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機械社區

標題: 數學之重要,不容忽視 [打印本頁]

作者: zmztx    時間: 2019-3-30 17:25
標題: 數學之重要,不容忽視
本帖最后由 zmztx 于 2019-3-30 17:30 編輯

作為工科學生,如果基本的數學不過關,那就無法混下去了
這里重點談談數學能力和收入的關系
如果官員和商人賺錢方式不在考慮范圍,那么可以發現,現在收入高的職位,都和數學關系密切
1)AI,起薪就是幾百萬美金
2)精算師,金融行業的,至少也是上百萬美金
3)現在越來越熱的大數據分析,基本上屬于統計分析專業,真正合格的人才并不多,工資很高
當然,這些和機械有點遠,機械工程師如果年薪想要達到百萬美金,有可能嗎?
有,肯定有
最近在“雷鋒網”看到一篇講“智能制造”的文章。其中提到幾十年來,制造業被ERP欺騙了。另外他認定智能制造不是用數控機床、機器人替換人,而是數字化程度
什么是數字化程度,對于機械制造而言,就是從設計、工藝、計劃、調度,到訂貨交貨,把之間的各種關系說清楚,并且交給計算機來處理、再簡單點,就是建立模型的能力
這可以拿ERP來說事。ERP確實存在原理缺陷,但也有使用者不能提供100%準確數據硬傷。比如物料編碼,以現有方法就沒辦法長時間保證準確。在一線工作的都見識過。可以通過建立模型,使得新出圖、修改圖的物料編碼都由計算機自動編碼,即只要有新增、改動,必然會改變模型中的參數,參數變化將自動觸發改動或者添加物料碼的功能。其他問題的解決思路雖然不一樣,但靠計算機都是一樣。
所以
4)建模,機械產品建模,能勝任的肯定高薪
前面講的三中職位,出了校門大概就可以上崗。可機械建模,覆蓋設計、工藝、計劃、調度全過程,需要在實際中磨練10年以上。注意,當你認真在一線鍛煉了10年、15年后,你的數學能力還在不在?再學習新的數學工具,還行不行?沒了數學能力,怎么能勝任建模?

作者: zmztx    時間: 2019-3-30 17:43
本帖最后由 zmztx 于 2019-3-30 17:56 編輯

最強大腦,如果你能在第一次介紹題目的規則時,就能弄明白,說明你的數學能力足夠強大
昨天,最后一題是用展開的多面體表面覆蓋最多的質數(格子)。中間那個女演員韓雪插話說“不會犯這么低級錯誤吧”,那時我還沒完全明白題目的意思,她這么一說才明白,多面體上每個面都是三角形,去覆蓋格子時,是單獨移動一個個三角形,移動完成則必須是多面體展開形狀(多面體展開形狀不是唯一的)
如果這不是電視導演故意作假,那韓雪的數學還真是有天分。她連文科生都不算吧,而且演電影也有年頭了。靠臉吃飯的能有這本事不簡單
作者: 韓寒11    時間: 2019-3-30 17:57
需要頂層數學人才的工作不是很多,大部分人也難以達到那種高度,所以薪水特別高,不過,數學很好的人,邏輯思維能力也很強,學什么知識都快
作者: 曉昀    時間: 2019-3-30 18:17
高等數學、矩陣分析、概率論、數值分析這幾門課要學好也非常不容易!這幾本書有多少人在實際工作中,還會隨時翻一翻?
作者: zmztx    時間: 2019-3-30 18:20
韓寒11 發表于 2019-3-30 17:57
需要頂層數學人才的工作不是很多,大部分人也難以達到那種高度,所以薪水特別高,不過,數學很好的人,邏輯 ...

我沒有講清楚
將來機械制造業,很可能就是徹底的數字化,也就是建立模型是其中最關鍵的一環
雖然現在“中國制造2025”不再提了。但是其中“大規模定制”就是機械制造未來。不光中國,德國、美國、日本都有類似的計劃,都有大規模定制的內容。
要想做到“大規模定制”,就離不開模型


作者: zmztx    時間: 2019-3-30 18:25
曉昀 發表于 2019-3-30 18:17
高等數學、矩陣分析、概率論、數值分析這幾門課要學好也非常不容易!這幾本書有多少人在實際工作中,還會隨 ...

如果想吃建模這碗飯,還要掌握《離散數學》
確實,天天撅著屁股搬鐵塊子,10年后記不得多少了。可是沒有實際經驗,難以修煉出把握總體和靈活處理的本領

作者: 未來第一站    時間: 2019-3-30 19:21
三角函數都快忘光了^_^。
作者: 不是機械人    時間: 2019-3-30 19:44
以前有個大伽的帖子說過,陳省身為啥被美國人“養”著。
作者: Cavalier_Ricky    時間: 2019-3-30 19:57
未來第一站 發表于 2019-3-30 19:21
三角函數都快忘光了^_^。

你怎么能這樣混日子呢?

不行,我得給你一個,我電腦里一直放著呢,隨時都可以拿出來看。

(, 下載次數: 27)

哈哈哈哈哈哈

作者: zmztx    時間: 2019-3-31 07:17
Cavalier_Ricky 發表于 2019-3-30 19:57
你怎么能這樣混日子呢?

不行,我得給你一個,我電腦里一直放著呢,隨時都可以拿出來看。

混日子,將越來越難
數字化,必然會提高效率。效率提高后的結果就是裁人。
日本有一家汽車企業,財會部門本來是150人,引入計算機后并且不斷改進,最后剩5個人。工作還是那些工作
某CAD軟件(這里經常出現),加進了一項新功能。使用的企業設計人員減少了五分之四,就是80%成了閑人。這項功能,和設計是該從上到下還是從下到上有關。
而建模作為“大規模定制”的基礎,如果企業真做且做好了,減人幅度應該也是這個數量級。

作者: loveskycc    時間: 2019-3-31 10:20
數學首先就是你的邏輯思維能力,還有一個就是求證能力,比如你說的AI起薪就是幾百萬美元,我這種數學很差的都知道這個點是需要推敲的。。。不過數學確實很重要,尤其是數學培養的思維能力,而不僅僅只是數學上的技巧
作者: zmztx    時間: 2019-3-31 10:43
AI并不需要太多的核心人才,就是開發新的算法。同樣,建模也不需要太多的人,一個企業建模一次,就可以用很長時間,最多是補充和修改
作者: zmztx    時間: 2019-3-31 10:53
本帖最后由 zmztx 于 2019-3-31 10:56 編輯

和數學有關的
###  大學里,之所以開《線性代數》和《概率論》,是因為前蘇聯的空間技術一度領先美國。為此美國做了大量的調查分析,其中一條結論是,蘇聯大學本科開了《線性代數》和《概率論》,所以美國也跟著開了。所以中國也跟著開了這兩門課。這是在文革前
###  說ERP是騙人的,有點過激。ERP的基礎是一套數學方法,矩陣理論,計算數量用的。這套理論和方法沒有問題,也經受了考驗。問題是人家只處理了數量關系,并沒有處理時間關系。后來的mrp、mrp2、erp等為了處理時間關系,只是做了簡單的處理,在數學上站不住腳。最荒唐的是,居然告訴用戶,我們有一個假設“執行沒有問題”。所以說ERP不成功。同樣APS,MES也是同樣的問題
###  中國的齒輪和齒輪傳動研究的水平并不差。如機器人里用的RV減速器原理;動態齒輪誤差測量儀;格里森齒輪計算的修正。這些全都涉及了比較難的數學問題。

作者: Venerealulcer    時間: 2019-3-31 14:33
韓寒11 發表于 2019-3-30 17:57
需要頂層數學人才的工作不是很多,大部分人也難以達到那種高度,所以薪水特別高,不過,數學很好的人,邏輯 ...

生活用的數學初中就好,和生產有關高中之后
和基礎數學有關的博士之后

作者: 機械自動化系    時間: 2019-3-31 14:47
zmztx 發表于 2019-3-31 07:17
混日子,將越來越難
數字化,必然會提高效率。效率提高后的結果就是裁人。
日本有一家汽車企業,財會部 ...

是哪一項新功能呢
作者: zmztx    時間: 2019-3-31 18:34
機械自動化系 發表于 2019-3-31 14:47
是哪一項新功能呢

前面提到過(自上而下還是自下而上)
在不需要二次開發的前提下,建立產品整機的模型(也可以是部件級),機構或者結構都可以,再加上3DCAD本身的參數化驅動。當給模型具體尺寸后,就是實實在在的產品設計。可惜用的人不多
至于名稱,每個CAD軟件取的名字都不一樣

作者: Just4U    時間: 2019-4-1 08:11
zmztx 發表于 2019-3-30 17:43
最強大腦,如果你能在第一次介紹題目的規則時,就能弄明白,說明你的數學能力足夠強大
昨天,最后一題是用 ...

韓雪自學的英語特別好,王牌對王牌里,成語詞匯量高其他人不是一點半點

作者: keyman    時間: 2019-4-1 10:37
搞這些工作沒啥幸福感,及時高薪幸福感也比較低,還是學些文科壽命會長一些。
作者: zhouzaizai    時間: 2019-4-1 11:08
物理也是
作者: 13928660245    時間: 2019-4-1 11:20
Cavalier_Ricky 發表于 2019-3-30 19:57
你怎么能這樣混日子呢?

不行,我得給你一個,我電腦里一直放著呢,隨時都可以拿出來看。

誰還記得怎么讀這幾個名詞

作者: 朱瓊    時間: 2019-4-2 19:36
nice




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