硕士学术讲座心得2.doc

硕士学术讲座心得2 学术讲座，它是大学中的一种学习途径。 听学术讲座过程中，不仅可以领略各行各业专家的口才艺术，还可以开阔视野，学到课堂上学不到的知识。 为拓宽研究生的知识面，活跃学术气氛。 10月21日下午，我校在图书馆多功能厅举行中国工程院院士高金吉聘任仪式暨学术报告会。 副校长关天民，校长助理傅利斌，人事处、教务处、科学技术处、学科与实验室管理处、宣传部、机械学院、交通学院、电气学院、理学院等相关部门负责人以及动车学院全体教师和学生代表出席仪式。 聘任仪式由动车学院院长费继友主持。 聘任仪式结束后，高金吉院士为与会师生做了题为基于工业互联网和大数据分析的机械装备诊断与维护的学术报告。 他分别从过程机械的网络化和智能化，监测系统从“小数据”到“大数据”的分析发展，基于大数据分析的智能诊断和联锁保护，基于大数据分析的智能维护系统，并用大量工程应用案例对机械装备诊断与维护做了详细介绍，最后总结并展望了在线诊断与维护在铁路轨道交通装备领域的发展前景，并表示希望能在铁路轨道交通装备领域实现设备安全运行开展在线诊断与维护研究工作。 创新将显著提高航空、铁路运输、发电、石油与天然气开发及保健服务等不同行业的发展速度和效率，推动世界经济增长，为全球创造更多更好的就业机会，不断提高人们的生活水平。 在美国与中国如此，在非洲的大城市及哈萨克斯坦的农村地区亦是如此。 随着医疗服务水平的不断提高，成本日益浓缩，大量燃料与能源得以节省，实物资产性能提升和使用寿命拉长，工业互联网将进一步提高效率，促进生产力发展。 生产力提升就意味着收入和生活水平的改善。 在美国，如果工业互联网推动生产率每年增长1-1.5个百分点，使生产率再一次达到网络革命巅峰水平，在接下来的20年里，平均收入水平将提高25-40%。 若其他各国生产力增长水平能维持在美国的一半，工业互联网将为全球GDP创造1015万亿美元价值，这相当于美国今天的经济总量。 在当今充满挑战的经济环境下，确保部分生产率增长能给个体与整体经济带来巨大裨益。 工业互联网将整合两大革命性转变之优势其一是工业革命，伴随着工业革命，出现了无数台机器、设备、机组和工作站；其二则是更为强大的网络革命，在其影响之下，计算、信息与通讯系统应运而生并不断发展。 在最初阶段，工业互联网为各种各样的机器(从简单的到极为复杂的机器)嵌入传感器与其他高级设备，这方便了海量数据的收集与分析，从而改善机器性能与系统及连接网络的效率。 数据本身甚至也会变得“智能化”，能够迅速掌握目标用户位置，仅在航空业就蕴藏着无限潜力。 据估算，目前有2万架商用飞机，它们配备有4.3万台喷气发动机。 每台喷气发动机由诸多旋转设备组成。 针对这些旋转设备，人们可以进行单独监控。 若“智能飞机”能与机组人员交流互动，那么发动机维护、燃料消耗、机组人员分配与调度的效率提升将超乎想象。 所有这些仍仅是基于当下数据。 在未来15年中，随着航空服务不断扩展，陆续将有3万台喷气发动机投入使用。 同样，火车头、联合循环发电厂、能源加工厂、工业设施与其他关键设备也颇具潜力。 总的来说，今天全球工业基地拥有超过300万台旋转设备，而这仅仅是工业互联网潜力的冰山一角。 作为创新的关键源泉，美国是工业互联网技术的先锋。 伴随全球一体化不断深化，技术转让迅速发展，工业互联网的益处将惠及全球。 实际上，随着新兴市场大力投资基础设施，尽早采用并快速部署工业互联网技术将成为发展的强劲助推器。 新兴市场国家或许不需要沿袭发达国家曾经走过的道路。 例如，无线技术将替代电缆或有线技术；私有、半公共或公共云系统将替代各个孤立系统。 这一切都有助于弥补发达国家与发展中国家生产力之间的鸿沟。 在该进程中，工业互联网将缓解资源与资金压力，令全球经济社会发展更具有可持续性。 在二十一世纪的今天，工业互联网将再次改变我们的世界。 将全球工业系统融合，发展开放的计算和通信系统，开辟了新的领域以加快提高效率，减少低效和浪费，加强人的工作经验。 事实上，工业互联网革命已经展开。 在过去的十年中，企业开始逐步将互联网技术应用到工业生产。 尽管如此，我们目前还远低于工业互联网的应用极限基于互联网的数字技术还没有将全部潜力充分实现于全球产业体系。 智能设备、智能系统和智能决策代表着物理学在机器、设备、机组和网络的主要应用方式，而这些应用把数据传输、多数据、数据分析很好地融合到一起。 为工业机器提供数字化仪表是工业互联网革命的第一步。 仪器仪表的普及是工业互联网崛起的必要条件，如下几个因素促使仪表在工业机器得经济合理地加以普及，并使机器和机器交互更加智能化。 部署成本仪器仪表的成本已大幅下降，从而有可能以一个比过去更经济的方式装备和监测工业机器。 微处理器芯片的计算能力微处理器芯片持续发展已经达到了一个转折点，即使得机器拥有数字智能成为可能。 高级分析“大数据”软件工具和分析技术的进展为了解由智能设备产生的大规模数据提供了手段。 总之，这些影响改变着数据收集的成本和价值，以及分析处理在实际中并不合理但是已经存在的理论数据的能力。 理解工业设备生成的数据流，是工业的重要组成部分之一。 可以认为，工业互联网是数据流、硬件、软件和智能的交互。 由智能设备和网络收集的数据存储之后，利用大数据分析工具进行数据分析和可视化。 由此产生的“智能信息”可以由决策者必要时进行实时判断处理，或者成为大范围工业系统中工业资产优化战略决策过程的一部分。 智能信息还可以在机器、网络、个人或团体之间实现共享促进智能协作，以做出更好的决策。 这可以使更多的利益相关者参与到资产维护、管理和优化过程中，也可以确保在恰当的时候将那些本地和远程拥有机器专业知识的人们整合起来。 智能信息还可以反馈到主机。 这不仅包括由主机产生的数据，而且包括那些能够增强运行或维护机器、机组及更大系统能力的外部数据。 这个数据反馈回路，使机器能够从它的历史数据中得到启示并且通过机载控制系统更加智能地运转。 每个检测装置都会产生大量可以通过工业互联网传输给远程机器和用户的数据。 确定哪些数据仍然保留在设备上，哪些数据需要传输到远程位置进行分析和存储，是实现工业互联网的重要部分。 确定本地数据保留的程度是保证工业互联网安全的关键之一，很多不同的公司会因为参与到其中而获益。 重要的一点是，创新可以使由检验装置产生的敏感数据准确无误。 其他数据流将远程传输给那些正在工作或者旅途中的人们，使他们可以可视化、分析处理数据，并视情况采取相应行动。 报告结束后，高院士还与现场师生进行了互动交流，并耐心细致地解答了师生们提出的问题。 经过这次讲座，我不仅对工业互联网的概念有了