工業(yè)大數(shù)據(jù)：制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型重點(diǎn)

梁建交

制造業(yè)普遍存在這樣一個疑問：和信息化的巨額投入相比，其實(shí)際建設(shè)成效似乎并不突出，特別是對組織系統(tǒng)而言。

困擾企業(yè)多年的一些問題，如產(chǎn)品競爭力問題、生產(chǎn)質(zhì)量問題、準(zhǔn)時交付問題等，并沒有因?yàn)樾畔⒒木薮笸度攵玫矫黠@改善。那么，問題到底出在了哪里？

跳出“集成應(yīng)用陷阱”，需從三個視角來尋求解決方案：一是流程，企業(yè)的業(yè)務(wù)流程和業(yè)務(wù)規(guī)則必須是清晰的，只有流程和業(yè)務(wù)規(guī)則清晰，軟件的運(yùn)行邏輯才能夠完整地體現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯，應(yīng)用集成接口才能夠被清晰、準(zhǔn)確地定義。

二是數(shù)據(jù)，核心是數(shù)據(jù)流和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。流程是數(shù)據(jù)的管道，所以數(shù)據(jù)流要說清楚的前提是流程清晰。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是數(shù)據(jù)流動起來的基礎(chǔ)，舉一個簡單的例子：如果物料編碼不統(tǒng)一，就無法識別兩個系統(tǒng)中的物料是否是同一個物料，也就無法將兩個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和整合起來，數(shù)據(jù)的價值也就無法呈現(xiàn)。

另外， 如果不定義清楚一個業(yè)務(wù)對象由哪些數(shù)據(jù)來描述，就無法將其數(shù)據(jù)化，也就無法對其進(jìn)行很好的測量、管理和改進(jìn)。三是技術(shù)，利用技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)流程的集成;利用技術(shù)手段管理數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)，并確保數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的貫徹執(zhí)行;利用技術(shù)手段，減少系統(tǒng)孤島的存在。所以，要突破集成應(yīng)用，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行治理（如：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量），而數(shù)據(jù)要得到充分利用，又需要借助于流程管道的貫通而流動、整合起來。而信息化要走向成熟，必須經(jīng)歷集成應(yīng)用、數(shù)據(jù)管理兩個階段。因此，制造企業(yè)當(dāng)前信息化存在的許多問題和疑問，是信息化發(fā)展必然會經(jīng)歷的。

工業(yè)大數(shù)據(jù)的推進(jìn)涉及業(yè)務(wù)、應(yīng)用、技術(shù)和數(shù)據(jù)等多個層面，相關(guān)工作千頭萬緒，關(guān)系錯綜復(fù)雜，其中又牽扯很多陌生的術(shù)語、概念，如果沒有整體規(guī)劃，看不到一個完整的體系，缺乏統(tǒng)一的溝通語言，企業(yè)就很難做出合理的安排，也很難在推進(jìn)過程中取得廣泛的支持。

工作框架

構(gòu)建知識體系。工業(yè)大數(shù)據(jù)作為一個新的備受關(guān)注的領(lǐng)域，涉及很多概念、術(shù)語和理論框架，業(yè)界對一些術(shù)語、概念的解讀尚不完全一致，有必要在企業(yè)內(nèi)部建立相關(guān)知識體系， 規(guī)范定義、統(tǒng)一認(rèn)知、統(tǒng)一語言，保證溝通順暢，以利于工作推進(jìn)。

數(shù)據(jù)識別與定義。摸清數(shù)據(jù)資產(chǎn)狀況、規(guī)范數(shù)據(jù)表達(dá)，是對數(shù)據(jù)實(shí)施有效治理和開發(fā)利用的基礎(chǔ)。具體工作包括對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、明確數(shù)據(jù)資源分布情況、建立數(shù)據(jù)模型等，其中主數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)識別定義是兩類核心基礎(chǔ)性工作。

數(shù)據(jù)集成與共享。跳出“集成應(yīng)用陷阱”面臨的核心挑戰(zhàn)就是數(shù)據(jù)的自由流動，解決數(shù)據(jù)集成與共享的重點(diǎn)工作包括兩個方面：一是建立數(shù)據(jù)通道，包括應(yīng)用系統(tǒng)集成、工業(yè)物聯(lián)、數(shù)據(jù)平臺建設(shè)等;二是數(shù)據(jù)流通，包括主數(shù)據(jù)集成、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)貫通等。數(shù)據(jù)分析與利用。在保證數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)流通的基礎(chǔ)上，推進(jìn)數(shù)據(jù)分析在研發(fā)、生產(chǎn)、服務(wù)和管理等方面的應(yīng)用，發(fā)揮數(shù)據(jù)資產(chǎn)對業(yè)務(wù)優(yōu)化和管理改進(jìn)的價值。數(shù)據(jù)分析與利用是釋放信息化紅利的主要手段。

數(shù)據(jù)治理。將數(shù)據(jù)作為企業(yè)核心管理對象，落實(shí)組織、流程和標(biāo)準(zhǔn)，明確數(shù)據(jù)責(zé)任歸屬，體系化保障數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)安全。從信息化水平比較高的電信、金融、電網(wǎng)等行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)來看，數(shù)據(jù)治理是一個漫長甚至痛苦的過程，需要企業(yè)具有很強(qiáng)的韌性。但當(dāng)數(shù)據(jù)得到有效治理之后，企業(yè)從數(shù)據(jù)開發(fā)利用方面得到的回報也是豐厚的。

切入點(diǎn)選擇

由于數(shù)據(jù)流貫通和數(shù)據(jù)質(zhì)量直接影響數(shù)據(jù)的整合和分析利用，因此，從大邏輯上來講，應(yīng)先行開展數(shù)據(jù)治理，再推進(jìn)數(shù)據(jù)應(yīng)用。但這并不意味著數(shù)據(jù)的開發(fā)利用要等到所有的數(shù)據(jù)全部治理到位才能夠開始，可以分領(lǐng)域、分主題，邊治理邊應(yīng)用。

企業(yè)可以根據(jù)本單位的實(shí)際情況，選擇任何一類作為切入點(diǎn)，既可以先建立數(shù)據(jù)治理的組織、流程和制度，落實(shí)體系和機(jī)制保障;也可以先設(shè)計(jì)開發(fā)企業(yè)級的數(shù)據(jù)模型，進(jìn)而建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄、定義數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范數(shù)據(jù)表達(dá);還可以選擇數(shù)據(jù)基礎(chǔ)好、價值顯現(xiàn)度高的業(yè)務(wù)領(lǐng)域開發(fā)大數(shù)據(jù)應(yīng)用，以應(yīng)用倒逼數(shù)據(jù)治理，逐步完善數(shù)據(jù)管理體系。當(dāng)然，五類工作也完全可以同步開展。但無論如何，都應(yīng)遵守?cái)?shù)據(jù)全生命周期覆蓋和信息價值鏈貫通兩個基本原則。

具體到某一類數(shù)據(jù)或業(yè)務(wù)場景時，一定是遵循“設(shè)—存—通—治—用”的基本邏輯。設(shè)，主要包括數(shù)據(jù)識別定義和應(yīng)用場景設(shè)計(jì);存，主要指的是數(shù)據(jù)采集和存儲;通，主要指的是數(shù)據(jù)整合和數(shù)據(jù)流貫通;治，主要指的是數(shù)據(jù)質(zhì)量和安全管控;用，即針對具體業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù)分析利用。

關(guān)注事項(xiàng)

工業(yè)大數(shù)據(jù)推進(jìn)過程中，有六項(xiàng)特別需要關(guān)注的事項(xiàng)，它們對安全、有效挖掘大數(shù)據(jù)價值至關(guān)重要。一是數(shù)據(jù)模型。根據(jù)國際數(shù)據(jù)管理協(xié)DAMA的觀點(diǎn)和國內(nèi)領(lǐng)先行業(yè)的實(shí)踐，數(shù)據(jù)模型是企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)的核心，是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)落地的重要載體，是規(guī)范應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)整合利用的基礎(chǔ)。企業(yè)應(yīng)通過正向設(shè)計(jì)和逆向建模相關(guān)結(jié)合的方法，構(gòu)建企業(yè)級數(shù)據(jù)模型，并借助模型管理工具建立起數(shù)據(jù)模型的“建”“管”“用”機(jī)制。二是工業(yè)機(jī)理。工業(yè)大數(shù)據(jù)推進(jìn)的最終目標(biāo)是場景應(yīng)用，解決實(shí)際的工業(yè)問題。這些問題的背后是工業(yè)機(jī)理，如果不掌握工業(yè)機(jī)理，就無法建立科學(xué)準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型，也就無法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。因此，企業(yè)應(yīng)充分聯(lián)接外部資源，對準(zhǔn)典型需求，開展工業(yè)機(jī)理研究，積累機(jī)理模型，并形成知識庫。三是能力平臺。工業(yè)大數(shù)據(jù)推進(jìn)過程中，數(shù)據(jù)分析的需求熱度、活躍度都會不斷增強(qiáng)，要IT部門必須快速響應(yīng)，縮短開發(fā)周期。同時，隨著IT架構(gòu)的全面云化，大數(shù)據(jù)應(yīng)用會越來越趨于輕量化，并以工業(yè)APP為主要形態(tài)。這就需要企業(yè)擁有一個能夠支持?jǐn)?shù)據(jù)全生命周期管理和快速數(shù)據(jù)開發(fā)的能力平臺，其應(yīng)具有安全可控、穩(wěn)定可靠、彈性擴(kuò)展等關(guān)鍵特性。四是數(shù)據(jù)安全。數(shù)據(jù)只有匯聚、整合才能夠發(fā)揮更大的價值，但數(shù)據(jù)的聚合卻會增加敏感信息泄露的安全隱患。而大數(shù)據(jù)借助的云存儲與云計(jì)算技術(shù)，已經(jīng)超出了傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)邊界，導(dǎo)致針對傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的安全策略和防護(hù)技術(shù)無法做到有效防護(hù)。因此，企業(yè)需要做好數(shù)據(jù)資源利用和安全風(fēng)險防范的平衡，持續(xù)跟蹤、研究新一代數(shù)據(jù)安全技術(shù)，在數(shù)據(jù)的全生命周期建立安全機(jī)制。五是數(shù)據(jù)人才。數(shù)據(jù)驅(qū)動型應(yīng)用作為企業(yè)新一代應(yīng)用，由于其需求分析、軟件開發(fā)過程和所依托的關(guān)鍵技術(shù)、開發(fā)環(huán)境都區(qū)別于傳統(tǒng)的交易型應(yīng)用，因此需要新一代人才的加入，企業(yè)應(yīng)做好數(shù)據(jù)架構(gòu)師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)質(zhì)量工程師等關(guān)鍵性數(shù)據(jù)人才的培養(yǎng)和引進(jìn)。六是投資保障。鑒于大數(shù)據(jù)技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用剛剛起步、企業(yè)數(shù)據(jù)普遍需要治理、數(shù)據(jù)安全等關(guān)鍵技術(shù)需要突破，以及可用算法模型的構(gòu)建需要一定的周期等。工業(yè)大數(shù)據(jù)的投資收益會有一定的滯后效應(yīng)，企業(yè)應(yīng)做好需要渡過一段艱難時期的心理準(zhǔn)備，在資金投入方面提供持續(xù)支持。

工業(yè)大數(shù)據(jù)作為制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重點(diǎn)方向，在推進(jìn)過程中，應(yīng)以現(xiàn)實(shí)需求為出發(fā)點(diǎn)，避免陷入“大”“小”之爭，將工程和管理過程中產(chǎn)生并具有使用價值的所有數(shù)據(jù)作為一個有機(jī)的整體，以數(shù)據(jù)全生命周期覆蓋和信息價值鏈貫通為基本原則，在數(shù)據(jù)有效治理的基礎(chǔ)上，抓住數(shù)據(jù)模型、工業(yè)機(jī)理、能力平臺、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)人才和投資保障六大關(guān)鍵因素，有序推進(jìn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的分析型應(yīng)用，推動數(shù)據(jù)資產(chǎn)變現(xiàn)，不斷優(yōu)化產(chǎn)品、改進(jìn)過程和提高決策效率，釋放信息化紅利，將制造企業(yè)信息化推向更高的水平。