【推荐】大数据驱动智能制造

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作者：杨朝峰

智能制造的实质是通过全链条、全生产线、全周期的数据化而获得更智能、更高效的产品和服务提供能力。英特尔拥有卓越且用途广泛的计算引擎、基于软件定义基础设施（SDI）创新理念的数据中心技术、全球领先的大数据应用平台和丰富的大数据行业实践经验，将成为中国制造业智能化进程中的理想合作伙伴。

改革开放以来，中国紧紧抓住世界产业跨境转移的机遇，利用劳动力、土地等要素的低成本优势，积极承接国际产业转移，使制造业得到了长足的发展。2014年，中国制造业净出口居世界第一位，其增加值占世界的20.8%；按照国际标准工业分类，在22个大类中，中国在7个大类中名列第一，钢铁、水泥、汽车等220多种工业品产量居世界第一位。尽管“中国制造”以其物美价廉畅销全球，但总体上还处于国际分工和产业链的中低端，大而不强。2008年，全球金融危机后，制造业全球布局发生重大调整，国际制造业转移呈现新的发展趋势：一方面，美国等发达国家纷纷制定以重振制造业为核心的再工业化战略，促使高端制造回流；另一方面，由于中国人口红利逐渐消失、劳动力成本不断攀升，全球制造业加快向东南亚、南亚、非洲等成本更为低廉的地区转移。这样的双向挤压给“中国制造”提出了严峻的挑战。

感受到压力的不仅仅只有中国。当前，以移动互联网、物联网、云计算、大数据等为代表的新一代信息通信技术创新活跃，发展迅猛，正在全球范围内掀起新一轮科技和产业变革。制造业强国德国在新一轮科技和的产业革命中，传统的竞争优势受到了来自各方面的挑战，一部分新兴产业增长乏力，引发德国各界对其未来发展前景的忧虑。为了继续保持工业强国地位，德国在2013年4月正式提出工业4.0战略，旨在提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及人因工程学的智慧工厂，在商业流程及价值流程中整合客户及商业伙伴。时隔两年，中国发布了《中国制造2025》，其核心推进制造业的智能化。从“中国制造”到“中国智造”，是中国顺应时代潮流，由制造业大国走向制造业强国的必经之路。这是因为，云计算、大数据、人工智能、机器学习等技术的发展将驱动人类智能迈向更高境界，推动着人类各种生产工具的智能化和现代化，其带来产业变革和就业结构的影响将超越过去300年工业化的历史。数字化、智能化技术所带来制造业的生产模式和产业形态的深刻改变，有利于破解“中国制造”所面临的困难与挑战，为中国经济发展注入新动力，向全世界亮出“中国智造”新形象。

智能制造将先进自动化技术、传感技术、控制技术、数字制造技术以及物联网、大数据、云计算等新一代信息技术相结合，使工厂设备“能说话、能思考”，进而最大限度地降低生产成本、减少能源资源消耗、缩短产品开发周期，有效提高生产效率，推动生产方式向定制化、分散化、服务化转变。而这些正是工业企业欲在未来长期保持竞争优势的核心要素。因此，尽管面临的挑战不尽相同，但无论是美国的“制造业回归”、德国的“工业4.0”，还是中国的“中国制造2025”战略，都异曲同工地表达了同样的内容：用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术引领工业生产方式的变革，推动制造业的转型升级。

智能制造涵盖以智能工厂为载体的智能生产、以智能互联为特征的智能服务。

智能生产是指以智能制造系统为核心，以智能工厂为载体，通过在工厂和企业内部、企业之间以及产品全生命周期形成以数据互联互通为特征的制造网络，实现生产过程的实时管理和优化。因为整个生产过程都进行实时监测，产品与机器实现了自由沟通，在一条流水线上，可以根据实时数据挖掘分析的结果，自动装配不同的零件，以规模化的方式来获得个性化和定制化的产品。

智能产品意味着产品具有非常高的“数据”和“信息”特征，它的更高附加价值体现在软件或服务上。智能产品通过传感器和外部数据源，智能产品能对产品自身的状态、运行和外部环境进行全面监测，并通过产品内置或产品云中的命令和算法对实时数据进行分析，在环境和运行状态发生变化的情况下，向用户或相关方发出警告，并让产品对条件和环境的特定变化作出反应。

无论是对消费需求所产生的海量数据与信息进行处理与挖掘，还是对产品生产和产品运行期间产生的海量数据的及时收集、处理和分析，都离不开大数据。这三方面大数据信息流最终通过互联网在智能设备之间传递，由智能设备进行分析、判断、决策、调整、控制并继续开展智能生产，生产出高品质的个性化产品。可以说，大数据是智能制造的基础。产品因为有了“大数据”的特征而拥有更高的附加值，生产制造过程因为大数据而实现制造流程更优化，从而变得更精益化、柔性化、智能化，企业因为拥有从用户到制造全生命周期的大数据而具有更敏锐的洞察力、更快的响应速度和更好的效益。

推动制造业转型升级，成为大数据驱动的智能制造，最大的难题是“数据化”和“价值化”。如何将物理世界与软件世界融合，如何将从设备、人、机器、流程、生态链上采集的海量数据进行分析并转化为有效的产品和服务提供给客户，是打造大数据驱动的智能制造的焦点难题。

作为提供计算力的IT厂商，英特尔很早就意识到大数据对人类社会的影响将是革命性的，并从2010年开始转型，从传统意义上的硬件制造商向解决方案提供商转型。为此，英特尔不仅支持了Hadoop开源社区的创新进程和Hadoop在中国本地各行业的应用实践，还提出了以软件定义基础设施（SDI）重构数据中心的战略。其核心思想是将IT设备的功能和管理性，与其物理性相剥离，由软件来实现资源整合、调度与自动化协同，物理设备只是扮演执行的角色。通过软件将硬件设备上的IT资源抽象化，SDI可以更大限度地整合IT资源，将传统的服务器、存储与网络资源抽象为计算资源池、存储资源池与网络互联资源池，再根据相关应用的不同需求，将这三个资源池进行有机的配置，从而使得数据中心具备动态、快速、高效的响应能力。配合该战略，英特尔还及时推出了新的至强系列服务器处理器，以便更为紧密地监控、管理和控制系统利用率，以更低的总体拥有成本实现更大的数据中心效率。

目前英特尔对大数据应用已经深入到几个典型服务行业当中。在医疗、电信、金融等行业大数据方案和案例中，英特尔提供了为大数据核心应用而开发的创新产品和技术，包括能够为大数据采集和分析处理提供支持的英特尔凌动、英特尔至强D和英特尔至强E3处理器平台等，能实现高效横向扩展以承载大数据分布式存储、管理、处理和查询重任的英特尔至强E5处理器平台；能够支持实时分析，具备高可靠性、可用性和可维护性特性的英特尔至强E7处理器平台。

这些产品和技术的全方位有机组合，构成了英特尔针对大数据应用提供的端到端支持，帮助行业用户充分释放和分享这些方案造就的商业价值和全新体验。上海市卫生局信息中心采用英特尔和用友医疗合作提供的大数据解决方案，实现数据I/O层5000并发在一秒内全部相应，极大的帮助了上海各个医疗机构的医生在很短的时间内从海量的医疗数据中获得患者的医疗记录，使医疗复查率从80%降低至30%。某3G电信运营商采用英特尔提供的大数据解决方案，成功构建了移动用户上网记录查询与分析支持系统，使得相关记录检索速度达到了秒级。浙江省某市在实施了英特尔和其合作伙伴提出的智能交通解决方案以后，实现了交通管理的动态化、集约化、自动化、智能化。交警等部门可根据车辆的颜色、车型、号牌等信息实时查询其历史行为、行车路线和车辆营运公司、驾驶人等关联信息，从24亿条过车数据中完成机动车的号牌精确查询和行车轨迹查询，仅需不到1秒的时间。

可以说，英特尔的大数据解决方案在推动服务业的智能化中已经取得的不俗的成绩，但是英特尔并没有把脚步停留在服务业，而是以此为基础向制造业挺进。2014年12月，英特尔公司与京东集团宣布全面开展战略合作，共同布局智能硬件产业链，在机器学习、大数据等领域共同进行创新开发。2015年3月，华为与SAP合作提供的居全球首位的单集群中石化EDW on HANA系统成功上线，该系统采用基于英特尔至强E7 v2的华为FusionCube For HANA一体机，将中石化的数据库加载性能提高了60%，数据上载时间由4小时缩短到30分钟，处理速度提升4～6倍，大幅提升了中石化在销售报告、财务分析报表、企业运营决策等业务领域的效率。2015年5月6日，就在《中国制造2025》出台前两周，英特尔又发布了至强处理器E7 v3产品家族。该处理器不仅凭借18个内核、高达45MB的末级高速缓存等微架构层面的创新，实现了平均性能相比上一代产品提升40%，创下20项的新的性能世界纪录的佳绩，还借助可在8路系统上最高支持12TB内存的扩展能力，成为了广大用户实现大数据实时内存计算和分析的理想平台。

英特尔拥有卓越且用途广泛的计算引擎、基于软件定义基础设施（SDI）创新理念的数据中心技术、全球领先的大数据应用平台和丰富的大数据经验，将成为中国制造业智能化进程中的理想合作伙伴。在这一进程中，英特尔将与合作伙伴共同努力，助力企业将传感器、生产设备自动采集及监控设备捕捉到的海量信息进行实时分析，寻找到更优的全生产线生产模式和服务模式，以更快的相应速度、更低的成本为用户提供更加个性化的产品和服务。

来源：IEEE中国

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