中國工程院院士譚建榮：工業大數據與定製化設計-關鍵技術與典型應用

5月5日，「2017中國工業大數據大會·錢塘峰會」在杭州國際博覽中心舉辦。中國工程院院士、浙江大學教授譚建榮，以「工業大數據與定製化設計：關鍵技術與典型應用「為題探討了自己的看法。

5月5日，「2017中國工業大數據大會·錢塘峰會」在杭州國際博覽中心舉辦。本屆峰會以「數據驅動創新 融合引領變革」為主題，圍繞工業大數據展開分享與交流。中國工程院院士、浙江大學教授譚建榮，以「工業大數據與定製化設計：關鍵技術與典型應用「為題探討了自己的看法。

以下為嘉賓演講實錄：

各位領導，各位專家，大家上午好！十分高興來到蕭山區這麼好的地方研究討論中國工業大數據的峰會。前面有幾位專家講了大數據講得非常精彩，都講到要點上。對我最後一個人來講，就增加了難度，因為許多話都講過了。從我本人研究的角度，講講對工業大數據大批量定製。前面兩位專家都講了大批量定製的問題，其實大數據和大批量定製關聯緊密，所以我就以這個為題目和各位做交流。

我來自浙江大學，主要從事數據建模與虛擬現實，數字設計與智能製造方面的研究，我最後也是浙江大學數字博士畢業，有是首屆國家接觸青年科學基金獲得者，也是中國工程院院士機械運載學部專業，這三個專業有比較有利於大數據的專業。

一、從大數據到工業大數據

首先看看大數據怎麼提出來的。講互聯網，講智能製造和大數據的時候，首先回顧一下上世紀90年代美國國家自然科學基金委員會和美國學者提出的觀點，也是語言，叫四大技術會聚引領21世紀。哪四大技術呢？就是生命科學技術、納米技術、信息技術和認知科學技術。這四大技術的發展應用，特別是他們的交叉、融合、會聚將引領21世紀科技的發展、經濟的發展、社會的發展。

現在新世紀過去了十六年，回過頭看看美國學者的觀點、預言對不對？我個人認為這個觀點基本上還是對的。為什麼呢？因為這四大技術確實是自然科學技術的前沿領域，他們的發展和應用必將給人類社會帶來深刻的變化，甚至是顛覆性的變化。但這個預言也有不足，主要是兩方面不足：

第一，對生命科學技術、那塊技術和認知科學技術的發展的應用，和對經濟的牽引作用估計過高，期望過大。前面徐院士反覆強調不要對大數據給予過高的期望。十幾年前，我們將對這項技術期望過大，十幾年前浙江省科技廳、蕭山科技局的領導都在推廣納米技術，現在許多地方不推納米技術了，納米技術降溫了。有些地方不推納米技術，有些地方降溫了。不是說納米技術不好，也不是說納米技術不重要，納米技術仍然非常好，仍然非常重要，但它的發展，尤其是它對經濟社會牽引作用的發揮還需要很長的過程。

第二，對信息技術的牽引作用估計過低。十六年前，誰也沒有想到大家對信息技術的運用如此廣泛，如此深刻。這四大的技術的會聚，信息技術對人類社會的帶動作用，第一個人認識的人就是美國華盛頓大學的托夫勒教授。托夫勒教授在三十多年前，四十年前就寫了一本《第三次浪潮》就預見到互聯網將對人類社會產生重大影響。

特別可貴的是現在都講大數據，誰第一次提出大數據呢？就是托夫勒教授，他在1980年《第三次浪潮》里就提到「奏響華彩樂章的將是大數據」。什麼是大數據？公說公有理，婆說婆有理，至今對大數據還沒有統一的定義。但我們可以描述它的四大特點：容量大、種類多管、價值密度低、增長速度快。

大數據沒有統一的定義，以前做計算機的人都知道以前是「海量數據」，現在是大數據，1980年就已經提出了，不是現在才提出來的。大數據比較公認的是用常規技術、常規方法、常規手段難以處理的數據，用一般的方法處理不了的數據。其實，這個定義等於沒有定義，就是沒辦法處理的數據。徐院士也是做數學的，但從數學的角度上看，數學上有點像數學上的無窮大。有位數學家說過「無窮大的概念是人類無能的表現」，但後來通過牛頓和萊布尼提出了微積分的思想，無窮小的分析方法就把無窮大的問題解決了。無窮大還有接收問題，大數據也是一樣，雖然現在都叫大數據，但大到什麼程度還是不一樣。現在只知道不一樣，不一樣在什麼地方，應該用什麼方法處理，現在技術還在發展中。

1、工業大數據背景、現狀和趨勢。前面兩位專家都談了工業大數據。工業大數據就是2012年GE公司率先提出了工業大數據的概念。工業大數據主要是製造業在產品創新、製造技術創新和產業模式創新過程中數字化、網路化、智能化為主線，形成的大數據，它需要大數據的技術、平台與應用支撐。

工業大數據的來源主要是四方面：一是數據化設計；二是智能化製造；三是網路化監測；四是物聯化管理。只要貫穿全生命周期的都有工業大數據的應用，包括設計、製造、使用、維修、回收，都包括數據的獲取、數據的處理、數據的應用等等。我個人研究認為工業大數據的大數據和其他領域的大數據不一樣，嚴格來說，不能說其他領域的大數據就很容易，因為每個行業都有每個行業的特點，每個行業都有每個行業的難處，每家都有一本難念的經。但工業大數據確實有四個特點：一是語義性比較強，因為每個工程都有一定的數據，工程代表了一定的含義和語義；二是時效性比較強，GE的發動機上每小時傳回來的數據是天文數字，它有一定的時效性，這些數據在一定時間內就不起作用了；三是異構性，它的結構比較多，有圖片、有文字、有視頻等等；四是多域性，它是多學科的數據，既物理、化學、力學交織在一起的工業數據。

工業大數據發展趨勢用四大趨勢：一是從低價值分析發展到智能化挖掘，是智能化，現在最典型的代表是深度學習演算法；二是從批量化處理髮展到實時化計算，以前做不到實時化計算，前面專家也講到了GE的發動機，有很多不同的部件，要在異地實時計算每個分廠的生產進度，現在可以做到實時化；三是大規模推送發展到個性化追蹤，就是個性化；四是從結構化數據發展到異構化信息，就是異構化。

2、大數據定義和概念和內涵。前面徐院士說工業大數據的概念還在研發過程中，但應用始終是驅動創新的引擎。GE在每一台引擎上安裝了二十多類感測器，飛行1小時就能產生20TB的數據，每個月收集360萬次飛行記錄，監視25000個引擎，其開發引擎大數據分析演算法能夠提前一個月預測其維護需求，準確率達到了70%。以前航空晚點、飛機晚點都怪飛機不好，以前都說是機械原因，現在都是航空管制，因為機械沒有問題。無論是波音還是空客的機械問題非常好，其中一個原因就是採用了大數據監測，備件可以提前運到某個機場。當然備件也不能太多，太多運行成本就高了，也不能太少，太少就耽誤時間。現在可以精確進行備件準備。

美國微軟公司與德國公司共同推出工業大數據，可以提前準備安裝備件。西門子安貝格數字化工廠75%生產過程是由機器自動完成，實現生產過自動化數據採集與管理的，通過對工業大數據進行智能分析，可以提前準備備件。

二、從工業大數據到大批量定製

大數據是由托夫勒在《第三次浪潮》中提出的，他還寫了一本書《未來的衝擊》，他是華盛頓大學教授，也是未來學大師，他寫了三本書，1970年寫了《未來的衝擊》，1980年《第三次浪潮》，1990年是《權力的轉移》，每十年一本書，都非常有影響力。

在《未來的衝擊》一書中，托夫勒提出了一種全新的生產方式的設想，以類似於標準化或大批量生產的成本和時間，提供滿足客戶特定需求的產品和服務。1998年，華盛頓大學由45位著名未來學家和技術專家組成的新興技術預測委員會，預測未來大批量定製被列為2001到2030年的主要技術將被應用。

大批量生產是福特提出的，前提條件就是有互換性，有了互換性就有了專業化生產，有了專業化生產就有了大批量定製、大批量生產，大批量生產的技術應用還是了不得，世界汽車製造的中心就由歐洲轉移到了美國，美國由此成為汽車製造大國，進而又成為世界製造大國，進而又成為世界製造第一強國。美國為什麼強大？除了政治、軍事的原因以外，從技術角度說，美國強大的原因就是製造業強大。它的製造業強大就在於它不斷推出應用新的生產模式、新的高新技術。

大批量生產有很多優點：一是成本低；二是高效率；三是質量穩定。而定製化生產也有優點，它的優點：一是滿足個性化需求，人最重要的是個性化需求，人存在於社會，是個體的人，所以個性化需求的滿足程度與否決定了市場佔有率；二是由於個性化生產，創新性就比較強，批量生產的工人基本上沒有創新性，創新性比較弱，因為要重複的生產每件產品。而定製化生產為每個客戶提供定製需求，創新性比較強；三是價值高，因為創新性比較強價格就賣得高。

托夫勒這個人提出能不能以大批量生產的方式進行定製化生產，就把兩種生產優點都發揮出來。嚴格來說，沒有一種生產方式只有優點沒有缺點，都有缺點，怎麼避免缺點，把優勢發揮出來。由此我們可以看出從互聯網到大數據，到大批量定製，這將是製造業運用信息化技術的一條主線。過去的BPM和ERP都很好，但這是解決批量化生產。現在要智能製造，就要用大數據分析，運用大數據的目的是要實現大批量定製生產。

可以說我的團隊在國內是最早開展大批量定製技術研究，當時的863教授許國寧（音）老師和我最早開展了國內的大批量定製研究，2004年我們就利用這個技術獲得了一個國家科技進步獎。我們的第一個應用產品是汽輪機產品，因為當時每台汽輪機有4000多個零件，有近10000個物號，後來運用大批量定製技術，使杭汽的設計製造能力大幅度提高，汽輪機廠杭汽的規模在國內排第四，前面還有三大動力集團，分別哈汽、東汽和上海汽輪機廠，但杭汽是生產工業汽輪機。杭汽的工業汽輪機小超過三大汽輪機廠加起來的總和，其中一個原因也是杭汽是國內最早應用大批量定製生產技術。

還有一個應用是除塵器，現在環保電廠要除塵。當時我們和浙江飛達聯合研究進行大批量定製，這個項目也成為浙江省信息化的示範項目。

第三個應用面最廣，前面的汽輪機和除塵器專業性比較強，而電梯是大眾化產品。電梯行業如何實現大批量定製，不做不知道，一做就知道台的電梯情況不一樣，隨著建築的不同，電梯要實現不同的定製生產。最近，我老家湖州有個巨輪電梯，他的老闆和我關係很好。最近他給打電話，他說「譚老師，你的大批量定製技術使我們在電梯行業領先了十五年，現在我們要進行第二次著手，就是智能化生產。」十五年前，我從德國回來進修回來就想做大批量定製，非常遺憾的是找應用企業非常困難。巨輪電梯也是國產電梯首屈一指，當時和我的關係比較好，我就找他，他說「我們就試試大批量定製」，我們給他設計了這個定製系統，在周圍產生了巨大的影響。在江蘇有個康寧電梯廠知道巨輪電梯的技術之後，說「我們一定要上這個技術，否則要落後」。我們被浙江省列為科技示範項目，當時巨輪電梯召開了大批量定製技術推廣會，科技廳的廳長現場到場進行電梯行業的批量定製。

大批量定製要注意兩個問題：一是大批量定製是客戶參與的設計，設計人員不能關起門來做設計，一定要和客戶溝通；二是快速響應客戶需求。

工業大數據與定製化設計技術關鍵其他，如何高效利用已有的數夸父逐定製設計，如何處理工業物聯化管理產生的海量數據，如何罰錢滿足客戶潛在的設計需求，如何整合產業外大量分散的、異構的設計資源？我們將要這四個問題轉化為技術問題：智能化數據挖掘；實時化數據計算，個性化的數據預測，異構化的數據集成。工業企業要用到大數據就要解決這四個問題；我們提出了幾項關鍵技術，成功的推進了這四個問題的解決，分別是是：工業思維大數據形式化表達技術；定製知識大數據智能化挖掘技術；工業高速流式數據實時處理技術，工業數控裝備實時鼓掌診斷技術，模糊個性化需求的大數據分析技術，定製化設計資源大數據集成技術。

三、大數據驅動的高檔電梯個性化定製

適應企業發展需求，主要是客戶個性化需求日益增強，及時掌控全球市場發展動向，降低產品成本，加快運轉效率，產品運行狀態智能化預測分析。通過對電梯大數據驅動高端電梯的個性化定製設計，電梯異構大數據挖掘，以及電梯故障預測規律，我們大規模的推動了電梯大規模定製的界面。後面還有很多技術，由於時間關係就不展開了。

四、數控機床大數據設計資源共享平台及應用

在這方面，我們開發了數控機床大數據設計資源的共享平台，就把數控機床的知識會聚到一起，主要是根據云計算的原理，把大數據設計資源虛擬化，把大數據設計能力服務化，這也是我們開發的系統。這個系統包含了現在數控機床設計的所有零件、樣本和知識導航，在茫茫的數據海洋中幫你導航；二是提供設計工具；三是提供設計規範，這就是數據共享。這也討論了現在常規機床設計手冊、機械設計組織、ER設計手冊等1萬多頁手冊，也包括一些基礎件、連接件等。這個設計系統已經在一些企業得到成功的應用。

由於時間關係就講到這裡，歡迎各位專家、各位領導到浙江大學來，到機械學院進行技術交流、項目合作和人才培養培訓。謝謝大家！