問(wèn)題還是邊緣性問(wèn)題還是熱補(bǔ)償問(wèn)題，預(yù)測(cè)出來(lái)。

第四，決策優(yōu)化，就是我怎么來(lái)調(diào)整它。

第五層，今天無(wú)人駕駛的目的，一定是無(wú)憂駕駛。各位，你們是無(wú)人駕駛還是無(wú)憂駕駛，你們要哪個(gè)？無(wú)憂駕駛。所以這個(gè)地方出來(lái)了，我們今天講的轉(zhuǎn)型，不管做高鐵的中車(chē)、中船，還是做機(jī)床的，我們一開(kāi)始都是從這邊開(kāi)始，監(jiān)控、精密、穩(wěn)定，慢慢會(huì)往上走。第二步，叫智慧維護(hù)。就是先做預(yù)測(cè)和性能分析，然后衰退管理，這個(gè)科學(xué)性到現(xiàn)在也沒(méi)有完全做的很好。但是能做到這一步的企業(yè)基本上已經(jīng)掌握到問(wèn)題的特征性。可是還不夠，因?yàn)槟阋龅剿到y(tǒng)的可能性，就是可能傳感器很多的行業(yè)，或者傳感器不多的行業(yè)，都能夠去了解它之間所生成的問(wèn)題，那就用不同的方式，有的是用物理模型、有的是數(shù)學(xué)模型、有的是動(dòng)態(tài)模型、有的是數(shù)據(jù)模型、有的是自我生成的比較模型，一種是可視性的算法。所以我們這邊所談的，就是用各種的智能運(yùn)算的方法，幫助我們?nèi)チ私饪床坏绞澜纾€沒(méi)有問(wèn)題產(chǎn)生的這些因果，最后才回到我們講的物理世界。所以這個(gè)步驟從第一層往上走，或者說(shuō)往右走，都可以，三步走，就是跟中國(guó)的航天一樣，繞落回。不能一步到位，三步走。

工業(yè)大數(shù)據(jù)的今生

我們今天講的中國(guó)制造創(chuàng)新思維，回到上午講的模型，就是每個(gè)企業(yè)都有核心制造，核心產(chǎn)品設(shè)計(jì)，可是顧客端的價(jià)值，又是另外一套。所以怎么把蛋黃和蛋白結(jié)合在一起，不管是任何一個(gè)企業(yè)，都需要闡述給顧客了解的。

這里我們講了6M：材料、裝備、工藝、量測(cè)、維護(hù)。最后我把這五個(gè)可見(jiàn)世界還不能了解的關(guān)系建立起來(lái)，這個(gè)Model可能是一個(gè)數(shù)字化Model，也是一個(gè)數(shù)學(xué)Model，也是一個(gè)數(shù)據(jù)Model，重點(diǎn)是可不可以描述它。首先是預(yù)測(cè)。我可以預(yù)測(cè)出來(lái)，我怎么設(shè)計(jì)，做出來(lái)就是這個(gè)。其次可加工性。我設(shè)計(jì)完了，加工不出來(lái)，沒(méi)有辦法。第三，效率質(zhì)量量產(chǎn)。你沒(méi)有3P是不可能做智能制造。所以6M代表建模能力一定要有。所以我要結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)的時(shí)候傳感器怎么使用云，建立一套可以在數(shù)據(jù)端形成的管理機(jī)制，而不是用行為管理。

相關(guān)性和分類性就是出來(lái)的結(jié)果。比如我用基于視覺(jué)檢測(cè)裝備的質(zhì)量。但是檢測(cè)后根據(jù)工序，第幾道跟這個(gè)機(jī)器有關(guān)系。分類性，跟它的加工工具有關(guān)系，那就不一樣了。所以我的相機(jī)突然之間很有錢(qián)了。以前只是檢測(cè)過(guò)還是不過(guò)，現(xiàn)在不過(guò)是什么原因，去哪邊修改，這樣完成后對(duì)質(zhì)量的改善相當(dāng)值錢(qián)。社群，因?yàn)椴皇悄闳プ觯瑒e人也要用，所以要保持分享性、共性，但是專業(yè)的可以不分享。所以這里怎么產(chǎn)生社群。

定制化。這6C是我們今天要談到落地的能力。我們談到四個(gè)核心的技術(shù)，就是數(shù)據(jù)技術(shù)、平臺(tái)技術(shù)、分析技術(shù)、工具和軟件技術(shù)工藝，第五個(gè)是運(yùn)營(yíng)技術(shù)。什么叫DT？這個(gè)就是數(shù)據(jù)的處理技術(shù)，還沒(méi)有分析，你釣魚(yú)，還沒(méi)吃之前要把魚(yú)鱗去掉，頭弄掉，內(nèi)臟割掉，再撒上鹽，姜，然后煮。這個(gè)過(guò)程誰(shuí)幫你做？你買(mǎi)一條魚(yú)，下班回家就吃，不可能，一定是要處理。不是你處理，就是小販幫你處理。所以數(shù)據(jù)處理有很多種，比如說(shuō)處理的復(fù)雜性，它的噪音、它的背景、它的優(yōu)劣性，平臺(tái)技術(shù)，廚房是一個(gè)平臺(tái)，有烤箱、有蒸箱，但是怎么煮是工具跟工藝。平臺(tái)和電冰箱都有，但是只是平臺(tái)，里面裝什么客戶自己決定。這樣的話就決定未來(lái)一定要有OT，說(shuō)我來(lái)運(yùn)作產(chǎn)品設(shè)計(jì)的時(shí)候，一定要了解怎么做優(yōu)化。

DT里講的三個(gè)東西，叫數(shù)據(jù)回頭看的問(wèn)題。大數(shù)據(jù)也一樣，就是數(shù)據(jù)的背景性不清楚的時(shí)候，數(shù)據(jù)是沒(méi)有用的。早期我們做分析測(cè)試，很多耗油，天氣環(huán)境不知道，那也沒(méi)有用。我們做很多傳感器也是一樣，少了背景資料也是沒(méi)有用的。所以這個(gè)技術(shù)是需要有的，光這個(gè)市場(chǎng)在中國(guó)有三千億市場(chǎng)，就是一個(gè)企業(yè)把亂七八糟的數(shù)據(jù)給你，但是會(huì)問(wèn)這里是什么背景，說(shuō)可以找到一些蛛絲馬跡，把它挖出來(lái)。

PT是平臺(tái)，平臺(tái)代表什么？就是我們每一個(gè)系統(tǒng)去做，它應(yīng)該有一個(gè)體系建設(shè)功能，就是從數(shù)據(jù)端到轉(zhuǎn)換端、到可視性端、到裝備的重組。這是邏輯性很強(qiáng)的，像機(jī)器有邊緣端，就是這邊數(shù)據(jù)量不用太大，一定把特征提取后先處理掉，到云端的時(shí)候是很少的，執(zhí)行速度就相當(dāng)快，而且負(fù)擔(dān)很低，保密性相當(dāng)高，最后人端跟終端價(jià)值很高。所以的我的分析方法在每個(gè)體系端都要用。

優(yōu)化。當(dāng)初我們?cè)谧鰞?yōu)化的時(shí)候，有很多裝備，但是怎么來(lái)匹配，什么裝備開(kāi)始維修，什么時(shí)間它的機(jī)會(huì)會(huì)給你，什么時(shí)候做最好，需要多少人來(lái)做。這是優(yōu)化的問(wèn)題，優(yōu)化做的好可能產(chǎn)生更優(yōu)勢(shì)的效果，這四個(gè)決定一個(gè)好的能力團(tuán)隊(duì)建設(shè)夠不夠到位。

我想這里是我們今天講的很重要的制造業(yè)，智能制造三個(gè)不可見(jiàn)世界，但是怎么用不同數(shù)據(jù)來(lái)源能夠發(fā)展不同的加工過(guò)程，這個(gè)很重要。第二，關(guān)系性，它的原因跟它的理由在哪里，為什么發(fā)生。第三，參考性，怎么去了解做很好的調(diào)整。

工業(yè)大數(shù)據(jù)的未來(lái)

因此，我們來(lái)講一個(gè)案例，就是富士康的實(shí)現(xiàn)三步走。第一步走，有一條生產(chǎn)線，工作人員做很久了，他們覺(jué)得不錯(cuò)了。數(shù)據(jù)量很多，上去了。上去后可以找到核心的零部件吻合。這個(gè)叫做過(guò)去發(fā)生種類的分析性，變化性，它的整個(gè)的質(zhì)量的偏差，最后它的這些關(guān)系。所以這部分的建立是一個(gè)數(shù)據(jù)跟分析的關(guān)系。

第一步，要找到重要性。這個(gè)可能是有25個(gè)制成，有300個(gè)不同的裝備，但不可能裝備都重要，所以要根據(jù)過(guò)去發(fā)生問(wèn)題的次數(shù)，和發(fā)生對(duì)質(zhì)量效率產(chǎn)生原因做分類，一二三四象限出來(lái)了。可行性和重要性分析先做好。這個(gè)做不好一般來(lái)講我們對(duì)，你想走進(jìn)去，我?guī)湍憬鉀Q工廠的問(wèn)題，不可能。

第二步，預(yù)測(cè)性分析。找到特征參數(shù)了，提取出來(lái)做分析。改善前，改善后它怎么提升的，這個(gè)需要做預(yù)測(cè)分析。通過(guò)過(guò)去做的預(yù)測(cè)不出來(lái)，你怎么預(yù)測(cè)未來(lái)？所以把過(guò)去的分析建立起來(lái)，預(yù)測(cè)過(guò)去怎么發(fā)生的，我就可以預(yù)測(cè)未來(lái)怎么發(fā)生的，可以用過(guò)去數(shù)據(jù)驗(yàn)證它是對(duì)的。

第三步，效益分析。有時(shí)候做了很多事情沒(méi)有效應(yīng)，那就不對(duì)了。所以第三，是效益分析。這個(gè)團(tuán)隊(duì)花了一年不到的時(shí)間，幫富士康減少54小時(shí)不必要停機(jī)。