如何利用大数据解决智能制造问题

　　研究大数据的核心目的是什么?不同于很多人对大数据技术的解读，日前获得2019年度吴文俊人工智能科学技术奖的《从大数据到智能制造》一书，对大数据始终强调：大数据并不是目的，而是看待问题的一种途径和解决问题的一种手段。通过分析数据可以预测需求、预测制造、解决和避免不可见问题的风险和利用数据去整合产业链和价值链，这才是大数据的核心目的 。

　　由上海交通大学出版社出版的《从大数据到智能制造》，以大数据与智能制造的关系为视角，提出问题、数据与知识三个核心要素，明确大数据是整合价值链和产业链的关键，为中国制造企业提供指导性方向，也为中国制造提出了转型新思路。

　　该书打破了科技类专业图书很难进入畅销科普图书的瓶颈，用通俗、朴实的语言透彻讲解复杂的原理，并通过对不同类型制造企业的实际案例进行分析与讲解，提炼出如何利用大数据解决问题的途径与方法，总结出一套帮助传统的工业企业升级转型的思维模式，实用性强、适用性广。

　　由于书之重点不在于理论分析，所以在篇章结构上不是按照理论知识点形成的，而是根据作者想要传递给读者的主要内容，分为三个篇章，包括导引篇、案例篇和访谈篇。

　　在导引篇中，作者提出了有关中国智能制造的多个新概念和新思维，比如智能制造，是制造还是思维?比如“蛋黄”和“蛋白”，中国制造应该创造产品的“蛋白”，再比如“可见的世界”和“不可见的世界”等。试图向读者阐述，智能制造并不仅仅是一个技术体系或文化，更重要的是背后对智能的理解，解决问题的逻辑和重新定义制造的思维。同时，精准地定义了何谓智能制造的核心;强调了产品制造只是前期，产品的全生命周期价值创造才是中心。

　　作者解释了大数据推动智能制造的三个方向：利用数据来了解和解决可见的问题;利用数据来分析和预测不可见的问题，从仅仅明白解决问题的方法，到进一步理解问题产生的原因，从而避免可见的问题和从数据中挖掘新的知识，再利用知识去重新定义问题，使得可见或不可见的问题都可以在制造系统中避免。 导引篇是该书的“泉眼”，找准了“泉眼”，才能更好理解大数据和智能制造的关系。

　　在案例分析篇中，作者引用了17个具有真实数据的案例，向读者展示在实际生产中，怎么利用大数据分析，实现从解决问题到避免问题;怎么利用大数据预测隐性问题，实现生产系统的自省性;怎么利用知识产生可执行的设计和制造数据的反向工程;怎么基于大数据产品服务系统的解决方案。通过案例，能更加清楚地表明真实的解决方案。读懂案例分析篇，才能真正了解如何利用大数据解决智能制造的问题。

　　在专家访谈篇中，作者特别邀请了经济学家马光远、发动机专家王安正、《福布斯》(中文版)总编康健、三一集团高级副总裁贺东东、美国国家仪器(NI)行业市场经理崔鹏等不同领域专家一起交流对话。他们从不同的角度一针见血地提出了相关问题，使读者对大数据和智能制造有更全面、更完整的宏观认识。

　　该书不仅为制造业领域的科研人员及其他科技工作者提供了工业转型和发展智能制造的新思维和解决问题的新方法，还帮助广大对大数据和智能制造感兴趣的学生、相关制造业从业人员及普通大众对“大数据”“智能制造”“工业转型”等概念有了更加全面、系统和完整的宏观认识。同时，还为决策者提供了学术及实践参考，指导我国智能制造的进一步发展。在内容不拘泥于理论分析与政策解读，更加注重从制造企业及相关科技工作者的角度出发，帮助读者理清发展中国制造的思路，对中国制造的发展与转型提出很多新颖、前沿的观点，作者不仅要向读者介绍大数据和智能制造的技术，更重要的是，传达一种思维方式以及对智能制造的理解和解决问题的逻辑，以及重新定义制造的思考方式。