專訪李杰教授：工業(yè)大數(shù)據(jù)與工業(yè)4.0時(shí)代的價(jià)值創(chuàng)造

　　專訪李杰教授：工業(yè)大數(shù)據(jù)與工業(yè)4.0時(shí)代的價(jià)值創(chuàng)造

　　工業(yè)4.0是什么?為何是工業(yè)4.0?

　　專訪記者：您好，李教授，歡迎接受我的訪問。首先恭喜您出了第一本著作《工業(yè)大數(shù)據(jù)》，在國內(nèi)有很多讀者，曾一段時(shí)間位列榜首。今天的對話就圍繞本書的核心理論展開，同時(shí)給國內(nèi)關(guān)注工業(yè)4.0的朋友釋疑答惑。在正式開始對話前，請您先介紹下您的工作經(jīng)歷和研究領(lǐng)域。

　　李杰：我在1983-1991年 先后在工業(yè)自動化與機(jī)器人領(lǐng)域工作。1991-1997在美國自然科學(xué)基金會(NSF)擔(dān)任先進(jìn)材料及制造系統(tǒng)、產(chǎn)學(xué)研合作項(xiàng)目、工程研發(fā)中心等多個(gè)部門的主管，在NSF期間曾經(jīng)資助了包括增材制造(3D打印)與納米制造等多個(gè)項(xiàng)目，1995年被派往日本通產(chǎn)省擔(dān)任交換官員指導(dǎo)日本企業(yè)的創(chuàng)新轉(zhuǎn)型。

　　1998年到美國聯(lián)合技術(shù)公司United Technologies Research Center(UTRC) 擔(dān)任研發(fā)部門和制造部門的總監(jiān)，主持了普惠發(fā)動機(jī)、奧迪斯電梯、綠色工廠等新一代產(chǎn)品和項(xiàng)目的研發(fā)。

　　2000年開始到大學(xué)當(dāng)教授，創(chuàng)辦了美國自然科學(xué)基金會智能維護(hù)系統(tǒng)中心(IMS)，主要從事工業(yè)數(shù)據(jù)大分析、故障預(yù)測與健康管理、預(yù)測型制造、和Cyber-Physical System 的研究。

　　專訪記者：是不是可以將“工業(yè)4.0”與第四次工業(yè)革命直接化等號?在您看來，“工業(yè)4.0”的“革命性”體現(xiàn)在哪些方面?它具有哪些核心特征?

　　李杰：首先，在新書中并沒有將工業(yè)4.0與第四次工業(yè)革命化等號，工業(yè)4.0只是第四次工業(yè)革命在制造業(yè)方面轉(zhuǎn)型的一個(gè)方式。第四次工業(yè)革命尚未發(fā)生但是我們可以定一方向做戰(zhàn)略上轉(zhuǎn)型?；旧瞎I(yè)4.0是一理想世界好比世界和平是我們努力的実現(xiàn)方向。但挑戰(zhàn)是如何克服不可見世界的問題。我們要的話的是生產(chǎn)力、生產(chǎn)關(guān)系、生產(chǎn)技術(shù)、商業(yè)模式、和創(chuàng)新模式等方面的深刻變革，核心是整個(gè)工業(yè)系統(tǒng)邁向全面智能化的革命性轉(zhuǎn)變。

　　工業(yè)4.0針對的是制造系統(tǒng)的變革，而第四次工業(yè)革命不僅僅關(guān)注如何更好地制造一個(gè)產(chǎn)品，更在于如何使用好一個(gè)產(chǎn)品、如何滿足所有人多樣的需求、如何利用產(chǎn)品產(chǎn)生的集群和社區(qū)創(chuàng)造更好的服務(wù)、和如何使產(chǎn)品在全生命周期內(nèi)創(chuàng)造更多的價(jià)值。

　　如果我們講的是制造系統(tǒng)，那么工業(yè)4.0的革命性在于：不再以制造端的生產(chǎn)力需求為起點(diǎn)，而是將用戶端價(jià)值作為整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的出發(fā)點(diǎn)，改變以往的工業(yè)價(jià)值鏈從生產(chǎn)端向消費(fèi)端、上游向下游推動的模式，而是從客戶端的價(jià)值需求出發(fā)提供客制化的產(chǎn)品和服務(wù)，并以此作為整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的共同目標(biāo)使整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)協(xié)同優(yōu)化，本質(zhì)是工業(yè)視角的轉(zhuǎn)變。

　　工業(yè)4.0的概念有三個(gè)支撐點(diǎn)：一是制造本身的價(jià)值化，不僅僅是做好一個(gè)產(chǎn)品，還要把產(chǎn)品生產(chǎn)過程做到浪費(fèi)最少、實(shí)現(xiàn)制造過程與設(shè)計(jì)和客戶需求相配合;二是制造過程中根據(jù)加工產(chǎn)品和狀況的改變自動進(jìn)行調(diào)整，在原有自動化的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)“自省 (Self-Aware)”的能力;三是在整個(gè)制造過程中達(dá)到零故障、零憂慮、零意外、零污染，這就是制造系統(tǒng)的最高境界。

　　專訪記者：工業(yè)4.0體現(xiàn)的是技術(shù)突破和生產(chǎn)力的跨越式發(fā)展，而這種發(fā)展著力解決的問題包括哪些方面?將在哪些方面產(chǎn)生革命性變化?

　　李杰：工業(yè)4.0所要解決的問題主要包括以下幾個(gè)：

　　第一個(gè)是讓制造系統(tǒng)更加敏捷和柔性，能夠滿足用戶的客制化要求。

　　第二個(gè)是更加智能，能夠與工人更好地配合，分擔(dān)一部分思考和決策的工作，盡可能少地犯錯(cuò)。第三個(gè)是更加協(xié)同，實(shí)現(xiàn)工廠內(nèi)各個(gè)部門，制造過程的各個(gè)環(huán)節(jié)，以及自身與上下游相互協(xié)同，實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的資源利用。第四個(gè)是更加綠色，更少地消耗能源和資源，達(dá)到近于零的派發(fā)。

　　最后，也是最重要的一方面，就是更加透明，使原本不可見的設(shè)備衰退、質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)、資源浪費(fèi)等問題變得可見，通過預(yù)測性的手段加以避免，實(shí)現(xiàn)無憂(worry-free) 的生產(chǎn)環(huán)境。

　　專訪記者：書中講到“現(xiàn)在我們分析第四次工業(yè)革命已經(jīng)不再是未雨綢繆，因?yàn)檫@場新的革命已然拉開序幕，甚至已經(jīng)開始切實(shí)地影響你我的生活。”您認(rèn)為工業(yè)4.0能夠得以快速向前推進(jìn)的驅(qū)動力是什么?

　　李杰：這里的驅(qū)動力主要有兩個(gè)方面，一方面是內(nèi)在需求的驅(qū)動要素，另一方面是外在技術(shù)的驅(qū)動要素。

　　內(nèi)在需求的驅(qū)動是最根本的要素，第一次工業(yè)革命實(shí)現(xiàn)了機(jī)械化，在很大程度上解放了人力。第二次工業(yè)革命實(shí)現(xiàn)了規(guī)?；蜆?biāo)準(zhǔn)化，使得生產(chǎn)效率和生產(chǎn)成本得到了極大的改善，使普通老百姓也能夠獲得工業(yè)產(chǎn)品帶來的便利。第三次工業(yè)革命實(shí)現(xiàn)了自動化，不僅僅使生產(chǎn)效率進(jìn)一步提升，產(chǎn)品的質(zhì)量也得到了質(zhì)的改善。在不斷刷新更好、更快、更低成本的期待的同時(shí)，人們又希望更加智能、更加透明、更加便利，于是就開始了第四次工業(yè)革命。

　　另一方面是技術(shù)紅利積累到了一定的程度。經(jīng)過了過去幾十年的積累，計(jì)算機(jī)技術(shù)、傳感器技術(shù)、驅(qū)動器技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)飛速發(fā)展，這些技術(shù)都是第四次工業(yè)革命的基礎(chǔ)。很多創(chuàng)新的想法過去并非沒有想到過，而是基礎(chǔ)技術(shù)還不成熟，現(xiàn)在大家看到第四次工業(yè)革命仿佛是‘忽如一夜春風(fēng)來’，但其實(shí)很早就已經(jīng)開始了技術(shù)積累。比如3D打印，國內(nèi)最近兩年才開始關(guān)注，但是這是我在擔(dān)任NSF項(xiàng)目主管時(shí)資助的項(xiàng)目，在美國已經(jīng)研究了二十多年了。

　　專訪記者：第一次工業(yè)革命是以蒸汽機(jī)為標(biāo)志的，1765年首先在珍妮紡紗機(jī)實(shí)現(xiàn)應(yīng)用，繼而瓦特改良的蒸汽機(jī)大規(guī)模使用帶來相關(guān)產(chǎn)業(yè)的聯(lián)動和發(fā)展。第二次和第三次依然具有相似的特征。如果我們從這個(gè)角度去定義，第四次工業(yè)革命的核心是CPS(Cyber-Physical System)，您預(yù)測它會在哪個(gè)行業(yè)或產(chǎn)業(yè)大規(guī)模應(yīng)用，發(fā)揮帶動效應(yīng)?

　　李杰：與蒸汽機(jī)、生產(chǎn)線、計(jì)算機(jī)不同，CPS并不是一個(gè)單一的技術(shù)產(chǎn)品，而是一個(gè)技術(shù)體系，有著豐富的變化性，所以幾乎可以利用在每一個(gè)行業(yè)。例如德國提出的工業(yè)4.0，核心就是CPS在制造系統(tǒng)中的應(yīng)用(又稱，Cyber-Physical Production System)，現(xiàn)在看來在制造系統(tǒng)中的使用更加迫切。CPS也有在其他行業(yè)的應(yīng)用，例如GE的飛機(jī)發(fā)動機(jī)管理，利用飛機(jī)在飛行時(shí)發(fā)動機(jī)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)判斷每一臺發(fā)動機(jī)的狀態(tài)，然后自動進(jìn)行運(yùn)維排程的優(yōu)化和各個(gè)機(jī)場維護(hù)資源的調(diào)配。

　　專訪記者：Cyber-Physical System(CPS)，由美國NSF(美國國家科學(xué)基金會)于2006年提出，它是通過網(wǎng)絡(luò)虛擬端的數(shù)據(jù)分析、建模和控制對實(shí)體活動內(nèi)容的深度對稱性管理。目前美國和德國對于CPS核心技術(shù)發(fā)展方面，有不同的側(cè)重嗎?各自最新進(jìn)展到什么程度了?

　　李杰： 美國與德國在CPS的技術(shù)發(fā)展上面最大的區(qū)別是應(yīng)用對象和目標(biāo)的不同，德國更傾向于將CPS應(yīng)用在制造系統(tǒng)中，所提出的智能設(shè)備主要是制造設(shè)備，仍然是以設(shè)備為主軟件為輔，因此德國的CPS更合理的名稱應(yīng)該是Cyber-Physical Production System (CPPC)。

　　相比之下，美國的CPS的定義和應(yīng)用更加廣泛，主要側(cè)重于智能產(chǎn)品與智能服務(wù)。是以智能硬件搭配Smart ICT為主的，這與美國領(lǐng)先的芯片及軟件技術(shù)密不可分。比如GE提出的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，面向的對象包括航空、能源、醫(yī)療設(shè)備、交通、制造等多個(gè)領(lǐng)域，在CPS的應(yīng)用上更加突出集群和社區(qū)的理念，是更加廣泛的CPS。或者說，德國的CPS主要在于生產(chǎn)端，而美國的CPS則側(cè)重于使用端，以面向用戶創(chuàng)造價(jià)值為核心目的。

　　專訪記者：國內(nèi)對工業(yè)4.0的熱潮有幾種觀點(diǎn)，其中有一種叫“陰謀論”和“陽謀論”，就是德國在全球大力倡導(dǎo)的工業(yè)4.0的主要目的就是發(fā)揮其原有核心優(yōu)勢發(fā)展成智能裝備供應(yīng)商，大批量向中國售賣智能設(shè)備。而國內(nèi)制造產(chǎn)業(yè)確實(shí)急迫需要轉(zhuǎn)型升級，表面上看這確實(shí)是“一個(gè)坑”。您如何回應(yīng)這種觀點(diǎn)?中國如何發(fā)展走出自己的智能裝備供應(yīng)商的道路?

　　李杰：德國是一個(gè)工業(yè)產(chǎn)品外向型的國家，由于國內(nèi)市場較小和自身需求的薄弱，其工業(yè)產(chǎn)品幾乎全部用于出口，然而從2006-2011年德國的工業(yè)出口總值上來看，這5年幾乎沒有任何的增長，也從一定程度上影響了德國的發(fā)展。所以德國從2012年開始在全球推廣工業(yè)4.0，核心目標(biāo)是為了刺激工業(yè)出口，為德國經(jīng)濟(jì)制造新的增長點(diǎn)。除了努力向新興國家出售智能設(shè)備以外，德國也改變了以往只賣設(shè)備而服務(wù)性收入不足的模式，除了賣制造裝備外，還努力賣工廠管理軟件和服務(wù)，增強(qiáng)持續(xù)盈利的能力。

　　中國的裝備制造能力雖然還比較薄弱，但是中國有一個(gè)得天獨(dú)厚的優(yōu)勢，那就是有全世界最大的裝備使用數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)當(dāng)中有許多珍貴的經(jīng)驗(yàn)，只是過去我們從來不去挖掘。制造設(shè)備雖然是德國人生產(chǎn)的，但是我們要更懂得如何使用，如果我們的工廠雖然用的是德國人的設(shè)備，但是中國企業(yè)通過對使用數(shù)據(jù)的分析能夠比德國的工廠更加高效、高質(zhì)量、低成本、和低污染，那么德國人就要向中國學(xué)習(xí)如何使用設(shè)備去創(chuàng)造價(jià)值。

　　工業(yè)大數(shù)據(jù)：從創(chuàng)新到價(jià)值創(chuàng)造

　　專訪記者：工業(yè)大數(shù)據(jù)來源于供應(yīng)鏈和制造流程等眾多環(huán)節(jié)，相比于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，兩者有何差別?工業(yè)大數(shù)據(jù)具有哪些獨(dú)有特征?

　　李杰：工業(yè)大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)最大的區(qū)別在于工業(yè)大數(shù)據(jù)有非常強(qiáng)的目的性，而互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)更多的是一種關(guān)聯(lián)的挖掘，是更加發(fā)散的一種分析。除此之外，兩者在數(shù)據(jù)的特征和面臨的問題方面也有不同。有別于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析技術(shù)核心要解決“3B”問題：

　　1)Below Surface —— 隱匿性，即需要洞悉背后的意義

　　工業(yè)環(huán)境中的大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)相比，最重要的不同在于對數(shù)據(jù)特征的提取上面，工業(yè)大數(shù)據(jù)注重特征背后的物理意義以及特征之間關(guān)聯(lián)性的機(jī)理邏輯，而互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)則傾向于僅僅依賴統(tǒng)計(jì)學(xué)工具挖掘?qū)傩灾g的相關(guān)性。

　　2)Broken —— 碎片化，即需要避免斷續(xù)、注重時(shí)效性

　　相對于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的量，工業(yè)大數(shù)據(jù)更注重?cái)?shù)據(jù)的全，即面向應(yīng)用要求具有盡可能全面的使用樣本，以覆蓋工業(yè)過程中的各類變化條件、保障從數(shù)據(jù)中能夠提取以反映對象真實(shí)狀態(tài)的信息全面性。因此，工業(yè)大數(shù)據(jù)一方面需要在后端的分析方法上克服數(shù)據(jù)碎片化帶來的困難，利用特征提取等手段將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息，另一方面，更是需要從數(shù)據(jù)獲取的前端設(shè)計(jì)中以價(jià)值需求為導(dǎo)向制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)而在數(shù)據(jù)與信息流通的平臺中構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)環(huán)境。

　　3)Bad Quality —— 低質(zhì)性，即需要提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、滿足低容錯(cuò)性

　　數(shù)據(jù)碎片化缺陷來源的另一方面也顯示出對于數(shù)據(jù)質(zhì)量的擔(dān)憂，即數(shù)據(jù)的數(shù)量并無法保障數(shù)據(jù)的質(zhì)量，這就可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)的低可用率，因?yàn)榈唾|(zhì)量的數(shù)據(jù)可能直接影響到分析過程而導(dǎo)致結(jié)果無法利用，但互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)則不同，其可以只針對數(shù)據(jù)本身做挖掘、關(guān)聯(lián)而不考慮數(shù)據(jù)本身的意義，即挖掘到什么結(jié)果就是什么結(jié)果，最典型的就是經(jīng)過超市購物習(xí)慣的數(shù)據(jù)挖掘后啤酒貨架就可以擺放在尿不濕貨架的對面，而不用考慮他們之間有什么機(jī)理性的邏輯關(guān)系;

　　換句話說，相比于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)通常并不要求有多么精準(zhǔn)的結(jié)果推送，工業(yè)大數(shù)據(jù)對預(yù)測和分析結(jié)果的容錯(cuò)率遠(yuǎn)遠(yuǎn)比互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)低的多?；ヂ?lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)在進(jìn)行預(yù)測和決策時(shí)，僅僅考慮的是兩個(gè)屬性之間的關(guān)聯(lián)是否具有統(tǒng)計(jì)顯著性，其中的噪聲和個(gè)體之間的差異在樣本量足夠大時(shí)都可以被忽略，這樣給出的預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性就會大打折扣。比如當(dāng)我覺得有70%的顯著性應(yīng)該給某個(gè)用戶推薦A類電影，即使用戶并非真正喜歡這類電影也不會造成太嚴(yán)重的后果。但是在工業(yè)環(huán)境中，如果僅僅通過統(tǒng)計(jì)的顯著性給出分析結(jié)果，哪怕僅僅一次的失誤都可能造成嚴(yán)重的后果。

　　專訪記者：工業(yè)大數(shù)據(jù)在分析技術(shù)要求上會更高，它的核心分析技術(shù)體系如何?

　　李杰：工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析技術(shù)需要根據(jù)使用環(huán)境中的分析和決策要求設(shè)計(jì)，其特征主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

　　1)智能的感知：從信息來源、采集方式、和管理方式上上保證了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和全面性，建立支持分析體系上層建筑的數(shù)據(jù)環(huán)境基礎(chǔ)。

　　2)數(shù)據(jù)到信息的轉(zhuǎn)化：可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取、篩選、分類、和優(yōu)先級排列，保證了數(shù)據(jù)的可解讀性。

　　3)網(wǎng)絡(luò)的融合：將機(jī)理、環(huán)境與群體有機(jī)結(jié)合，構(gòu)建能夠指導(dǎo)實(shí)體空間的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，包括精確同步、關(guān)聯(lián)建模、變化記錄、分析預(yù)測等。

　　4)自我的認(rèn)知：將機(jī)理模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動模型相結(jié)合，保證數(shù)據(jù)的解讀符合客觀的物理規(guī)律，并從機(jī)理上反映對象的狀態(tài)變化。同時(shí)結(jié)合數(shù)據(jù)可視化工具和決策優(yōu)化算法工具為用戶提供面向其活動目標(biāo)的決策支持。

　　5)自由的配置：根據(jù)活動目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)而通過執(zhí)行優(yōu)化后的決策實(shí)現(xiàn)價(jià)值的應(yīng)用。

　　專訪記者：由于企業(yè)對工業(yè)大數(shù)據(jù)的認(rèn)知誤區(qū)，在智能感知層沒有按照一定的邏輯和規(guī)則搜集多種層面的大量數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行堆積和分析。這勢必造成這些存量數(shù)據(jù)得不到很好的開發(fā)利用。應(yīng)該按照什么樣的邏輯和步驟開展數(shù)采?

　　李杰：幾年以前物聯(lián)網(wǎng)的概念非常流行，于是很多企業(yè)開始建設(shè)物聯(lián)網(wǎng)采集數(shù)據(jù)，但那個(gè)時(shí)候大多數(shù)是為了采集數(shù)據(jù)而采集數(shù)據(jù)，至于為什么要采集并沒有想清楚。我認(rèn)為物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集只是一個(gè)手段，最終目的應(yīng)該是創(chuàng)造服務(wù)和創(chuàng)造價(jià)值。

　　因此在做數(shù)據(jù)采集事前應(yīng)該首先弄清楚數(shù)據(jù)采集的目的，比如設(shè)計(jì)一個(gè)服務(wù)產(chǎn)品為客戶創(chuàng)造價(jià)值，或是使生產(chǎn)更加透明為企業(yè)節(jié)省成本，這個(gè)目的應(yīng)該被確認(rèn)成為一個(gè)明確的功能。接下來要根據(jù)這個(gè)功能去制定技術(shù)路徑，需要什么數(shù)據(jù)分析手段。然后再根據(jù)技術(shù)路徑對輸入的要求去確定該采集哪些數(shù)據(jù)，以及采集的頻率和精度等要求。最后還需要分析實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能所帶來的經(jīng)濟(jì)效益是否高于數(shù)據(jù)采集的成本，明確之后再加以實(shí)施。這樣可以保證所采集到的數(shù)據(jù)都是需要的，避免成本的浪費(fèi)。

　　專訪記者：從設(shè)備和制造流程上采集的大量數(shù)據(jù)本身如果沒有經(jīng)過“清洗”、關(guān)聯(lián)、融合等環(huán)節(jié)，就沒有應(yīng)用價(jià)值。那從數(shù)據(jù)到信息到價(jià)值的轉(zhuǎn)化，是一個(gè)怎樣的邏輯過程?

　　李杰：工業(yè)大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)最大的區(qū)別在于具有很強(qiáng)的目的性，因此其分析的邏輯也要服務(wù)與這個(gè)分析目的。IMS 很早就提出了工業(yè)數(shù)據(jù)分析的5S方法論：

　　1. Streamlining 數(shù)據(jù)流程化管理: 包括對數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，傳感器的布置，以及實(shí)施數(shù)據(jù)分析工作之前的所有準(zhǔn)備工作。避免Garbage in , Garbage out 的現(xiàn)象。這里面所包括的數(shù)據(jù)處理過程包括：數(shù)據(jù)過濾、數(shù)據(jù)優(yōu)先級排序、和數(shù)據(jù)降維等。

　　2. Smart Processing (智能分析)：從高維的數(shù)據(jù)中提取有用的特征，比如人臉識別中的三角定位法就是對面部特征點(diǎn)相對位置的計(jì)算，這樣能夠過濾掉原始數(shù)據(jù)中不需要的信息。在進(jìn)行完特征提取后，可以用特征建立數(shù)據(jù)模型，比如用邏輯遞歸的模型計(jì)算設(shè)備的健康值。

　　3. Synchronization (同步化)：第3個(gè)S的主要目的是將現(xiàn)場級與上級公司，特別是產(chǎn)品級連接起來。這種信息傳遞的連接滿足了第一環(huán)路。這里我們要強(qiáng)調(diào)一個(gè)理念就是 “Only Handle Information Once”，通過這種方式，公司可以達(dá)到盡量減少信息收集和復(fù)制數(shù)據(jù)項(xiàng)的費(fèi)用的目的。在同步化的過程中，決策支持工具也需要根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果同步給出相應(yīng)的決策。

　　4. Standardization (標(biāo)準(zhǔn)化)： 包括信息的標(biāo)準(zhǔn)化、決策的標(biāo)準(zhǔn)化、和執(zhí)行的標(biāo)準(zhǔn)化。

　　5. Sustainability (不斷改善): 包括不斷完善和更新分析工具、人在回路的嵌入式自學(xué)習(xí)能力、友好的人機(jī)交互和部署方式、以及閉環(huán)的全生命周期信息管理。

　　專訪記者：對于工業(yè)4.0的智能制造轉(zhuǎn)型而言，工業(yè)大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值目標(biāo)是什么?它是如何顛覆原有商業(yè)體系的?

　　李杰：工業(yè)大數(shù)據(jù)本身并不是目的，而是一個(gè)技術(shù)手段。與其他技術(shù)手段的目的相同，工業(yè)大數(shù)據(jù)的核心目標(biāo)是創(chuàng)造價(jià)值，這里的價(jià)值體現(xiàn)在去避免和解決不可見的問題，并且從不可見的世界中創(chuàng)造新的知識。舉例來說，輪胎的壓力問題，以往我們只能看到輪胎癟了車子不能開了，這是可見的問題。但是輪胎壓力不平衡造成的額外油耗是不可見的。固特異輪胎跟IMS合作推出了FuelMax產(chǎn)品就利用分析輪胎壓力提醒用戶如何保養(yǎng)輪胎更加省油，每年可以給一輛集裝箱客車節(jié)省3000美元的油耗。所以工業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值在于從以往看不見的空間里挖掘價(jià)值。

　　專訪記者：要發(fā)揮工業(yè)大數(shù)據(jù)對于實(shí)體活動的效能和最大價(jià)值，非常有必要建立智能信息體系。由于涉及企業(yè)經(jīng)營的核心數(shù)據(jù)及保密性，另外加上相對復(fù)雜利益糾葛，企業(yè)一般很難將這種數(shù)據(jù)讓其他任何機(jī)構(gòu)知曉和共享。行業(yè)龍頭企業(yè)作為“帶頭大哥”能否玩得轉(zhuǎn)?您有沒有好的建議消除這種擔(dān)心?

　　李杰：企業(yè)的上下游之間適當(dāng)?shù)胤窒硪恍┬畔⑹欠浅Ｓ幸饬x的，比如豐田在對其產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)行管理的時(shí)候會向自己的供應(yīng)商開放很多信息以幫助他們進(jìn)行需求預(yù)測，因此豐田可以做到零庫存，且供應(yīng)鏈的延遲控制在15分鐘以內(nèi)。離辛辛那提不遠(yuǎn)的TMMK工廠里，部件到達(dá)組裝車間后直接運(yùn)上產(chǎn)線。但是豐田只去分享對自己有幫助的信息，并不是把所有的原始數(shù)據(jù)都開放。因此在進(jìn)行信息分享的時(shí)候首先要明確一個(gè)共同的目標(biāo)，要對大家都有利，然后再去討論各自應(yīng)該分享哪些信息和信息的管理問題。

　　專訪記者：我看到您所描述的未來工業(yè)4.0工廠——是一種透明化的無憂工廠，它與現(xiàn)在的工廠相比較，實(shí)現(xiàn)了自省(Self-Aware)和自我預(yù)測(Self-Predict)的新功能，除了智能設(shè)備之外，還有哪些核心要素的推動實(shí)現(xiàn)了這種根本轉(zhuǎn)變?

　　李杰：除了智能設(shè)備之外最重要的是需要有一個(gè)強(qiáng)大的分析中樞來協(xié)同和指揮這些智能設(shè)備。這個(gè)分析中樞中的核心是先進(jìn)的分析算法和工具。比如peer-to-peer comparison(集群內(nèi)對比)、協(xié)同診斷、趨勢預(yù)測、影響評估、協(xié)同優(yōu)化等工作都要在這個(gè)中樞里實(shí)現(xiàn)。因?yàn)橹悄茉O(shè)備所解決的是對自己的評估和預(yù)測，凡是需要集群數(shù)據(jù)和其他流程內(nèi)數(shù)據(jù)的分析都要考這個(gè)中心來分析。

　　專訪記者：從工業(yè)4.0的目標(biāo)來看，最終還是要實(shí)現(xiàn)和滿足大規(guī)模用戶的個(gè)性化定制化需求。而這不僅有賴于對現(xiàn)有的傳統(tǒng)剛性生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變?yōu)槿嵝陨a(chǎn)模式，同時(shí)要依靠復(fù)雜流程的管理、龐大數(shù)據(jù)的分析、決策過程的優(yōu)化和行動的快速執(zhí)行，請問對已有的控制與信息技術(shù)進(jìn)行改良和升級是否可以解決上述問題?為什么?

　　李杰：傳統(tǒng)的控制與信息技術(shù)主要解決的是對個(gè)體的控制，主要解決的問題是如何更加精確、快速、復(fù)雜、和高效。但是工業(yè)4.0對生產(chǎn)系統(tǒng)升級目標(biāo)是更加柔性、協(xié)同、和智能，傳統(tǒng)的控制與信息技術(shù)在設(shè)計(jì)之初并沒有考慮到這些。因此我們才要花大力氣研發(fā)智能設(shè)備和更加智能的數(shù)據(jù)分析工具。

　　專訪記者：回望工業(yè)發(fā)展史，工業(yè)領(lǐng)域的價(jià)值源泉不斷進(jìn)化，單純賣設(shè)備為主的模式越來越難以贏取高額利潤。工業(yè)3.0時(shí)代就凸顯了軟硬結(jié)合的重要性，工業(yè)4.0時(shí)代的價(jià)值源泉會來源于解決方案與深度服務(wù)。從商業(yè)模式來說，切入點(diǎn)在哪里?實(shí)現(xiàn)這種轉(zhuǎn)變的難點(diǎn)是什么?

　　李杰：我在主控式創(chuàng)新(Dominant Innovation)中提出，產(chǎn)品服務(wù)最有效的切入點(diǎn)應(yīng)該是用戶的使用場景，從用戶的使用場景中找到價(jià)值的GAP(需求缺口)。通過發(fā)現(xiàn)GAP來推動的創(chuàng)新與其他幾種創(chuàng)新模式是不一樣的。這種方式不是以人(消費(fèi)者)的需要為出發(fā)點(diǎn)的，也不是都聽客戶的?？蛻粢话愣际亲非蟾蟮牡包S，很少告訴企業(yè)潛在的、外圍的需求，很可能他們還沒有這種意識或根本就不知道。比如汽車，買車子的人更關(guān)心的是耗油情況，但很少人知道司機(jī)開車的習(xí)慣可能影響20%的油錢。所以這里的GAP不是車子，而是司機(jī)的開車習(xí)慣。

　　如果僅僅按照客戶的直觀需求來做車，那制造商會努力生產(chǎn)更省油的汽車、更舒適的汽車，在過去的汽車技術(shù)上不斷精進(jìn)。這是一種傳統(tǒng)工業(yè)時(shí)代的思維方式。而采用GAP式創(chuàng)新，則是通過數(shù)據(jù)來模擬情景，不斷發(fā)現(xiàn)客戶根本沒有注意到的產(chǎn)品新功能。這是一種新工業(yè)時(shí)代的思維轉(zhuǎn)變。以往我們把很多注意力都放在了創(chuàng)新上，但是創(chuàng)新并不僅僅是為了創(chuàng)造新技術(shù)或產(chǎn)品，最重要的是創(chuàng)值。

　　專訪記者：在煎蛋模型中，6M(包括材料、機(jī)器、方法、測量、維護(hù)、數(shù)據(jù)和知識建模)好比蛋黃，這是前三次工業(yè)革命企業(yè)改善和競爭的主要方面;6C(連接、云、虛擬網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)內(nèi)容與來源背景、社群、定制化)相當(dāng)于蛋白，具有明顯的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的特征。企業(yè)如何順利跨越6M到6C的鴻溝，進(jìn)入工業(yè)4.0時(shí)代?最急切的步驟是什么?

　　李杰：6M與6C的理念與中國提出的工業(yè)化與信息化量化深度融合的理念不謀而合，也是《中國制造2025》規(guī)劃的兩點(diǎn)之一，在通往工業(yè)4的道路上中國應(yīng)該在6S方向投入更多的資源和精力：

　　Sensing: 新型的傳感器研發(fā)，使數(shù)據(jù)采集成本更加低廉。

　　Software Platform：數(shù)據(jù)分析和功能應(yīng)用平臺，分析軟件。

　　Security：網(wǎng)路安全

　　Standard： 數(shù)據(jù)的格式、接口、傳輸?shù)臉?biāo)準(zhǔn)化、以及數(shù)據(jù)可視化的標(biāo)準(zhǔn)化

　　Speed： 數(shù)據(jù)的分析速度，數(shù)據(jù)不是靠volume，反而要通過數(shù)據(jù)的reduction來提高數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用速度，使數(shù)據(jù)流迅速運(yùn)轉(zhuǎn)起來。

　　Service: 以為顧客創(chuàng)造價(jià)值為目標(biāo)，將數(shù)據(jù)與服務(wù)相連接。

　　專訪記者：根據(jù)“煎蛋模型”理論，為尋找新的藍(lán)海，通過尋找價(jià)值的“GAP”(即需求缺口)，實(shí)現(xiàn)主控式創(chuàng)新的突破。這與傳統(tǒng)工業(yè)時(shí)代的更注重產(chǎn)品技術(shù)開發(fā)的思維方式不同，主控式創(chuàng)新思維的核心是什么?它是一種怎樣的全新價(jià)值創(chuàng)造過程?

　　李杰：主控式創(chuàng)新思維的核心哲學(xué)是“有之以為利，無之以為用”。 “有”指的是可見的、固定的、有區(qū)別于其他的實(shí)體;“無”則是隱藏的、變化的、發(fā)揮效用的無限可能性?！袄贝淼氖强烧加?、可收獲、可使用的基礎(chǔ)條件，而“用”則是可供發(fā)揮和可作為的空間和方向。簡而言之，商家賣的是產(chǎn)品，客戶用的是產(chǎn)品帶給生活的價(jià)值。現(xiàn)在我們談創(chuàng)新，還是將重點(diǎn)放在有形的物件上，將重心放在技術(shù)的突破和引進(jìn)上，但缺乏這種“無”和“用”的概念。

　　一切的技術(shù)或是產(chǎn)品都只是手段，其核心目的是在使用中創(chuàng)造價(jià)值。創(chuàng)值的值是無邊界的，未來整個(gè)創(chuàng)新創(chuàng)值的觀念正是取決于企業(yè)怎么看一個(gè)產(chǎn)品的價(jià)值。這里，可以通過一個(gè)攤開的手掌做比喻，如果從產(chǎn)品出發(fā)，那就只能看到這5根手指;但如果從產(chǎn)品的客戶價(jià)值來看，好比是手指間的4個(gè)間隙，正是客戶在使用產(chǎn)品時(shí)未被滿足的需求，可稱作“Gaps”(即需求缺口);填補(bǔ)這個(gè)需求正是可以創(chuàng)造客戶價(jià)值之所在。

　　這其中，最重要的是需要改變以往從技術(shù)端出發(fā)看問題的思維(有形的手指)，而是反向思考從顧客的價(jià)值端尋找潛在的需求(無形的Gaps)，學(xué)會思維的轉(zhuǎn)變。

　　專訪記者：在創(chuàng)新方式上，主控式創(chuàng)新模式主張以“情景模擬”的方式，而以往的主流創(chuàng)新方式是通過大量樣本的客戶調(diào)研，發(fā)現(xiàn)未被滿足的需求，然后針對性的開發(fā)對應(yīng)產(chǎn)品。您認(rèn)為這兩種創(chuàng)新方式有何本質(zhì)差別?

　　李杰：我覺得傳統(tǒng)的通過大量樣本的客戶調(diào)研并不能很有效地發(fā)現(xiàn)未被滿足的需求，而更多是調(diào)查客戶對已被滿足的需求的滿意程度。

　　主控式創(chuàng)新是將自己想象成客戶，拋開產(chǎn)品和解決手段不談，從用戶的角度分析真正的價(jià)值缺口是什么。一個(gè)是從產(chǎn)品或功能出發(fā)，一個(gè)是從價(jià)值需求出發(fā)，這是兩者最本質(zhì)的區(qū)別。

　　未來啟示錄：如何構(gòu)建新競爭優(yōu)勢?

　　專訪記者：目前國內(nèi)有一些觀點(diǎn)提出，中國整體推進(jìn)工業(yè)4.0還為時(shí)過早，推進(jìn)工業(yè)4.0還是少數(shù)企業(yè)的事情，應(yīng)該把更多精力去補(bǔ)工業(yè)2.0和3.0落下的課。爭議的焦點(diǎn)在于制造基礎(chǔ)差，自動化和信息化應(yīng)用水平低，本身的產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率水平很有很大提升空間。對于這種觀點(diǎn)您怎么看?

　　李杰：工業(yè)4.0是一理想世界也是全世界工業(yè)努力的方向。不同國家不同企業(yè)所注重的地方會不一樣。但是我們一定要了解我們社會與工業(yè)發(fā)展的目的進(jìn)而從基本上做起。就好比我們不應(yīng)該等我們有錢了或有能力了才汪注重品格與品德 。

　　我們不妨用6M和6C的煎蛋模型來深入探討一下。

　　首先，傳統(tǒng)制造的6M并不是智能制造6C的先決條件，兩者的接口在于第六個(gè)M(Modeling，通過數(shù)據(jù)分析的建模能力)，這一部分中國的能力還比較薄弱。除此之外，6C和6M并非此消彼長，而是相輔相成的關(guān)系，6C 是中國制造業(yè)的一個(gè)機(jī)會，一方面可以通過6C產(chǎn)生的增值服務(wù)去彌補(bǔ)6M較為薄弱的競爭力缺口，另一方面還可以利用使用過程中的數(shù)據(jù)分析和創(chuàng)值服務(wù)作為新的視角去改善6M中的薄弱環(huán)節(jié)。

　　德國的經(jīng)驗(yàn)也已經(jīng)告訴我們，蛋黃并不是核心競爭力，因此德國提出的工業(yè)4.0戰(zhàn)略是在努力去彌補(bǔ)蛋白方面的薄弱，這是一個(gè)對大家而言都較為陌生的領(lǐng)域，還并沒有產(chǎn)生明顯的差距，我們恰恰需要以6M+6C的觀念去布局中國制造業(yè)的機(jī)會空間，通過在6C空間中的服務(wù)轉(zhuǎn)型反向彌補(bǔ)原本薄弱的環(huán)節(jié)，或許將會為中國提供一個(gè)彎道超車的機(jī)會。

　　專訪記者：智能化也是德國推進(jìn)工業(yè)4.0的核心目標(biāo)，這將是一個(gè)復(fù)雜而艱難的過程。智能化過程包括了自動化與信息化的深度融合、物聯(lián)網(wǎng)和CPS技術(shù)的運(yùn)用，以及龐大數(shù)據(jù)量的分析和價(jià)值挖掘能力。德國在智能化方面的戰(zhàn)略推進(jìn)思路和路徑是怎樣的?

　　李杰：在智能化技術(shù)布局上，德國提出了“本地的智能化”和“連接的智能化”協(xié)同發(fā)展的戰(zhàn)略，一方面在設(shè)備的智能化、傳感技術(shù)、通信技術(shù)、信息與控制技術(shù)等方面加大研發(fā)力度，使德國的企業(yè)成為世界領(lǐng)先的智能設(shè)備供應(yīng)商。另一方面，加快物聯(lián)網(wǎng)和CPS技術(shù)的研發(fā)，實(shí)現(xiàn)智能設(shè)備的整合，并利用CPS平臺技術(shù)實(shí)現(xiàn)設(shè)備、人、和服務(wù)的連接。

　　在實(shí)施方案的規(guī)劃上，德國提出了“二維戰(zhàn)略”的發(fā)展思路，從橫向和縱向這兩個(gè)維度推進(jìn)工業(yè)體系的智能化進(jìn)程?？v向的應(yīng)用指的是企業(yè)內(nèi)部“端到端的信息整合(end-to-end digital integration)”，實(shí)現(xiàn)從最底層的驅(qū)動器和傳感器信號到最高層的企業(yè)資產(chǎn)管理系統(tǒng)的無縫連接，其核心是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和CPS技術(shù)。橫向的應(yīng)用主要指面向企業(yè)之間和產(chǎn)業(yè)鏈上下游信息和服務(wù)的整合，實(shí)現(xiàn)整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的價(jià)值鏈整合和協(xié)同優(yōu)化，面向全產(chǎn)業(yè)的全價(jià)值鏈提供智能化服務(wù)。

　　專訪記者：社會上也存在工業(yè)4.0的路線之爭，即技術(shù)優(yōu)先還是商業(yè)價(jià)值優(yōu)先。前者著眼于技術(shù)進(jìn)步，通過導(dǎo)入先進(jìn)技術(shù)(如CPS技術(shù)、工業(yè)大數(shù)據(jù)智能算法)來改造傳統(tǒng)企業(yè)生產(chǎn)模式和商業(yè)模式;還是從投入收益比來決定是否導(dǎo)入、以及導(dǎo)入的進(jìn)程。您的觀點(diǎn)呢?

　　李杰： 我覺得這兩者并不矛盾，技術(shù)和商業(yè)價(jià)值并不存在誰優(yōu)先，而是要協(xié)同發(fā)展。中國的最大問題是在考慮商業(yè)價(jià)值的時(shí)候往往只考慮短期的價(jià)值，這其實(shí)導(dǎo)致了中國的技術(shù)紅利積累不足。比如GE最近剛剛推出了用陶瓷材料制作的飛機(jī)發(fā)動機(jī)葉片，具備更好的散熱性和更輕的材質(zhì)，將發(fā)動機(jī)的能耗提高了大約0.25%。這背后是十?dāng)?shù)年的研究和幾千萬美元的投入，這個(gè)技術(shù)紅利能夠保證GE在航空發(fā)動機(jī)領(lǐng)域繼續(xù)領(lǐng)先幾十年。這只是一個(gè)成功的案例，但是在GE里面還有許許多多沒有直接轉(zhuǎn)化成為產(chǎn)品的研究，這些研究從商業(yè)價(jià)值上來看是失敗的，但是也積累了許多技術(shù)紅利，不一定未來哪一天就用得上了。

　　專訪記者：從國家競爭力的發(fā)展階段來看，中國已從“需求驅(qū)動”邁入“效率驅(qū)動”階段，并在這個(gè)階段深耕多年，應(yīng)該說總體擁有了很好的制造基礎(chǔ)。在進(jìn)入第三個(gè)“創(chuàng)新驅(qū)動”階段上，我們面臨哪些明顯的短板?工業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展能起到什么樣的作用?

　　李杰：

　　從世界競爭力報(bào)告中的這幅雷達(dá)圖中我們可以看出，中國目前的短板主要在創(chuàng)新能力、高等教育、人力效率、和基礎(chǔ)技術(shù)可用性這幾個(gè)方面。而中國最大的機(jī)會在于市場，因?yàn)橹袊氖袌霾粌H夠大，而且是彈性增長的，這樣彈性的市場其實(shí)給了中國企業(yè)很好的創(chuàng)新環(huán)境，因?yàn)槭袌龅陌菪蕴貏e大，人們對于新鮮事物的接受能力和購買欲望遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于發(fā)達(dá)國家。

　　工業(yè)4.0中的各類核心技術(shù)，如傳感器技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、控制器、和3D打印等技術(shù)都可以找到相應(yīng)的供應(yīng)商，但是僅僅引進(jìn)這些技術(shù)還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，因?yàn)槠渲凶詈诵牡膬蓚€(gè)部分，智能化的數(shù)據(jù)分析以及服務(wù)和模式的創(chuàng)新是需要修煉的內(nèi)功，而這恰恰是中國企業(yè)最欠缺的。工業(yè)大數(shù)據(jù)分析能夠幫助中國去避免和解決以往不可見的問題，進(jìn)一步減少制造成本和提升產(chǎn)品質(zhì)量。也可以幫助我們?nèi)グl(fā)掘用戶不可見的需求，從產(chǎn)品創(chuàng)值的角度提升中國制造的競爭力。

　　專訪記者：德國是工業(yè)4.0的首先倡導(dǎo)的國家，也是利用工業(yè)4.0平臺集中發(fā)力的國家。而您認(rèn)為，工業(yè)4.0的中心將會在中國，這讓德國“情何以堪”。這背后的依據(jù)是什么?如何充分工業(yè)4.0的產(chǎn)業(yè)機(jī)會，促使鮮花和果實(shí)落地在中國?

　　李杰：無論是發(fā)現(xiàn)用戶價(jià)值的缺口、發(fā)現(xiàn)和管理不可見的問題、實(shí)現(xiàn)無憂的生產(chǎn)環(huán)境、以及為用戶提供客制化的產(chǎn)品和服務(wù)，都離不開對數(shù)據(jù)的分析挖掘。我相信工業(yè)4.0 的中心將會在中國，是因?yàn)橹袊粌H僅是世界制造大國，更是世界第一的使用大國，無論是從制造設(shè)備還是從終端消費(fèi)品來看，中國都擁有最龐大的使用數(shù)據(jù)。然而這只是從潛力的角度去分析的，意思是中國應(yīng)該成為工業(yè)4.0的核心，但是這些數(shù)據(jù)還并沒有被很好地分析利用，并沒有成為真正的競爭力。德國的內(nèi)需市場小缺乏大量使用數(shù)據(jù)，中國可以提供好的設(shè)計(jì)改善建設(shè)如果中國能有效的分析這些數(shù)據(jù)。

　　專訪記者：從工業(yè)4.0的微觀實(shí)施主體來看，企業(yè)家和企業(yè)將是主力軍。面對大多處于產(chǎn)業(yè)競爭低端/低附加值的企業(yè)格局，有中國特點(diǎn)的互聯(lián)網(wǎng)+制造的解決模式能否幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)突圍?真正的難點(diǎn)在哪，有沒有可行的路徑?

　　李杰：中國的互聯(lián)網(wǎng)+更多的注重的是商業(yè)模式和銷售渠道，對制造本身的關(guān)注還明顯不足，并不能解決中國制造的根本問題。中國工業(yè)4.0道路需要遵循科學(xué)的規(guī)律，繼續(xù)推進(jìn)和完善合理化與標(biāo)準(zhǔn)化，同時(shí)注重挖掘制造的意義和價(jià)值。

　　工業(yè)4.0為中國制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級帶來的契機(jī)，其核心并不是互聯(lián)網(wǎng)+制造，而是關(guān)注制造業(yè)對客戶、人類以及環(huán)境的價(jià)值，以零故障保障設(shè)備運(yùn)行性能，以零浪費(fèi)體現(xiàn)對效率的追求，以零意外彰顯對生命的尊重，以零污染表達(dá)對社會的關(guān)切。

　　中國制造需要以6M+6C的觀念去布局中國制造業(yè)的機(jī)會空間，通過在6C空間中的服務(wù)轉(zhuǎn)型反向彌補(bǔ)原本薄弱的環(huán)節(jié)，更多地去創(chuàng)造原始的創(chuàng)新想法，擺脫位于產(chǎn)業(yè)鏈低價(jià)值環(huán)節(jié)的現(xiàn)狀。

　　專訪記者：未來的工廠將實(shí)現(xiàn)具備自省性、自預(yù)測性、自比較性和自重構(gòu)能力的無憂生產(chǎn)環(huán)境。您預(yù)測在2030年，傳統(tǒng)的生產(chǎn)系統(tǒng)將轉(zhuǎn)型為生產(chǎn)智能產(chǎn)品的智慧工廠，您認(rèn)為哪些行業(yè)可能會率先實(shí)現(xiàn)智慧工廠?

　　李杰：現(xiàn)在信息化和智能化水平最高的應(yīng)該是半導(dǎo)體工廠，半導(dǎo)體產(chǎn)線中的傳感器數(shù)量恐怕也是最多的。我們現(xiàn)在已經(jīng)跟美國的許多半導(dǎo)體工廠和半導(dǎo)體制造設(shè)備廠商開展了合作，能夠精確地預(yù)測出產(chǎn)線上的設(shè)備和生產(chǎn)工具的健康狀態(tài)和剩余壽命，以及各種因素對產(chǎn)品的影響，離預(yù)測型制造已經(jīng)非常接近。

　　專訪記者：實(shí)現(xiàn)智慧工廠或者智能工廠，有兩條路徑：一是從現(xiàn)實(shí)出發(fā)，將傳統(tǒng)工廠進(jìn)行信息化與智能化改造;二是著眼于未來，在新建工廠的時(shí)候直接系統(tǒng)化構(gòu)建智慧工廠。兩種方式從投資和受益來看，各有優(yōu)劣。對此，您傾向于哪種主張?

　　李杰：我對這兩者并沒有傾向性，或者說決定使用哪一種方式恐怕不是取決于我們更喜歡哪種方式，而是客觀條件的問題。國內(nèi)有大量的已經(jīng)建成的工廠不可能脫胎換骨進(jìn)行系統(tǒng)化改造，但是依然有很大的提升空間。首先要做的是去管理和避免可見的問題，這些可以從更科學(xué)的管理輔助一些信息化工具來實(shí)現(xiàn)。

　　另外也可以根據(jù)需要對一些設(shè)備進(jìn)行智能化升級，比如加裝一些傳感器或是直接從控制器中獲取數(shù)據(jù)，再建立一個(gè)分析中心搭載先進(jìn)的分析工具進(jìn)行分析和決策支持，依然可以管理和避免原本不可見的問題。因此兩者并沒有絕對的優(yōu)劣，而是要從需求出發(fā)去判斷。

　　專訪記者：大眾汽車“尾氣門”持續(xù)發(fā)酵，據(jù)天津大學(xué)內(nèi)燃機(jī)燃燒學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副主任、教授姚春德分析，這種作弊軟件的運(yùn)作原理是，“所謂的’失效保護(hù)器’是通過軟件感知方向盤位置、車速、周圍氣壓等參數(shù)來判斷車輛是否在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境，從而向發(fā)動機(jī)發(fā)動指令，用來改變NOx(氮氧化物)的排放，以實(shí)現(xiàn)檢測達(dá)標(biāo)的假象”。這是不是利用CPS技術(shù)進(jìn)行的技術(shù)作假和惡意欺詐?這將對“德國制造”的整體品牌產(chǎn)生什么樣的不利影響?

　　李杰：不得不承認(rèn)的是這個(gè)軟件確實(shí)具備了很強(qiáng)的智能化，也具備了自省性的特點(diǎn)，但是很遺憾實(shí)現(xiàn)這些的最終目的是為了在尾氣排放測試中作弊。技術(shù)就好像是把雙刃劍，運(yùn)用得當(dāng)才能夠真正造福人類。

　　最近也有新聞報(bào)道許多企業(yè)在競相購買大眾的這項(xiàng)軟件技術(shù)，說明這個(gè)技術(shù)本身是有價(jià)值的，比如通過感知周圍環(huán)境的變化調(diào)節(jié)發(fā)動機(jī)的控制策略來實(shí)現(xiàn)最佳的油耗和最小的排放，技術(shù)都是可以通用的。

　　這個(gè)事件無疑會對大眾汽車甚至德國制造帶來不小的負(fù)面影響，因?yàn)樵谙M(fèi)者的印象中德國制造就是品質(zhì)和誠信的代表，而德國“隱形冠軍”的企業(yè)價(jià)值觀也是被世界所推崇的。但是我相信這只是個(gè)例，這是德國的民族性格所決定的。

　　專訪記者：工業(yè)4.0的推進(jìn)離不開工業(yè)大數(shù)據(jù)等行業(yè)專才，而且對跨界人才的質(zhì)量會越高，因?yàn)檫@本身就是跨學(xué)科技術(shù)的融合，涉及數(shù)學(xué)、物理、IT、智能硬件等，目前來看，還沒有很好的應(yīng)對人才需求的方法。您有什么建議?

　　李杰：我覺得工業(yè)4.0人才的培養(yǎng)離不開學(xué)校與企業(yè)的合作培養(yǎng)，還應(yīng)該形成一個(gè)很好的社區(qū)文化使學(xué)校和工業(yè)界的人能夠分享和交流。在美國我們有類似于PHM Society的許多組織，他們每年都會舉辦數(shù)據(jù)競賽，數(shù)據(jù)的貢獻(xiàn)者都是美國的企業(yè)，學(xué)校和企業(yè)的研究人員都可以參加來交流和切磋。

　　我們不久前也剛剛成立了工業(yè)大數(shù)據(jù)俱樂部，種子俱樂部設(shè)立在上海交通大學(xué)。這個(gè)俱樂部的目的是人才培養(yǎng)，有許多企業(yè)都跟我們合作成為了俱樂部的會員，這使得我們除了能夠給學(xué)生提供大數(shù)據(jù)分析工具的理論培訓(xùn)外，還可以利用工業(yè)界的真實(shí)數(shù)據(jù)訓(xùn)練他們解決問題的能力，還可以到企業(yè)去實(shí)習(xí)，這種與工業(yè)界互動的模式能夠保證培養(yǎng)出來的人才是企業(yè)真正想要的。

　　專訪記者：隨著工業(yè)4.0及工業(yè)大數(shù)據(jù)的深入探討，目前國內(nèi)民間力量開始崛起，比如工業(yè)4.0俱樂部就是圍繞工業(yè)4.0和智能制造開展的線上線下互動及合作平臺，您如何看待工業(yè)4.0俱樂部的崛起?如何構(gòu)建一個(gè)基于工業(yè)4.0的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系?

　　李杰：在工業(yè)4.0這個(gè)全新的領(lǐng)域中我相信合作的空間是遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于競爭的，因此希望能夠建立一個(gè)有學(xué)校、企業(yè)、政府、和各方面人士共同參加的平臺，核心的原則是分享各自的經(jīng)驗(yàn)，保守各自的秘密。

（轉(zhuǎn)載）