工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)

　　制造業(yè)的大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的一部分，為企業(yè)傳統(tǒng)供應(yīng)應(yīng)用程序的升級(jí)和改造提供依據(jù)。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品的可溯源，降低了質(zhì)量成本，而且在流程數(shù)字化方面推動(dòng)了制造業(yè)智能化。

　　構(gòu)成新的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用工作區(qū)的將是全新的下一代系統(tǒng)。這些應(yīng)用程序?qū)⑻钛a(bǔ)傳統(tǒng)架構(gòu)的空白，吸收任何地方的數(shù)據(jù)并將其傳輸?shù)饺魏纹渌胤剑瑥亩鴰椭M(jìn)行新的分析以及為新的混合應(yīng)用程序所用。這些應(yīng)用程序還可以簡(jiǎn)化分析，供車間人員所用，以及/或?qū)⑦@些解決方案與必要的服務(wù)和數(shù)據(jù)科學(xué)家專業(yè)知識(shí)結(jié)合起來。

　　抽樣調(diào)查、確保質(zhì)量是我們?cè)谛?shù)據(jù)時(shí)代的管理。而如今，在快節(jié)奏的生產(chǎn)環(huán)境中，要人工去檢測(cè)每一個(gè)產(chǎn)品的質(zhì)量，顯然是不切實(shí)際的。在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，通過所有產(chǎn)品的智能連接，越來越多的產(chǎn)品和設(shè)備有了“情境自我意識(shí)”，使數(shù)據(jù)捕獲、分析和檢測(cè)變得異常容易。企業(yè)通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)還可以迅速改進(jìn)設(shè)計(jì)并改善工程質(zhì)量。

　　我們?cè)S多生產(chǎn)流程的手冊(cè)和模型都有知識(shí)差距，這也是建立產(chǎn)品或企業(yè)級(jí)別的知識(shí)庫之所以那么艱難的的原因所在。而物聯(lián)網(wǎng)有可能填補(bǔ)這些差距。流程數(shù)字化將帶給我們的未來是：從設(shè)計(jì)到用戶體驗(yàn)，一切都是有結(jié)構(gòu)的和數(shù)據(jù)可尋的。這樣，制造商不僅可以理解實(shí)體產(chǎn)品是怎樣設(shè)計(jì)和制造的，還可以了解用戶體驗(yàn)如何以及如何與產(chǎn)品互動(dòng)。

　　大數(shù)據(jù)分析工具

　　隨著數(shù)字處理能力的不斷提升以及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)日益成熟，我們將很快解鎖海量并仍不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)與我們的制造流程以及為我們提供聚集這些數(shù)據(jù)并部署強(qiáng)有力的分析程序?qū)ζ溥M(jìn)行分析的空間的云服務(wù)有關(guān)。

無論是為促銷產(chǎn)品還是作為戰(zhàn)略目標(biāo)的方式，大數(shù)據(jù)已然成為很多公司和機(jī)構(gòu)過度使用的術(shù)語。通過不同技術(shù)，我們將數(shù)據(jù)空間完全釋放出來，從而可以利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將任何地方的數(shù)據(jù)加以融合，新的分析工具應(yīng)用這一新的數(shù)據(jù)模型，從而發(fā)現(xiàn)之前從未有可能的洞見。這些分析工具包括：圖像、視頻、地理空間、時(shí)間序列、預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、優(yōu)化、模擬和統(tǒng)計(jì)過程控制等。

　　制造即運(yùn)營(yíng)管理，是供應(yīng)鏈的四大環(huán)節(jié)之一，負(fù)責(zé)規(guī)劃、組織、管理所有制造產(chǎn)品所需要的資源，包括設(shè)備、人力、技術(shù)、流程、信息等。其主要職能是統(tǒng)籌相關(guān)的資源與活動(dòng)，將投入的資源轉(zhuǎn)變成最終可銷售的產(chǎn)品和服務(wù)。每個(gè)企業(yè)都有自己的規(guī)劃和自己企業(yè)在運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)的管理最佳實(shí)踐。大數(shù)據(jù)對(duì)促進(jìn)供應(yīng)鏈中的生產(chǎn)環(huán)節(jié)產(chǎn)生了前所未有的巨大影響，在眾多的運(yùn)營(yíng)決策改進(jìn)里面，這些影響包括產(chǎn)品設(shè)計(jì)、質(zhì)量控制、客戶畫像等等。大數(shù)據(jù)及其 分析將影響制造業(yè)的規(guī)范性、產(chǎn)品以及服務(wù)的品質(zhì)以及卓越運(yùn)營(yíng)這三大方面。

　　大數(shù)據(jù)規(guī)范性分析將促進(jìn)規(guī)范性維護(hù)

　　基于預(yù)測(cè)性分析的進(jìn)化步驟被稱為規(guī)范性分析。規(guī)范分析法是20 世紀(jì)60年代后期美國(guó)管理心理學(xué)家皮爾尼克提出的，它對(duì)事物運(yùn)行狀態(tài)做出是非曲直的主觀價(jià)值判斷，力求回答“事物的本質(zhì)應(yīng)該是什么”。規(guī)范性分析意味著分析工具不僅能夠預(yù)測(cè)可能發(fā)生的事情，還可以提供備用的“假設(shè)”分析，以提供可以改變結(jié)果的方案。從這一分析出發(fā)，我們可以將工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的數(shù)據(jù)提供給智能連接資產(chǎn)內(nèi)部的云數(shù)據(jù)庫或潛在的分散分析，以期在“最佳”結(jié)果的基礎(chǔ)上，對(duì)規(guī)范性維護(hù)活動(dòng)做出最準(zhǔn)確的定義。

　　這一轉(zhuǎn)變將徹底改變制造行業(yè)。我們將不再需要一系列專家來告訴管理員何時(shí)需要針對(duì)設(shè)備資產(chǎn)做哪些維護(hù)以及如何維護(hù)，因?yàn)楫?dāng)資產(chǎn)無法實(shí)現(xiàn)自我修復(fù)時(shí)，將會(huì)自己告訴你它們需要什么。

　　大數(shù)據(jù)對(duì)質(zhì)量的新要求

　　商業(yè)原則之一的帕累托法則，也稱為二八定律，一般來講質(zhì)量也往往與這一基本原則緊密相關(guān)。早在上世紀(jì)90年代開始，大量企業(yè)就開始通過應(yīng)用分析法來提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)的效率，其核心是實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)與服務(wù)的需求相匹配。今天的大數(shù)據(jù)分析手段也如出一轍。大數(shù)據(jù)不僅能夠使生產(chǎn)商制造產(chǎn)品的時(shí)間縮短，還能夠在產(chǎn)品批量生產(chǎn)前通過模擬，檢驗(yàn)防止產(chǎn)品缺陷，減少產(chǎn)品開發(fā)周期過程中不必要的環(huán)節(jié)等。

　　質(zhì)量管理強(qiáng)調(diào)產(chǎn)品質(zhì)量要符合消費(fèi)者預(yù)期，這個(gè)預(yù)期包括預(yù)算、功能、外觀等等。這是大數(shù)據(jù)分析法提升質(zhì)量管理環(huán)節(jié)的首要收益。通過對(duì)內(nèi)源與外源數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集和分析，企業(yè)能夠準(zhǔn)確地了解消費(fèi)者需求及其購買行為，明確產(chǎn)品特征，運(yùn)用高級(jí)分析法準(zhǔn)確地指導(dǎo)生產(chǎn)、運(yùn)輸與采購，從而提升產(chǎn)品或服務(wù)的質(zhì)量。

　　大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性與實(shí)效性，給企業(yè)的生產(chǎn)質(zhì)量管理創(chuàng)造了實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍的條件。傳統(tǒng)質(zhì)量管理主要是通過靜態(tài)的、歷史的、沉淀的數(shù)據(jù)，通過檢查表、散點(diǎn)圖、控制圖等檢測(cè)手段來發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程的質(zhì)量問題，大數(shù)據(jù)則通過物聯(lián)網(wǎng)，通過產(chǎn)品上安裝傳感器、標(biāo)簽等手段，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)采集數(shù)據(jù)，認(rèn)知產(chǎn)品性能，實(shí)時(shí)提高質(zhì)量。

　　當(dāng)企業(yè)高管們?cè)谔剿魅绾卫么髷?shù)據(jù)改善運(yùn)營(yíng)之時(shí)，我們需要從企業(yè)的生產(chǎn)目標(biāo)以及更高的商業(yè)目標(biāo)開始思考這個(gè)問題。越來越多的管理人員意識(shí)到，貫穿產(chǎn)品生命周期各個(gè)階段的數(shù)據(jù)，將成為能給企業(yè)帶來高效增值的極有價(jià)值的原始材料。

　　企業(yè)不論何時(shí)開始實(shí)施卓越運(yùn)營(yíng)，都必須將人、流程和技術(shù)結(jié)合起來，基于此，制造業(yè)的卓越運(yùn)營(yíng)實(shí)踐需要包含資產(chǎn)管理（EAM），資產(chǎn)性能管理（APM），企業(yè)質(zhì)量管理（EQMS），環(huán)境、健康和安全管理（EHS），工業(yè)能源管理（IEM）以及制造運(yùn)營(yíng)管理（MOM）六大支柱。

　　將數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)分析結(jié)合起來時(shí)，之前未知而有待發(fā)現(xiàn)的相關(guān)性以及打破信息孤島的可能性變得越來越大。把從運(yùn)營(yíng)中已使用到的大數(shù)據(jù)、社會(huì)媒體以及物聯(lián)網(wǎng)等新的數(shù)據(jù)源，以及融合大數(shù)據(jù)分析解決方案的能力三者結(jié)合起來，大數(shù)據(jù)就可以為管理層提供運(yùn)營(yíng)洞見。

　　在制造行業(yè)，企業(yè)邊界日益模糊，最難以預(yù)測(cè)的外部因素，當(dāng)數(shù)顛覆性創(chuàng)新。互聯(lián)互通徹底改變了商業(yè)游戲規(guī)則，在意識(shí)到競(jìng)爭(zhēng)時(shí)已為時(shí)過晚。對(duì)于所有希望轉(zhuǎn)型的制造業(yè)企業(yè)來說，企業(yè)管理者需要迅速全面了解前沿技術(shù)及其相關(guān)性與關(guān)聯(lián)性，利用現(xiàn)代企業(yè)架構(gòu)，重新定義企業(yè)，通過全供應(yīng)鏈的數(shù)字化，來獲得更為高效、智能與高利潤(rùn)的服務(wù)產(chǎn)品。

　　雞蛋，從外打破是食物，從內(nèi)打破是生命。智能制造之路亦是，從外打破是壓力，從內(nèi)打破是成長(zhǎng)。我們要從設(shè)備智能管理、工業(yè)大數(shù)據(jù)入手分析，駕馭工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的三駕馬車，結(jié)合現(xiàn)代制造業(yè)企業(yè)的下一代企業(yè)架構(gòu)，讓自己有能力從內(nèi)打破，打造并形成數(shù)據(jù)紅利，在這場(chǎng)智能制造的文化升級(jí)中，實(shí)現(xiàn)重生，實(shí)現(xiàn)我們的制造強(qiáng)國(guó)之夢(mèng)。