辛辛那提大学 教授;智能维护系统(IMS)中心主任 大数据与智能工业、工业4.0时代制造新思维 提供专业企业内训,政府培训。 13439064501 陈老师
  2015-01-18 22:59:55       
提供专业的内训方案,通过专家面授辅导、教材学习、学想讲用转换,实例分析等完善的教学管理和教育培训形式,使受训学员体会知识点和案例结合的学习方法,不仅学习了知识,掌握了信息,更能激发潜能,创造性地完成工作,体现自己的价值,从而实现“在工作中学习,在学习中提升”的培训效果。咨询电话:010-62797895 周老师
1. 引言 
2014 年 3 月 17 日,中国工程院“制造强国战略研究”重大咨询项目组特邀美国辛辛那提大学特聘讲座李杰教授、美国辛辛那堤大学 IMS 中心主任与上海交通大学先进产业技术研究院顧问院长 在中国工程院做了题为“智能机器和工业 4.0 制造系统的智能分析”的学术报告,而此前,德国产业和学术界率先提出了工业 4.0 的概念并被德国政府《高技术战略2020》确定为十大未来项目之一。 
德国在 2013 年提出了工业 4.0 的概念。他们认为,18 世纪引入机械制造设备的工业是 1.0时代,20 世纪初的电气化与自动化是 2.0 时代,20 世纪 70 年代开始的信息化是 3.0 时代,现在正在进入工业 4.0 时代,即,实体物理世界和虚拟网络世界融合的时代。但是所谓虚拟网络——实体系统(Cyber-Physical System, CPS)融合的主要思想,美国早在 2006 年前就提出来了但应用领域包括能源,健康服务, 航空, 天然災害等级。德国在工业 4.0 的内容兄针对信息与制造。 虽然德国先提出了概念,但他们方在起步着手转型,相较于美国,以 CPS 为概念的先进制造一直在做。 在美国,以通用电气为代表的工业大数据计划已经启动,通用电气同亚马逊(Amazon),埃森哲(Accenture)以及威睿(VMware)等企业共同合作,投资数十亿美金,致力于工业大数据的产业浪潮。其目的是将航空,电力,采油,
医疗器械等命脉行业通过传感器同互联网连接,经云计算平台的数据分析,来控制调节工业机器的正常运转及维护,提高机器效率,节省使用维护成本等。 
而在中国,工业大数据领域的研究和应用刚刚起步,随着大数据、物联网及云计算技术的发展,数据蕴含的价值正在飞速提高。但以工业大数据为主线的技术创新与产业发展趋势正在显现。为探 寻大数据、物联网及云计算技术在工业领域中的综合应用途径,促进工业领域产业结构升级、提升企业运营效率,系统地寻找技术突破点、李杰教授特別做一工业 4.0 的制造战略报告,从而推动大数据、物联网及云计算技术与 工业产业的结合并催
生新的产业技术创新机会。 
培训计划以将引导参与学员学习「工业 4.0 创新设计」之方法,说明如何由客户需求端思考跨领域整合创新服务模式,创造产品使用附加价值及永续服务收益。课程中将教授学员运用由李杰教授所提出之主导式创新方法,搭配国内外企业运用以发展服务之实际案例介绍,以期提升学员系统整合与服务创新研发管理能力,内化于业务能创造创新产品及服务之附加价值,挖掘出客户潜在需求、完善企业的创新产品主题,进而提供其他业者难以模仿且具市场区隔的产品及服务,才能于全球产业竞争中确立企业的主导地位,为企业取得竞争优势。 
本次報告的主要内容包括以下几方面: 
一、 介绍工业 4.0、CPS 及工业大数据的概念、发展及推动产业创新的方
法和实例; 
二、 分享各工业大数据领域的工作,探讨大数据、物联网及云计算技术与
工业产业相结合的机会及发展方向; 
三、 如何建立工业大数据分析系統与应用。   
2. 课程规划  
第一部分: 全球性企业竞争模式的转变  
第二部分: 工业大数据,虚拟网络——实体系统(Cyber-Physical 
System, CPS),与工业 4.0  第三部分: 工业 4.0 与工业大数据分析案例与实践 (产品和服务系统的 智能数字服务和预测分析技术) 
 
案例分析: GE Aviation, Alstom High Speed Train, Komatsu, GM, Omron, Goodyear, 等 o 5S数据信息化流程、 智能维护系统技术(数据处理、特徵撷取、健康评估、故障诊断预测), 可递送大量智能信息之产品服务技术, 下一代产品服务技术趋势(云计算、预测型制造、产品结合传感器之物联网 建设)
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