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關(guān)注工業(yè)大數(shù)據(jù)的三個特性
DANBACH ROBOT

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   如何實(shí)現(xiàn)智能制造是大家都關(guān)心的問題。從哈佛商學(xué)院的邁克爾·波特到賓夕法尼亞大學(xué)沃頓商學(xué)院，有個普遍的共識，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型是智能制造實(shí)現(xiàn)的途徑。重要的是，這個共識也來自與眾多的制造業(yè)企業(yè)與企業(yè)家們。
    這共識是基于無數(shù)技術(shù)趨勢的融合，例如，物聯(lián)網(wǎng)，賽博系統(tǒng)(CPS)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，移動技術(shù)，人工智能，云計算，虛擬／虛擬增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（VR／AR），大數(shù)據(jù)分析等。我們定要保持清醒，不要簡單認(rèn)為有了這些技術(shù)，未來五年就是制造業(yè)的黃金時期，應(yīng)為道理很簡單，這個新制造業(yè)文化的變革的進(jìn)程是相當(dāng)復(fù)雜和緩慢與艱難的，沒有行業(yè)與企業(yè)與用戶的融合推進(jìn)，我們是無法實(shí)現(xiàn)這次變革的。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅僅意味著企業(yè)簡單的數(shù)字化，而是把數(shù)字作為智能制造的核心驅(qū)動力需要利用數(shù)據(jù)去整合產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈。
    自工業(yè)革命以來，為了改進(jìn)運(yùn)營，制造商直以來都在有意采集并存儲數(shù)據(jù)。隨著時間的推移，數(shù)據(jù)在制造業(yè)分析的需求將越來越大。然在過去的250年間，利用數(shù)據(jù)的根本動因并沒有改變，但有數(shù)據(jù)的復(fù)雜性增強(qiáng)，以及將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為情報的能力將有越來越大的需求。
    2016年高德納給出德大數(shù)據(jù)定義里面，特別強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)是多樣化信息資產(chǎn)，不僅關(guān)注實(shí)際數(shù)據(jù)，而較較重要的是關(guān)注大數(shù)據(jù)處理方法。數(shù)據(jù)量大還是量小本身并不是判斷大數(shù)據(jù)價值的核心指標(biāo)，而數(shù)據(jù)的實(shí)時性和多元性應(yīng)該對大數(shù)據(jù)的定義和價值更具直接的影響。
    我們應(yīng)該如何定義制造業(yè)的大數(shù)據(jù)？這里我和大家通過大數(shù)據(jù)的三個特性，來經(jīng)步了解大數(shù)據(jù)的特性。
    關(guān)注1 －工業(yè)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)來源
    工業(yè)大數(shù)據(jù)的主要來源有兩個，類數(shù)據(jù)來源與智能設(shè)備。普適計算有很大的空間，現(xiàn)代工人可以帶個普適感應(yīng)器等設(shè)備來參加生產(chǎn)和管理。所以工業(yè)數(shù)據(jù)源是280億左右大量設(shè)備之間的關(guān)聯(lián)，這個是我們未來需要去采納的數(shù)據(jù)源之。
    第二個數(shù)據(jù)來源于人類軌跡產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，包括在現(xiàn)代工業(yè)制造鏈中，從采購，生產(chǎn)，物流與銷售市場的內(nèi)部流程以及外部互聯(lián)網(wǎng)訊息等，都是此類大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)場。通過行為軌跡數(shù)據(jù)與設(shè)備數(shù)據(jù)的結(jié)合，大數(shù)據(jù)可以幫助我們實(shí)現(xiàn)客戶的分析和挖掘，它的應(yīng)用場景包括了實(shí)時核心，交易，服務(wù)，后臺服務(wù)等。
    關(guān)注2 —數(shù)據(jù)的關(guān)系
    數(shù)據(jù)必須要放到相應(yīng)的環(huán)境中起分析，這樣才能了解數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，可以分析出問題的根本原因（root cause）。譬如，每款新機(jī)型在交付給航空公司之前都會接受系列殘酷的飛行測試。端天氣測試就是多項嚴(yán)酷的測試之。該測試的目的是為了確保飛機(jī)的發(fā)動機(jī)、材料和控制系統(tǒng)能在端天氣條件下正常運(yùn)行。
    問題的處理關(guān)鍵在于找到產(chǎn)生問題的根源，而以知錯誤的消除，關(guān)鍵在于解決方案的可靠有效。旦找到并確定了根本原因，同時產(chǎn)生了可接受的應(yīng)急措施，就可把問題當(dāng)成個已知錯誤來處理。問題調(diào)查的過程定需要收集所有可用，與事件相關(guān)的信息來確定并消除引起事件和問題的根本原因。數(shù)據(jù)采集與分析必須要事件／問題發(fā)生的環(huán)境數(shù)據(jù)結(jié)合。
    關(guān)注3 －數(shù)據(jù)的收益（價值）
    對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的其他方面而言，大數(shù)據(jù)不僅要關(guān)注實(shí)際數(shù)據(jù)量的多少，而較重要的是關(guān)注在大數(shù)據(jù)的處理方法在特定的場合的應(yīng)用，讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生巨大的創(chuàng)新價值。如果離開了收益考慮或投資回報（ROI）的設(shè)計，味尋求大數(shù)據(jù)既無法落地也無法為企業(yè)創(chuàng)造價值。


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