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我院成功举办2018工业大数据研讨会,现场座无虚席!

作者:研究院 来源: 日期:2018-04-08 浏览:1209次

广州市香港科大霍英东研究院院长缪正熙博士开场致辞

 

329日,由广州市香港科大霍英东研究院(以下简称“我院”)发起并携手美国智能维护系统产学合作中心(IMS)联合主办,香港科技大学、欧特克软件(中国)有限公司、广州生产力促进中心协办的“2018工业大数据研讨会”(以下简称“研讨会”)在我院成功举行。研讨会分为两个会场同时进行,共有来自汽车制造、电力能源、石油化工、移动通信、信息科技、电子制造、生物医药等领域的76家企业、国内外11所科研单位及广州市、南沙区相关机构部门等220余名代表参与会议。两个会场人员爆满,透过视频即时互动,现场气氛热烈。

 

我院林正晃博士主持研讨会


此次研讨会意在于推进华南地区工业大数据的应用与发展,助力工业企业创新转型,构建智能制造生态体系。主讲嘉宾是美国辛辛那提大学讲座教授、智能维护系统产学合作中心(IMS)主任李杰教授和香港科技大学工业工程与决策分析系教授、国际质量学院(IAQ)院士宗福季教授。此外,还邀请了天泽智云、欧特克(Autodesk)、美国国家仪器(NI)、研华科技、富士康工业互联网(Fii)和德慷软件等国内外知名企业的代表进行演讲。演讲嘉宾们围绕如何以工业大数据为核心,对各类相关的实务操作展开深度剖析和探讨,结合实际案例,讲解如何正确地采集数据,如何高效地进行数据分析,最后如何可视化展现在各种应用场景中,作为自动化决策的参考。无论是生产机器的健康预测,还是机器运行参数的最佳化,都能让生产设备效益最大化,甚至达到无忧生产及无忧运营的境界,真正实现工业大数据的潜在价值。这也是未来迈入工业4.0的重要环节。

 

主讲嘉宾分享前沿技术及应用案例

 


主讲嘉宾 李杰教授

 

李杰教授带来报告的主题是“工业大数据分析与人工智能及应用”。他以数据与价值创造、大数据分析与工业人工智能、工业大数据结合工业人工智能应用与案例三部分为框架,分享了工业大数据竞争力转型战略,价值创新新思维模式,产品与制造战略转变,工业大数据的核心技术,工业人工智能系统工具等重要内容。李教授所主持的IMS中心已为15个国家及地区的100多个企业做联合研发工业大数据分析与智能维护系统技术研发,积累了丰富的实践经验。他通过GE航空维护服务、小松智能维护、风电宽度学习、日产田纳西尼桑生产厂机器人健康监控,以及中船船舶大数据管理系统等应用案例的讲解,让参会者对工业大数据和人工智能在智能制造的应用有了全面的认识和理解。

 

李杰教授演讲

 

主讲嘉宾 宗福季教授

 

宗福季教授以质量大数据——工业4.0下的质量,创新及大数据分析为主题作了压轴演讲。宗教授是大中华地区首名荣获美国质量学会(ASQ)六西格玛黑带的权威,在质量控制及工业大数据领域有着广泛而深入的研究,并积累了丰富的实践项目,通过统计学习和大数据分析技术提升制造业和服务业的过程控制与质量。宗教授结合详实的工业应用案例和现实生活中利用数据的范例深入浅出地为观众带来了细致有趣的分享。他从航空、半导体和制衣行业项目中,基于大数据的质量预测、制造过程监控或生产效率预测及监控等业界需求的实际案例出发,引入提升质量的创新工具;从一封“质量大数据情书”,带出工业大数据分析的八个层次,剖析如何让大数据“说话”。宗教授分享的工业大数据分析技术、工业/质量大数据+机器学习、以及“六西格玛+工业大数据”带来的高增值为参会者带来另一种解读视角。宗教授最引人深省的一句话,就是如果缺乏质量流程管理的优化,只依靠系统设备,只会把品质不好的事情做得更快而已。“六西格玛+工业大数据”就是要避开并且解决这个盲点。

 

宗福季教授演讲

研讨会分会场

 

知名企业代表多维度探讨工业大数据发展与应用

 

北京天泽智云科技有限公司(CyberInsight)首席技术官刘宗长博士以工业大数据与人工智能在工业智能运维中的应用为题代表IMS团队做综合成果报告。刘博士介绍了以“信息-物理系统”(CPS)的五层构架为核心的工业智能化体系,并通过风场智能运维系统开放的应用生态解决制造系统中的碎片化问题高圣智能带锯机床海尔CNC机床PHM”钢铁行业高炉煤气系统优化等丰富的成功案例,分享了如何利用工业大数据和人工智能帮助传统制造业达到智能化升级的目的,实现工业无忧的愿景。

 

天泽智云首席技术官 刘宗长博士

 

除了李杰教授对工业大数据技术及应用的纵观全局的开场主讲、刘宗长博士的IMS团队综合成果报告、宗福季教授的从质量为切入点的创新与工业大数据发展相辅相成的压轴论述研讨会也邀请深耕在工业大数据领域知名公司的企业代表,例如研华科技(Advantech)、欧特克(Autodesk)、美国国家仪器(NI)和富士康工业互联网股份有限公司(Fii)的演讲嘉宾也不遑多让,纷纷搬出各自在工业大数据方向发展以及操作实例的压箱宝,亮点倍出,颠覆大家对其以往产品定位的印象。

 

研华科技(Advantech)工业互联网华南业务总监赵海平先生的演讲题目为“以工业互联助力智能制造产业升级”。赵总监从制造业转型的大背景谈起,提出智能化设备互联是智能制造战略的第一步。他介绍了数据驱动智能工厂的三项集成、打造自动化和柔性化的生产过程和智能制造的实施途径,并分享“生产制造物联网”战略、工业互联网平台如何帮助制造企业实现智能制造、驱动智能工厂管理转型的落地方案和成功案例。

 

研华科技 工业互联网华南业务总监 赵海平

 

欧特克(Autodesk)大中华区业务策略市场部经理张俊先生带来了“工业大数据助力设计及制造打破边界”的主题演讲。张经理从创新与工业大数据关系的维度,拓展了工业大数据的应用场景。他认为工业大数据应用的意义,除了预测性维护,还能够通过产品和设备的使用数据来驱动新一代产品的研发。通过丰富的案例和视频,从设计和生产仿真的角度出发,张经理介绍了如何实现打破设计、制造和运维的边界;如何通过先进制造技术颠覆线性化传统流程;如何实现制造过程中的基于AI的自适应制造。

 

欧特克大中华区 业务策略市场部经理 张俊

 

美国国家仪器(NI)大中华区工业物联网/人工智能行业经理郭翘先生做了题为 NI软硬件平台力助人工智能与智能制造深度融合的演讲报告。郭经理分析了智能制造为什么需要人工智能(机器学习/深度学习)、人工智能与智能制造(预测性维护)深度融合的在轨道交通、火电厂和钢铁公司的运用案例。他特别分享了NI突破LabView以往专注在可视化平台运用的传统,强化工业大数据的采集与分析,并积极开发数据通讯标准板卡,为提供更强大的工业大数据功能及服务铺路,帮助工程师加速从原始数据提取出有价值的信息并且部署模型至边缘测。

 

美国国家仪器大中华区 工业物联网/人工智能行业经理 郭翘

 

富士康工业互联网股份有限公司(Fii)智能工业项目智能技术总监张伟立博士以 “工业互联网(Fii)中智造理念与案例分享”为题,分享如何利用工业互联网和人工智能来规划和部署无人工厂与智能制造。通过结合“远程控制自动导引车”、“远程协助+AR”产线云化等案例,张博士介绍了工厂健康诊断、预防保养、机器视觉检测、根因分析、虚拟量测和优化排配等项目范围,描绘未来2-3年内智能工厂的发展趋势和愿景,在机器、物料、环境和人员四个方面打造全面性智能工场。

 

富士康工业互联网 智能工业项目智能技术总监 张伟立博士

 

圆桌论坛——碰撞思想,交锋智慧,前瞻未来

 

研讨会的最后一个议程是精彩的圆桌论坛。

 

圆桌论坛由宗福季教授主持,IMS团队代表王少杰博士、富士康张伟立博士、欧特克张俊经理、美国国家仪器郭翘经理、研华科技赵海平总监和德慷软件顾玉民总经理等嘉宾各抒己见,从不同的角度解读工业4.0和工业大数据如何推动智能制造的发展,探讨工业大数据在智能制造及运行优化的愿景。

 

在圆桌论坛的问答互动环节,嘉宾与观众展开思维的碰撞和观点的交流,现场气氛活跃。

 

对于企业应该如何看待工业大数据应用系统的成本控制问题,研华赵海平总监认为对大数据应用的成本投入需具备深刻的认识,应该从企业长期经营、升级转型的战略来考量成本投入与效益产出,不要只看短期的投资回报率。工业大数据项目的成功实践,需要由多个环节协同实现。

 

对于中小企业采用工业大数据或AI技术门槛的问题,赵总监认为,参照宗福季教授在报告中所提及的“工业大数据分析的层次”,中小型企业没有必要设定在短期内达到Level 7的目标,可从低层级例如Level 3开始,先实现数据的可视化,再依据企业的发展规模,循序渐进地升级工业大数据应用的层次。

 

对于观众提出的利用大数据把客户需求导入产品生产中实现云制造模式的设想,在模具行业积累的二十几年经验的来自德慷软件的顾玉民总经理分享了针对每一种模具的不同特征和定制化的标准设置工艺库,通过大数据的采集与应用来提高工艺效率和质量的案例。欧特克张俊经理解释和分析了CPQ (Configure Price Quote)的解决方案和应用案例,介绍在概念设计阶段包括大规模设备定制的工业级产品与个性化定制的消费级产品的两种趋势。

 

对于工业企业自行开发算法的疑问,宗福季教授建议采用通用算法,或者使用学界开发的新算法,目前的通用算法已经达到某种高度,但是如何调参是关键。相对于作为工具的算法,数据的质量(如是否干净、完整)更为重要。王少杰博士也分享了IMS团队开发的CyberBox的案例,例如处理监测主轴加工过程中磨损的数据,需要特别开发特征提取和数据分析的算法,至于模型算法,主要对通用算法进行优化工作,完全创新的算法较少。美国国家仪器郭翘经理也从其客户的角度来表达他的看法,对于预测性维护,客户关注的重点是增加何种传感器,而不在于使用何种算法。没有一套现成的系统适用所有设备,需要数据积累、模型训练和调参等各个环节优化来完成。

 

对于观众提出的若干问题,嘉宾都一一作了精彩的解答。通过的积极活跃的交流互动,嘉宾和参会者共同分享了工业大数据的饕餮盛宴。

 

圆桌论坛 

 

为期一天的2018工业大数据研讨会在我院圆满落幕,来宾纷纷表示收获颇丰。

 

更多更新的工业大数据的前沿技术与应用发展,将会在下一轮的研讨会中同大家分享,让我们共同期待!

 

研讨会现场剪影:

 

 

研讨会部分来宾合影1

 

 

研讨会部分来宾合影2

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