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文／張禮立

本文首發(fā)于《中國工業(yè)評論》2017年1月刊

如何實現(xiàn)智能制造是大家都關(guān)心的問題。從哈佛商學院的邁克爾·波特到賓夕法尼亞大學沃頓商學院，有一個普遍的共識，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型是智能制造實現(xiàn)的途徑。重要的是，這個共識也來自與眾多的世界級制造業(yè)企業(yè)與企業(yè)家們。

這一共識是基于無數(shù)技術(shù)趨勢的融合，例如，物聯(lián)網(wǎng)，賽博系統(tǒng)(CPS)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，移動技術(shù)，人工智能，云計算，虛擬／虛擬增強現(xiàn)實（VR／AR），大數(shù)據(jù)分析等。我們一定要保持清醒，不要簡單認為有了這些技術(shù)，未來五年就是制造業(yè)的黃金時期，應為道理很簡單，這個新制造業(yè)文化的變革的進程是相當復雜和緩慢與艱難的，沒有行業(yè)與企業(yè)與用戶的融合推進，我們是無法實現(xiàn)這次變革的。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅僅意味著企業(yè)簡單的數(shù)字化，而是把數(shù)字作為智能制造的核心驅(qū)動力需要利用數(shù)據(jù)去整合產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈。

自工業(yè)革命以來，為了改進運營，制造商一直以來都在有意采集并存儲數(shù)據(jù)。隨著時間的推移，數(shù)據(jù)在制造業(yè)分析的需求將越來越大。然在過去的250年間，利用數(shù)據(jù)的根本動因并沒有改變，但有數(shù)據(jù)的復雜性增強，以及將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為情報的能力將有越來越大的需求。

2012年高德納給出德大數(shù)據(jù)定義里面，特別強調(diào)大數(shù)據(jù)是多樣化信息資產(chǎn)，不僅關(guān)注實際數(shù)據(jù)，而最最重要的是關(guān)注大數(shù)據(jù)處理方法。數(shù)據(jù)量大還是量小本身并不是判斷大數(shù)據(jù)價值的核心指標，而數(shù)據(jù)的實時性和多元性應該對大數(shù)據(jù)的定義和價值更具直接的影響。

在討論工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的時候，我注意到兩種不同的觀點：

第一種觀點認為，制造業(yè)向來都有大數(shù)據(jù)。幾十年來我們的企業(yè)一直在通過歷史記錄、MES，ERP，EAM等各種應用系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)?？赡茉诓糠之a(chǎn)業(yè)鏈的環(huán)節(jié)，特別在市場營銷方面，大數(shù)據(jù)是一個新的熱詞。

第二種觀點認為，從工業(yè)大數(shù)據(jù)角度，制造業(yè)是一個尚未打開的市場或是剛剛開啟的市場。存在大量數(shù)據(jù)，大量不同類型的數(shù)據(jù)，但如今它們還未被應用到分析之中。

考慮到這些觀點，首先我認為面對任何新的市場提法，包括名詞解釋，定義或分析框架，我們始終都應該保持適當?shù)膽岩删瘛Ｎ腋鄡A向于第二個觀點。我們在制造業(yè)的確是有“大量數(shù)據(jù)”，但這并不是我們大多數(shù)人從市場上所理解的“大數(shù)據(jù)”涵義。在搞清出工業(yè)大數(shù)據(jù)分析，第一步我們應該如何定義制造業(yè)的大數(shù)據(jù)？這里我和大家通過大數(shù)據(jù)的三個特性，來經(jīng)一步了解大數(shù)據(jù)的特性。

工業(yè)大數(shù)據(jù)的主要來源有兩個，第一類數(shù)據(jù)來源與智能設備。普適計算有很大的空間，現(xiàn)代工人可以帶一個普適感應器等設備來參加生產(chǎn)和管理。所以工業(yè)數(shù)據(jù)源是280億左右大量設備之間的關(guān)聯(lián)，這個是我們未來需要去采納的數(shù)據(jù)源之一。

第二個數(shù)據(jù)來源于人類軌跡產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，包括在現(xiàn)代工業(yè)制造鏈中，從采購，生產(chǎn)，物流與銷售市場的內(nèi)部流程以及外部互聯(lián)網(wǎng)訊息等，都是此類大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)場。通過行為軌跡數(shù)據(jù)與設備數(shù)據(jù)的結(jié)合，大數(shù)據(jù)可以幫助我們實現(xiàn)客戶的分析和挖掘，它的應用場景包括了實時核心，交易，服務，后臺服務等。

數(shù)據(jù)必須要放到相應的環(huán)境中一起分析，這樣才能了解數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，可以分析出問題的根本原因（root cause）。譬如，每一款新機型在交付給航空公司之前都會接受一系列殘酷的飛行測試。極端天氣測試就是多項嚴酷的測試之一。該測試的目的是為了確保飛機的發(fā)動機、材料和控制系統(tǒng)能在極端天氣條件下正常運行。

問題的處理關(guān)鍵在于找到產(chǎn)生問題的根源，而以知錯誤的消除，關(guān)鍵在于解決方案的可靠有效。一旦找到并確定了根本原因，同時產(chǎn)生了可接受的應急措施，就可把問題當成一個已知錯誤來處理。問題調(diào)查的過程一定需要收集所有可用，與事件相關(guān)的信息來確定并消除引起事件和問題的根本原因。數(shù)據(jù)采集與分析必須要事件／問題發(fā)生的環(huán)境數(shù)據(jù)結(jié)合。

對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的其他方面而言，大數(shù)據(jù)不僅要關(guān)注實際數(shù)據(jù)量的多少，而最重要的是關(guān)注在大數(shù)據(jù)的處理方法在特定的場合的應用，讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生巨大的創(chuàng)新價值。如果離開了收益考慮或投資回報（ROI）的設計，一味尋求大數(shù)據(jù)既無法落地也無法為企業(yè)創(chuàng)造價值。

我們都明白，發(fā)動機是飛機的心臟，也是關(guān)乎航空安全，生命安全的重中之重。為了實時監(jiān)控發(fā)動機的狀況，現(xiàn)代民航大多安裝了飛機發(fā)動機健康管理系統(tǒng)。通過傳感器、信號主要由發(fā)射系統(tǒng)、信號接收系統(tǒng)、信號分析系統(tǒng)等方式采集到的數(shù)據(jù)，會經(jīng)由飛機通訊尋址與報告系統(tǒng)通過甚高頻或者衛(wèi)星通訊傳輸出來，這就是為何GE的發(fā)動機監(jiān)控系統(tǒng)每天會獲取超過1PB的數(shù)據(jù)的原因。

生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)（MES）與飛機發(fā)動機健康管理系統(tǒng)如出一轍。我們可以從工廠的生產(chǎn)中，實時采集到海量的流程，變量，測量結(jié)果等數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)來源的原因都是因為在制造環(huán)境中，設備或資產(chǎn)連接后所產(chǎn)生的現(xiàn)象。然而基于大量數(shù)據(jù)集而生成的報表，或是基礎統(tǒng)計的分析并不足以稱之為制造業(yè)的大數(shù)據(jù)分析。

所以如果制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析不僅僅意味著數(shù)據(jù)的量，作為一個行業(yè)，我們應該如何定義制造業(yè)的大數(shù)據(jù)分析？“大數(shù)據(jù)不僅僅是大量的數(shù)據(jù)”這句話里面包含了多重涵義。

當代大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的價值在于技術(shù)進步，同時也是因為技術(shù)進步，使大數(shù)據(jù)成為商業(yè)中有價值的核心驅(qū)動因素。作為智能制造的三駕馬車之一，工業(yè)大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)被多數(shù)的制造企業(yè)所認知并接受。許多制造業(yè)企業(yè)認為自己在生產(chǎn)運營方面也累積了大量的數(shù)據(jù)，是時候可以用到大數(shù)據(jù)了。

的確，一個制造型企業(yè)，幾十年的經(jīng)營操作下來，確實紀錄了不少的數(shù)據(jù)。這些紀錄的數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)么？對于許多制造廠商或資產(chǎn)密集型企業(yè)而言，工業(yè)大數(shù)據(jù)是什么，到底有什么用，以及相關(guān)的預測性分析是什么且有什么用都是一系列需要明確的問題。

大數(shù)據(jù)不僅僅是大量的數(shù)據(jù)的堆積。大數(shù)據(jù)的重要屬性之一，便是，人們設法收集，并弄清楚，不斷變化的數(shù)據(jù)類型。如果只是大量采集同一類型的數(shù)據(jù)的話，再大的數(shù)據(jù)量都不能稱之為大數(shù)據(jù)。

在流程繁重，工藝制造要求非常嚴格的制造環(huán)境中，在全制造范圍內(nèi)，從原材料，設計，制造，銷售與物流的全制造鏈來看，踏踏實實地收集并存儲海量的流程變量或標簽，一定是正確的，也是必要的。

但是，如果收集來的大量數(shù)據(jù)，如果本質(zhì)上相同的數(shù)據(jù)話，那并不等于擁有大數(shù)據(jù)。例如，生產(chǎn)環(huán)境中收集的時間序列模擬流程變量，數(shù)據(jù)的類型是單一的，很容易建立索引，即使存在千千萬萬，也不足以成為大數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)必須包括高度可變性和種類多樣性。制造工廠中存在無數(shù)的大數(shù)據(jù)應用，但并不包括簡單地分類和展示一連串的流程測量結(jié)果，這些工作基本的統(tǒng)計展現(xiàn)就可以完成。一些大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)湖的構(gòu)成部分數(shù)據(jù)類型也是文本信息、圖像數(shù)據(jù)、地理或地質(zhì)信息和非結(jié)構(gòu)信息，例如，通過社交媒體或其他協(xié)作平臺獲得的數(shù)據(jù)類型。

制造業(yè)信息結(jié)構(gòu)概括起來分為兩層，一個是管理層，一個是自動化層。從經(jīng)營管理，生產(chǎn)執(zhí)行與控制三個緯度來實現(xiàn)決策支持、管理、生產(chǎn)執(zhí)行、過程控制以及設備的連接與傳感。制造業(yè)中大數(shù)據(jù)分析是指利用通用的數(shù)據(jù)模型，將管理層與自動化層的結(jié)構(gòu)性系統(tǒng)數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)結(jié)合，進而通過先進的分析工具發(fā)現(xiàn)新的洞見。

制造業(yè)的創(chuàng)新的核心就是要依托大量的前沿科技。先進的技術(shù)是創(chuàng)新的手段。在新技術(shù)的支持下，可以通過一體化的制造運作管理系統(tǒng)MOM將企業(yè)管理應用系統(tǒng)，例如ERP，EAM等系統(tǒng)與工業(yè)自動化的相關(guān)系統(tǒng)整合為一體。在一體化制造運作管理的基礎上，我們可以實現(xiàn)集IT+MOM+MES+BI的一體化的制造企業(yè)信息系統(tǒng)解決方案。

從兩化融合的角度來看，信息系統(tǒng)供應商要從企業(yè)的主信息系統(tǒng)提供商（MIV，Main Informationsystems  Vendor ）定位來做好規(guī)劃、標準、功能設計、實施策略的統(tǒng)一性工作。協(xié)助企業(yè)做好風險控制，降低投資，降低操作維護成本，實現(xiàn)企業(yè)信息系統(tǒng)全集成。

尤其是，企業(yè)管理信息平臺被普遍認為是制造企業(yè)管理的集成和儀表板工具。許多供應商既大量投資其與ERP和自動化系統(tǒng)的專有的集成也投資開放式集成，還投資儀表板和移動技術(shù)，希望隨時隨地為需要正確信息的決策者提供衡量標準。

途徑一，從制造運作管理系統(tǒng)空間釋放出來，利用開放技術(shù)與平臺，將任何系統(tǒng)的數(shù)據(jù)移動到任何其他地方。

制造運作管理系統(tǒng)建設項目是系統(tǒng)工程，不僅僅是一套我們傳統(tǒng)理解的軟件系統(tǒng)，更多的是項目執(zhí)行和服務的平臺。這需要對項目管理與制造企業(yè)的策略“客戶服務”，提現(xiàn)出制造企業(yè)的綜合管理能力與軟實力。

整個平臺要從前期，工程實施以及售后服務這三個大的階段來架構(gòu)。在前期規(guī)劃中，要重視標準，設計與實施，特別是與管理一體化的信息系統(tǒng)形成統(tǒng)一的對接。有了前期統(tǒng)一規(guī)劃制定，工程實施的環(huán)節(jié)要把行業(yè)的經(jīng)驗、集成能力、實施能力、軟件開發(fā)能力等融合。特別需要在組織上建立和形成超級團隊的制度。而持續(xù)服務，長期經(jīng)營，將物聯(lián)網(wǎng)應用融入與“軟件+云服務”的互聯(lián)網(wǎng)＋戰(zhàn)略是后服務的考慮重點。

在制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析工作中，必須要加強通過物聯(lián)網(wǎng)科技的應用對后續(xù)持續(xù)服務的支撐作業(yè)。通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，實現(xiàn)的及時響應客戶、物聯(lián)網(wǎng)軟硬件系統(tǒng)定期巡檢、提供應急備件、提供易耗品、完善應用等功能來加強和鎖定與企業(yè)的供應鏈企業(yè)之間的長期合作。通過管理平臺與物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的，可以持續(xù)為客戶提供有價值的服務。

投資工廠內(nèi)外系統(tǒng)架構(gòu)堆棧中任何地方的能夠處理結(jié)構(gòu)性和非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)模型。

新技術(shù)是創(chuàng)新革命的核心，其中很重要一個特點就是集成，即制造運作管理系統(tǒng)MOM與ERP、EAM、OA、商業(yè)分析BI的集成，包括一鍵登錄、界面集成、消息推送、工作流集成、主數(shù)據(jù)、應用集成總線與平臺。

由于這些系統(tǒng)之間主數(shù)據(jù)全部統(tǒng)一，所有系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交互依靠應用系統(tǒng)總線進行數(shù)據(jù)交互，整合了跨系統(tǒng)的業(yè)務流程、工作流、服務流程等之后即實現(xiàn)無縫集成和分析。對于企業(yè)管理者來說，一鍵登錄后，可以根據(jù)不同的崗位，個性化制定并且顯示與管理最相關(guān)的必要需要信息。這就是互聯(lián)網(wǎng)所帶給我們的先分享有個性的思路。

通過時間序列、圖像、視頻、機器學習、地理空間、預測模型、優(yōu)化、模擬和統(tǒng)計過程控制等先進的分析工具與制造業(yè)企業(yè)內(nèi)的大數(shù)據(jù)平臺結(jié)合分析，從而洞見未有可能的見蒂。我想想，通過傳感器、感應器，傳輸網(wǎng)絡和應用軟件等物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，與管理應用軟件結(jié)合起來，一定是今后制造業(yè)的大數(shù)據(jù)分析的一大方向。

作為一個行業(yè)，我們需要有機地發(fā)展行業(yè)特定的大數(shù)據(jù)分析工具集，這樣我們才能讓現(xiàn)在的行業(yè)專家，從足夠的數(shù)據(jù)科學中實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，反之則不然。為了形成這種態(tài)勢，我們將需有一大批優(yōu)秀的企業(yè)利用這種方法，并向其他人或同行證明其價值。

正如六西格瑪管理技能不是由技術(shù)和咨詢公司出售給該行業(yè)的，而是由領(lǐng)先的公司（GE）開發(fā)并向全球進行推廣的。我提倡工業(yè)大數(shù)據(jù)分析應用的推動與發(fā)展也可以借鑒并采用類似的方法。

美國硅谷的Cisco （思科）作為網(wǎng)絡設備與解決方案的巨頭，僅僅在供應鏈環(huán)節(jié)，現(xiàn)在就擁有近80名數(shù)據(jù)科學家。而這些數(shù)據(jù)科學家都是通過兩年的內(nèi)部訓練項目成長起來的。類似Cisco的做法現(xiàn)在越來越成為趨勢，其主要的原因是因為團隊已開始提供強大的投資回報（ROI）。

中國的制造業(yè)企業(yè)為了成功實踐智能制造，要通過組織培養(yǎng)自己的數(shù)據(jù)科學團隊，行業(yè)領(lǐng)先的企業(yè)需要擴大合作，努力做到以下四點：

1. 參與并為大數(shù)據(jù)分析專門術(shù)語建立通用的行業(yè)語言，包括：工具、方法等。

2. 為已證實的行業(yè)大數(shù)據(jù)分析工具建立工業(yè)特定框架與理論，以映射各個使用案例。

3. 為確定使用案例、預估潛在的經(jīng)濟效益和追蹤實際的經(jīng)濟效益建立通用的方法。

4. 利用互聯(lián)網(wǎng)科技，建立通用的培訓和認證項目，幫助在發(fā)展和交流創(chuàng)造新的人力資本。

你昨天的優(yōu)勢，將被明天的趨勢所取代。你不必做錯任何事情，只要您的競爭對手抓住浪潮，做正確，您就可能失去所有和失敗。2017年，大家一起努力 ！