大数据助力装备制造业的智能化——访上海交通大学机械与动力学院教授、智能制造与信息工程研究所副所长张洁 人工膜肺
贾常艳
【期刊名称】《电器工业》
【年(卷),期】2016(000)002
【总页数】3页(P41-43)
【作 者】贾常艳
【作者单位】
【正文语种】中 文
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张洁，现为上海交通大学机械与动力学院教授、博士生导师。南京航空航天大学机电工程学院获博士学位，曾在华中科技大学和香港大学做博士后；在法国里昂二大、美国加州大学柏
克莱分校、美国伊利诺伊大学香槟分校做高级访问学者。从1994年开始从事智能制造的学术研究，目前主要研究领域：智能生产调度，智能制造系统的控制，智能质量分析、工业大数据分析等，作为项目负责人承担了国家自然科学基金6项、863计划5项等，目前正在负责国家自然科学基金重点项目《大数据驱动的智能车间运行性能分析与决策方法研究》。同时，致力于制造业与IT技术融合系统研发，如：制造执行系统、企业资源计划系统、供应链管理系统、工业大数据分析平台等，获得国内公开授权发明专利7项，软件著作版权登记18项，并在多家企业开展工程应用。 2015年国务院发布了《中国制造2025》，中国制造正在迈出“由大变强”的第一步。加大两化融合步伐的同时推进智能制造、绿制造，促进生产性服务业与制造业融合发展，提升制造业层次和核心竞争力。其次，要做到智能制造，不仅要采用新型制造技术和装备，还要将迅速发展的信息通信技术渗透到工厂，在制造业领域构建信息物理系统，从而彻底改变制造业生产组织方式和人际关系，带来制造方式和商业模式创新转变。2016年，中国的制造业处在全新的发展环境，面临全新的发展机遇。对此，本刊专访了上海交通大学机械与动力学院教授、智能制造与信息工程研究所副所长张洁，她指出我国装备制造业中短期内还需要不断地进行追赶，未来大数据将助力企业实现智能制造。
《电器工业》：请您谈谈当前我国装备制造业的发展现状，与欧美国家相比有何差距？
张洁：装备制造业为国民经济和国家安全提供种类繁多的大量技术装备，对国家整体产业链的综合竞争力有着决定性作用，是现代产业体系的脊梁。改革开放以来我国装备制造业发展迅速，形成了门类齐全、具有相当规模和技术水平的产业体系。具体来说，主要体现在自主创新能力持续、产业规模不断扩大、部分产品总量跃居世界前列、产业集聚效应初显等。
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如何通过信息系统数据集成与大数据分析，实现电力装备的智能化研发、智能化生产和智能化服务，成为工厂智能化过程需要重点改进的关键环节。
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但是与欧美国家相比，我国装备制造业的整体水平差距还是十分明显，除了核心专利技术太少、能源消耗过大、产业基础薄弱等缺陷之外，制约我国装备制造业发展的重要障碍在于主要产品都集中于中低端装备，对于重大成套设备和高技术装备等高端装备还基本依赖于进口。工业和信息化部在《高端装备制造业“十二五”发展规划》中指出，我国的高端装备制造业：创新能力薄弱，核心技术和核心关键部件受制于人；基础配套能力发展滞后，装备主机面临“空壳化”；产品可靠性低，产业链高端缺位；产业规模小，市场满足率低；
弹弓制作产业体系不健全，相关基础设施、服务体系建设明显滞后。因此，我国在“十二五”期间对航空装备、卫星及应用、轨道交通装备、海洋工程装备和智能制造装备等重点领域展开了持续攻关，在产业规模、创新能力、基础配套能力、产业结构合理性等方面都取得了长足进步，缩小了与欧美国家的技术差距。但是欧美国家在装备制造业的先进水平是多家大型跨国企业通过百年以上的技术积淀逐步形成，并且这些企业通过创新激励措施仍然在不断开发新的高端成套装备与先进核心技术，因此我国的装备制造业目前在整体上还处于较落后的水平，中短期内还需要不断地进行追赶。
《电器工业》：《中国制造2025》明确提出把“智能制造”作为两化深度融合的主攻方向：主要围绕创新驱动、质量为先、绿发展、结构优化、人才为本五大方针，以“三步走”为发展的战略目标，大力推进由“制造大国”向“制造强国”的转变。在政策驱动下，您认为2016年制造业的发展环境将会有哪些改变？
张洁：《中国制造2025》指出的第一阶段目标，是通过十年的持续发展，在2025年使我国迈入制造强国的行列。俗话说“一年之计在于春，一日之计在于晨”，2016年是这十年的开端，对于《中国制造2025》规划的落实实施具有不言而喻的重要意义。2016年我国制造业发展环境的改变主要体现在以下两个方面：
一是政策越来越支持。随着去年第一批智能制造试点示范项目和专项项目获批，迈向《中国制造2025》的号角已经吹响。可以预见，2016年我国制造业的发展将会进一步明确以“智能制造”为导向，也会有更多的相关政策与规划出台。由于我国制造业的发展一直呈现不均衡的态势，不同行业的自动化和信息化水平相差比较大，像汽车、电子、电器等制造行业的领头企业已经基本实现了“工业3.0”。这些企业很有可能在2016年借助“智能制造”的东风，尝试实现跨越式的发展。
二是技术越来越成熟。随着近年来物联网、云计算、大数据等支撑“智能制造”的核心技术不断发展，越来越多的技术开始寻可以落地的应用。这一点对于2016年我国制造业发展环境的改变同样有着重要的影响。针对“智能制造”这一终极目标，如何实现新一代信息技术与工业自动化的深度融合，取得切实的企业应用效果将会获得工业界和学术界的持续关注与广泛接受。从行业层面分析，目前许多传统企业对MES、ERP等信息系统在企业的部署应用都展现了较高的热情，而一些信息化程度较高的企业则对大数据、云计算等技术对企业现有信息系统的集成化与智能化有着迫切需求，希望形成包括研发设计、生产制造和质检售后在内的产品全生命周期数据化管理与全局分析优化。国务院提出了“互联网+”协同制造重点行动，工业和信息化部在即将发布的《大数据产业“十三五”规划》中将工业大数
据应用列为十大重点工程之一。
《电器工业》：您认为，新一轮产业革命的核心是大数据，请您谈谈大数据在传统装备制造业中的应用前景。
张洁：在传统装备制造过程，在设计、制造、装配、物流等阶段产生了大量的数据，通过大数据技术可以对装备产品的设计优化、质量控制、运行维护等多个方面的业务进行更好地实现，进而形成新的产业模式，引发装备制造产业深刻变革。
具体来说，大数据可以拉近装备制造企业与客户企业的距离，通过对装备在客户企业实际运行过程的大数据分析，可以帮助装备制造企业精确量化客户企业对装备的使用需求与习惯偏好，从而指导装备设计工作更为高效的开展，提供满足特殊需求的定制化装备。其次在装备制造过程中，通过对质量监控过程的大数据分析，可以探索发现影响装备稳定性等质量指标的关键工艺参数、材料参数等，甚至发现尚未知晓的深层次影响规律，从而帮助装备制造水平的持续提升。最后装备制造企业还可以通过大数据技术实现装备产品在客户企业实际运行数据的实时采集与在线分析，通过具有预测性的安全监测与故障诊断，通过云服务平台为客户企业提供主动的产品维护推送，实现装备产品的增值服务。此外，在零
部件生产车间、装备总装车间等生产系统的计划调度方面，以及装备生产供应链和物流优化等方面，大数据技术也将存在着广泛的应用可能性。目前我的团队正在从事大数据技术在智能制造的应用研究并取得了一定的成果。
《电器工业》：当前我国电力装备的传统企业还存在哪些问题？从数字化工厂到智能化工厂还需要作出哪些改进？
张洁：随着经济持续增长和电力建设不断推进，我国电力装备制造业发展迅速。一些电力装备企业通过不断引进和吸收国外先进技术，在部分领域实现了重大装备首台套生产，显著提升了自身制造水平，具备了一定的国际竞争力。但是我国电力装备传统企业普遍存在的问题是自主研发与技术创新能力不强、产品竞争力与出口规模有限。针对以上问题，在利用CAD、CAPP、MES、PDM等信息系统实现工厂数字化管理的基础上，电子装备传统企业还需要进一步推动工厂的智能化进程。如何通过信息系统数据集成与大数据分析，实现电力装备的智能化研发、智能化生产和智能化服务，成为工厂智能化过程需要重点改进的关键环节。
智能化研发要求企业建立电力装备的研发知识库，通过知识管理实现对研发知识的继承与
扩展，能够按照客户需求快速实现电力装备的模块化设计，并且通过对类似电力装备在生产制造、运行使用过程中的大数据分析，辅助产品设计的进一步修订，保证形成可用高效的电力装备，增强企业研发能力。
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