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由于傳統(tǒng)的組織管理理論對數(shù)字化轉(zhuǎn)型這個跨組織命題已不適應(yīng)，本文從組織經(jīng)濟(jì)學(xué)層面對工業(yè)場景下大數(shù)據(jù)的價(jià)值化做了結(jié)構(gòu)化解讀，分析了制造業(yè)場景下數(shù)據(jù)的價(jià)值化實(shí)現(xiàn)路徑，指出了工業(yè)大數(shù)據(jù)的根本價(jià)值性作用在于被產(chǎn)業(yè)生態(tài)價(jià)值鏈各環(huán)節(jié)利用時(shí)產(chǎn)生的邊際效應(yīng)，形成可持續(xù)、可計(jì)量的價(jià)值增益等經(jīng)濟(jì)價(jià)值。認(rèn)為制造業(yè)場景下的大數(shù)據(jù)更應(yīng)視為經(jīng)濟(jì)活動中的賦能性價(jià)值化要素，而非獨(dú)立的經(jīng)濟(jì)要素。并給出了大數(shù)據(jù)的價(jià)值化框架與實(shí)現(xiàn)方法。

以前的研究顯示，數(shù)字技術(shù)在企業(yè)中發(fā)生作用，主要是通過IT技術(shù)讓數(shù)據(jù)以近乎實(shí)時(shí)的速度同步、傳輸給業(yè)務(wù)需要的人員或團(tuán)隊(duì)，來提高各相關(guān)作業(yè)的協(xié)同度。但數(shù)據(jù)到底是如何從微觀經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)上提高效率、創(chuàng)造價(jià)值的，一直缺少從價(jià)值方面的系統(tǒng)化、結(jié)構(gòu)性的解讀。為描述確切，本文中關(guān)于工業(yè)數(shù)據(jù)的討論是基于離散制造業(yè)及產(chǎn)業(yè)鏈中的相關(guān)業(yè)務(wù)場景。

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對工業(yè)大數(shù)據(jù)的確切理解

對工業(yè)大數(shù)據(jù)的定義

大數(shù)據(jù)的概念，目前網(wǎng)上有一個提法是2008年8月由維克托·邁爾·舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶在編寫《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中提出，另一個說法是美國辛辛那提大學(xué)(Univ. of Cincinnati) 講座教授李杰首先提出并命名的。這個概念自提出到現(xiàn)在，一直被不斷地研究、探索和描述，但由于涉及應(yīng)用領(lǐng)域廣泛、內(nèi)涵豐富，迄今并未有統(tǒng)一定義的概念：

1. 工信部的定義：工業(yè)大數(shù)據(jù)是工業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)品和服務(wù)全生命周期數(shù)據(jù)的總稱，包括工業(yè)企業(yè)在研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理、運(yùn)維服務(wù)等環(huán)節(jié)中生成和使用的數(shù)據(jù)，以及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺中的數(shù)據(jù)等。這個描述主要是從數(shù)據(jù)在工業(yè)環(huán)境下產(chǎn)生、應(yīng)用的過程性定義。
3. 中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院的定義：工業(yè)大數(shù)據(jù)是指在工業(yè)領(lǐng)域中，圍繞典型智能制造模式，從客戶需求到銷售、訂單、計(jì)劃、研發(fā)、設(shè)計(jì)、工藝、制造、采購、供應(yīng)、庫存、發(fā)貨和交付、售后服務(wù)、運(yùn)維、報(bào)廢或回收再制造等整個產(chǎn)品全生命周期各環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)和應(yīng)用的總稱。
5. 李杰教授的定義：工業(yè)大數(shù)據(jù)就是一個可以通過它來了解工業(yè)系統(tǒng)本身，從而進(jìn)行改進(jìn)的信息流，它具有更強(qiáng)的專業(yè)性、關(guān)聯(lián)性、流程性、時(shí)序性和解析性等特點(diǎn)，這些特點(diǎn)導(dǎo)致傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)處理手段是無法滿足的。并用“荷包蛋理論”來解釋工業(yè)大數(shù)據(jù)與產(chǎn)品和服務(wù)間的關(guān)系。

綜合與解讀

綜上所述，狹義上講，工業(yè)大數(shù)據(jù)是指在工業(yè)領(lǐng)域中生產(chǎn)與服務(wù)的全環(huán)節(jié)產(chǎn)生、處理、傳遞、使用的各類海量數(shù)據(jù)的集合；廣義上，工業(yè)大數(shù)據(jù)是包括以上數(shù)據(jù)及與之相關(guān)的全部技術(shù)和應(yīng)用的總稱，涵蓋“數(shù)據(jù)”和“技術(shù)與應(yīng)用”的內(nèi)涵。綜合專家和專業(yè)機(jī)構(gòu)的描述，共通之處為：

1. 覆蓋工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)與服務(wù)的全生命周期過程；
2. 強(qiáng)調(diào)對數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行處理的重要性。

我們理解的工業(yè)大數(shù)據(jù)也要分成“工業(yè)”和“大數(shù)據(jù)”兩個維度來看：“工業(yè)”是需求與實(shí)踐的背景，“大數(shù)據(jù)”是技術(shù)手段與價(jià)值載體。

但以上解釋總體上過于技術(shù)化角度來看待大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和應(yīng)用，而沒有考慮到數(shù)據(jù)在生產(chǎn)活動過程中的經(jīng)濟(jì)屬性，或者價(jià)值屬性。企業(yè)是個營利性組織，企業(yè)的技術(shù)是為經(jīng)濟(jì)目的服務(wù)的，因而數(shù)據(jù)的價(jià)值屬性或經(jīng)濟(jì)屬性應(yīng)該是工業(yè)場景下最重要的話題。

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對工業(yè)大數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)屬性分析

從經(jīng)濟(jì)性上具有價(jià)值和產(chǎn)權(quán)的雙重屬性

基于上面的綜評，從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度看，工業(yè)大數(shù)據(jù)具備雙重屬性--價(jià)值屬性和資產(chǎn)屬性：

1. 工業(yè)大數(shù)據(jù)能夠?yàn)槠髽I(yè)創(chuàng)造可量化的價(jià)值。通過工業(yè)大數(shù)據(jù)分析等關(guān)鍵技術(shù)可幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)、工藝、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等各個環(huán)節(jié)智能化水平的提升，滿足用戶定制化需求，提高生產(chǎn)效率并降低生產(chǎn)成本，為企業(yè)創(chuàng)造可量化的價(jià)值；
3. 由于工業(yè)大數(shù)據(jù)可以賦能組織改善和價(jià)值創(chuàng)造，作為營利性組織的企業(yè)，需要有能力、有意愿決定數(shù)據(jù)的具體使用方式和邊界，為自己創(chuàng)造價(jià)值。在數(shù)字化背景下的經(jīng)濟(jì)環(huán)境里，工業(yè)數(shù)據(jù)具有一般意義上的資產(chǎn)屬性。

工業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值屬性是指基于當(dāng)下日益成熟的工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)，對工業(yè)活動中研發(fā)、生產(chǎn)、營銷、運(yùn)維&服務(wù)過程中的數(shù)據(jù)價(jià)值的提取與變現(xiàn)。產(chǎn)權(quán)屬性則偏重于通過社會制度安排和管理機(jī)制與方法來幫助工業(yè)企業(yè)明晰數(shù)據(jù)資產(chǎn)與數(shù)據(jù)資源的分布，確定所有權(quán)邊界，為其價(jià)值的深入挖掘提供評估與變現(xiàn)的技術(shù)支撐。本文主要探討工業(yè)場景下大數(shù)據(jù)的價(jià)值化問題。

制造業(yè)場景中，大數(shù)據(jù)只有進(jìn)入價(jià)值創(chuàng)造過程才能產(chǎn)生價(jià)值

制造業(yè)大數(shù)據(jù)，主要是指圍繞產(chǎn)品生產(chǎn)的全生命周期的制造與服務(wù)業(yè)務(wù)場景，從客戶需求到銷售、訂單、計(jì)劃、研發(fā)、設(shè)計(jì)、工藝、制造、采購、供應(yīng)、庫存、發(fā)貨和交付、售后服務(wù)、運(yùn)維、報(bào)廢或回收再制造等各個環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)的統(tǒng)稱。其以產(chǎn)品定義與實(shí)現(xiàn)過程的數(shù)字化描述為核心，極大延展了傳統(tǒng)工業(yè)數(shù)據(jù)范圍。更具體的認(rèn)知可分為：

• 企業(yè)外部的社會化網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)：企業(yè)的各類外部宣傳、商務(wù)推廣網(wǎng)站上的線上數(shù)據(jù)，關(guān)于企業(yè)的各類分析和新聞報(bào)道等等，就是通常所說的社會化大數(shù)據(jù)；
• 企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營數(shù)據(jù)：管理系統(tǒng)上的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，智能設(shè)備上傳的使用實(shí)時(shí)狀態(tài)和歷史數(shù)據(jù)，以及維修保養(yǎng)的過程記錄和技術(shù)性反饋等；
• 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：企業(yè)內(nèi)外部業(yè)務(wù)運(yùn)行過程中形成的各種音視頻、數(shù)字模型、圖片和文字等各種類型的描述性數(shù)據(jù)，通常稱之為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

結(jié)合以上分析，可以看到制造業(yè)的大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)之間存在很大的差異：

表1 工業(yè)大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)之間的差異

從企業(yè)角度看，最根本的還是圍繞產(chǎn)品設(shè)計(jì)與制造過程、運(yùn)營管理，以及與供應(yīng)商、客戶群、合作伙伴等構(gòu)成的產(chǎn)業(yè)生態(tài)中的往來數(shù)據(jù)。這部分?jǐn)?shù)據(jù)是真正與企業(yè)的價(jià)值鏈緊密相關(guān)的，是實(shí)打?qū)嵉啬苓M(jìn)入價(jià)值創(chuàng)造過程、產(chǎn)生實(shí)際價(jià)值的數(shù)據(jù)。

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工業(yè)場景下大數(shù)據(jù)的價(jià)值化過程

工業(yè)大數(shù)據(jù)離不開其采集和應(yīng)用的場景

現(xiàn)在通常所謂的大數(shù)據(jù)，往往只是籠統(tǒng)的概括性描述，缺少對其采集、加工和應(yīng)用場景的具體的說明性、約束性的描述?，F(xiàn)實(shí)中制造業(yè)背景下的數(shù)據(jù)一旦離開了所在業(yè)務(wù)場景的背書，就像錢幣只有數(shù)字那面一樣—失去了背書的票面數(shù)字無法確定價(jià)值。

工業(yè)大數(shù)據(jù)的根本的價(jià)值性作用在于被產(chǎn)業(yè)生態(tài)價(jià)值鏈各環(huán)節(jié)利用時(shí)產(chǎn)生的邊際效應(yīng)，形成可持續(xù)、可計(jì)量的價(jià)值增益等經(jīng)濟(jì)價(jià)值。企業(yè)通過持續(xù)的數(shù)字化經(jīng)營過程讓數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)流程融合，讓數(shù)據(jù)賦能價(jià)值創(chuàng)造過程，完成數(shù)據(jù)的價(jià)值化變現(xiàn)：

表2 制造業(yè)場景下大數(shù)據(jù)的價(jià)值化框架

大數(shù)據(jù)價(jià)值是業(yè)務(wù)場景的流動中體現(xiàn)出來的

由于工業(yè)領(lǐng)域的高度專業(yè)性、分工化的特點(diǎn)，不同的業(yè)務(wù)場景中的數(shù)據(jù)，其價(jià)值性體現(xiàn)往往僅限于產(chǎn)品價(jià)值形成過程中的片段場景。只有與產(chǎn)品定義和實(shí)現(xiàn)的過程、場景緊密相關(guān)的那些數(shù)據(jù)，才具有進(jìn)入價(jià)值創(chuàng)造過程、產(chǎn)生實(shí)際價(jià)值的可能性。

工業(yè)大數(shù)據(jù)的采集和應(yīng)用的場景就是產(chǎn)品全生命周期內(nèi)生產(chǎn)與服務(wù)各相關(guān)環(huán)節(jié)構(gòu)成的，來自于這個過程，更是服務(wù)于這個過程。制造業(yè)場景中的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)兩種特征：

1. 工業(yè)場景的大數(shù)據(jù)采集都是有特定的價(jià)值導(dǎo)向和經(jīng)濟(jì)化運(yùn)營管理目的的
3. 價(jià)值鏈的每一個環(huán)節(jié)上，還會繼續(xù)采集、產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)與既有的數(shù)據(jù)也會不斷被引用、加工和處理，從而不斷整合、衍生更多的數(shù)據(jù)。

從價(jià)值鏈整體看，工業(yè)場景下數(shù)據(jù)的流動就是被不斷復(fù)制、存儲、加工、豐富的過程，同時(shí)伴隨著產(chǎn)品的價(jià)值和成本的變化，這也就是數(shù)據(jù)價(jià)值化的過程。而產(chǎn)品價(jià)值的產(chǎn)生主要體現(xiàn)在人通過生產(chǎn)系統(tǒng)對物料進(jìn)行加工并賦予使用性能的過程，此過程中的數(shù)據(jù)記錄可以幫助生產(chǎn)過程變得更加有效并可在后續(xù)活動中持續(xù)改善，從而呈現(xiàn)出作為生產(chǎn)要素的價(jià)值化賦能性角色。

工業(yè)大數(shù)據(jù)是價(jià)值創(chuàng)造過程的關(guān)鍵賦能要素

雖然2023年8月，財(cái)政部發(fā)布了《企業(yè)數(shù)據(jù)資源相關(guān)會計(jì)處理暫行規(guī)定》，為數(shù)據(jù)的資產(chǎn)化提供了依據(jù)。但由于工業(yè)場景里的數(shù)據(jù)都有可無限復(fù)制的特點(diǎn)，且在應(yīng)用過程中會產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)（受測量目的、采集手段和標(biāo)準(zhǔn)等因素影響），這導(dǎo)致一個問題：脫離了業(yè)務(wù)場景關(guān)聯(lián)的單純的工業(yè)大數(shù)據(jù)，其價(jià)值難以計(jì)量。

客觀地說，工業(yè)大數(shù)據(jù)要產(chǎn)生價(jià)值，必須通過在工廠場景促使各個環(huán)節(jié)中改善質(zhì)量、提升效率、降低成本、提高使用體驗(yàn)等方式不斷降低交易費(fèi)用、產(chǎn)生潛在價(jià)值。也就是說，大數(shù)據(jù)只有在創(chuàng)造價(jià)值的特定活動場景中才能體現(xiàn)出可計(jì)量的價(jià)值，才算實(shí)現(xiàn)了價(jià)值化。因此，它更應(yīng)被看作一種賦能性的價(jià)值化要素，而不是一個獨(dú)立的經(jīng)濟(jì)要素。

數(shù)據(jù)在制造業(yè)場景的流動中呈現(xiàn)出交易費(fèi)用的邊際效應(yīng)

在制造業(yè)活動的現(xiàn)實(shí)場景中，數(shù)據(jù)的價(jià)值是在價(jià)值鏈各環(huán)節(jié)中不斷循環(huán)、流動，被不斷應(yīng)用、加工：數(shù)據(jù)雖然可以被無數(shù)次使用、加工和豐富，但成本并不增加，呈現(xiàn)邊際成本遞減的傾向；同時(shí)，隨著數(shù)據(jù)被不斷應(yīng)用和加工，其價(jià)值卻呈現(xiàn)出不斷增加的傾向。數(shù)據(jù)在發(fā)生這種作用的同時(shí)，是與交易費(fèi)用降低的現(xiàn)象同時(shí)發(fā)生的。這個現(xiàn)象叫做數(shù)字化環(huán)境下交易費(fèi)用的邊際效應(yīng)。

圖3 工業(yè)制造場景下在價(jià)值鏈各環(huán)節(jié)中循環(huán)流動的數(shù)據(jù)

從流動性的角度來觀察和衡量更貼近現(xiàn)實(shí)，不能把思維停留在大數(shù)據(jù)本身，而須把數(shù)據(jù)與其產(chǎn)生、應(yīng)用和增值的業(yè)務(wù)場景相關(guān)聯(lián)，在制造場景下靜態(tài)的數(shù)據(jù)無法體現(xiàn)出價(jià)值。

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工業(yè)大數(shù)據(jù)如何實(shí)現(xiàn)價(jià)值化

工業(yè)場景下的大數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值的思路和模式需要合適的實(shí)現(xiàn)手段，才能產(chǎn)生真正的社會性價(jià)值。因此，需要在當(dāng)下的數(shù)字化技術(shù)和社會環(huán)境下，找到明確而易于結(jié)構(gòu)化實(shí)現(xiàn)的價(jià)值化路徑和手段。在影響工業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值化的三方面因素如下：

工業(yè)大數(shù)據(jù)的處理與知識發(fā)現(xiàn)

相較于傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)分析而言，工業(yè)大數(shù)據(jù)分析工作的側(cè)重點(diǎn)明顯不同。由于數(shù)據(jù)的采集、加工和應(yīng)用在形式上的技術(shù)屬性很強(qiáng)，往往需要專業(yè)的處理技術(shù)。李杰教授就在《工業(yè)大數(shù)據(jù)》一書中提出工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的“3B”挑戰(zhàn)：Broken(碎片化)、Bad Quality（數(shù)據(jù)質(zhì)量差）、Background（需大量數(shù)據(jù)預(yù)處理）。

1) 工業(yè)大數(shù)據(jù)的預(yù)處理

在大數(shù)據(jù)分析建模前都需要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，將其整理成適合建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可靠數(shù)據(jù)。常見的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法包括工況分割、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)樣本平衡、數(shù)據(jù)分割等。在數(shù)據(jù)預(yù)處理工作上花費(fèi)的時(shí)間通常在80%以上。

2) 工業(yè)大數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)

企業(yè)開展數(shù)據(jù)分析的根本目的是創(chuàng)造價(jià)值，而工業(yè)數(shù)據(jù)分析的基本任務(wù)和直接目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)與完善知識，這兩個不同層次的問題需要一個轉(zhuǎn)化過程進(jìn)行關(guān)聯(lián)。為了提高工作效率和質(zhì)量，需要根據(jù)使用環(huán)境中的分析和決策要求來設(shè)計(jì)求解過程。

知識發(fā)現(xiàn)是個探索的過程，并不能保證每次探索都能成功。針對現(xiàn)實(shí)場景中各種可能的方案，解決問題的辦法并非探索每一條方案或途徑，盡量挑選成功概率大、工作量相對較小、價(jià)值大成本低的路徑作為切入點(diǎn)，減少探索成本。

工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的主要類型

根據(jù)業(yè)務(wù)目標(biāo)的不同，數(shù)據(jù)分析可以分成四種類型：

1. 描述型分析：主要是回答“發(fā)生了什么”、以及“是什么”的知識。
2. 診斷型分析：用于解答“為什么會這樣？”的問題。
3. 預(yù)測型分析：用于推測“將要發(fā)生什么？”。
4. 處方型（指導(dǎo)型）分析：用于解決“怎么辦”的問題。

針對業(yè)務(wù)目標(biāo)不同，所需條件、對數(shù)據(jù)分析的要求和難度差異很大，四種問題從難度上遞增。每種方法所采用的變量也會有較大差異，而知識的發(fā)現(xiàn)更加依賴對實(shí)際業(yè)務(wù)問題的理解深度。業(yè)務(wù)價(jià)值模型需要對數(shù)據(jù)的精確解讀與業(yè)務(wù)需求、價(jià)值創(chuàng)造的綜合考慮。

人的價(jià)值創(chuàng)造思維是工業(yè)大數(shù)據(jù)價(jià)值化的決定性因素

工業(yè)大數(shù)據(jù)本質(zhì)上是對業(yè)務(wù)過程和執(zhí)行狀態(tài)的采樣性描述，雖然實(shí)現(xiàn)了量化，但也漏掉了描述目標(biāo)的大量真實(shí)信息。數(shù)字化客觀上也割斷了事物內(nèi)部很多的內(nèi)在聯(lián)系，當(dāng)需要從這些數(shù)據(jù)中尋找價(jià)值機(jī)會的時(shí)候，就需要人類用自己的思維、知識性體驗(yàn)來重塑、彌補(bǔ)數(shù)字背后的這些失真和遺漏，這要借助于基于業(yè)務(wù)價(jià)值的模型化分析。針對不同細(xì)分領(lǐng)域和應(yīng)用場景，采用合適的方法論，結(jié)合數(shù)據(jù)分析和知識發(fā)現(xiàn)工具來解決業(yè)務(wù)問題。這個過程不易結(jié)構(gòu)化和數(shù)字化，需要借助領(lǐng)域?qū)＜业木C合能力。

在工業(yè)場景下，價(jià)值本身也是設(shè)計(jì)的產(chǎn)物，很難想象單純的數(shù)據(jù)處理就可以創(chuàng)造價(jià)值。只有把以上這三個方面有機(jī)結(jié)合起來才能完整地解讀、發(fā)現(xiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值。