2024年中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会学术年会暨第七届大数据驱动的智能制造学术会议

大数据驱动的智能制造使得工厂运行透明化、车间管理精准化、产品质量一致化、产线效率最优化、设备运行平稳化，它推动了生产全生命周期的协同优化。

制造过程中的大数据涌现出“3V-3M”特性，3V（规模性、多样性、高速性）3M（多维度、多尺度、多噪声），大数据驱动的制造模式是当前智能制造系统的研究热点。然而，“大数据驱动”的科学研究范式理论体系还不完备，工业大数据的使能支撑技术尚未成熟，仍需在工业应用场景中不断丰富完善。新一代人工智能技术对工业大数据在智能制造系统中的应用起到重要推动作用，助力打造大数据驱动的新一代智能制造模式，推动中国制造业的转型升级与高质量发展。

2018年起，由华中科技大学、上海交通大学、东华大学、贵州大学联合发起，分别在上海、武汉、杭州、贵阳、郑州成功举办了六届大数据驱动的智能制造学术会议。为了汇聚工业大数据与智能系统领域的学者，推动学术进步与工程实践，2020年，在中国机械工程学会的指导下，本领域学者共同成立了中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会。为进一步交流和探讨我国工业大数据相关技术的最新研究与应用进展，暂定于2024年7月5日-7日在大连召开中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会学术年会暨第七届大数据驱动的智能制造学术会议，本次会议主题为“工业大数据驱动的高性能智能制造”。欢迎从事工业大数据、工业互联网、智能系统等相关领域专家和学者参会。

大会荣誉主席：李培根 院士

大会主席：刘巍、高亮、张洁

程序主席：史彦军、李新宇、秦威、汪俊亮、钟润阳、彭涛、郑湃、张洋、吕佑龙

会议研讨主题

工业大数据驱动的智能制造新方法：工业大数据驱动的智能制造方法体系，工业大数据分析模型与算法，新一代人工智能方法等；

工业大数据驱动的智能制造新技术：工业大数据感知、工业大数据集成、工业大数据建模、CPS技术、工业数据平台、边缘计算、数字孪生等；

工业大数据驱动的智能制造新应用：产品智能设计、智能车间分析与优化、产品的智能运维、智能物流等；

工业大数据驱动的高性能智能制造新模式：工业大数据驱动制造业转型升级的新业态、新模式及典型应用场景；

生成式人工智能（AIGC）在智能制造中的应用：AIGC技术在工业大数据驱动的智能制造中的应用，产品设计、智能生产、自动化流程等；

面向工业5.0的人机协同智能制造技术研究：人工智能和大数据在实现人机协同智能制造中的角色和应用，如智能机器人、智能协作平台等方面。

以下内容为GPT视角对工业大数据与智能系统相关领域的解读，仅供参考：

工业大数据与智能系统发展现状

首先，随着工业4.0和智能制造的推进，工业大数据的应用正在快速增长。企业开始认识到，通过收集和分析生产过程中的大量数据，可以提高生产效率，优化产品质量，降低运营成本。同时，这些数据还可以用于预测设备故障，实现预防性维护，从而提高设备的可靠性和使用寿命。

其次，智能系统的发展也在加速。这些系统利用机器学习、深度学习等人工智能技术，对工业大数据进行挖掘和分析，以提供有价值的洞察和预测。这些智能系统可以用于优化生产流程、提高产品质量、降低能耗等方面，从而实现工业的可持续发展。

此外，工业大数据与智能系统的结合也在不断深入。通过将工业大数据与智能系统相结合，可以实现更高级别的自动化和智能化。例如，通过利用实时数据对生产过程进行监控和调整，可以实现精准的生产控制；通过利用历史数据对设备进行预测性维护，可以避免设备故障导致的生产中断。

然而，尽管工业大数据与智能系统的发展前景广阔，但也面临着一些挑战。例如，数据的质量和完整性是一个重要的问题。如果数据不准确或不完整，那么分析和预测的结果也会受到影响。此外，如何有效地存储和处理大量的工业数据也是一个挑战。另外，随着技术的不断发展，如何保护数据的安全和隐私也是一个需要关注的问题。

工业大数据与智能系统可以应用在哪些领域

1. 产品创新：工业大数据可以帮助企业深入了解客户的需求和使用习惯，从而指导产品的设计和创新。例如，通过收集和分析用户使用产品的数据，企业可以发现产品的潜在问题和改进空间，进而进行产品优化和升级。
2. 生产流程优化：利用工业大数据和智能系统，企业可以实时监控生产流程，发现生产过程中的瓶颈和问题，从而进行针对性的优化和改进。这可以提高生产效率，降低生产成本，提升产品质量。
3. 设备故障预测与维护：通过分析设备运行过程中产生的数据，工业大数据和智能系统可以预测设备的故障时间和类型，从而提前进行维护和更换，避免生产中断和设备损坏带来的损失。
4. 供应链管理：工业大数据可以帮助企业优化供应链管理，实现库存的精准控制、物流的高效调度以及供应商的有效管理。这可以降低库存成本，提高物流效率，增强供应链的稳定性和可靠性。
5. 能源管理：通过收集和分析能源使用数据，工业大数据和智能系统可以帮助企业实现能源的精准调度和合理使用，从而降低能源消耗和排放，提高能源利用效率。

工业大数据与智能系统领域有哪些知名企业或品牌

1. 西门子（Siemens）：作为一家全球领先的工业技术公司，西门子在工业大数据和智能系统方面有着丰富的经验和实力。其提供的数字化解决方案和智能服务，帮助企业在生产过程中实现数据驱动的优化和智能化。

2. IBM：IBM在工业大数据和人工智能方面有着悠久的历史和深厚的实力。其提供的Watson工业解决方案，利用机器学习和人工智能技术，帮助企业从数据中获取洞察，优化生产流程和产品质量。

3. GE数字（GE Digital）：作为通用电气旗下的数字化业务单元，GE数字在工业大数据和智能系统方面有着全面的解决方案和服务。其Predix平台是一个开放的工业物联网平台，帮助企业实现设备的智能化和数据的价值化。

4. 施耐德电气（Schneider Electric）：施耐德电气在工业能源管理和自动化解决方案方面有着世界领先的地位。其提供的EcoStruxure平台，通过集成物联网、大数据和人工智能技术，帮助企业实现能源效率和生产力的提升。

5. 霍尼韦尔（Honeywell）：霍尼韦尔是一家在航空航天、自动化控制和特种材料等领域具有世界领先地位的公司。其在工业大数据和智能系统方面的解决方案，帮助企业实现生产过程的智能化和数字化转型。