下一次工业革命即将来临。他正在为它准备制造劳动力。

我可以来上班,在家看我生病的狗的视频在我的智能手机应用程序由于物联网,这是建立在机器的关键理念和日常设备总是连接和相互交谈,让我们的生活简单。

同样的关键理念正在推动一场新的工业革命——工业4.0。这一运动涉及到下一代制造机器，它们使用云技术和先进的软件平台来检查自身的错误和性能，并最终使产品更好、更智能。

但东北大学机械与工业工程教授萨加尔•卡玛尔希(Sagar Kamarthi)表示，随着制造业发生如此巨大的变化，该行业的从业人员正努力跟上新机器所需的技能。他说，就像其他领域发生的革命一样，我们需要为此做好准备。

“如果我们不这样做，我们将远远落后于每一个工业化国家，”Kamarthi说。“如果不开发先进技术，不为这些技术培训我们的员工，我们将无法保持全球制造业的竞争力。”

为了保持领先地位，一个由Kamarthi领导的东北大学研究小组正在开发课程，以帮助在制造业工作的人们实现技术的现代化和更新。在国家科学基金会200万美元的资助下，Kamarthi将在三年的时间里，利用数据科学项目指导综合制造和生产工程教育，开发和测试培训工具和项目。

Kamarthi说，数据科学可以使制造机器进行诊断、纠正，并最终保护它们自己避免灾难性的故障。Matthew Modoono/东北大学拍摄

东北大学的数据科学、数字学习和制造工程的其他几位研究人员将协助这项工作，其中包括工程学院临时院长杰奎琳·艾萨克斯教授;负责数字创新和企业学习的助理副校长Kemi Jona;以及机械与工业工程的助理教授金小宁和Mohsen Moghaddam。

他们开发的课程将通过在线课堂系统免费提供给制造业专业人士。Kamarthi说，东北大学的学生、工作人员和在职专业人员也将获得应用于数据科学和智能制造的课程作业和证书。

Kamarthi还指导工程学院的数据分析工程研究生项目，他开发的算法使机器更容易诊断自身系统的错误并预测未来的故障。他的工作集中在制造环境，但他说，这些算法可以应用到其他领域，特别是医疗保健和医学。

在智能制造中，传感器可以帮助计算机“监听”机器或设备中的各种移动部件，比如轴承或主轴，这些部件可能是故障和故障的早期信号。这意味着，车间级别的机器可以分析传感器数据，并在飞行中学习，以改进它们如何监测预警信号，所有这些都不需要人的帮助。

“关键是根据机器部件产生的振动或其他信号的变化进行诊断，从而预测其健康状况，”Kamarthi说。“然后我们可以计划及时更换，我们可以避免机器运行中的灾难性故障，如喷气式发动机和计算机服务器。”

随着他开发出这些自动处理数据的算法，Kamarthi提供了工程师和技术人员可以用来制造智能和弹性机器的信息。但这意味着制造业不再以同样的方式运作，使用这些机器的人将需要赶上技术。

这就是为什么Kamarthi说，对他和他的团队来说，重要的是要在他们的研究中走完整的圈子，除了发展有助于制造业现代化的项目外，还要帮助该行业的工人跟上他们周围发生的快速技术进步。

与其说这是一种选择，不如说这是我们需要做的。

他表示:“工业4.0是一项全新的技术，因此指望15或20年前进入职场的人了解它是不合理的。”“但他们需要这样，因为这是该领域的发展方向，是技术将如何改变的方向。”

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