在當今競爭激烈的商業環境中，企業正面臨著前所未有的挑戰，即如何利用大數據，快速而精確地決策以提高生產力。追溯過去，整個制造業看的是生產力需求。今天我們的需求發生了變化。

    在當今競爭激烈的商業環境中，企業正面臨著前所未有的挑戰，即如何利用大數據，快速而精確地決策以提高生產力。追溯過去，整個制造業看的是生產力需求。今天我們的需求發生了變化。

 

    如何理解工業4.0的核心驅動

 

    工業發展的早期為支持生產流程而采用簡單的機械系統，這是制造端的生產力需求。而隨著工業4.0的出現、互聯網等科技新生態的飛速全面化，消費者對產品創新、質量、品種以及交付速度的看法發生了質的變化，這就是我們今天看到的市場個性化需求的根本原因之一。到目前為止，為適應動態變化的市場需求而采用高度自動化的流水線等新科技，其核心驅動來自消費端。因此，現代制造設備必須具備自我意識、自我預測、自適應對比、自主重配置以及自主維修等工業智能的能力，才有可能實現全面個性化與創新的發展。

 

    在工業化不同價值鏈的體系下，除了從生產端前移到消費端外，也同時從上游往下游突破。從用戶的最終價值出發，要實現工業產品的服務與個性化，實現產業鏈各個環節的融合與協同優化是必然之路。

 

    美國人之所以認為未來智能工業的發展從生產制造端到消費端的轉變是必然，并且提出工業互聯網的理念，是因為美國強調的是互聯網與商業模式創新力。美國的工業互聯網關注的方向是充分利用其信息技術的巨大優勢，實現以消費者為核心的智能服務。

 

    德國在制造業的核心優勢是裝備制造業以及生產線自動化，所以德國的工業4.0實踐關注銷售、服務能力的提升。因而德國提出的是信息物理產品系統加物聯網IOT為中心的管理革命戰略。

 

    如何理解工業大數據

 

    大數據的理念已經廣為大眾所接受，其核心都強調價值。目前，除了大數據的基礎建設之外，從數據到信息的工作，更多的是停留在社交或商業數據挖掘上。例如，銷售預測、用戶關系挖掘與聚類、推薦系統、觀點挖掘等。這些研究都非常重要，也極具創新意義，特別是對拉動消費很有幫助。但是，這些實踐都只關注了“人為數據或與人相關的數據”，而忽略了“機器數據或工業數據”，如設備控制器、傳感器、制造系統等。

 

    產品做出來之后，到底如何使用它？以前關心的是如何生產最好的產品，現在關心的是產品怎么去用，消費體驗在哪里？第一，我們現在對工業價值的認知必須從后往前移，從消費端走到生產價值鏈前端。第二，從關注機器與機器的數據或工業環境數據，到全面協同優化，關注這個價值體系，實現我們對工業4.0的完整理解。

 

    工業大數據的核心支撐力

 

    在工業大數據的實踐中，宏觀與微觀、規模與定制、個性與共性必然成為主要的幾個矛盾。在這三大矛盾的背后，我們要通過工業大數據看到我們以前看不到的因素，處理好這些數據，就像Jay Lee教授講的，讓數據成為有價值的信息。工業4.0的五個支撐力值得我們關注。一是降低生產過程中的浪費。生產過程中的消耗來源于組織與組織之間、人與人之間、材料與工藝之間、流程之間，所以我們首先要考慮的問題是，如何降低消耗、浪費。二是制造工業環保與安全。沒有碳排放是不現實的，但排放怎么轉移，怎么去消費它是問題。三是根據生產狀況，實現系統自我調整。在工業大數據里，我們稱之為自適應。整個工業4.0講的就是自適應、自感應、自調理。大數據分析到最后有很大程度取決于人工智能，指的是自適應能力的強弱，機器自我學習能力的強弱。四是實現制造業的價值化。五是實現用戶需求、產品設計、制造和營銷的配合。

 

    這五大支柱的焦點就是顯性因素和非顯性因素。我們曾經關心的是產品的制造、產品的制造工藝、產品本身的質量等顯性因素。考慮的點都是可觸摸的或可量化的。在工業大數據里，想要解決的問題就是那些非顯性因素。

 

    設備處于亞健康狀態，我們看不到。對于未來的智能工業來說，想要達到零宕機、零排放、零維修等目的，必須突破的一個關鍵點就是關注相關的隱形因素，做好量化與數據交叉關聯分析。

 

    工業4.0到底會帶來什么

 

    智能分析和網絡物理系統的出現，為我們實現生產管理和工廠轉型提供了新的思路。我們今天賣的已經不再是一個產品，賣的是為客戶創造價值的能力。這里包含三方面：

 

    管理優化的綜合價值鏈：管理是一門藝術，一定是融合的產物。綜合價值鏈體現于信息自動性和主動性到一定的量化后，幫助管理者自動形成生產系統的決策，需要大量的數據交叉模型分析，同時需要全方位地對設備進行綜合管理。

 

    數字化：數字化是全產業鏈各個環節相互合作的一種新緯度，這是信息物理系統框架的信息虛擬空間的體現。粗放式制造管理的主要表現是訂單式的管理。訂單多了，我就生產；訂單沒有，就假設下個季度它會繼續有，繼續生產。結果發現產品更新換代了，市場已經對所生產的產品不感興趣了，企業倒閉的風險就驟然升高。所以工業大數據對工業鏈的管理能為企業帶來價值。數字化就是如何把物理空間全面對應到數字虛擬空間，把整個產業鏈目前的狀態通過數字描述出來，知道消費者在干什么，廠商在干什么，客戶心態又是什么樣子，甚至可能早于供應商、原廠商掌握這些數字，從而改變產品的設計。

 

    顛覆性商業模式：應該關注商業模式，尤其是商業模式引導下的服務價值體系創新。德國的戰略就是要改變只賣一次設備、掙到一筆錢的現狀。通過產品的服務，可以一直跟隨著消費者。在全產業環節中，做好做強產品的服務升級換代，能享受更多的服務利潤。

 

    今天工業數據并沒有給企業帶來競爭力，因為數據本身沒有競爭力。 要實現數據競爭力，系統自我學習能力很重要，數學模型就是不斷自我學習和發展的產物。大數據給數據打上標簽就是一個行業模式的數字化體現，標簽是跟著管理思路走而不是數據。如何形成全信息空間與物理空間的映射，然后做分析才是我們面臨的挑戰。

 

    數據信息驅動工業革命

 

    首先，今天面臨的第一個挑戰是怎么讓用戶有更好的消費體驗。其次，企業各部門的豎井沒有打通，缺乏環境數據，包括類似地理位置信息、設備的生命狀態等。產品的設定和生產要素，跟流程、工藝都有千絲萬縷的關系，數字化能夠幫我們把這個輪廓勾勒出來。工業數據通過哪些能力最終形成商業機會？有四個方面需要關注：

 

    一是溝通。即設備環境信號識別。信號識別的關鍵點是信息收集過程中實時性還不夠，信號識別的對象不夠完整和全面，這是建立工業大數據能力需要考慮的第一個問題。

 

    二是集成與融合。即大數據的數據平臺。所謂融合就是說，OA、知識庫、ERP、采購系統等所有可觸摸和非可觸摸的數據都應該串聯起來。這一串聯工作還有非常漫長的路要走。

 

    三是分析與決策。我們大數據的建模能力不差，缺的是對行業理解的投入以及形成模型的能力，以及不斷推倒重建和調整的持續投入。

 

    四是創建自助服務文化。機器能夠自我學習和自我調節。通過焦點轉移到不可見的因素，數據給了我們發現創新的全新多視角，最終導向了革命性的商業機會。

 

    工業數據“富有”vs.信息“貧窮”

 

    數據本身不會為你帶來價值，數據的技術也不會讓你的產業更先進，數據必須轉成信息后才會對產業產生價值。智能工廠通過與環境系統的無縫交互，設備能夠有自我意識和自學能力，在未來可以實現更高程度的智能控制和優化控制。目前自學設備還遠未達到工業實施階段。

 

    工業大數據給了我們一個看世界的新角度。通過360度全景的數字視角，可能給我們帶來些新的優勢，這就是所謂信息技術成為創新驅動核心動力的來源。

 

    那么工業數據來源于內源數據和外源數據。企業內部在運行中，積累了大量的內源數據。互聯網的今天，外源數據更多。事實上，很多企業不缺數據，主要問題是數據質量低下以及采集手段不科學。

 

    工業數據到底在哪里？我們要什么樣的數據？對于生產價值來講，核心就是工業物聯網（IOT）。從智能設備角度，普適計算有很大的空間，現代工人可以帶一個普適感應器等設備來參加生產和管理。所以工業數據源是大量設備（250億左右）之間的關聯，這才是我們未來真正需要去采納的數據。

 

    從今天的制造業現代化轉型到未來的智能工廠，我們要把管理員與操作員互動的數據、設備機群的數據、流程質量相關的數據，通過傳感器與控制器網絡整合。大數據和云技術是整合的核心科技。大數據環境中的數據管理與分配對實現自我意識設備和自學設備至關重要。

數據豐富，但我們的信息很貧乏。目前存在兩個問題：第一個就是數據的有效利用率很低。數據80％在過濾，80％的時間在洗數據，80％的數據是在收集又在重復被洗。由于垃圾數據過多，捕獲數據的效率有時候更低。第二個就是缺乏分析能力，需要大量的好工具。

 

    我們再看大數據2.0的概念，要做到三個“實”，那就是實時、現實和真實。我們今天的大數據工作大多還在基礎建設。要真正形成工業“大數據”，我們需要一個集成平臺、預測分析工具和虛擬化工具作為核心的三大構件。

 

    決策的價值隨著做出決策的時間的增加而削弱。洞察能力時效性非常重要，更好的商業決策，包括確定決策、收集數據、分析和探索、可視化和交流、執行和提高，都離不開洞察力。

 

    走進“大數據湖”

 

    數據倉庫架構是大家熟悉的數據分析架構，它對于企業數據分析有很多貢獻。而工業大數據湖架構具有數據集中、數據類型全面以及所有數據可實時訪問的三大特性。

 

    工業數據湖針對工業工作量優化設計包括：關鍵任務優化，解決工業互聯網軟件安全性等關鍵SLA問題；快速獲取與儲存數據，其中包括設備數據；支持多種模式與數據類型；高性能分析，使用大規模并行處理架構；數據治理和融合，利用位置分散的部署方案。

 

    數據湖的應用非常廣泛。其一，關注客戶（包括消耗：指數據的交易及結果；分析：指數據預測性、規定性分析及視覺化）；其二，關注整個工業數據湖的結構（包括管理：指集中管理數據及數據類型；流程：指高性能計算）。核心點是在管理和流程改進之后對安全的關注。

 

    大數據治理規則與架構。工業大數據要考慮的是全空間的資產管理目錄，我們可以把數據全部保留、管理，以提高信息價值。其中包括：質量、生命周期、合規性、元數據及追蹤的要素。相關的解決方案主要集中在：主要安全、數據保護、訪問控制、數據可視等四個方面。

 

    工業大數據使用案例之一：

 

    預測自主維修決策支持分析

 

    在目前的制造業里面，大數據可以做兩件事情：一是打造未來的智能化供應鏈，二是把預防性維修、生產轉化成預判性、預測性。這就是一個綠色產業，包括零排放、零宕機、零維護、供應鏈管理的零庫存等。

 

    物聯網（IOT）的發展以及感應技術的興起，開創了一個能緊密連接物理空間許多事物的信息網絡。隨著分析技術的發展，特別是預測分析的發展，結合互聯網云化的廣泛應用，物理空間與虛擬信息空間的形成與同步，離不開設備的自我意識和自主維修機械系統。智能設備的未來，一定是能夠自主評估健康狀況和退化情況并主動預防潛在性能故障，并且做出維修決策，以避免潛在故障的系統。

 

    按照Jay Lee教授的看法，一個機械系統，自我意識指能夠評估設備當前或歷史條件，并對評估結果做出反應。要實現健康條件評估，就需要利用數據驅動算法分析從機械設備及其周邊環境中的數據。實時設備條件信息可反饋至機械控制器以實現自適應控制，同時信息也會反饋至設備管理人員方便及時維修。然而，對大多數工業應用程序而言，尤其是設備機群而言，設備自我意識還遠未實現。當前診斷或預測算法通常適用于具體設備或應用程序，而在處理復雜信息時自適應和靈活性稍顯不足。由于同一機群中的設備和設備條件彼此互聯，任務和維修計劃可在機群級得到制定和優化。操作員可根據每臺設備的健康條件平衡和調節每臺設備工作量和工作壓力，從而最大程度優化生產和設備性能，實現主動檢修計劃的智能決策。

 

    工業大數據使用案例之二：

 

    助力實現供應鏈優化與創新

 

    第四次工業革命已在全球爆發，為各行業提供了機遇。其商業模式的特征在于價值鏈橫向合作大幅增長，通過全產業的數字化互連與設備的實時監控，綜合利用分析數據與預見分析，從而更好地滿足客戶的要求。

 

    一般的供應鏈與全數字供應鏈的區別在于企業是否有能力高效地對全供應鏈實現監控、報警、預測及優化。面對龐大的數量以及日益復雜的數據分析任務，通過工業大數據來建立智能工業，其本質是利用自適應機器人與先進傳感器等先進技術融合，實現一個數字化制造環境的發展，形成全方位綜合優化管理價值鏈。通過在全供應鏈的數字優化按需定制和信息實時訪問，供應鏈將變得更靈活。

 

    未來智能供應鏈可以從生產、需求、服務的三個大方面來實現。首先從市場需要著手，通過工業大數據，分階段實現需求預測，做好需求與庫存對接的優化工作，實現分配最優。其次，加大生產質量生命周期的分析，對生產設備做好實時的預測性自維修以提高生產的質量，實現最大化產量和可靠性。最終，產品以服務的方式在市場上流通，實現供應鏈配件的優化、售前到售后的服務運營優化、保值分析以及建立增值的售后服務盈利模式。

 

    智能供應鏈應該建立在高度自動化的分析技術和管理平臺上，通過信息技術與運營技術結合形成，來幫助供應鏈的廠商從繁瑣低效的手動工作中解放出來，實現供應鏈智能中心。未來的更智能的供應鏈除了實現智能的支出分析、物料數據分類等主要功能外，其核心旨在加速發展移動互聯網、大數據、云計算、物聯網及其相結合的制造業。利用先進數據分析和預測工具，對實時需求進行預測與分析，增強商業運營及用戶體驗，戰勝更復雜的供應鏈挑戰。

 

    工業創新要以用戶需求為轉型的核心驅動，借助互聯網的靈活和廣闊，結合大數據行業的數據管理與分析技術，通過信息物理系統和決策支持系統，讓我們的工業物理和信息空間融合同步，實現工業生產的自我意識和自我學習，形成預測監控系統的智能制造業大數據環境，幫助企業做出更“明智”的決策。

來源：巨靈鳥 歡迎分享本文