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李培根院士:智能制造要注意的三种“思维”和三个“不要”。

      去年9月26日,一汽解放无锡柴油机惠山智能工厂系统上线,经过1年的运维服务期,终于2020年9月26日完美验收。艾普工华作为本次智能工厂项目的系统集成商,系统内容包含作业规则、智能排程、智能调度、生产执行、智能刀具、智能设备、智能质量、智能能源、三维仿真、生产控制塔十大业务模块的MOM整体解决方案,涉及“产品设计-工艺设计-智能制造”多系统的横向集成、“底层设备数采-业务信息转换-管理指标展现”多业务的纵向贯通,成功打通产品设计到生产制造的全信息链,实现了制造全业务流的完整覆盖以及前沿技术的场景化应用。



专 家 研 讨


由汽车评价研究院与一汽解放发动机事业部联合举办的“解放动力智领未来 中国智能制造高峰论坛”曾于在无锡召开,与会嘉宾以一汽解放发动机事业部为例,就智能制造未来发展进行了热烈研讨,为传统企业向智能制造升级提供了相关建议。专家们表示新一轮产业升级中,以解放动力为代表的传统制造企业在智能化道路上任重而道远。其中李院士的发言,值得我们思考。


中国工程院院士李培根


参 观 企 业


李院士参观了一汽解放发动机事业部惠山工厂后表示,一汽解放发动机事业部对智能制造的认识以及实践都达到了新的高度,这是值得我学习的。研讨会上,李院士也分享了做智能制造要注意三种思维的进化。





三种“思维”



一、系统思维

     

     第一个思维进化,要从产品思维、工具思维进化到系统思维。


      这是什么意思呢?做企业,产品的重要性自不待言。另外,把产品做出来需要工具,不光是刀具,机床某种意义上来讲也是一种(设备)工具,这个重要性也不用说。但我们不能停留在产品思维、工具思维,还是要进化到系统思维。


      李院士表示:曾到美国做农业设备的企业约翰迪尔参观,感慨他们考虑问题的深度和广度大不一样。本来做农机就做农机,做拖拉机就做拖拉机,但他们考虑农业设备时将气象、土壤、种子、灌溉、施肥等等很多数据联系起来。我们可以想一下,考虑问题到这样一个程度,他们农机设备的水平肯定到一个更高的境界。


      又如搞汽车的,以前搞汽车就是汽车,显然未来一定要把汽车放在更大的系统中考虑。如智慧城市中就有很多东西和汽车相关,设计未来的汽车产品就一定要要考虑这些因素。哪怕是刀具也一样。上午我看了惠山工厂的车间,刚才李欲晓副总经也介绍了,其中的刀具管理是很不错的,应该讲在以前我看过的机械制造企业里,惠山工厂的刀具系统是做得非常好的。
      但是可能未来我们还可以进一步,把刀具放在一个更大的系统中间去考虑,这个更大的系统实际上就是企业的系统。刀具跟工艺关联因素是什么?刀具跟质量的关联因素有哪些?刀具及其应用与企业成本的关联?
      说到成本这个话题,现在财务信息和业务信息没有很好联系起来,基本上是割裂的,财务信息是财务信息,业务信息是业务信息,刀具是属于业务信息。我举这个例子的意思就是希望把刀具放到一个更大的系统中间,放到企业系统里考虑,那样的话涉及的东西就很多了。具体地说要把刀具管理置于更大的企业系统中去考虑,与工艺数据、质量数据、成本数据等联系起来。这当然不是为联系而联系,而是为了使我们更深刻地认识复杂系统中的复杂联系,从而更好地驾驭和控制系统,提高系统的性能和质量。这就是系统思维。


二、虚实融合思维


      第二个思维进化,是从现实空间思维向虚实融合的思维进化。


      我们总离不开现实空间、物理空间,但是未来虚拟空间的作用可能越来越重要,虚实结合这个思维要牢牢记住。美国福特汽车,至少15年前他们把虚拟仿真用于解决发动机的铸造问题。汽车轻量化,发动机用铝合金、镁铝合金材料,其铸造困难。他们先通过虚拟仿真去做,大大加快了工艺的研究进程,取得很好效果。


      虚实融合的另外一个表现,就是说AR(增强现实)技术、MR(混合现实)技术的应用将越来越多。一些公司已经把AR技术用到生产中间,比如装配、维修,乃至远程维护。这些技术完全可用在发动机的装配、维修上。


三、数据驱动思维


       第三个思维进化,我认为要从数据流动思维进化到数据驱动思维。


      过去讲制造业信息化,强调信息集成。那时候的信息集成主要是信息流动。信息从一个部门到另外一个部门,从某一个程序流动到另一个程序,这永远都需要。现在我们讲智能制造,也强调信息怎么从一个部门无缝流动到另外一个部门。但是更近一步的是什么,就是数据驱动。


      所谓数据驱动,它不是一个简单、单一的流动,可能起驱动作用的还不是单一的某种数据,驱动的事情是新的事情,不是例行的事情。


      简单地说,就是多元的数据通过分析去驱动、触发新的事情。比如研发过程中把客户相关的各种各样的数据拿来经过分析之后,驱动研发进程,得到创新的设计。包括产品在运行过程中间涉及的很多数据本来是用于运行维护的,但这些数据反过来又可以指导产品的设计更新,可以发现原来没意识到的问题,因此能够驱动我们去做一些新的事情,这个和原来的只是单纯的数据流动意义是不一样的。


三个“不要”


一、不要迷信数据



       第一个,不要因为迷信数据,只看到现象而忘记了本质。


      数据的作用越来越重要,但是有时候一堆数据来了,不适当的分析很容易把我们带入误区。举一个例子,二战期间美国战机飞回来,很多身上已伤痕累累,有人提出通过统计飞机中弹部位来进一步加固飞机,使飞机更加安全。在中弹多的地方加固,似乎很在理。可是,哥伦比亚大学的沃德教授说这是错误的,为什么?因为飞回来的飞机都是幸存者,他们飞回来了,那没飞回来的你统计到了吗?所以只统计飞回来的飞机的中弹情况这叫“幸存者偏差”。稍微仔细想想他说的有道理。在真正危险的地方中弹,飞机就坠落了。这就告诉我们有时候对数据的表象如果不仔细分析则会迷惑人的判断,同样在工程过程中我们也会遇到大量类似事情,所以我认为不能因为对数据的迷信,只看到现象忘了本质。


二、不要迷信自动化、智能化

      

      第二个,不要迷信自动化、智能化而忘了“匠心”。


      我们讲工匠精神,这个东西是非常重要的。前几年,我考察一家日本小企业,那个公司做微电子晶圆的磨削抛光设备差不多是世界上最好的。公司有一句话(理念)令我很感慨,匠心如何在先进的技术中生息!因为有先进的技术,有很多东西以前要人工做的,现在可以不要人做,机器可以代替。以后不仅仅是体力事情,脑力的事情也是这样,以后人工智能系统在某一个领域甚至超越我们人的智慧,那么以后还要不要匠心呢?我认为要的。


      我相信数字-智能时代依然会有少数事情需要人工精雕细琢,那当然需要“匠心”。但另外一方面,“匠心”在数字-智能时代应该有新的含义。比如说对数据的观察,对数据的体悟,我刚才讲到对数据要通过现象看本质,这也属于匠心的表现。“匠心”作为一种精神无非就是精益求精,有人琢磨数据也是精益求精,以后的人机智能系统中人与机器的交互,也需要人去琢磨,这都需要“匠心”,只是“匠心”表现形式与以往会有些不一样。



三、不要迷信集中计划与控制

      

      第三,不要迷信集中计划与控制。


      当人们惊叹大数据、人工智能技术的神奇时,一些人就以为一切都可在计划掌控中。甚至有大企业家说以后可以实行计划经济了。其实,数据永远在追赶事实,这就是数据的局限。


      因为事实不断在变, 数据的价值永远是相对的。虽然企业中某种程度的集中是需要的,但对准确预测与集中控制的妄想有可能给企业带来灾难。请记住,“去中心化”可能更是需要企业关注的。