可视化与智能制造20170627

1、可视化与智能制造我们经常听说的可视化的优势就是形象具体，好像很难说 出可视化更多的优点，并且，一直认为可视化在绝大多数 情况下都是锦上添花的内容，因此可视化的推广经常就是 以一些宣传视频，培训图片，或者现场有一些标准规范的 大图及展板作为成果，高级一点儿的就把三维仿真等同于 三维可视化了。最高级的就是过去几年里，虚拟现实，增 强现实以及混合现实的技术的出现，使大家认为这也许就 是为了可视化的方向了。但是十年过去，这几项技术连可 以观赏的游戏内容都有限，如何发展，很多人也说不清楚智能制造呢，我们有朋友做出了如下的总结：主要是指以 生产线或者设备可以实现自主状态感知、实时分析、自主 决策、精准执行

2、、学习提升的特征，因此就在不断的追求 传感器的添加，网络的链接，数据库的不断扩容等等，因 此形成了一系列连自己都搞不清的名词，大数据，数据挖 掘，区块链，物联网，云计算、CPS等等，但是，制造业并没有因为采用这些新概念而真正受益，至少受益甚少， 也很少听说有企业建立可以推广的标杆性项目再有，就是在制造业中不断提出的互联网思维，以及不断推出的各个概念型的管理系统，如 ERP MES EAM CR唬 等，还有各个不同的管理理念，5S, 6西格玛，精益管理， 全员参与，敏捷制造，工业 4,0等等，为企业不断的进行 数字化，信息化，可视化，自动化，标准化，模块化改造 和升级，期望企业可以快速实现规模化

3、效益，但是，从我 10年来走访制造业企业的情况看，各个系统各个理念基本 都是人浮于事，甚至抱怨多多，并没有达到预期的目的， 其实网上有上过此类项目的企业的内部人员的评论很多， 多数都是不甚满意的吐槽。如果以上这些问题都存在，并且以上列举的新名词新概 念大多数人都解释不清，那么，又有谁会投资上这样的项 目呢，可视化和智能制造岂不是空中楼阁，曲高和寡吗，并且,企业信息化建设历经多年，信息化是什么样子现在都 是避而不谈，或者只是寄希望于人工智能，物联网，大数 据等技术，甚至要各种信息系统替人类做决定，并没有考 虑每一个个体人的需求 ，更没有考虑到人文，伦理，道德 和审美的需求， 所以即使有了好的技术

4、， 还是做不出被抢 购的马桶垫原因何在呢， 因为我们很多人都忘记了，企业运营的目的是为了通过服 务客户实现用户体验的满意度而扶得企业全员满意度的过 程，其中最关键的三大管理工艺是：人员管理工艺，生产 或者服务管理工艺，以及设备管理工艺，这三大工艺的不 断改善是全员参与的可规划的低成本试错的过程 ，在这个 过程中不断的完善用户体验和工艺，这里的全员不仅指企 业内部的全员更包括用户的全部参与人员。并且这三大工 艺包含人机具料法环全要素的匹配，其中包含主要五个维 度的管理即安全、质品、进度、成本、可靠性管理；那么可视化和智能制造都是实现企业运营全员满意度的工 具，三大工艺中尤其根本的是人员管理的工艺

5、：我们先来看看企业运营的本质状态是什么，是想入非非的 状态一直以来我们总是努力期望企业的运营管理可以达到完整性、整体性、稳定性、规则性、和谐性、有序性、因果性， 本质简单性、周期性、对称性、通用性 ,可互换性,可复制 性但是实际上企业运营的状态以及对应的用户的需求反而是 非平衡、非线性、非稳定、非均匀、非结构、非确定、非 可积、非可逆、非品态、非规则、非连续、非光滑、非周 期、非对称、非关联性,以及独一性,即不可通用性,不可互 换，不可复制性这也是用户定制化需求产生的根本原因可视化的作用是什么可视化的根本作用在于可以帮助人们极大提升对于信息理解和沟通的效率和质品,也就是解决信息能否看懂的问题

6、可视化的核心作用在于可以实现全员进行：1:多流程比对，观察和表达，发现群体模式2:同时性观察3:超然性观察4:全员进行思辨,5:减少抽象的概念化沟通即形而上学因此只有通过可视化才可以实现：海员信息知识交互参与; 尤其在大空间跨度；大时间跨度；海员数屁；海员多样性 这样前提条件下的全员信息知识和信息交互.这当中提及 的全员,也包括全部使用产品或者服务的用户 .那么企业运营中最大价值的信息有哪些呢一次性，偶发，突发，临时性，易灭失，随机，细微，细 碎，非规律，变异，迟滞，全局，视角变化，维度变化， 缓慢变化，跨大时空关联，多人多次传递，多样性，数" 变化所以我们可以定义信息一一是因沟通、

7、协作而不断产生的未形成知识的新认知未确定含义或者变化着的未做出决策的信号、符号、现象、数值、数据等，绝大部分是对现象的描述。而企业运营中的知识一一既有确定的认知规范、指导、说明、指南、公式、定律、决策、命令等;绝大部分是对复合关系的描述或者执行任务流程的描述O知识管理目标（全员个性化执行弓I导）准确派送，可理解，易理解（上下左右）信息管理目标采集一一经济性，完整性，即时性（全员个体执行评估）处理一一通过比对，发现匹配（多流程观察想议系统）决策一一秒级决策，快速、准确发布（多流程想定决策支持系统）数据管理目标大规模存储和调用-以数字形式存贮文档及图片、视频、语音复制现实、非确定性推演、全员共建规

8、则、行为指弓I为什么需要三维可视化同可见性管理的区别于是信息化系统的作用就明确了会聚，扭联，试错 基于情境检索，基于对象进行信息汇总国家工信部智能制造培训中提到中国智能制造的特点是工 业2.0、3.0和4,0共进，其中2.0要注重质品和精益制造, 3.0要注重信息化，4.0须建立在前两项基础上；做到不在落后的工艺基础上搞自动化；不在落后的管理基础上搞信息化；不在落后的信息化基础上搞智能制造智能制造的三大支撑：人工经验、机理规律和数据分析作为智能制造的重要驱动要素，知识管理经常被忽略。知识或存在于人工经验，或存在于机理规律，或存在于数据模型。三者具有非常互补的关系。人工经验是在社会实践中产生的，

9、是客观事物在人们头脑 中的反映，是认识的开端。但经验有待于深化，有待上升到理论。而且，经验的传递非常复杂，企业的丰富的经验很容易丢失在员工变迁之中。机理也称白箱模型，指系统中各要素的内在工作方式以及要素间相互联系、相互作用的运行规则和原理；简单点说就是仿真建模，指人类已掌握的物理、化学、生物等规律，类似建模的工具有各种仿真软件等。 机理模型的不足在于, 万物过于复杂，人类掌握的规律是有限的，而且，经常是经过理想化的简化的，并不能完全和实物吻合，有时候甚至相差甚远。数据模型又叫黑箱模型，指基于数据的模型，相关的概念包括人工智能，数据挖掘，机器学习等。数据模型有几个不足，首先，得有大员的数据；其次

10、，数据的分布必须合理；其三，分析方法得恰当，否则存在于数据之上的模型可能 和事实并不吻合。从人工经验，到数据分析，到机理规律，是对事物越来越 理性的刻画。完美的建模过程，应该包括三个步骤。人工经验是模糊的, 也是弓I发思考的；数据分析，已经在慢慢吊化，初步揭示了事物之间的联系； 深层次的机理规律才是真正揭示了事物因素间的必然联系。严谨的建模过程，最好是三者吻合，最起码是两者互相验 证，互相补充，单纯依赖一种结果是可怕的。例如，传感器装再多，也不可能无处不在，因为传感器需 要成本，而且需要有合适的安装位置。合适的机理模型，加上传感器数据的验证（或者通过传感 器数据确定机理模型的参数等，专业术语叫

11、辨识）， 就可以扶得空间、时间维度更完整的信息智能制造如果不能解决市场需求发掘和培养以及对应柔性 快速调整等就等于没用，可视化可以解决用户体验问题， 试验和检验企业智能化管理主要是指以设备实现机器自主状态感知、 机器实时分析、机器自主决策、机器精准执行、机器学习 提升为特征的管理模式；目的是实现高效的标准化产品和 服务的输出；主要依托于计算机技术、传感器技术、网络 技术、自动化技术等实现企业智慧化管理是以全员参与，全员智慧会聚融合，全员 默契高效配合，全员协同创新为特征的管理模式；目的是 追求全生态圈的全员全生命周期的满意度管理；主要依托 于增强现实可视化技术、通过实证和思辨实现但是，以互联网技术和数字化技术为基础的信息化系统并 没有从根本上解决海员知识信息的管理和应用。企业智能化管理：让机器懂事企业智慧化管理：和懂事的人一起共事企业智能化的实现：让机器听懂人的意思企业智慧化的实现：员工知道说（表达）什么;专家知道怎么说（表达）；领导知道为什么说（表达）；