2025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八届大数据驱动的智能制造学术会议

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、大连成功举办了七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2025年7月18日-20日在湖北宜昌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八届大数据驱动的智能制造学术会议，欢迎从事工业大数据、工业互联网、智能制造系统等相关领域专家和学者参会。

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，也是大模型等新一代人工智能技术的重要应用领域。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，如何充分发现数据价值、构建工业大模型，仍需在工业应用场景中不断丰富完善。以工业大数据为基础，探索生成式人工智能、大模型等新一代人工智能技术对智能制造系统应用的重要推动作用，打造大数据驱动的新一代智能制造模式，对推动中国制造业的转型升级与高质量发展具有重要意义。

会荣誉主席：李培根 院士

大会主席：黄艳、高亮、张洁

程序主席：李新宇、董元发、秦威、汪俊亮、钟润阳、彭涛、郑湃、吕佑龙、安友军

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新技术

工业大数据驱动的智能制造新应用

工业大数据驱动的智能制造新模式

工业大模型引领的智能制造新变革

面向人机物协同的智能制造新理念

以下内容为GPT视角对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八届大数据驱动的智能制造学术会议相关领域的研究解读，仅供参考：

工业大数据与智能系统研究现状

一、工业大数据的研究现状

数据来源与特性

多源异构数据：涵盖生产设备传感器数据（如温度、压力）、工艺参数、质量检测数据（图像/音频）、供应链物流数据及企业信息系统（ERP/MES）数据。

实时性与大规模：工业场景需处理高频采样（如每秒数千次）的流式数据，数据量可达PB级。

强关联性：数据间存在复杂时空关联（如设备运行与产品质量的关系）。

关键技术

数据清洗与预处理：针对噪声、缺失值、数据漂移等问题，采用鲁棒统计、时间序列分析等方法。

存储与计算框架：分布式数据库（如Apache HBase）、时序数据库（InfluxDB）及边缘计算架构（如Kubernetes Edge）被广泛应用。

数据融合：多模态数据对齐（如设备振动信号与产品缺陷图像关联分析）是技术难点。

二、智能系统的研究与应用

核心算法与模型

预测性维护：基于LSTM、Transformer等深度学习模型预测设备故障（如轴承寿命预测误差降至5%以内）。

质量优化：强化学习（RL）动态调整工艺参数（如半导体制造中的镀膜厚度控制）。

供应链协同：图神经网络（GNN）建模供应链风险传播，优化库存与物流。

工业智能平台

工业互联网平台：如GE Predix、西门子MindSphere、树根互联RootCloud，提供数据采集、分析与应用开发工具链。

数字孪生（Digital Twin）：构建物理设备的虚拟映射，实现实时状态监控与仿真优化（如波音飞机的数字孪生体减少试飞成本）。

典型应用场景

智能制造：通过AI视觉检测（如华为“天眼”系统）实现缺陷识别精度99.9%。

能源管理：优化工厂能耗（如谷歌DeepMind减少数据中心冷却能耗40%）。

柔性生产：基于数据驱动的排产调度（如阿里ET工业大脑在光伏行业提升良品率1%）。

三、研究挑战

数据质量瓶颈：工业数据标注成本高，无监督/半监督学习成为热点。

实时性与可靠性矛盾：需平衡在线学习（Online Learning）的响应速度与模型稳定性。

安全与隐私：工业数据涉及核心工艺，联邦学习（Federated Learning）等技术被用于隐私保护。

跨领域协同：工艺知识（如冶金经验）与数据驱动的AI模型融合不足，需领域专家与数据科学家协作。

四、未来趋势

边缘智能：将AI模型部署到工业网关或设备端（如NVIDIA Jetson），降低云端依赖。

因果推断：从相关性分析转向因果建模（如利用DoWhy框架优化生产参数）。

可持续制造：AI驱动碳足迹追踪与节能减排（如ABB Ability平台减少工业碳排放10-20%）。

标准化推进：工业数据空间（IDS）等国际标准逐步落地，促进数据资产流通。

典型案例

华为FusionPlant：在钢铁行业实现热轧过程参数动态优化，年增效超千万元。

宝马工厂：通过AI视觉与机器人协作，车身装配线柔性提升30%。

特斯拉超级工厂：基于实时数据闭环优化电池生产工艺，良品率提高至99.3%。

工业大数据与智能系统研究可以应用在哪些行业或产业领域

1. 制造业（智能制造）

设备预测性维护：通过振动、温度等传感器数据预测机床、机器人故障（如西门子MindSphere在数控机床的应用）。

工艺优化：半导体制造中利用AI调整镀膜参数，光伏行业通过数据闭环提升良品率（如特斯拉超级工厂案例）。

柔性生产：基于实时订单数据动态调整生产线配置（如阿迪达斯Speedfactory智能鞋厂）。

2. 能源行业

电网管理：结合天气与用电数据预测负荷，优化电力调度（如国家电网智能调度系统）。

油气生产优化：分析油井压力、产量数据，调整开采策略（如斯伦贝谢数字油田方案）。

新能源运维：风电场通过SCADA数据预测风机故障，减少停机损失。

3. 物流与供应链管理

路径规划：DHL利用AI优化国际货运路线，降低燃油成本。

需求预测：京东通过销售数据与社交媒体情绪分析预测爆款商品。

仓储自动化：菜鸟网络基于货物周转数据调度AGV机器人。

4. 医疗健康

制药生产：辉瑞利用工业大数据确保疫苗冷链运输温度合规。

设备维护：GE Healthcare通过设备传感器数据远程监控MRI扫描仪状态。

临床决策：AI分析患者病历与医疗设备数据辅助诊断（如IBM Watson Health）。

5. 农业

精准种植：约翰迪尔（John Deere）拖拉机结合土壤湿度传感器与气象数据优化灌溉。

水产养殖：通过水质监测数据调控饲料投喂量，提升存活率。

供应链溯源：区块链+传感器数据实现农产品全链条追溯（如沃尔玛生鲜追踪系统）。

6. 建筑与工程

施工监控：BIM模型结合传感器数据预警建筑沉降风险。

设备运维：卡特彼勒（Caterpillar）通过远程监控挖掘机工况，减少非计划停机。

智慧城市：西门子City Air系统分析交通与污染数据优化城市布局。

7. 交通运输

航空维护：空客通过飞行数据预测发动机寿命，减少AOG（停飞）事件。

铁路调度：中国高铁利用车轨监测数据动态调整列车速度。

自动驾驶：特斯拉通过车队数据优化Autopilot算法，提升安全性。

8. 环保与可持续发展

污染监测：工业废水处理厂通过AI优化药剂投放量，降低COD排放。

碳足迹管理：施耐德电气EcoStruxure平台帮助企业追踪碳排放。

循环经济：废钢回收企业利用图像识别分拣金属杂质。

9. 金融服务

供应链金融：蚂蚁链结合工业数据评估中小企业信用，提供动态贷款。

保险科技：基于设备故障数据设计定制化工业险（如AXA设备保险）。

投资决策：BlackRock利用卫星与工厂数据预测大宗商品走势。

10. 零售业

动态定价：亚马逊通过销量与竞品数据实时调整商品价格。

库存管理：沃尔玛通过RFID与POS数据优化补货策略，减少缺货率。

消费者行为分析：ZARA整合线下试衣与线上浏览数据设计爆款。

行业应用的核心价值

效率提升：通过数据驱动决策减少人工干预（如预测性维护降低30%停机时间）。

成本优化：资源精准配置降低能耗与库存成本（如智能物流减少15%运输费用）。

创新模式：数据资产化催生新商业模式（如设备即服务，Data-as-a-Service）。

工业大数据与智能系统领域有哪些知名研究机构或企业品牌

一、国际研究机构

弗劳恩霍夫协会（Fraunhofer-Gesellschaft）

德国国家级研究机构，下属IPA、IOSB等研究所专注于智能制造、工业数据分析与数字孪生技术。

麻省理工学院（MIT）数字供应链实验室

研究工业物联网、AI驱动的供应链优化，与GE、沃尔玛等企业合作开发智能系统。

斯坦福大学人工智能实验室（SAIL）

探索强化学习、因果推断在工业决策中的应用，如能源管理与制造排产优化。

新加坡国立大学智能系统研究所（ISI）

聚焦工业大数据融合、边缘计算与可持续发展，与东南亚制造企业合作紧密。

二、国内研究机构

中国科学院自动化研究所

开展工业智能控制、复杂系统建模研究，主导制定多项工业互联网国家标准。

清华大学软件学院工业大数据研究中心

研究多源异构数据融合、工艺知识图谱，与华为、宝武集团合作落地项目。

浙江大学工业控制技术国家重点实验室

专注于流程工业智能优化、设备健康诊断，成果应用于石化、电力领域。

北京理工大学工业互联网研究院

推动数字孪生、工业安全大数据研究，与航天科工等企业共建联合实验室。

三、国际企业品牌

西门子（Siemens）

MindSphere平台：提供工业数据分析、预测性维护与数字孪生解决方案，覆盖汽车、能源等行业。

通用电气（GE）

Predix系统：早期工业互联网先驱，聚焦航空、电力领域的设备性能优化。

IBM

Watson IoT平台：结合AI与区块链技术，提供供应链透明化、设备运维服务。

SAP

Leonardo工业互联网套件：整合ERP与工业数据，优化制造执行与供应链协同。

英伟达（NVIDIA）

Omniverse工业元宇宙平台：利用GPU加速数字孪生模拟，助力宝马、爱立信等企业的虚拟生产调试。

四、国内企业品牌

华为

FusionPlant工业互联网平台：在钢铁、光伏行业实现工艺参数优化与设备健康管理。

海尔卡奥斯（COSMOPlat）

聚焦大规模定制与供应链协同，构建家电行业工业大数据生态。

树根互联

根云平台：提供设备接入、能耗管理与故障预测服务，服务三一重工等制造企业。

阿里云计算

ET工业大脑：通过AI算法优化能源、化工等流程工业的生产效率。

腾讯云

WeMake工业互联网平台：结合微信生态提供C2M（消费者直达制造商）解决方案。

五、新兴技术企业

C3.ai

提供企业级AI应用开发平台，专注能源、金融领域的工业数据建模。

UiPath

虽以RPA（机器人流程自动化）闻名，但正拓展工业数据驱动的自动化决策场景。

Snowflake

云数据仓库服务商，支持工业数据湖构建，被西门子、施耐德等采用。

六、开源与协作平台

Apache Kafka/Flink

开源流处理框架，广泛应用于工业实时数据管道搭建。

Eclipse IoT

开源社区推动工业物联网协议标准化与边缘计算框架开发。

FIWARE

欧盟支持的开源平台，提供工业数据上下文管理、API互操作工具。

工业大数据与智能系统领域有哪些招聘岗位或就业机会

一、核心技术岗位

工业数据工程师

职责：设计数据采集方案（如OPC-UA、MQTT协议），构建数据管道（Kafka/Flink），处理多源异构数据（时序数据、图像、IoT信号）。

技能：Python/Scala、SQL/NoSQL、ETL工具（如Informatica）、边缘计算框架。

工业算法工程师

职责：开发预测性维护模型（LSTM/Transformer）、优化排产算法（遗传算法）、构建数字孪生仿真引擎。

技能：PyTorch/TensorFlow、强化学习、优化理论、工业协议理解。

工业智能平台开发工程师

职责：开发工业互联网平台（如设备接入、数据可视化），集成AI服务（API封装），设计低代码配置工具。

技能：Java/C++、微服务架构（Spring Cloud）、Docker/Kubernetes、工业安全标准（如IEC 62443）。

工业数字孪生工程师

职责：构建物理设备虚拟映射模型，实现实时状态同步与仿真预测（如工厂产线数字孪生）。

技能：Unity/Unreal Engine、Modelica仿真、CAD数据解析、云计算资源调度。

二、行业应用岗位

智能制造工程师

场景：汽车/电子制造

职责：优化产线OEE（设备综合效率），部署视觉质检系统（如AutoML缺陷检测），设计柔性生产调度策略。

能源优化专家

场景：电力/油气行业

职责：构建负荷预测模型（Prophet/LightGBM），设计风光储一体化调度方案，优化输配电网络拓扑。

供应链数据科学家

场景：零售/物流行业

职责：构建需求预测模型（SARIMA/Prophet），设计动态路径规划算法（VRP问题），开发库存优化引擎。

工业安全分析师

场景：化工/核电等高危行业

职责：基于传感器数据监测异常工况（如PHM方法），构建风险预警模型（贝叶斯网络），设计应急响应预案。

三、新兴技术岗位

工业元宇宙架构师

职责：设计虚拟工厂交互界面，集成AR/VR设备维护指导，构建数字资产NFT化解决方案。

技能：Unity/Omniverse、区块链、3D建模、5G网络切片。

边缘智能工程师

职责：在端侧部署轻量化AI模型（TensorRT优化），设计断网续传机制，开发边缘节点自治协议。

技能：嵌入式开发（C/Rust）、边缘框架（KubeEdge）、联邦学习。

工业大模型训练师

职责：基于领域知识图谱微调LLM（如BERT/GPT），开发工艺参数推荐系统，构建多模态交互界面。

技能：Prompt工程、RLHF、工业知识图谱构建。

四、非技术岗位

工业数据产品经理

职责：设计数据服务目录（如设备健康度指数），规划数据资产化路线，对接工业客户定制化需求。

工业AI解决方案专家

职责：诊断企业数字化转型痛点，设计ROI驱动的落地方案（如预测性维护ROI计算器）。

工业数据合规顾问

职责：制定数据跨境流通策略（GDPR/跨境数据评估办法），审计工业数据生命周期合规性。

五、就业趋势与技能建议

技术融合方向：

OT+IT复合：懂工业协议（Modbus/OPC）的程序员、具备机械原理知识的AI工程师需求激增。

低代码工具链：工业PaaS平台开发岗位（如零代码流程编排）成为新蓝海。

行业纵深机会：

碳中和驱动：能源管理、碳足迹追踪相关岗位需求增长超30%（来源：LinkedIn 2024报告）。

供应链韧性：多源数据融合（如卫星+IoT+ERP）的供应链优化岗位薪资溢价明显。

技能认证加持：

工业认证：Certified IoT Professional (CIoTP)、RAMP（数字孪生认证）。

云平台专项：AWS Industrial Software Competency、Azure IoT开发者认证。

典型企业招聘画像

西门子/GE：偏好有汽车/能源行业背景的算法工程师，要求熟悉Predix/MindSphere平台。

华为/海尔：倾向具备智能制造项目经验的解决方案专家，需理解C2M模式。

初创企业：更看重全栈开发能力（如Python+工业协议+边缘部署），接受跨领域转型人才。