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对话大牛——李杰教授(Jay Lee)

来源:国际卓越运营协会发布时间:2019-11-05 17:19:21 浏览次数:500

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李杰(Jay Lee)教授,1992年毕业于美国乔治-华盛顿大学,获博士学位。现任美国辛辛那提大学(University of Cincinnati)讲座教授,美国国家科学基金会(NSF)智能维护系统(IMS)产学合作中心主任,目前的研究重点是以工业大数据分析为主的智能预测技术、产品及服务的主控式创新设计。李杰教授从2013年起担任美国白宫信息物理系统(CPS)专家组顾问,他同时也是上海交通大学特聘讲座教授与先进产业技术研究院前瞻顾问。

 

自1992年起,李杰教授突破传统故障诊断的理论、方法和技术,创立了机械设备性能衰退的观念和基础理论。建立了系统的性能衰退评估、预测、决策理论和方法体系,为产品、设备达到“预知性智能维护”奠定技术基础。2000年,成立了美国第一个智能维护系统产学合作中心,以威斯康星大学和密歇根大学为基地,与全球40个大公司进行联盟研究。李杰教授在机器人及自动化、机器性能诊断等领域发表论文100余篇,主编著作3部,参编9部,主持完成科研40余项,三项美国专利。多年来致力于倡导所提出的Intelligent Machine Degradation Prediction的理论,并倡导和推动企业界与高校之间的国际产学合作研究与教育,其技术的关键性得到国际学术界的认可与高度评价,被美国《财富》杂志誉为21世纪全球三大热门技术之一。

 

同时,李杰教授也是美国机械工程学会(ASME)及美国制造工程学会(SME)的会士 。曾在美国国家科学基金会主管先进制造项目,并在美国联合技术研究中心(UTRC)担任产品开发与制造部总监,主持了Pratt & Whitney发动机、Sikorsky直升机、开利空调、奥的斯电梯等公司下一代产品中的自动化、材料、绿色工艺、制造技术方面的科研项目。李杰教授先后在美国国家工程院、日本先进产业技术研究院等国家研究机构,以及法国阿尔斯通担任高层顾问。从1993起,李杰教授作为美国专家参加了第一届到第八届的中美工程科技研讨会,并数次担任机械工程组组长,得到过江泽民、朱镕基等领导人的接见。


  下面让我们截取一篇演讲的部分内容认识一下这位出色的教授和“工业4.0”。

 

  三星、高铁、GE等来自15个国家和地区的80个企业,从2000年开始跟我们合作。美国总统奥巴马2001年宣布3D打印,今年年初宣布低耗能半导体、智能化制造、轻型材料车身等三个制造项目,我们参与了第三个,我们与密歇根大学,与西门子,与GE做未来这种制造型的预测大数据系统。


  什么叫不可见呢?现在全球的制造格局在改变,看起来中国现在是第二名,但是东南亚也在成长,不是只在亚洲,所以新加坡位置很重要。我们在看美国的6个S战略——航空航天、半导体、页岩气、智能服务经济、硅谷、可持续人才资源。很多国家可以拼第一第二第三,但你第四第五第六很难拼,因为美国是一个人才铺。


  再看重要的国家,中国因为有教育部的关系,高校学生很多,但是学工程的科学家不够。所以中国2020年人才还是不够多,你的工程人才不够多,那永远创新走在后面。所以,我们现在竞争是看得到的竞争和解决问题,但是未来竞争都是看不到的东西,看不到的东西竞争完全是靠数据的分析,因为数据的分析会说话,数据不会说话。例如,一个机床它的数据不会说话,分析之后,它的道具磨耗就会说话。


  制造化有两个问题:一个是看得到的问题,一个叫看不到的问题,这两个是不一样的战略。中国现在做的都是看得到的问题,iPhone有了,三星有了,小米有了,都是一模一样,便宜一点。但是,你怎么样在里面创造价值?举个例子,这是一个鞋垫机,站上去5秒钟马上告诉你重量和压力,选一个鞋垫,这个鞋垫50美金,300人民币,为什么?我想你们今晚都想给你们父母买一双,因为它会保护你们的关节不磨损。材料都没有变,但是你把它的意义变了,价值就变了。


  我们用蛋黄和蛋白做例,苹果手机都是看得见的蛋黄,但是里面看不到的全是APPS,你全部复制不了。一个机床想卖,小钱,生产力是大钱。一个发动机卖给航空公司不停的飞,如果大数据看得到,最后做个蛋白企业出来,这个蛋白企业就是航空公司的价值创造。当然国内还有很多空管。


  大数据有6个C,第一个,物联网,你的手机就是物联网。云计算,真正手机用到云的很少。虚拟网络,我们照镜子要知道好的地方和不好的地方,扣子没扣,看到了,但是产品没有镜子,看不到。信息的内容及意义,最后是分享和定制化。


  物联网加量,它的价值与质量有关系。大数据有很多的数据进来,外面有很多的软件,像SAP在外面,ERP都在里面,但中间有一个转型,数据怎么从数据直接上SAP,告诉他健康不健康,这个SAP做不出来。


  工业大数据就是指把这些看不到的问题分析出来,再利用数据状况找出还没有发生的问题,避免它。在这个基础上,还没有产生问题的时候维修,而不是问了问题之后维修。

 

 我们今天讲大数据,德国GE在两年前成立工业物联网系统,做到一个比较简单的个人看得懂的东西来做分析。GE网站和我们的IMS网站,5年前基本上一样的,为什么GE2年以后再做?GE来说,如果一个市场省掉1%,我1.5万个发动机,15年可以省300亿美金。这1%就是你的效益。


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