如何實(shí)現(xiàn)智能制造是大家都關(guān)心的問題。從哈佛商學(xué)院的邁克爾·波特到賓夕法尼亞大學(xué)沃頓商學(xué)院，有一個普遍的共識，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型是智能制造實(shí)現(xiàn)的途徑。重要的是，這個共識也來自于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(qiáng)現(xiàn)實(shí)（VR／AR），以及大數(shù)據(jù)分析等。我們一定要保持清醒，不要簡單地認(rèn)為有了這些技術(shù)，未來五年就是制造業(yè)的黃金時期。道理很簡單，這個新制造業(yè)文化的變革進(jìn)程是相當(dāng)復(fù)雜和艱難的，沒有行業(yè)、企業(yè)與用戶的融合推進(jìn)，無法實(shí)現(xiàn)這次變革。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，利用數(shù)據(jù)去整合產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈。

在討論工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的時候，有兩種不同的觀點(diǎn)：第一種觀點(diǎn)認(rèn)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(yīng)用系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)。在部分產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)，特別在市場營銷方面，大數(shù)據(jù)算是一個新的熱詞。第二種觀點(diǎn)認(rèn)為，從工業(yè)大數(shù)據(jù)角度看，制造業(yè)是一個尚未打開的市場或剛剛開啟的市場。存在大量不同類型的數(shù)據(jù)，但如今它們還未被應(yīng)用到分析之中。

考慮到這些觀點(diǎn)，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(yīng)該保持適當(dāng)?shù)膽岩删?。這里我更多傾向于第二個觀點(diǎn)。我們的制造業(yè)的確有“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。在搞清楚工業(yè)大數(shù)據(jù)分析之前，我們應(yīng)該如何定義制造業(yè)的大數(shù)據(jù)？這里可以通過大數(shù)據(jù)的三個特性，進(jìn)一步了解大數(shù)據(jù)的特性。

數(shù)據(jù)來源

工業(yè)大數(shù)據(jù)的主要來源有兩個，第一是智能設(shè)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(yīng)器等設(shè)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(shè)備之間的關(guān)聯(lián)，這個是我們未來需要去采集的數(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、張禮立上海市海外經(jīng)濟(jì)技術(shù)促進(jìn)會秘書長生產(chǎn)、物流與銷售內(nèi)部流程以及外部互聯(lián)網(wǎng)信息等。通過行為軌跡數(shù)據(jù)與設(shè)備數(shù)據(jù)的結(jié)合，大數(shù)據(jù)可以幫助我們實(shí)現(xiàn)對客戶的分析和挖掘，它的應(yīng)用場景包括了實(shí)時核心交易、服務(wù)、后臺服務(wù)等。

數(shù)據(jù)關(guān)系

數(shù)據(jù)必須要放到相應(yīng)的環(huán)境中分析，才能了解數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。譬如，每一款新機(jī)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。極端天氣測試就是測試之一。該測試的目的是為了確保飛機(jī)的發(fā)動機(jī)、材料和控制系統(tǒng)能在極端天氣條件下正常運(yùn)行。問題的處理關(guān)鍵在于找到可能產(chǎn)生問題的根源，消除已知錯誤，并確保解決方案的可靠有效。一旦找到并確定了根本原因，同時具備了可接受的應(yīng)急措施，就可把問題當(dāng)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，以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。

數(shù)據(jù)價值

對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型，大數(shù)據(jù)不僅要關(guān)注實(shí)際數(shù)據(jù)量的多少，最重要的是關(guān)注大數(shù)據(jù)的處理方法在特定場合的應(yīng)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(shè)計，一味尋求大數(shù)據(jù)，則大數(shù)據(jù)分析既無法落地也無法為企業(yè)創(chuàng)造價值。

工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的定義

發(fā)動機(jī)是飛機(jī)的心臟，也是關(guān)乎航空安全，生命安全的重中之重。為了實(shí)時監(jiān)控發(fā)動機(jī)的狀況，現(xiàn)代民航大多安裝了飛機(jī)發(fā)動機(jī)健康管理系統(tǒng)。通過傳感器、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(jī)通信尋址與報告系統(tǒng)，通過甚高頻或者衛(wèi)星通信傳輸出來，這就是為何GE的發(fā)動機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)每天會獲取超過1PB數(shù)據(jù)的原因。

生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)（MES）與飛機(jī)發(fā)動機(jī)健康管理系統(tǒng)如出一轍。我們可以從工廠的生產(chǎn)中，實(shí)時采集到海量的流程變量、測量結(jié)果等數(shù)據(jù)?；诖罅繑?shù)據(jù)集而生成的報表，或是基礎(chǔ)統(tǒng)計的分析并不足以稱為制造業(yè)的大數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)類型的多樣性是工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的重要屬性大數(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，是人們設(shè)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)，再大的數(shù)據(jù)量都不能稱之為大數(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(yīng)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，對這些工作，基本的統(tǒng)計展現(xiàn)就可以完成。一些大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)湖的構(gòu)成部分也是文本信息、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(shí)現(xiàn)決策支持、管理、生產(chǎn)執(zhí)行、過程控制以及設(shè)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(jìn)而通過先進(jìn)的分析工具發(fā)現(xiàn)新的洞見。

制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析的三種途徑

途徑一，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(yùn)作管理系統(tǒng)建設(shè)項目是系統(tǒng)工程，不僅僅是一套我們理解的傳統(tǒng)軟件系統(tǒng)，更多的是項目執(zhí)行和服務(wù)的平臺。這需要在項目管理與制造企業(yè)的策略“客戶服務(wù)”上，體現(xiàn)出制造企業(yè)的綜合管理能力與軟實(shí)力。

整個平臺要從前期、工程實(shí)施以及售后服務(wù)這三個大的階段來架構(gòu)。在前期規(guī)劃中，要重視標(biāo)準(zhǔn)、設(shè)計與實(shí)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)劃的制定，工程實(shí)施的環(huán)節(jié)可把行業(yè)的經(jīng)驗、集成能力、實(shí)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(tuán)隊的制度。而持續(xù)服務(wù)、長期經(jīng)營，將物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用融入與“軟件+云服務(wù)”的互聯(lián)網(wǎng)＋戰(zhàn)略是后續(xù)服務(wù)的考慮重點(diǎn)。

在制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析工作中，必須要加強(qiáng)通過物聯(lián)網(wǎng)科技的應(yīng)用對后續(xù)持續(xù)服務(wù)的支撐作業(yè)。通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)的及時響應(yīng)客戶、物聯(lián)網(wǎng)軟硬件系統(tǒng)定期巡檢、提供應(yīng)急備件、提供易耗品、完善應(yīng)用等功能來加強(qiáng)和鎖定與企業(yè)的供應(yīng)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)，可以持續(xù)為客戶提供有價值的服務(wù)。

途徑二，投資工廠內(nèi)外系統(tǒng)架構(gòu)堆棧中能夠處理結(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(diǎn)就是集成，即制造運(yùn)作管理系統(tǒng)MOM與ERP、EAM、OA、商業(yè)分析的集成，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(yīng)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(yīng)用系統(tǒng)總線進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，整合了跨系統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程、工作流、服務(wù)流程等之后即實(shí)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)的必要信息。這就是互聯(lián)網(wǎng)所帶給我們的分享思路。

途徑三，通過時間序列、圖像、視頻、機(jī)器學(xué)習(xí)、地理空間、預(yù)測模型、優(yōu)化、模擬和統(tǒng)計過程控制等先進(jìn)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，從而洞見尚未顯現(xiàn)的情況。通過傳感器、感應(yīng)器、傳輸網(wǎng)絡(luò)和應(yīng)用軟件等物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，與管理應(yīng)用軟件結(jié)合起來，將是今后制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析的一大方向。

培養(yǎng)企業(yè)內(nèi)部大數(shù)據(jù)分析專家

作為一個行業(yè)，我們需要有機(jī)地發(fā)展行業(yè)特定的大數(shù)據(jù)分析工具集，這樣才能讓現(xiàn)在的行業(yè)專家，從足夠的數(shù)據(jù)科學(xué)中實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。為了推動轉(zhuǎn)型，我們需要一大批優(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(jìn)行推廣的。提倡工業(yè)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的發(fā)展也可以借鑒并采用類似的方法。

美國硅谷的Cisco（思科）是網(wǎng)絡(luò)設(shè)備與解決方案的巨頭，僅僅在供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)，現(xiàn)在就擁有近80名數(shù)據(jù)科學(xué)家。而這些數(shù)據(jù)科學(xué)家都是通過兩年的內(nèi)部訓(xùn)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(tuán)隊已開始提供強(qiáng)大的投資回報。

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

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。為已證實(shí)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。

為確定使用案例、預(yù)估潛在的經(jīng)濟(jì)效益和追蹤實(shí)際的經(jīng)濟(jì)效益建立通用的方法。

利用互聯(lián)網(wǎng)科技，建立通用的培訓(xùn)和認(rèn)證項目，幫助發(fā)展和創(chuàng)造新的人力資本。（來源：《中國工業(yè)評論》）