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制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，一方面是信息化發(fā)展的演進(jìn)規(guī)律使然，按照美國管理信息系統(tǒng)專家諾蘭提出的信息化發(fā)展六階段模型，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對信息系統(tǒng)建設(shè)的要求就是要突破“集成”，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)管理”，走向“成熟”——將信息化與業(yè)務(wù)融為一體；另一方面，隨著科學(xué)的進(jìn)步和社會(huì)的發(fā)展，工業(yè)產(chǎn)品、工業(yè)過程、經(jīng)營活動(dòng)變得越來越復(fù)雜，依靠經(jīng)驗(yàn)和傳統(tǒng)方法已經(jīng)無法應(yīng)對日趨復(fù)雜的商業(yè)環(huán)境，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為新一代信息技術(shù)在制造業(yè)融合應(yīng)用的綜合體現(xiàn)，借助大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新一代信息技術(shù)，可以突破人腦的思維限制，開展影響因素更多、關(guān)系更錯(cuò)綜復(fù)雜的分析，對未來進(jìn)行更加精準(zhǔn)的預(yù)測，為制造企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新、工藝優(yōu)化、服務(wù)升級、管理變革提供更多可能，工業(yè)范式和企業(yè)競爭優(yōu)勢將被重塑。

工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用融合了大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等相關(guān)技術(shù)，是制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中最具代表性的應(yīng)用和重點(diǎn)方向。

工業(yè)大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵

工業(yè)大數(shù)據(jù)倍受關(guān)注，與當(dāng)今全球制造業(yè)正在加速向智能化發(fā)展密切相關(guān)。大數(shù)據(jù)和智能化是一對彼此互相促進(jìn)的關(guān)系，無論是智能化的產(chǎn)品還是產(chǎn)品制造過程中所使用的智能化設(shè)備，運(yùn)行過程中都會(huì)快速產(chǎn)生大量的、多源異構(gòu)、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)，即工業(yè)“大”數(shù)據(jù)；反過來，智能化又離不開工業(yè)大數(shù)據(jù)的支持，工業(yè)大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)與特定工業(yè)場景（如制造單元、生產(chǎn)線、計(jì)劃排產(chǎn)、管理決策等）結(jié)合所發(fā)展起來的新一代應(yīng)用，便呈現(xiàn)出智能化的特征：動(dòng)態(tài)感知、實(shí)時(shí)分析、自主決策、精準(zhǔn)執(zhí)行。

數(shù)據(jù)價(jià)值與智能制造特征的關(guān)系

一個(gè)有趣的現(xiàn)象是，隨著對大數(shù)據(jù)的關(guān)注和在推進(jìn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中種種新的困難不斷出現(xiàn)，人們不得不重新思考，由于長期以來信息化過于關(guān)注流程和系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)而忽略的一個(gè)問題——數(shù)據(jù)管理問題。人們發(fā)現(xiàn)，無論是滿足4V特征的“大”數(shù)據(jù)，還是傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化“小”數(shù)據(jù)，都需要系統(tǒng)化的方法來管理。從信息化發(fā)展規(guī)律來看，所有跡象都表明，制造業(yè)信息化已經(jīng)進(jìn)入“數(shù)據(jù)管理”這個(gè)深水區(qū)。之所以說數(shù)據(jù)管理是個(gè)“深水區(qū)”， 原因是數(shù)據(jù)管理涉及一個(gè)龐大的知識體系，面臨著很多待研究的問題。人們在談?wù)摴I(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)，有時(shí)指的是數(shù)據(jù)本身，有時(shí)指的是大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)，有時(shí)又泛指大數(shù)據(jù)在制造業(yè)的推進(jìn)。因此，建議引入TOGAF（國際開放組織The Open Group 推出的架構(gòu)框架）中的“視角”概念，從數(shù)據(jù)、技術(shù)、應(yīng)用和業(yè)務(wù)多視角系統(tǒng)性思考和把握工業(yè)大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵。

工業(yè)大數(shù)據(jù)的視角

數(shù)據(jù)視角。無論是“大”數(shù)據(jù)，還是“小”數(shù)據(jù)，都記錄了企業(yè)的業(yè)務(wù)軌跡。清華大學(xué)軟件學(xué)院院長王建民教授曾提出：占比20% 的“小”數(shù)據(jù)將引爆占比80% 的“大”數(shù)據(jù)的價(jià)值，“不舉小數(shù)據(jù)之‘綱’，難張大數(shù)據(jù)之‘目’”[1]。企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型或向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)轉(zhuǎn)變的過程中，不能只關(guān)注數(shù)據(jù)量大的“大”數(shù)據(jù)，而放棄價(jià)值密度更高的“小”數(shù)據(jù)。

應(yīng)用視角。過去10到20年，企業(yè)信息化的核心是圍繞流程電子化，無論是CAD、CAPP、ERP 還是MES，所支持的大都是能夠被明確定義的、有上下游關(guān)系的業(yè)務(wù)活動(dòng)。當(dāng)企業(yè)數(shù)據(jù)有了一定積累之后，商務(wù)智能和數(shù)據(jù)科學(xué)的應(yīng)用逐漸成為信息化的重點(diǎn)領(lǐng)域，其所支持的更多是人們的智力活動(dòng)，即所謂的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型應(yīng)用，可用于事實(shí)描述、診斷分析、趨勢預(yù)測、業(yè)務(wù)規(guī)范等。

技術(shù)視角。工業(yè)大數(shù)據(jù)的“采、存、管、用”涉及數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、存儲(chǔ)、解析、計(jì)算、可視化等一系列的技術(shù)，其中有成熟、通用、已經(jīng)封裝在了商業(yè)化數(shù)據(jù)平臺(tái)中的技術(shù)，也有和特定行業(yè)、特定應(yīng)用場景相關(guān)的專用技術(shù)（如工程軟件的數(shù)據(jù)獲取和解析、飛機(jī)試飛數(shù)據(jù)的采集與存儲(chǔ)等），需要技術(shù)攻關(guān)或定制化開發(fā)。另外，要支撐數(shù)據(jù)的全生命周期和全價(jià)值鏈貫通，須對企業(yè)的軟件平臺(tái)、基礎(chǔ)環(huán)境、安全體系等進(jìn)行重新規(guī)劃，甚至對整個(gè)IT 架構(gòu)進(jìn)行重建。

業(yè)務(wù)視角。從業(yè)務(wù)視角看工業(yè)大數(shù)據(jù)，對準(zhǔn)的是大數(shù)據(jù)的價(jià)值呈現(xiàn)，也就是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的新型業(yè)務(wù)能力，該視角有助于發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景，從而挖掘出大數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求，如：工藝優(yōu)化、設(shè)備故障預(yù)測、供應(yīng)鏈優(yōu)化、生產(chǎn)智能管控、產(chǎn)品健康管理等。

從以上視角看工業(yè)大數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)、應(yīng)用、技術(shù)、業(yè)務(wù)架構(gòu)的缺失和改進(jìn)機(jī)會(huì)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)整體能力的提升；將上述視圖組合起來，就能夠得到一張完整的工業(yè)大數(shù)據(jù)藍(lán)圖。

工業(yè)大數(shù)據(jù)的推進(jìn)方法

既然工業(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(gè)層面，如果沒有整體規(guī)劃，看不到一個(gè)完整的體系，缺乏統(tǒng)一的溝通語言，企業(yè)就很難做出合理的規(guī)劃，也很難在推進(jìn)過程中取得廣泛的支持，必然也將影響到推進(jìn)的效果。下面從工作框架、切入點(diǎn)選擇和關(guān)注事項(xiàng)三個(gè)方面討論工業(yè)大數(shù)據(jù)如何推進(jìn)的問題。

工業(yè)大數(shù)據(jù)工作框架

01

工作框架

工業(yè)大數(shù)據(jù)的相關(guān)工作可以劃分為構(gòu)建知識體系、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)治理五個(gè)方面。

構(gòu)建知識體系。工業(yè)大數(shù)據(jù)作為一個(gè)新的倍受關(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(dòng)，解決數(shù)據(jù)集成與共享的重點(diǎn)工作包括兩個(gè)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(tái)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(jià)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、電力等行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)來看，數(shù)據(jù)治理是一個(gè)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(bào)也是豐厚的。

02

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，從工業(yè)大數(shù)據(jù)工作框架中的五類工作中選擇任何一類作為切入點(diǎn)，也完全可以五類工作同步開展。但無論從何切入，都應(yīng)遵守?cái)?shù)據(jù)全生命周期覆蓋和信息價(jià)值鏈貫通兩個(gè)基本原則。具體到某一類數(shù)據(jù)或業(yè)務(wù)場景時(shí)，必然要遵循“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(chǔ)；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。

03

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(jià)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)會(huì)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[2]，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(dòng)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(tái)。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(huì)不斷增強(qiáng)，要求IT 部門必須快速響應(yīng)，縮短開發(fā)周期。同時(shí)，隨著IT 架構(gòu)的全面云化，大數(shù)據(jù)應(yīng)用會(huì)越來越趨于輕量化，并以工業(yè)APP 為主要形態(tài)[3]。這就需要企業(yè)擁有一個(gè)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(tái)，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(jià)值，但數(shù)據(jù)的聚合卻會(huì)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(chǔ)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(xiǎn)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[4]。

五是數(shù)據(jù)人才。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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(huì)有一定的滯后效應(yīng)，企業(yè)應(yīng)做好需要度過一段艱難時(shí)期的心理準(zhǔn)備，在資金投入方面提供持續(xù)支持。

結(jié)束語

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(jià)值的所有數(shù)據(jù)作為一個(gè)有機(jī)的整體，以數(shù)據(jù)全生命周期覆蓋和信息價(jià)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(tái)、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(dòng)的分析型應(yīng)用，推動(dòng)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。