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当质量与创新遇上大数据 宗福季:建模一定要找专才

2018-09-27 18:15 来源:南方网 记者 杨智明

  南方网讯(记者 杨智明)在大数据环境下如何进行质量创新,第52期珠江科学大讲堂特邀国际质量科学院院士,香港工程师学会会士宗福季教授做出解答。

  “大家知道质量很重要,知道创新很重要,知道大数据很重要,质量、创新、大数据链在一起它是有一些新的问题,这是世界各国专家学者都在研究的一个话题”,宗福季教授开门见山说道。

  “突破式创新其实不是比IQ的一件事”,宗福季教授认为,突破式创新不只是靠智商,而是有系统性方法的,比如设计思维方法,它并不是培训一个人成为设计师,而是训练一个人有设计师的思维。首先要求要有同理心,需要以人为本的设计,通过观察、采访,发现用户深层次的需求,需要对问题重新做深入的定义,需要发散思维,提出众多解决方案,还有将一个好的创意点子用具体的原型来呈现,将原型通过情景模拟来测试可用性。

  那么,渐进式创新不是从无到有,而是从好到更好,它不是从零开始,而是有数据作基础来创新,这个方法称之为统计思维。它是根据定义、测量、分析、改善、控制这个流程来做,它以严谨的数据驱动和以客户为中心的方法,采用系统方法提高绩效和减少对客户至关重要的缺陷。 突破式创新、渐进式创新、设计思维、统计思维,这些都是传统方法,这些方面在大数据时代还是很重要,可是这些工具确实还有不足之处。

  宗福季教授指出,传统工具的不足表现在,比如基于采样,得到的是部分产品的信息,只能反映局部生产过程;缺少统一的数据与信息平台,质量数据难以共享与追踪;工具自动化程度低,依赖质量人员的大量参与与主观判断。

  然而,宗福季教授介绍说,大数据的特性,一是高容量;二是高速度,指收集、获取、生成、处理数据的速度;三是多种类,指不同的数据类型,比如音频、视频、图像数据。

  “工业大数据分析实际上有层级之分,”宗福季教授认为,层级一,只使用经验,不考虑数据;层级二,收集数据,但是只看数字;层级三:收集并整理数据,使用图标来展示数据;层级四,收集调查数据并使用描述性统计量;层级五,收集采样数据并使用描述性统计量;层级六,收集采样数据并使用统计推断、预测。

  “现在所谓的大数据时代,现在传感器变得越来越便宜,你收集数据的方法并不是所有的公司都可以做,但是确实可以很快地收集数据,这样很快就变成实时的数据,如何使用实时的传感器数据并描述性地总结、可视化,这就是到第七个层级了,大部分的公司还停留在第7个层级。第八个层级是使用实时的传感器数据并建立统计模型,进行推断、预测并用于决策,这是大家都希望实现的。”宗福季教授分析道。

  宗福季教授也看到,传感器数据到位,我们就可以进行系统整合,系统整合之后我们才能进行分析,而这些分析又可以借助机器学习。以前做不到数据实时的收集,现在可以做得到。在数据分析、质量提升、质量控制等方面现在都有提升,以前可能只是停留在学术论文层面,现在技术到位了,以前的学术研究到实践应用时间周期比较长,而现在这个时间变得比较短了,一些学术研究可以很快得到应用。

  大数据被比喻为现代的金矿,是不是说现阶段采集数据比较重要? 宗福季教授回应道,虽然存储数据很便宜,但是前期需要做一些分析,要有目的性以及规划性。

  当前,通过传感器进行数据采集,温度、湿度、压力都可以采集到,然而,关键的难点在于模型。如何更好地建模?宗福季教授建议道,一定要找专才。

 

编辑: 杨智明

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