| 标题 | 工业大数据领域的知与行 |
| 范文 | 王璐 大数据是什么？大数据的定义其实很简单，就是当世界发展达到一定程度时所反映出世界面貌的量。2017年是属于工业大数据2.0的时代，数据如何带来价值，如何去解决问题，已成为企业关注的重点。美林数据在2012年就已经开始从事这方面工作，但在从事数据工作的过程中却发现一个痛点，企业存在各种各样的数据，但是却没有使用数据的工具，企业迫切需要什么工具？第一，数据可视化。第二，数据模型可视化。第三，数据应用场景化。第四，数据深度应用，而深度应用，则需要算法和挖掘。 在2015年，我们发现社会已经开始实现产业的大融合，产业在不断提出数据资产概念的同时，如何进行数据管理，成为数据发展的重点问题。2015年美林开始构建数据资产管理平台，该平台并不是一个工具，而是针对制造业企业的模型和方法论，把系统工程方法论、企业架构方法论、供应链逻辑、产品制造生命周期逻辑融入其中，帮助企业形成资产应用。2016年是实现工业大数据落地的一年，而实现真正的大数据落地，最关键的则是找到企业发展大数据的痛点。美林一直在帮助集团化的制造型企业解决大数据发展问题，通过将企业的几百个工厂相互关联起来，方便工厂内部交流，并保证工厂内部与外部进行连接，同时构建与产品质量相关的大数据体系。但是产品质量的问题是企业心中的痛，要解决这种问题则需要使用大数据的方式。如果把这个产业发展起来，作为企业的命脉维持下去，必须有方法论的支撑、工具的使用和学习互联网模式来进行引导。 中国制造真正的发力点在民营企业和中小型企业。中国工业大数据应用也聚集在这些企业中，而工业大数据第一个阶段则是帮助企业解决传承问题，传承并不是简单的把资料进行交接，而是将自动化、模型化通过数据驱动。工业数据价值是一个逐步演进升级的过程，而IT是形成数据资产的过程，是企业盈利的基本保障。产品流程化以及设计端的问题，则需要依靠新IT阶段进行解决。 第二个阶段则是通过数据模型驱动业务。传统的业务模式是以数据模型驱动业务，每个节点都具备模型化。我们认为工业大数据在内部把数据按不同节点进行划分，就可以给不同的客户提供不同的大数据服务，而目前社会则处于第三阶段，信息化。现在，以数据思维为基础的信息化工作发展迅速。 在发展信息化阶段中。第一，应为企业各级的决策者提供box（箱型图）分析，由于决策应用和数据信息化发展迅速，促进了整体数据的大融合。第二，专题化应用。如果企业发展大数据应用时从数据规划着手，是不可能实现的，应该从大数据的技术规划开始入手。大数据应用是基于问题提出的，不可能在规划还未形成时就先提出问题，所以專题化应用才是发展大数据的首选。在工业大数据的实用主义过程中，重点是要提升可测量价值，可测量不单是经营指标和管控能力，而是新的模型孤岛的出现，同时也是未来发展需要解决的问题，模型与模型之间如何连接、云与云之间的应用如何连接等问题也需要迅速解决，因为在发展大数据时，企业往往忽略了数据标准，在工业领域忽略数据标准后果非常严重。 工业大数据的引爆点，我认为是工业物联网的发展。数据引爆存在两个问题，第一是工业物联网是否需要运营？第二是工业物联网上运营的内容是什么？其实，工业物联网是一个基础，但是开放的互联网才是核心，互联网如果是封闭的，它所产生的价值就会非常小。现在人工智能技术发展迅速，但是发展人工智能中关系型数据库是我们最大的敌人，因为在建立数据模型时，其论点、论据和结果非常明确，并形成了逻辑固化。一个企业的业务是随着市场的变化而变化的，所以业务不是靠每年一度的业务流程梳理所决定，如何通过数据智能地将数据形成业务变化逻辑关系，使关联关系能够实时地表达出来才是我们研究的最大课题。 我们给国家电网提供数据服务是一个非常复杂的过程，由于工作人员与组织机构非常庞大，他们之间的关系和作用在于，我们提供的解决方案以生产柔性化、组织柔性化、管理柔性化为特点，并根据下一个阶段的要求对组织进行调整，这对于工业企业是特别关键的环节。人的使用成本越来越高，而人是组织的主要的核心节点，所以从人的角度去解决该企业的复杂构成才是正确的出发点。 我认为整个工业，尤其是中小型制造企业，唯一的突破点、转型点、升级点是在设计环节的智能化提升方面，只有设计环节提升后，才能改变中小型制造型企业以订单生产为主的经营模式，只有企业适应了以需求为主导的经营模式，才能把制造过程变得更加连续起来。现在制造环节则需要解决的是，如何通过大数据模型构建需求化的智能管理，并把设计协同起来，这是未来发展的最大问题。工艺装备智能化，也是我们所做的探索，包括刀具的耐用度，整个生产过程中平衡性、精度、可能会出现故障，所以发展工业大数据的前提是依靠问题来驱动的。 （根据演讲内容整理，未经本人审核） |
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