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李杰(Jay Lee)教授， 1992年毕业于美国乔治-华盛顿大学，获博士学位。现任美国西西那提大学教授、RockwellAutomation讲座教授(Chair Professor)、美国国家科学基金会(NSF)智能维护系统产学合作中心主任、美国国家工程院制造与工程设计董事会董事、上海交通大学工业创新中心主任。1992年获美国制造工程师协会(SME)杰出青年制造工程师奖，美国国家科学基金会(NSF)杰出成就奖(1992-1997)。2000年至2004年被聘为上海交通大学特聘教授，2005年被教育部聘为长江计划讲座教授，2001年获中国自然科学基金会海外青年学者合作研究基金。
自1992年起，李杰(Jay Lee)教授突破传统故障诊断的理论、方法和技术，创立了机械设备性能衰退的观念和基础理论。建立了系统的性能衰退评估、预测、决策理论和方法体系，为产品、设备达到“预知性智能维护”奠定技术基础。2000年，成立了美国第一个智能维护系统产学合作中心，以威斯康星大学和密歇根大学为基地，与全球40个大公司进行联盟研究。李杰教授在机器人及自动化、机器性能诊断等领域发表论文100余篇，主编著作3部，参编9部，主持完成科研40余项，三项美国专利。多年来致力于倡导所提出的Intelligent Machine Degradation Prediction的理论，并倡导和推动企业界与高校之间的国际产学合作研究与教育，其技术的关键性得到国际学术界的认可与高度评价，被美国财富杂志誉为21世纪全球三大热门技术之一。
下面让我们截取一篇演讲的部分内容认识一下这位出色的教授和“工业4.0”。
三星、高铁、GE等来自15个国家和地区的80个企业，从2000年开始跟我们合作。美国总统奥巴马2001年宣布3D打印，今年年初宣布低耗能半导体、智能化制造、轻型材料车身等三个制造项目，我们参与了第三个，我们跟密西根大学，跟西门子，跟GE做未来这种制造型的预测大数据系统。
什么叫不可见呢?现在全球的制造格局在改变，看起来中国现在是第二名，但是东南亚也在成长，不是只在亚洲，所以新加坡位置很重要。我们在看美国的6个S战略——航空航天、半导体、页岩气、智能服务经济、硅谷、可持续人才资源。很多国家可以拼第一第二第三，但你第四第五第六很难拼，因为美国是一个人才铺。
再看重要的国家，中国因为有教育部的关系，高校学生很多，但是学工程的科学家不够。所以中国2020年人才还是不够多，你的工程人才不够多，那永远创新走在后面。所以，我们现在竞争是看得到的竞争和解决问题，但是未来竞争都是看不到的东西，看不到的东西竞争完全是靠数据的分析，因为数据的分析会说话，数据不会说话。例如，一个机床它的数据不会说话，分析之后，它的道具磨耗就会说话。
制造化有两个问题：一个是看得到的问题，一个叫看不到的问题，这两个是不一样的战略。中国现在做的都是看得到的问题，iPhone有了，三星有了，小米有了，都是一模一样，便宜一点。但是，你怎么样在里面创造价值？举个例子，这是一个鞋垫机，站上去5秒钟马上告诉你重量和压力，选一个鞋垫，这个鞋垫50美金，300人民币，为什么?我想你们今晚都想给你们父母买一双，因为它会保护你们的关节不磨损。材料都没有变，但是你把它的意义变了，价值就变了。
我们用蛋黄和蛋白做例，苹果手机都是看得见的蛋黄，但是里面看不到的全是APPS，你全部复制不了。一个机床想卖，小钱，生产力是大钱。一个发动机卖给航空公司不停的飞，如果大数据看得到，最后做个蛋白企业出来，这个蛋白企业就是航空公司的价值创造。当然国内还有很多空管。
大数据有6个C，第一个，物联网，你的手机就是物联网。云计算，真正手机用到云的很少。虚拟网络，我们照镜子要知道好的地方和不好的地方，扣子没扣，看到了，但是产品没有镜子，看不到。信息的内容及意义，最后是分享和个制化。
物联网加量，它的价值跟质量有关系。大数据有很多的数据进来，外面有很多的软件，像SAP在外面，ERP都在里面，但中间有一个转型，数据怎么从数据直接上SAP，告诉他健康不健康，这个SAP做不出来。
工业大数据就是指把这些看不到的问题分析出来，再利用数据状况找出还没有发生的问题，避免它。在这个基础上，还没有产生问题的时候维修，而不是问了问题之后维修。
我们今天讲大数据，德国GE在两年前成立工业物联网系统，做到一个比较简单的个人看得懂的东西来做分析。GE网站和我们的IMS网站，5年前基本上一样的，为什么GE2年以后再做?GE来说，如果一个市场省掉1%%，我1.5万个发动机，15年可以省300亿美金。这1%就是你的效益。
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