隨著云計算、物聯(lián)網(wǎng)、移動計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)的興起和我國制造業(yè)向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的持續(xù)推進(jìn)，大數(shù)據(jù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用引發(fā)了制造業(yè)的普遍關(guān)注。但是，對工業(yè)大數(shù)據(jù)的理解還存在一些疑問和分歧。本文提出工業(yè)大數(shù)據(jù)的三個基本問題，共同探討。
WHY
工業(yè)大數(shù)據(jù)，為什么在今天受到如此高的關(guān)注？
首先，得益于互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展。大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)的率先應(yīng)用，促進(jìn)了相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟，隨后逐步滲透到其他行業(yè)，大數(shù)據(jù)與制造業(yè)的結(jié)合，稱為“工業(yè)大數(shù)據(jù)”。
其次，與制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化的客觀事實密切相關(guān)。自動化/ 智能化的設(shè)備、生產(chǎn)單元和產(chǎn)線，以及智能化的產(chǎn)品，在運行過程中產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)蘊藏著有價值的信息。例如，GE 航空發(fā)動機(jī)每天提供給監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)超過1PB，福特的插電式混合動力汽車每小時能生成數(shù)據(jù)25GB，一臺數(shù)控機(jī)床每年的數(shù)據(jù)量也可達(dá)700TB。
第三，大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的擁有成本越來越低。傳感器技術(shù)、通訊技術(shù)的發(fā)展，使得獲取實時數(shù)據(jù)的成本已不再高昂。嵌入式系統(tǒng)、低耗能半導(dǎo)體、處理器、云計算等技術(shù)的興起使得設(shè)備運算能力大幅提升，可實時處理大數(shù)據(jù)。開源技術(shù)的生態(tài)完整性，使得構(gòu)建一個大數(shù)據(jù)平臺的技術(shù)門檻越來越低。
另外，我們看到，制造資源、制造過程和商業(yè)活動變得越來越復(fù)雜，管理和決策的復(fù)雜度也在提升，依靠人的經(jīng)驗和分析已經(jīng)無法應(yīng)對如此復(fù)雜的商業(yè)環(huán)境。借助數(shù)據(jù)、算法和軟件代碼，可以突破人腦的限制，開展更加復(fù)雜的分析、預(yù)測，支持過程、產(chǎn)品和決策優(yōu)化。
最后，我們必須承認(rèn)，美國管理信息系統(tǒng)專家諾蘭在四十年前提出的信息化“六階段模型”，今天看來仍然正確。根據(jù)諾蘭模型，數(shù)據(jù)管理是企業(yè)信息化走向成熟的必經(jīng)之路。而目前，即便國內(nèi)的大型制造企業(yè)也僅處于集成階段或數(shù)據(jù)管理階段的早期，而絕大多數(shù)中小企業(yè)可能還處于諾蘭模型的前三個階段。
WHAT
當(dāng)我們談?wù)摗肮I(yè)大數(shù)據(jù)”時，其內(nèi)涵包括什么？
正如從工業(yè)大數(shù)據(jù)視角看統(tǒng)一IT架構(gòu)可以看到工業(yè)大數(shù)據(jù)框架一樣（如圖1），每個人看待工業(yè)大數(shù)據(jù)也有不同的視角，不同的視角獲得不同的視圖，大家討論的內(nèi)容就有可能不一樣，存在分歧就在所難免。如果溝通存在障礙，工作推進(jìn)勢必受到影響。
圖1 從工業(yè)大數(shù)據(jù)視角看IT架構(gòu)
數(shù)據(jù)視角
于工業(yè)大數(shù)據(jù)的范圍是有爭議的，一種觀點認(rèn)為，工業(yè)大數(shù)據(jù)主要指的是設(shè)備數(shù)據(jù)，因為其符合大數(shù)據(jù)的4V 特征。另一種觀點認(rèn)為，工業(yè)大數(shù)據(jù)是指工業(yè)企業(yè)的所有數(shù)據(jù)，既包括“大”數(shù)據(jù)，也包括“小”數(shù)據(jù)。從現(xiàn)實意義上來說，推薦第二種理解。因為，無論是“小”數(shù)據(jù)還是“大”數(shù)據(jù)，都是企業(yè)“資產(chǎn)”，實際應(yīng)用過程中，數(shù)據(jù)集包含了這兩類數(shù)據(jù)。企業(yè)只有將所有的數(shù)據(jù)看作一個整體，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值才能夠被充分挖掘出來。
應(yīng)用視角
與數(shù)據(jù)相關(guān)的應(yīng)用覆蓋數(shù)據(jù)的全價值鏈，涉及數(shù)據(jù)提供、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲與管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用。數(shù)據(jù)提供類的軟件一般為“交易型應(yīng)用”，如ERP、MES。數(shù)據(jù)應(yīng)用類的軟件被稱為“分析型應(yīng)用”，如查詢統(tǒng)計、挖掘分析、預(yù)測等。
技術(shù)視角
工業(yè)大數(shù)據(jù)涉及一系列技術(shù)的使用，如：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析等。成熟的技術(shù)可能被代碼化封裝在相關(guān)應(yīng)用當(dāng)中，但還有一些技術(shù)，特別是與行業(yè)特定應(yīng)用場景相關(guān)的技術(shù)（如工程軟件的數(shù)據(jù)獲取），還需要研發(fā)。另外，要支撐完整的工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用，必須對軟件平臺、計算機(jī)基礎(chǔ)設(shè)施、安全體系等進(jìn)行重新規(guī)劃，甚至重建。
業(yè)務(wù)視角
從業(yè)務(wù)視角看工業(yè)大數(shù)據(jù)，實際上就是識別大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景和需求，如產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計、工藝流程優(yōu)化、設(shè)備健康管理、供應(yīng)鏈與物流優(yōu)化、產(chǎn)品運行監(jiān)控、智能決策等，業(yè)務(wù)才是工業(yè)大數(shù)據(jù)的本源。
HOW
推進(jìn)工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)該從何處入手，注意哪些問題？
工業(yè)大數(shù)據(jù)的推進(jìn)工作千頭萬緒，如果沒有整體規(guī)劃，手里沒有一張完整的“地圖”，就不知道從何入手，也無法合理、有序地安排投入。
圖2 工業(yè)大數(shù)據(jù)工作框架
推進(jìn)框架
工業(yè)大數(shù)據(jù)工作可以分為五類：構(gòu)建知識體、數(shù)據(jù)識別與定義、數(shù)據(jù)集成與共享、數(shù)據(jù)分析與利用、數(shù)據(jù)治理（圖2）。構(gòu)建知識體的目的是為了規(guī)范相關(guān)術(shù)語概念，建立統(tǒng)一語言，統(tǒng)一大數(shù)據(jù)認(rèn)知。數(shù)據(jù)識別與定義的目的是為了摸清數(shù)據(jù)資產(chǎn)狀況，規(guī)范數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集成與共享的目的是打通信息通道，讓數(shù)據(jù)流動起來。數(shù)據(jù)分析與利用的目的是為了讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值。數(shù)據(jù)治理的核心目的是為了保障數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)質(zhì)量。
切入點的選擇
既可以從構(gòu)建數(shù)據(jù)治理體系切入，以落實組織和職責(zé)，建立機(jī)制；也可以從數(shù)據(jù)模型開發(fā)切入，以理清數(shù)據(jù)資產(chǎn)、規(guī)范數(shù)據(jù)； 還可以從一個業(yè)務(wù)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用切入，以應(yīng)用拉動數(shù)據(jù)治理。從宏觀角度看，五類工作并沒有必然的次序，可以并行開展，只是在具體任務(wù)編排時，遵循識別與定義、采集、存儲、分析和應(yīng)用的基本邏輯。
注意事項
一是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，核心是數(shù)據(jù)模型。只有掌握一套企業(yè)級數(shù)據(jù)模型，并以此為基礎(chǔ)對各項應(yīng)用的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行管控，企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)才真正受控。二是數(shù)據(jù)整合。數(shù)據(jù)只有整合起來，建立數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，才能夠發(fā)揮更大的價值，數(shù)據(jù)整合的前提是有一套數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。三是數(shù)據(jù)安全，對于軍工企業(yè)尤其如此。
大數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、整合，這勢必會顯著增加安全風(fēng)險。為確保數(shù)據(jù)安全，一是充分利用技術(shù)手段，二是選擇可靠的實施服務(wù)提供商。
