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工業(yè)大數(shù)據(jù):工業(yè)價(jià)值轉(zhuǎn)型新視角

2017-08-27 10:14 性質(zhì):轉(zhuǎn)載 作者:工控網(wǎng) 來(lái)源:工控網(wǎng)
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  同樣發(fā)現(xiàn)這個(gè)問題的還有美國(guó)GE公司,他們意識(shí)到裝備銷售過程中的獲利遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及在產(chǎn)品使用過程中的價(jià)值服務(wù),客戶需要的價(jià)值也遠(yuǎn)不止對(duì)產(chǎn)品狀態(tài)的保持,更在于如何去使用這些能力來(lái)實(shí)現(xiàn)更高效的價(jià)值再創(chuàng)造。

  以數(shù)據(jù)為核心使產(chǎn)品發(fā)揮最大的能力,歸根結(jié)底是利用數(shù)據(jù)建模實(shí)現(xiàn)對(duì)狀態(tài)、環(huán)境和任務(wù)的精確評(píng)估,對(duì)管理和控制活動(dòng)進(jìn)行實(shí)時(shí)的決策優(yōu)化,并協(xié)同和調(diào)度相關(guān)產(chǎn)品高效率運(yùn)行的過程。

“無(wú)憂”的制造環(huán)境

  制造系統(tǒng)中的問題同樣也有 “ 可見” 和“ 不可見”之分,我們對(duì)待這些問題的方式既可以在問題發(fā)生后去解決,也可以在問題發(fā)生前去避免。生產(chǎn)系統(tǒng)中存在的“不可見”問題包括設(shè)備性能的衰退、精度的缺失、易耗件的磨損、和資源的浪費(fèi)等,可見的問題往往是這些不可見因素積累到一定程度所引起的,比如設(shè)備的衰退最終導(dǎo)致停機(jī)、精度的缺失最終導(dǎo)致質(zhì)量偏差等。

  就如同冰山一樣,可見的問題僅僅是冰山一角,而隱性的問題則是隱藏在冰山下面的惡魔。通過大數(shù)據(jù)對(duì)“不可見”問題獲得深刻的洞察,是實(shí)現(xiàn)無(wú)憂慮制造環(huán)境的基礎(chǔ),也是智能制造的本質(zhì)。

  制造改進(jìn)與轉(zhuǎn)型的機(jī)會(huì)空間可以被分為四個(gè)部分(圖二),第一個(gè)部分是去滿足用戶可見的需求和解決可見的問題,這個(gè)空間內(nèi)依然有中國(guó)制造需要補(bǔ)的課,比如質(zhì)量、污染、和浪費(fèi)等問題,需要的是持續(xù)的改善與不斷完善的標(biāo)準(zhǔn)化。

  第二個(gè)空間在于避免可見的問題,需要從使用數(shù)據(jù)中挖掘新的知識(shí)對(duì)原有生產(chǎn)系統(tǒng)和產(chǎn)品做加值改善。第三個(gè)空間在于利用創(chuàng)新的方法與技術(shù)去解決未知的問題與創(chuàng)造新的競(jìng)爭(zhēng)力,例如具有自省能力的設(shè)備,以及利用傳感器與大數(shù)據(jù)使不可見的問題透明化,進(jìn)而去管理和解決不可見的問題。

  第四個(gè)象限是尋找和滿足不可見的價(jià)值缺口,避免不可見因素的影響,這部分需要利用大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的智能信息去創(chuàng)造新的知識(shí)和價(jià)值與傳承力,這也是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的最終目標(biāo)。

  通過分析數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)需求、預(yù)測(cè)制造、利用數(shù)據(jù)去整合產(chǎn)業(yè)鏈和價(jià)值鏈,這就是工業(yè)大數(shù)據(jù)的思維。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是一場(chǎng)在不可見世界中的戰(zhàn)爭(zhēng),而工業(yè)數(shù)據(jù)分析的競(jìng)爭(zhēng)力則是連接可見與不可見世界的橋梁。

  利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)無(wú)憂的制造環(huán)境有三個(gè)方向,數(shù)據(jù)在每一個(gè)階段中扮演的作用也并不相同。
  第一個(gè)方向是在解決可見問題的過程中積累經(jīng)驗(yàn)和知識(shí),從而去避免這些問題。在這個(gè)過程中,數(shù)據(jù)可以作為經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)的載體。
  第二個(gè)方向是依靠數(shù)據(jù)去分析問題產(chǎn)生的隱性線索(evidence)、關(guān)聯(lián)性、和根原因等,進(jìn)而利用預(yù)測(cè)分析將不可見問題顯性化,從而實(shí)現(xiàn)解決不可見問題的目的。現(xiàn)在的制造系統(tǒng)正在經(jīng)歷從第一個(gè)階段到第二個(gè)階段的轉(zhuǎn)變過程,在完成這個(gè)過程后,制造系統(tǒng)將不再有‘surprise’,使得所有隱性問題在變成顯性問題和影響之前都可以被提前解決。
  第三個(gè)方向是通過對(duì)數(shù)據(jù)的深度挖掘,建立知識(shí)和問題之間的相關(guān)性,從數(shù)據(jù)中啟發(fā)出新的知識(shí),并能夠利用知識(shí)對(duì)制造系統(tǒng)進(jìn)行精確的建模,產(chǎn)生能夠指導(dǎo)制造系統(tǒng)活動(dòng)的鏡像模型,從系統(tǒng)的設(shè)計(jì)端避免可見及不可見問題的發(fā)生。

  這三個(gè)方向?qū)ζ髽I(yè)都非常具有借鑒意義,但是需要根據(jù)不同的情況側(cè)重于不同的方向??偟膩?lái)概況,這三個(gè)方向分別適用于以下幾類情況中問題的解決:

  第一個(gè)方向:適合在某一個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)經(jīng)營(yíng)了很久,有了一定的經(jīng)驗(yàn)積累,但是卻很難總結(jié)出為什么做的好或是不好。
  第二個(gè)方向:在解決了可見的問題之后,仍然存在一些不可見問題對(duì)制造系統(tǒng)造成的影響,希望能夠了解不可見因素的變化過程和相互的關(guān)聯(lián)性,積累更加深入的制造知識(shí)。
  第三個(gè)方向:在制造基礎(chǔ)還較為薄弱的領(lǐng)域,并沒有形成太多有效的數(shù)據(jù),但是擁有非常豐富的使用數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn),則可以借助使用過程中積累的知識(shí)對(duì)制造系統(tǒng)提出設(shè)計(jì)的要求。
工業(yè)大數(shù)據(jù):工業(yè)價(jià)值轉(zhuǎn)型的新視角
圖三:?jiǎn)栴}、數(shù)據(jù)、與知識(shí)的關(guān)系及管理方式

圖三簡(jiǎn)明地闡述了大數(shù)據(jù)與智能制造之間的關(guān)系:制造系統(tǒng)中“可見”和“不可見”問題的發(fā)生及解決的過程中會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析可以了解問題產(chǎn)生的過程、造成的影響和解決的方式。

  通過對(duì)數(shù)據(jù)的深度挖掘和抽象化建模后可以形成知識(shí),進(jìn)而利用知識(shí)去認(rèn)識(shí)、避免、和重新定義問題。數(shù)據(jù)在其中起到的作用,是使這個(gè)過程從以往依靠人的經(jīng)驗(yàn)(Experience based)轉(zhuǎn)向依靠挖掘數(shù)據(jù)中隱性的線索(Evidence based),使得制造知識(shí)能夠被更加高效和自發(fā)地產(chǎn)生、利用和傳承。

  因此,問題和知識(shí)是目的,而數(shù)據(jù)則是一種手段。今天我們來(lái)談利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)智能制造,是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)正在逐漸成為易得的資源,而在制造系統(tǒng)和商業(yè)環(huán)境變得日益復(fù)雜的今天,利用大數(shù)據(jù)去解決問題和積累知識(shí)將是更加高效和便捷的方式。

  數(shù)據(jù)本身不會(huì)說(shuō)話,也并不會(huì)直接創(chuàng)造價(jià)值,真正為企業(yè)帶來(lái)價(jià)值的是數(shù)據(jù)分析和挖掘之后產(chǎn)生的洞察和行動(dòng)的價(jià)值,是數(shù)據(jù)經(jīng)過實(shí)時(shí)分析后及時(shí)地流向決策鏈的各個(gè)環(huán)節(jié),是讓數(shù)據(jù)成為面向客戶創(chuàng)值服務(wù)的媒介和依據(jù)。

  工業(yè)大數(shù)據(jù)的目的并不是追求數(shù)據(jù)量的龐大,而是通過系統(tǒng)式地?cái)?shù)據(jù)收集和分析手段,實(shí)現(xiàn)價(jià)值的最大化。所以推動(dòng)工業(yè)價(jià)值轉(zhuǎn)型和智能制造的并不是大數(shù)據(jù)本身,而是大數(shù)據(jù)分析技術(shù)所帶來(lái)的洞察,行動(dòng)的準(zhǔn)確性與速度。

  在新制造革命的轉(zhuǎn)型中,更加有效地積累和利用數(shù)據(jù)資源與知識(shí)的傳承,決定了能否在新競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中脫穎而出。工業(yè)大數(shù)據(jù)定義了制造價(jià)值的新主張,這個(gè)價(jià)值的應(yīng)用既可以外向,也可以是內(nèi)向。

  內(nèi)向是利用大數(shù)據(jù)去解決和避免制造系統(tǒng)中的“不可見”問題,實(shí)現(xiàn)無(wú)憂的制造環(huán)境。外向是利用大數(shù)據(jù)在產(chǎn)品的使用過程向用戶提供智能增值服務(wù),實(shí)現(xiàn)制造價(jià)值的延續(xù)。

  這兩者對(duì)于中國(guó)制造而言,一方面是解決制造“大而不強(qiáng)”的挑戰(zhàn),另一方面是改善制造附加值較低的瓶頸。中國(guó)應(yīng)該利用好使用數(shù)據(jù)的資源,不斷提升企業(yè)對(duì)制造的理解和知識(shí)積累速度,才能彌補(bǔ)中國(guó)在裝備制造和核心零部件等方面的弱勢(shì),逐步彌補(bǔ)這些弱勢(shì)領(lǐng)域造成的短板,讓世界看到中國(guó)在工業(yè)大數(shù)據(jù)中創(chuàng)知和創(chuàng)值的成功經(jīng)驗(yàn)。

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