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何友
中国工程院院士，海军航空大学信息融合研究所教授，海战场信息感知与融合技术军队重点实验室主任，清华大学双聘教授。
国务院学科评议组成员，国家杰出青年科学基金评审委员会委员，国家自然科学基金委信息学部咨询专家委员会委员。
主要研究方向：信息融合、信号处理、大数据技术及应用。
“目前，中国工业正面临转型升级，迫切需要将大数据融合到经营管理和生产运营活动中，促进制造企业向服务化、智能化转型升级。”
在2019中国云计算和物联网大会现场，中国工程院院士何友以《工业大数据及其应用》为题，对工业大数据的概论与现状进行阐述，并讲解了工业大数据的应用方向，以及所面临的技术与挑战。
何友表示，重庆需要用全新的大数据思维模式，以此开辟工业化建设与发展。
转型升级：中国工业需要融入大数据
目前大数据时代已经到来，正在改变着我们的工作和生活。
在何友看来，目前中国工业正面临着四个方面的问题和挑战：
成本优势不在了，必须从产能规模扩张转变为产品与服务的融合，产品向数字化、智能化、互联化发展；
数据资源难用了，在数据量急剧增大时，因数据管理模式薄弱导致数据资源未尽其用；
市场反应不准了，缺乏客户市场海量信息和调控决策分析工具，难以精准制定营销策略，控制经营风险；
数据技术落后了，传统的数据、关系型数据库已难以满足大数据分析要求。
在工业大数据已经开始形成的情况下，何友认为传统工业在产品研发、工艺设计、质量管理、生产经营等方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业大数据的挑战。
“工业大数据的来源广泛，既有产品全生命周期各个环节的机器设备数据、工业信息化数据和产业链跨界数据的内部数据，也有市场需求、客户需求、竞争对手等外部数据。”
何友表示，对这些大数据的成功应用，带来的效益将渗透于整个工业价值链，提升产品附加价值，进而打造智能工厂。
面临挑战：创造新的智能应用系统
何友坦言，目前工业大数据技术在运用层面上仍有不少困难，比如数据不足、数据信噪比低、数据分析难度高等问题；和大数据在其他领域的应用相同，工业大数据同样在信息安全上面临新的挑战。
此外，如何通过工业大数据，创造出智能新产品，何友给出了一些思路。比如在智能基础设备上，是否可以创造智能芯片、智能插件、传感器等；在智能自主产品上，是否能够与汽车、轨道交通产生火花。
“我们也需要去考虑，如何创造出新的智能应用系统。”
何友说，比如在智能制造领域，建立智能自主的设备与系统，制造云服务，或是远程智能诊断、运维和服务新模式；在智能物流领域，打造智能化分拣、仓储、装卸、搬运、集成信息平台，实现对产品质量及安全的追溯，让配货调度实现智能化；而在智能企业领域，可以对设计、生产、管理、物流和营销等业务链进行智能优化，打造生产设备网络化、生产数据集成化、生产过程透明化、生产现场无人化和运营管理智能化等系统。
重庆机遇：需要全新的大数据思维
当前，大数据正从零售、金融、交通等多个领域加速向工业拓展，它的工业应用也将是新一轮产业革命的核心，推动企业从“制造”走向“智造”。
何友认为，作为国内重要制造基地之一，重庆需要用全新的大数据思维模式开辟工业化建设，实现跨越式发展的新途径。
何友表示，重庆应当重视大数据的工业应用，在工业大数据所推动的变革中，即使效率只提升1%，效益也是巨大的。
工业大数据在应用层面上能带来多方面的效益，首先便是能够加速产品创新设计的三种模式。
“未来人们对产品的追求，不再是千篇一律的大众化产品，取而代之的是多种多样、个性化、优质的产品。”
何友介绍，制造工厂追求的目标，随着工业大数据的应用，将不再是工业化大生产，而是多品种、个性化的C2B定制模式。
借助大数据技术，企业可以比以往任何时候都更加了解用户。
何友认为，拥有大量用户，并能洞悉用户行为的公司，就能够开始掌握产业链。而产业链上游企业开始积极向下游渗透，争夺话语权，宏观层面体现为产业互联背景下的垂直整合制造模式。
此外，何友认为未来的工业不再是密集的工人、庞大的生产规模，而是基于大数据、互联网、人，结合各种信息技术进行数字化、自动化的智能柔性制造模式。
除了能够加速产品的创新设计，何友认为工业大数据的应用还能实现产品故障的实时诊断变为现实，让故障预测成为可能。在带来仓储、配送、销售效率大幅提升和成本大幅下降的同时，实现供应链的分析和优化。而通过对历史数据的多维度组合，可以此来调整产品策略和铺货策略。通过充分挖掘工艺参数、成组生产等与订单交货期之间的复杂关联关系，大数据还能助力构建只能生产计划与排程。同时，它还能为在线工序质量控制、工艺参数优化提供指导性意见。
上游新闻·重庆晨报记者 王梓涵 王淳 罗薛梅 实习生 张未 柏俊成 摄影 李斌 杨新宇
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