如何實現(xiàn)智能制造是大家都關心的問題。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)字化轉型是智能制造實現(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、人工智能、云計算、虛擬／虛擬增強現(xiàn)實（VR／AR），以及大數(shù)據(jù)分析等。我們一定要保持清醒，不要簡單地認為有了這些技術，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)文化的變革進程是相當復雜和艱難的，沒有行業(yè)、企業(yè)與用戶的融合推進，無法實現(xiàn)這次變革。數(shù)字化轉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動力，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地采集并存儲數(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。然而在過去的許多年間，利用數(shù)據(jù)的根本動因并沒有改變，數(shù)據(jù)的復雜性增強，數(shù)據(jù)轉化為情報的能力越來越大。
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)。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。
第二種觀點認為，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用到分析之中。
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、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)與設備數(shù)據(jù)的結合，大數(shù)據(jù)可以幫助我們實現(xiàn)對客戶的分析和挖掘，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)關系
數(shù)據(jù)必須要放到相應的環(huán)境中分析，才能了解數(shù)據(jù)之間的關系。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)結合。
數(shù)據(jù)價值
對于數(shù)字化轉型，大數(shù)據(jù)不僅要關注實際數(shù)據(jù)量的多少，最重要的是關注大數(shù)據(jù)的處理方法在特定場合的應用，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)，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)動機是飛機的心臟，也是關乎航空安全，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、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、測量結果等數(shù)據(jù)?；诖罅繑?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)。
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)信息和非結構信息，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。
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制造業(yè)信息結構概括起來分為兩層，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構性系統(tǒng)數(shù)據(jù)與非結構性數(shù)據(jù)結合，進而通過先進的分析工具發(fā)現(xiàn)新的洞見。
大數(shù)據(jù)分析對企業(yè)生產(chǎn)智能的意義
制造業(yè)創(chuàng)新的核心就是要依托大量的前沿科技。先進的技術是創(chuàng)新的手段。在新技術的支持下，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 Information systems 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。
特別需要注意的是，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)專有的集成，也投資開放式集成，還投資儀表板和移動技術，希望隨時隨地為需要正確信息的決策者提供衡量標準。
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，不僅僅是一套我們理解的傳統(tǒng)軟件系統(tǒng)，更多的是項目執(zhí)行和服務的平臺。 這需要在項目管理與制造企業(yè)的策略“客戶服務”上，體現(xiàn)出制造企業(yè)的綜合管理能力與軟實力。
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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)，可以持續(xù)為客戶提供有價值的服務。
途徑二，投資工廠內(nèi)外系統(tǒng)架構堆棧中能夠處理結構性和非結構性數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)模型。
新技術是創(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)平臺結合分析，從而洞見尚未顯現(xiàn)的情況。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)科學中實現(xiàn)數(shù)字化轉型。為了推動轉型，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。
美國硅谷的Cisco （思科）是網(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。
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)領先的企業(yè)需要擴大合作，努力做到以下四點：
參與并為大數(shù)據(jù)分析專門術語建立通用的行業(yè)語言，包括：工具、方法等。
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。
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。
利用互聯(lián)網(wǎng)科技，建立通用的培訓和認證項目，幫助發(fā)展和創(chuàng)造新的人力資本。
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