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专家揭秘“互联网+工业制造”来龙去脉:找出路

2015-09-28 08:11:57编辑:chenyy作者: 陈颖莹 关键字:工业4  工业制造  互联网+  智能优化  NI
   9月22日,中国国家主席习近平抵达美国进行为期3天的国事访问,十几位互联网+界领军人物也将随行访美,中美互联网企业家将展开“科技对话”。无疑,互联网发展成为中美之间的纽带,同时“互联网+”也成为整个产业链的风向标。
 
    近日,在中国物联网产业的示范区江苏南京,上演了一场精彩的“互联网+工业制造”高峰论坛,包括中国工程院院士柴天佑教授、中国通信学会张新生秘书长、南京邮电大学副校长朱洪波教授、中国科学院沈阳自动化所所长于海滨教授、清华大学航空航天学院副院长陆建华教授在内的多位专家,以及美国国家仪器(NI)中国市场经理汤敏女士等NI工作人员,参加此次研讨会,并进行了精彩的发言。
 
 
   通过这次会议,记者深入了解到我国为什么会推出“互联网+”和《中国制造2025》,中国的战略与美国“再工业化”、德国的“工业4.0”有什么不同,优势和劣势在哪里。
 
中美德三国“后工业化”时代各显神通
 
    张新生秘书长首先强调他对于“第四次工业革命”这个名词的看法,他认为应该是“工业变革,科技革命。”张新生秘书长道了各大国工业改革和相关策略的源委:“中、美、德在工业化后期都十分重视‘再工业化’。中国早就提出‘两化融合’主攻方向是智能制造,以形成大的竞争点。工业是规模经济,目前人类正处于工业化后期,工业化程度在变化,各个国家国情不同,面临的困难也不同,不管是美国提出的‘再工业化’还是德国的‘工业4.0’,他们都在依据自身优势找出路,实现差异化发展。例如,德国的优势是先进的制造技术,但是碰上欧洲经济危机,必须要改,因此提出了‘工业4.0’。金融危机的爆发让美国各界感觉到‘逆转’的必要性,同时也开始反思其产业政策和经济结构。而重振制造业的全球竞争力,是反思带来的一个重要思路。中国与德国情况有类似点,即有制造优势,此外中国还有互联网优势。信息化带来了机遇,要实现信息交流共享、信息资源的挖掘,实现信息化、工业化融合。两化深入融合需要有切入点,不能乱,因此我国选择了智能制造(人工制造、智能制造、3D打印),中国的优势是应用和人多。”此外,张新生秘书长还认为物联网下一个大方向应该是农业,毕竟中国是农业大国。
 
智慧服务是根本
 
    朱洪波教授在接受记者采访谈到了他对物联网的理解:“物联网是互联网的进一步深化,把连接对象扩展,物联网可以说是一种形态。核心是为了服务进行信息处理,将任务上移,要把服务智慧化完成,即智慧服务。物联网提出这么多年,问题出在智能服务上。‘互联网+’的动力就是物联网,物联网只是连接方式,它有两个要素:首先是连接,这是手段;其次是基于数据处理的智能性,不需要人参与就能提供有人的服务,即从传输网变成服务网。工业物联网通过大数据处理提供智能制造,云计算与大数据应结合,大数据处理一定是面向一定应用需求的。云计算是平台,大数据是处理能力。”
 
    任何游戏都需要规则,目前国内外针对物联网的标准还没有形成,甚至某些方面显得很无序。不过新事物的发展往往容易迷失,这很正常。朱洪波教授表示:“对于物联网大家既都兴奋又紧张,没有标准大家不能用,没有安全大家不敢用。物联网标准还是任重道远。”
 
智能优化制造那些事
 
    中国工程院院士柴天佑教授发表了“流程工业智能优化制造”的演讲。柴院士首先谈到目前工业所要求的高效和节能的关键——生产工艺优化和生产全流程的整体优化。智能优化制造的含义是:以企业全局及生产经营全过程的高效化与绿色化为目标,以生产工艺智能优化和生产全流程整体智能优化为特征的制造模式。
 
    工业4.0的愿景体现在几个方面:生产资源形成一个循环网络,生产资源将具有自主性、可调节性、可配置等特点;产品具有独特的可识别性;根据整个价值链,自组织集成化生产设施;根据当前条件,灵活制定生产工艺。为此,美国NSF提出了分布式信息物理融合系统(Cyber Physical System,CPS),能使得计算资源与物力资源紧密融合与协同,即3C(通信、计算、控制)+物理实体;而德国推出的方案是智能技术+CPS+离散制造。
 
    智能优化制造面临的挑战包括四大方面。(1)生产工艺优化和生产全流程整体优化一直是世界范围内的难题,美国工程院院士L.T.Biegler先生也表示目前缺乏对工业过程全流程的优化。(2)决策过程与产品生产过程(化学+物理)难以建立数学模型,难以数字化。(3)决策过程的知识与数据不完整、滞后。(4)现有的工业计算机网络系统与软件平台制约。
 
    目前在工业过程运行、工业过程决策、生产系统架构上都存在一些问题。如何解决呢?柴天佑教授解释道:“首先,应该智能感知生产条件变化,自主决策控制系统指令、自动控制设备。当出现异常工况时,能及时预测进行自愈控制、排除异常工况,实现安全优化运行。其次,自动获取市场需求变化和资源属性方面的数据和信息,智能感知物质流、能源流和信息流的状况,自主学习和主动响应,自适应优化决策,优化配置资源和合理配置与循环利用能源。此外,还应实现生产系统架构“扁平化”。移动监控与移动决策;企业目标、资源计划、调度、运行指标、生产指令与控制指令集成优化;尽可能提高生产效率与产品指令;尽可能降低能耗与物耗,实现生产过程环境足迹最小化,确保环境友好地可持续发展。”
 
    细化来说,智能优化制造对自动化科学与技术、计算机与通信、数据科学都带来了挑战。麦肯锡咨询公司曾表示,知识型工作的自动化是驱动未来全球经济12中颠覆技术之一。因此应该研究知识工作者自动化+智能技术+COCC(控制与优化、计算机技术、通信技术)与流程工业实体相结合的智能优化技术系统理论与方法。还要研究人机物三元空间融合系统的动态性能分析、预测与多目标优化决策理论与方法,工业大数据驱动的复杂系统动态系能的分析与可视化。
 
    针对计算机与通信的一项重要挑战是:复杂工业过程物质流、信息流和能源流相互作用的可视化计算工具与软件平台。对数据科学的挑战包括:如何从价值密度低的大数据中挖掘相关关系数据;如何处理数据、文本、图像等非结构化信息;如何利用相关关系建立复杂动态系统的模型。
 
    此次高峰论坛还同期举办了未来移动通信联合实验室的揭牌仪式。该实验室是由南京邮电大学和NI联合创办,该实验室对于工业制造、“互联网+”而言有着非常重要的意义,相信未来从这里一定会走出大量的科研人才,助力未来移动通信事业蓬勃发展。
 
   “智能的核心是网络、大数据、云、应用,物联网是一个创新的平台,能解决社会问题。即先进生产力解决生产方式,并决定上层建筑。”张新生秘书长激动地说道。“我们正处在两化深度融合、互联网由消费生活领域向生产企业转变的阶段。过去300年,中国错过了科技和工业发展的两大机遇,这次不能再错过了。各界人士应该结合中国国情,把真正的难点找出来。”

关键字:工业4  工业制造  互联网+  智能优化  NI

来源: EEWORLD 引用地址:/gykz/2015/0928/article_10265.html
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