从大数据到智能制造（吴文俊人工智能科学技术奖，科普获奖图书）

                                                                        
《从大数据到智能制造》为畅销书作者李杰教授继《工业大数据》一书之后的又一力作。本书首先阐述了大数据与智能制造的关系，然后用真实、有效的案例分析大数据应用对制造带来的切实有效的帮助；*后本书邀请了著名经济学家马光远、《福布斯》（中文版）主编康健、航空发动机专家王安正教授、三一集团高级副总裁贺东东、美国国家仪器（NI）中国工业自动化及行业市场经理崔鹏等作为访谈嘉宾，给读者呈现不同视角下的中国制造。 

导引篇　
１．１　智能制造，是制造还是思维
１．２　何谓智能制造的核心
１．３　从大数据到智能制造
１．４　大数据推动智能制造的三个方向
１．５　智能制造在发达国家的转型
１．６　未来智慧工厂的无忧虑制造
１．７　从产品制造到全生命周期价值创造——给“蛋黄”配“蛋白”
１．８　工业大数据的机遇与挑战
案例分析篇
　２．１　利用大数据分析，实现从解决问题到避免问题
２．２　利用大数据预测隐性问题，实现生产系统的自省性
　２．３　利用知识产生可执行的设计和制造数据的反向工程
２．４　基于大数据产品服务系统解决方案
专家访谈篇
　李杰教授采访著名经济学家马光远
李杰教授采访航空发动机专家王安正
《福布斯》（中文版）总编康健采访李杰教授
李杰教授采访三一重工副总裁贺东东
李杰教授采访ＮＩ 行业市场经理崔鹏
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参考文献

      前　言
      在西方国家有这样一句话：Ｔｏ ｌｉｖｅ ｗｅｌｌ，ａ ｎａｔｉｏｎ ｍｕｓｔｐｒｏｄｕｃｅ ｗｅｌｌ，说明制造业是一个国家综合国力重要的体现，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”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（ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｂａｓｅｄ），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题，例如避免产品缺陷、避免加工失效、提升设备效率和可靠性、避免设备故障和安全问题等。这些问题在工业生产中由于可见可测量，往往比较容易避免和解决。不可见的问题通常表现为设备的性能下降、健康衰退、零部件磨损、运行风险升高等。这些因素由于其很难通过测量被定量化，往往是工业生产中不可控的风险，大部分可见的问题都是这些不可见的因素积累到一定程度所造成的。
      因此，我、倪军教授和王安正教授在本书中阐述了大数据推动智能制造的三个方向：个方向是利用数据来了解和解决可见的问题；第二个方向是利用数据来分析和预测不可见的问题，从仅仅明白解决问题的“ｋｎｏｗｈｏｗ”，进一步理解问题产生的原因，从而避免可见的问题；第三个方向则是从数据中挖掘新的知识，再利用知识去重新定义问题，使得可见或不可见的问题都可以在制造系统中避免。在个方向上，许多国家已经有了比较成熟的积累，也形成了各自独特的制造文化，本书中我们会为读者详细解读这些国家的经验和得失。在第二个和第三个方向上，我们也做了许多年的研究和应用，形成了一套较为完整的体系和方法论，在本书中也会结合案例为读者进行详细介绍。借助本书，我们不仅要向读者介绍大数据和智能制造的技术，更重要的是传达一种思维方式，以及对智能制造的理解、解决问题的逻辑和重新定义制造的思考方式。
      我们相信中国会成为新制造革命的中心，因为大数据将成为中国继人口红利之后的又一大竞争优势，中国既是制造大国，同时也是使用大国，大量的数据都在中国汇集，这无疑给了中国制造好的资源优势。如果数据是新制造革命时代中价值创造的原材料，那么中国将无疑是资源多的国家。
      数据本身不会说话，也并不会直接创造价值，真正为企业带来价值的是数据分析之后产生的信息的意义和行动的价值，是数据经过实时分析后及时地流向决策链的各个环节，或是成为面向客户创造价值服务的内容和依据。中国应该利用好使用数据的资源，不断提升中国对制造的理解和知识积累的速度，才能弥补中国在装备制造和核心零部件等方面的弱势，逐步弥补这些弱势领域造成的短板，让世界向中国学习在制造系统中创智和创值的经验。

      １．１　智能制造，是制造还是思维
      ２０１３ 年，德国在汉诺威工业博览会上推出“工业４． ０ 国家战略”，这被认为是人类第四次工业革命的开端，也开启了各个国家在新一轮产业革命中竞争的序幕。世界各主要经济体纷纷从自身的现状与优势出发，制定了应对新一轮制造业革命的国家战略。美国在２０１２ 年３ 月提出了“ 国家制造业创新网络（ＮＮＭＩ）计划”，在制造业的４ 个重点领域列出了９ 个创新中枢项目；日本在２０１５ 年６ 月公布了《２０１５ 年版制造业白皮书》，将３Ｄ 打印、人工智能和智能ＩＣＴ 作为转型升级的轴心；韩国提出了《制造业创新３． ０ 战略行动方案》，在３Ｄ 打印、大数据、物联网、ＩＣＴ 服务等８ 项核心智能制造技术中发力； 法国提出了《工业新法国２． ０》，将智慧物流、新能源开发、智慧城市、未来交通等９ 个重点领域作为改革的重心。中国也在２０１５ 年３ 月正式出台了《中国制造２０２５》，作为新一轮工业革命的指导纲要，将工业化与信息化“两化”深度融合发展作为主线，力争在１０ 个重点领域实现突破性发展。
      在过去三年中，关于工业４． ０ 的定义和对世界各国战略的解读已有很多，也有许多专家学者和政府机构提出了一系列的实施路径和方案，我们看到政府相继提出了机器换人、智慧工厂、大数据、互联网＋ 和工匠精神等一系列改革举措。然而，有不少人都表达过这样一种感受： 我们越深入分析各个国家的政策，越是去尝试不同的转型路径，反而愈发地感觉迷茫和浮躁。
      我认为之所以会有这样的感受，是因为大家把智能制造当成了一个技术问题来看待，因此在分析其他国家行动的时候也只是停留在表面的方法和技术上，却忽略了这些行动背后的思维和逻辑。于是当德国有“工业４． ０”，我们就有了“中国制造２０２５”；美国提出“工业互联网”，我们也提出了“互联网＋ ”；日本精益制造做得好，我们就要大力提倡工匠精神。事实上，智能制造并不仅仅是一个技术体系或文化，更重要的是背后对智慧的理解、解决问题的逻辑和重新定义制造的思维。

      采访著名经济学家马光远老师：
      李教授：能否请马老师以战略的思维分析中国经济发展、制造业发展和竞争力三者之间平衡的关系？
      马老师：２０ 世纪中叶，西蒙•库茨涅茨提出了“现代经济增长”的概念，他认为，在工业革命之前，欧洲的年均经济增长率一般都低于０． １％ ，即如果物质财富增长一倍的话，大约要经历７００年的时间；在工业革命开始之后的１００ 年，欧洲的年均经济增长率猛增至１％ 或更高，这样大约只要经历７０ 年的时间。也就是说，人类进入现代经济增长是始于工业革命，人类现代文明的发源也是从工业文明开始的。从近现代的历史看，国家经济实力的兴衰和工业化程度有着很大的关系。英国取代中国成为经济大国，美国取代英国成为经济大国，以及东亚日本的兴起，根本原因都是因为制造业的崛起，大国经济权力的交接是以制造业地位的变迁为基础的。
      改革开放３０ 多年来，中国之所以获得奇迹般的增长，根本原因仍然是中国确立了一个适合国情的、比较成功的制造业战略。正是因为中国制造业在全球范围内参与了国际分工和崛起，从而使得中国的整体国力和经济的竞争力提升。中国制造业先后在２００６ 年和２００９ 年突破１ 万亿美元和２ 万亿美元，在１９９３ 年超过法国、英国，２００６ 年超过日本成为仅次于美国的第二制造业大国，２００８ 年超过美国成为全球制造业大国。两年之后，中国的经济总量也超过日本成为全球第二经济大国。目前，中国的制造业规模稳居全球，结束了美国从１８９５ 年以来一直保持的制造业生产规模的历史。
      我们必须清醒地意识到，过去３０ 多年中国经济的成功，是建立在工业化和制造业在国际上竞争力的提升，如果没有制造业，中国不会成为全球贸易大国、出口大国和第二经济规模大国，中国目前的国际竞争力和中国的制造业休戚相关。未来中国在国际上的地位如何，仍然取决于中国制造业能否从大到强。正如亚历山大•汉密尔顿所指出的：“与制造业繁荣休戚相关的不仅仅是一个国家的财富，甚至还有这个国家的独立。每一个为实现其伟大目标的国家，都应该拥有满足本国需求的所有基本市场要素。”这几年，在美国产业结构问题上，中国人犯的的错误就是认为美国现在不搞制造业，就搞服务业了，这是一个极大的误解，不要忘记，我们只是在２００８ 年才刚刚在制造业规模上超过了美国，就规模而言，美国仍然是全球第二大制造业大国。制造业过去是，现在是，而且未来仍然是美国强大经济的基础。没有其他产业可以取代它在美国国民经济中的地位。在２００５ 年之前，制造业一直都在美国的ＧＤＰ 中占有的百分比，只是在２００５ 年到２００８ 年，房地产才超过了制造业成为产业，但２００９ 年，制造业又成为美国大产业。一个没有制造能力的国家，就不可能有创新能力，也不可能有产业的国际竞争力。美国如果没有制造业的支撑，金融业早就不知道崩溃多少次了。