目前中国工业正面临着提质增效的时代要求，迫切需要将大数据融合到经营管理与生产运营活动中，来促进制造企业向服务化、智能化转型升级。为探讨工业大数据与智能制造的关系，6月15日，第174期泰山科技论坛在烟台市举行。本次论坛活动由山东省科协主办，鲁东大学承办。论坛主题为“工业大数据与智能制造推动下的自动化技术”，论坛的主要内容为围绕工业大数据及智能制造展开，探讨两者关系，智能制造的内涵以及特性特征、关键问题、研究策略、面临的挑战。来自自动化领域的相关专家、学者、科技工作者及部分科技爱好者等120余人参加了此次论坛活动。会议由鲁东大学数学与统计科学学院院长刘晓华主持，山东省自动化学会副理事长于海生、烟台市科学技术协会副主席薛建伟、鲁东大学科协副主席王昌留分别在论坛开幕式上致辞。

活动现场

当前的互联网、大数据、云计算、物联网等前沿科技与人工智能技术的交叉融合与应用，正在深刻改变着人类社会生产与生活的模式。工业大数据是新一轮产业革命的核心，是实现工业4.0、工业互联网和中国智能制造的重要抓手，将推动企业从“制造”走向“智造”。中国工程院院士何友详细论述了大数据时代工业生产的变化及其应用价值，“传统的工业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面，都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业大数据的挑战。”他认为，在工业领域，大数据应用带来的效益将渗透于整个工业价值链，诸如工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期，产业链全流程、各环节，分析感知用户需求，提升产品附加值，打造智能工厂。工业大数据具有无限的潜力和机会，更有可能提升原始创新能力。面对工业大数据面临的诸多挑战，何友表示，“我们需要用全新的‘大数据’思维模式，开辟工业化建设实现跨越式发展的新途径。”

过去30多年模型预测控制（MPC）技术的成功应用有目共睹。学术界认为这是MPC算法的成功，而工业界把它归功于建模的成功。浙江大学教授、博士生导师朱豫才指出，30年前，石化工业的控制工程师们提出了流程工业自动化系统的金字塔结构。经过30年的努力，只在最底两层实现了部分自动和闭环。他认为，流程工业的智能制造就是在金字塔的每一层实现自动和闭环，且层层之间协调互动。实现该愿景的技术关键是：一是建立每一层的动态模型；二是有效使用网络技术。基于多年的工业应用经历，朱豫才指出高效高精度建模是流程工业的智能制造的关键：模型即智能。同时表示，在线分析仪的缺乏，是实现MPC控制和运行优化的技术瓶颈。

工业大数据的应用离不开专业人才的培养，关于自动化类专业发展与一流专业建设，青岛大学自动化工程学院院长、山东省自动化学会副理事长于海生提出了自己的观点。他认为，必须突出“人才是学院第一资源”的重要性，大力引进和培养人才，汇聚高端人才，建设一流的师资队伍。没有一流的师资队伍，就不可能建成一流学科和一流本科。学科建设是一项复杂的系统工程。一流学科的主要特征是创新引领、大师云集、英才辈出、成果卓著、声誉斐然和积淀深厚。扎实推进工程教育专业认证工作，加快新工科建设，推进卓越工程师人才培养计划2.0，大力开展创新创业教育是推动专业发展的重要途径