大數(shù)據(jù)時代的工業(yè)進階

潘諶奎

工業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展始終與技術(shù)革新息息相關(guān)，最新的技術(shù)趨勢是，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)日深，對機器數(shù)據(jù)、機器軌跡數(shù)據(jù)，如設(shè)備控制器、傳感器、制造控制系統(tǒng)等被廣泛關(guān)注與應(yīng)用。工業(yè)大數(shù)據(jù)帶給產(chǎn)業(yè)界全新的多樣性思考與更多的拓展性舉措，然而從海量工業(yè)數(shù)據(jù)中切實挖掘出有效信息并分析轉(zhuǎn)化為指導決策及行動，還有頗多問題待解。

掘金價值場景

我們已經(jīng)生活在一個充斥著海量數(shù)據(jù)的世界里，拋開大數(shù)據(jù)改變生活的驚嘆和新科技之下豐富多彩的便利生活不言，“大數(shù)據(jù)=大動力=大利潤”顯然更讓產(chǎn)業(yè)界津津樂道，零售業(yè)經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)消費者的購物規(guī)律，城市管理者監(jiān)測、分析和整合各種數(shù)據(jù)以做出智能化的響應(yīng)，上個世紀80年代末，世界500強企業(yè)就有30%以上為自己設(shè)立了CIO（首席信息官）職位，這個數(shù)字很快在數(shù)據(jù)洪流席卷世界后變成百分之百。

“大數(shù)據(jù)本身并不厲害，厲害的是依托它所做的精準分析，那種判斷力與洞察力?！边@是世人對大數(shù)據(jù)最直觀的認知。而因為涉及很多方面的數(shù)據(jù)，工業(yè)大數(shù)據(jù)從內(nèi)涵角度實則難以給出最明確的定義，或者說它只是眾多大數(shù)據(jù)中的一個類型，產(chǎn)生于工業(yè)領(lǐng)域的智能化生產(chǎn)過程中。作為新興事物之一，工業(yè)大數(shù)據(jù)在應(yīng)用推廣方面還需做出很多努力與探索，人們需要對來自于繁多生產(chǎn)環(huán)節(jié)中分散的數(shù)據(jù)進行格式轉(zhuǎn)化，采集、存儲和分析，其應(yīng)用價值在工業(yè)企業(yè)上下游及行業(yè)內(nèi)外的領(lǐng)域中也有所體現(xiàn)。

作為工業(yè)大國，中國有著非常龐大的應(yīng)用體系，這就大大增加了對大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用需求。昆侖智匯數(shù)據(jù)科技（北京）有限公司創(chuàng)始人陸薇認為工業(yè)生產(chǎn)依賴大量資產(chǎn)設(shè)備是必然正視的事實，“物聯(lián)網(wǎng)的興起，使得我們可以采集到設(shè)備的工作狀態(tài)信息、周圍環(huán)境信息以及人和設(shè)備的交互信息，并通過這些信息對工業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營狀況有深入的洞察，從而實現(xiàn)優(yōu)化提升，達到提質(zhì)、增效、降耗、控險的目的。這項工作可以提升工業(yè)企業(yè)的競爭力，對于中國這樣的工業(yè)大國具有非常重要的意義……對于整個工業(yè)從自動化、信息化走向智能化的融合發(fā)展，工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)將起到關(guān)鍵的作用?！彼赋鲇行?、健康發(fā)展工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)當具備四個關(guān)鍵要素，“第一，場景;第二，領(lǐng)域知識;第三，數(shù)據(jù);第四，技術(shù)?！薄盁o論什么樣的技術(shù)，首先得有用武之地。應(yīng)用場景保證了技術(shù)價值的同時，也提供了具體需求。在具體應(yīng)用場景下，一定要具備相關(guān)領(lǐng)域的行業(yè)知識，才能夠深入地理解問題、解決問題。此外，與問題關(guān)聯(lián)的上下文數(shù)據(jù)生成之后，結(jié)合相關(guān)領(lǐng)域知識，對數(shù)據(jù)進行梳理，并通過相應(yīng)技術(shù)來解決數(shù)據(jù)問題。這一切的前提是，如何選擇一個有價值的場景，并能夠通過數(shù)據(jù)技術(shù)手段來支持這個場景。而場景的選擇，也代表了我們對行業(yè)的認知?！?/p>

使能智能制造

工業(yè)大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)有哪些還存爭議，可以肯定的是單單把開源相關(guān)技術(shù)拼湊一下的產(chǎn)物不等同于工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺，草草將機器深度學習技術(shù)結(jié)合起來也不意味著就完成了工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析……和其他大數(shù)據(jù)相比，工業(yè)大數(shù)據(jù)在真實性、實時性、可靠性和完整性上都有著更高要求，在收集、分析、挖掘等方面都有很大的難度，唯一相同的是，工業(yè)大數(shù)據(jù)擁有著廣闊的應(yīng)用場景與市場前景。

麥肯錫咨詢公司在其發(fā)布的《如何利用大數(shù)據(jù)改進制造業(yè)》報告中列舉了10條大數(shù)據(jù)顛覆制造過程的路徑，“優(yōu)化生產(chǎn)進度，提高制造績效，精確供應(yīng)商管理，追蹤產(chǎn)品質(zhì)量、改進工作流程，以銷定產(chǎn)、制定生產(chǎn)計劃，量化產(chǎn)能、追蹤設(shè)備運轉(zhuǎn)效率，提供生產(chǎn)設(shè)備預(yù)防性維護建議……”專注大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的兮易強企董事長陳廣乾指出工業(yè)大數(shù)據(jù)落地的關(guān)鍵點在于業(yè)務(wù)邏輯，“互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時常是一種關(guān)聯(lián)的挖掘，是發(fā)散的分析，而工業(yè)大數(shù)據(jù)具有很強的目的性;此外，工業(yè)大數(shù)據(jù)極其復雜，不僅僅是因為需要與企業(yè)復雜的業(yè)務(wù)結(jié)合，還要和企業(yè)的工藝、生產(chǎn)、產(chǎn)品、產(chǎn)線相結(jié)合，里邊的專業(yè)性極強?！痹谒劾锕I(yè)大數(shù)據(jù)是否能在企業(yè)中落地需牢記3個核心點，“出發(fā)點：企業(yè)追求的是帶來多少效益;關(guān)鍵點：先深入了解業(yè)務(wù)，建立業(yè)務(wù)模型再建數(shù)據(jù)模型;持續(xù)點：算法模型的成功并非一蹴而就，在建立起來后還需要不斷訓練并與業(yè)務(wù)模型匹配?！?/p>

工業(yè)大數(shù)據(jù)如何帶來價值，如何解決問題，已成為相關(guān)企業(yè)關(guān)注的重點。談及如何以工業(yè)大數(shù)據(jù)支撐企業(yè)智能決策，北京大學工業(yè)工程系主任侍樂媛表示，“工業(yè)的智能化、信息化，并非購買機器人、連接互聯(lián)網(wǎng)、聯(lián)通傳感器就可以了。利用現(xiàn)有存量，在管理上做創(chuàng)新，提高效益，制造企業(yè)需要有經(jīng)緯縱橫的采集能力。”在具體的運用過程中，侍樂媛建議，“利用原有硬件存量，通過生產(chǎn)資源的優(yōu)化配置，有效的信息化管理工具，可以彌合工業(yè)大數(shù)據(jù)斷層，打通企業(yè)生產(chǎn)全生命周期的數(shù)據(jù)流，提升企業(yè)的生產(chǎn)能力。通過仿真模擬，識別生產(chǎn)過程的瓶頸資源與相應(yīng)問題、生產(chǎn)過程關(guān)鍵環(huán)節(jié)，能夠大幅提高目前大部分中小企業(yè)的生產(chǎn)效率，降低運營成本。”