40年工业大数据研究 这位科学家总结了5个关键要素

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  • 21世纪初,当技术世界还并无“维护”二字时,发动机、电梯等设备故障维修解决的是后果,而维护则是“事前诸葛”。有了预测,就可预防,维护优化工作才可真正实现提质增效降本减存。“直到2000年,我发现有些事情不是那么正确了,因为很多数据没有被高效地利用。”李杰教授在采访中说道。

    为此,先后在美国自然科学基金会(nsf)、美国联合技术公司(utrc)担任研发要职的李杰教授在2000年做出了一个重要决定——去大学任教并启动工业大数据的研发。在当时,这还是一个从未被挖掘过的领域。

    那么,工业人工智能如何提升产业竞争力?人工智能会造成大量失业吗?工业大数据和我们日常常说的互联网大数据究竟有什么关系?带着这些问题,小编此次采访到了身处工业自动化机器人领域近40余年的科学家——李杰教授,这位为“工业大数据”命名的科学家将向你讲述关于人工智能、工业大数据领域的那些事。

    挖掘工业大数据的价值痛点

    20世纪80年代初,当美国汽车产业开始逐渐意识到与日本产业之间的竞争时,自动化、机器人视觉等技术相继获得重视,美国品质革命就此开始。在此期间,李杰教授先后在美国自然科学基金会(nsf)、美国联合技术公司(utrc)担任研发要职,主持研发了普惠发动机、奥迪斯电梯等新一代产品和项目,并资助了包括增材制造(3d打印)与纳米制造等多个项目。

    众所周知,大数据的来源之广、历史背景之深共同组成了“大”的特性。但相比于互联网大数据,工业大数据来源于供应链和制造流程等众多环节,其特性更聚焦在问题点,而不是需要点。

    “互联网大数据是从数据中找寻还未产生价值的东西,工业大数据则是从痛点中寻找怎么避免让你‘痛’的东西。”李杰教授解释道,工业大数据与互联网大数据最大的区别在于工业大数据有非常强的目的性,而互联网大数据更多的是一种关联的挖掘,是更加发散的一种分析。

    换句话说,相比于互联网大数据通常并不要求有多么精准的结果推送,工业大数据对预测和分析结果的容错率远远比互联网大数据低的多。互联网大数据在进行预测和决策时,仅仅考虑的是两个属性之间的关联是否具有统计显著性,其中的噪声和个体之间的差异在样本量足够大时都可以被忽略,这样给出的预测结果的准确性就会大打折扣。但是在工业环境中,如果仅仅通过统计的显著性给出分析结果,哪怕仅仅一次的失误都可能造成严重的后果。

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