秦威副教授主要从事复杂系统建模、控制与优化，以及机器智能理论、方法与应用等领域研究，承担多项科技部、工信部、基金委和上海市资助的重点研发计划、智能制造专项、自然科学基金、上海市科技创新行动计划等科研项目。发表工业大数据与智能制造相关SCI论文30余篇，出版中英文专著5部。

01  车间运行分析与决策是智能制造发展的基础

　　随着信息技术和人工智能的发展，智能制造内涵不断丰富，制造的智能化目标贯穿设计、制造、生产、管理、服务等各项环节。智能车间作为智能制造的主要载体，其智能化的运行优化与管控决策是关键，同时面临着严峻挑战和宝贵机遇。

·挑战——爆炸性增长的数据给建模、分析与优化决策带来前所未有的困难。智能车间主要由智能设备、智能控制、智能执行三部分组成。智能设备将原来根据经验判断的事情转换为数据；智能控制在结构化或非结构化环境中自主地或与人交互地执行任务；智能执行依据整合得到的数据监控生产、指导装配等。车间运行分析与决策的智能化，体现为对各组成部分和各运行过程的管理、控制与优化，面临着数据采集量、存储量、计算量巨大，数据分析、挖掘、应用困难的严峻挑战。

·机遇——制造大数据的存在与大数据方法的发展促进制造业往高附加值方向发展。车间运行分析与决策的对象是车间性能，目标是提质、增效、降本。质量是企业竞争力的核心要素，效率是衡量车间水平的重要标准，成本是企业进行决策的基本依据。三者兼顾，才能最终实现制造水平的整体提升。行业领导者需要抓住大数据的力量，满足不断变高的车间运行分析与决策需求，解决以往难以解决甚至尚未探索的问题，引导制造业向高附加值方向深入发展，占领智能制造竞争制高点。

　　探索大数据驱动的智能车间运行与决策新模式，以及实现新模式的方法与技术体系，是制造企业在智能制造浪潮中拥抱机遇、突破挑战，实现转型升级发展的基础。

02  制造大数据支撑多场景车间运行分析与决策

　　随着互联网时代的到来，各个领域的发展已经离不开数据。车间制造大数据来源于产品、设备、生产、物流等，具有大规模、多种类、快速增长、高噪声、多来源和多尺度等特性。这些数据资源已经直接影响了制造业的生产及规划方式，为制造企业提供更强的问题洞察能力、实时决策能力和流程优化能力。分析挖掘大量数据之间的关系，从新视角审视事物间的内在联系，研究数据从创建、采集、使用到消亡的全生命周期，能够在工序智能调度、资源自动分配、状态实时管理、性能预测分析、智能维护管理等多个场景中，为车间运行分析与决策优化提供有力支撑。

03  大数据驱动的“关联+预测+调控”新模式

　　传统的车间运行分析常用方法有数学规划、排队论、网络流、马尔可夫等模型分析法，车间决策常用方法有基于运筹学、启发式规则、智能优化算法等。在大数据出现以前，车间运行分析与决策非常依赖这些模型与算法，但模型和算法的精确性和效率受限于问题的规模和复杂程度，随着智能车间中产品需求和工艺越来越多样，制造系统越来越复杂，传统模式已经举步维艰。

　　大数据提供了一种新的思维方式——如何利用车间生产过程中产生的海量数据，从中挖掘有价值的信息来指导车间运行优化？依托国家自然科学基金重点项目“大数据驱动的智能车间运行分析与决策方法的研究”(No.51435009)的资助，我们开展了广泛和深入的研究，提出“关联+预测+调控”的大数据分析新模式，实现复杂制造环境下车间性能的优化。

·关联：车间要素的耦合机理。当数据规模越来越大时，数据本身在一定程度上保证了数据分析结果的有效性。关联指对车间制造数据进行关联关系分析，挖掘车间各要素内在关系，从数据中获得更深层的信息，从而帮助制定决策。

·预测：车间性能的演化规律。预测指利用关联分析的结果，描述车间制造过程与性能指标的内在关系，总结车间运行过程数据对性能指标数据的影响规律，实现车间性能预测。

·调控：车间运行的管控机制。调控指基于车间性能预测模型，找到车间运行过程的关键制造参数，运用规律知识建立科学的调控机制，进行优化控制。

04  大数据驱动的车间运行分析与决策方法体系

　　在大数据驱动的新模式下，运行分析与决策的关键技术与方法相较于传统模式下的也有所变化，形成了大数据驱动的车间运行分析与决策方法体系，其中包括：海量高维多源异构制造数据预处理技术，动态制造数据多尺度时序分析技术，制造大数据的关系网络建模与关联分析技术，车间运行状态演化规律挖掘与预测技术，基于定量调控机制的车间运行决策方法。

　　目前，我国制造业面临发达国家和其他发展中国家“双向挤压”的严峻挑战，必须放眼全球，加紧建设制造强国，固本培元，化挑战为机遇，形成以智能制造为主要目标、以工业互联网为基础、以大数据技术为核心技术的发展方向。大数据的相关理论和方法还处在迅速发展的阶段，本期文章只是抛砖引玉，以期引起越来越多的科研和工程人员关注，为大数据与智能制造的蓬勃发展贡献力量。

    秦威，副教授，博士生导师，目前担任上海交通大学工业工程与管理系副系主任，国际SCI学术期刊《Journal of Intelligent Manufacturing》和《International Journal of Computer Integrated Manufacturing》客座主编、FMS管理科学高质量期刊《工业工程与管理》编委，中国机电一体化技术应用协会工业大数据分会秘书长，中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会副总干事，机械系统与振动国家重点实验室、上海市网络制造与企业信息化重点实验室固定成员。