大數(shù)據(jù)神話

大數(shù)據(jù)帶來(lái)了無(wú)窮的想象力和無(wú)所不能為的信心，隨著消費(fèi)、政府、物流等大數(shù)據(jù)行業(yè)的快速發(fā)展，工業(yè)領(lǐng)域內(nèi)，數(shù)字設(shè)計(jì)、數(shù)字工廠、數(shù)字制造等概念也一哄而上，仿佛工業(yè)大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為拯救實(shí)體經(jīng)濟(jì)的“大力丸”，中國(guó)有著規(guī)模龐大的各型工業(yè)設(shè)備、豐富的設(shè)備使用場(chǎng)景，中國(guó)的工業(yè)大數(shù)據(jù)隨處都是。

貴陽(yáng)大數(shù)據(jù)中心，以政府主導(dǎo)型的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，基本是城市數(shù)據(jù)、政務(wù)數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)等;阿里云是以消費(fèi)者數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，十多年淘寶發(fā)展歷程，沉淀了大量的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)。

但是，對(duì)于那些不分晝夜轟鳴的設(shè)備，工業(yè)數(shù)據(jù)仍然是暗無(wú)天日的黑油、黑煤炭。對(duì)中國(guó)制造業(yè)而言，些許的光亮或閃爍，遠(yuǎn)沒(méi)有到大規(guī)模發(fā)光發(fā)熱的時(shí)代。更為重要的事情，還需要工業(yè)領(lǐng)域去優(yōu)先解決。

先有雞還是先有蛋

對(duì)于第一次工業(yè)革命的發(fā)源地，煤炭在英國(guó)發(fā)揮了巨大的作用。1700年，英國(guó)煤產(chǎn)量是世界其他地區(qū)的5倍;1800年，是歐洲其他地區(qū)的5倍。然而，謎團(tuán)猶在，英國(guó)擁有煤炭，好像是該國(guó)逃離農(nóng)耕陷阱的根本要素。但與此同時(shí)，德法日和清朝，都有大面積煤田，卻未得到大規(guī)模的開(kāi)采。煤炭與工業(yè)革命的關(guān)系值得明辨。實(shí)際上，這不是一個(gè)煤炭創(chuàng)造了工業(yè)革命的問(wèn)題，而是工業(yè)革命創(chuàng)造了煤炭需求的問(wèn)題。換言之，英國(guó)煤炭工業(yè)的飛速發(fā)展，只是財(cái)富和技術(shù)已經(jīng)到達(dá)高水平的一個(gè)征兆。

煤炭對(duì)于英國(guó)第一次工業(yè)革命的戰(zhàn)略意義，此刻正如工業(yè)大數(shù)據(jù)之于中國(guó)制造2025。由于蒸汽機(jī)的驅(qū)動(dòng)，煤炭猶如脫韁之野馬，成為工業(yè)革命源源不斷的動(dòng)力。正如一把復(fù)雜鑰匙吻合一把鎖，這種類(lèi)似的模式，第一次將人力一勞永逸地解脫出農(nóng)耕時(shí)代。工業(yè)根基肇始。一段時(shí)間后，這個(gè)開(kāi)鎖程序被世界模仿，并且換成石化燃料和內(nèi)燃機(jī)。這一模式，影響了隨后二百多年的工業(yè)史。

隨著智能制造的發(fā)軔，看上去這個(gè)模式，馬上就要交給了工業(yè)大數(shù)據(jù)。而此刻，我們必須意識(shí)到，數(shù)據(jù)對(duì)于新工業(yè)革命的意義，尤其是對(duì)于中國(guó)制造2025的意義，是一種全新的密碼鎖模式——中國(guó)工業(yè)化還并不太熟悉的一種模式。數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)的關(guān)系，有時(shí)候容易混淆。大致而言，數(shù)據(jù)最開(kāi)始都是未經(jīng)組織的，大量存在卻價(jià)值極低;底層的數(shù)據(jù)需要通過(guò)信息化和工業(yè)化，才能轉(zhuǎn)化為知識(shí)體系。從數(shù)據(jù)到信息，本身就是一種過(guò)濾機(jī)制——這需要一種提煉，然后可執(zhí)行、可傳遞的信息形成知識(shí)。知識(shí)分為隱性和顯性，隱性知識(shí)往往存在于人本身之中，傳遞性很差。

工業(yè)領(lǐng)域的信息化是工業(yè)大數(shù)據(jù)的保護(hù)神

工業(yè)領(lǐng)域數(shù)萬(wàn)億個(gè)設(shè)備和感應(yīng)裝置進(jìn)行互聯(lián)互通創(chuàng)造巨大的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)分析整合后產(chǎn)生的“商業(yè)洞察”，正成為物聯(lián)網(wǎng)這一巨大新市場(chǎng)的核心價(jià)值。與此同時(shí)，隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程，軟件產(chǎn)品與其他業(yè)務(wù)的組合已成為未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)。但是，我們工業(yè)化短短的行程，使得我們習(xí)慣于硬件思維和設(shè)備思維，還沒(méi)來(lái)得及形成珍惜工業(yè)數(shù)據(jù)的意識(shí)。對(duì)那些有著厚重的工業(yè)技術(shù)體系和知識(shí)轉(zhuǎn)化的GE、西門(mén)子而言，當(dāng)他們?cè)谡f(shuō)工業(yè)大數(shù)據(jù)的時(shí)候，他們有著一個(gè)我們很多企業(yè)沒(méi)有的隱含條件。不要將無(wú)數(shù)的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)等同于工業(yè)大數(shù)據(jù)。

就中國(guó)制造業(yè)而言，知識(shí)才是最大的攔路虎。工廠中各種數(shù)據(jù)，如果沒(méi)有領(lǐng)域知識(shí)和業(yè)務(wù)建模的前提，不過(guò)滿(mǎn)工廠堆砌起來(lái)的一座座數(shù)據(jù)垃圾山。對(duì)于企業(yè)而言，必須靜下心來(lái)想一想：數(shù)據(jù)何在?知識(shí)何在?這是一種全新的范式，我們并不熟悉它：工業(yè)大數(shù)據(jù)模式，需要先看懂密碼鎖規(guī)格，再去找鑰匙。

這就需要構(gòu)建諸如工業(yè)相關(guān)的系統(tǒng)架構(gòu)與平臺(tái)，既包括了向信息化軟件平臺(tái)提供大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的互聯(lián)互通能力，又能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集監(jiān)控與運(yùn)營(yíng)控制，實(shí)現(xiàn)邊緣控制;其可擴(kuò)展性應(yīng)用、分析及服務(wù)能夠?yàn)橛脩?hù)提供運(yùn)營(yíng)管理、資產(chǎn)管理、信息管理、供應(yīng)鏈管理等方面的優(yōu)化與升級(jí)，從而幫助企業(yè)提升在全生命周期內(nèi)的連接、分析、運(yùn)作、優(yōu)化，助力工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

數(shù)據(jù)密集型的核心是數(shù)據(jù)科學(xué)家的密集型

就工業(yè)大數(shù)據(jù)而言，最重要的就是對(duì)它進(jìn)行密集型的分析——工業(yè)知識(shí)斷不能缺位。GE在談及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)候，給與了“專(zhuān)業(yè)知識(shí)”以高度的重視。工業(yè)大數(shù)據(jù)不是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，而是基于專(zhuān)業(yè)知識(shí)的引導(dǎo)，才能挖掘出數(shù)據(jù)真正的價(jià)值。數(shù)據(jù)科學(xué)家將會(huì)成為新的人力密集型產(chǎn)業(yè)的生力軍，不要奢望做幾個(gè)模型自動(dòng)處理數(shù)據(jù)就行了，大量的工作還是離不開(kāi)數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作。顯然，知識(shí)體系必須重新作用于數(shù)據(jù)本身，才能形成工業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值。在工業(yè)領(lǐng)域，“無(wú)知識(shí)，不數(shù)據(jù)”。沒(méi)有工業(yè)經(jīng)驗(yàn)的線性化指引，數(shù)據(jù)就不會(huì)高速轉(zhuǎn)化，工業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值，就不會(huì)產(chǎn)生。

對(duì)于數(shù)據(jù)而言，信息化作了第一次提升，使得數(shù)據(jù)歸類(lèi)、文本化和沉淀;但必須通過(guò)工業(yè)化才能進(jìn)行第二次提升，才能將數(shù)據(jù)提升到知識(shí)的高度，形成真正的Know-how、經(jīng)驗(yàn)、最佳實(shí)踐、直覺(jué);在此基礎(chǔ)上，挖掘形成大數(shù)據(jù)的新產(chǎn)業(yè)價(jià)值。

中國(guó)的工廠必須用知識(shí)來(lái)解放數(shù)據(jù)。中國(guó)制造者們，此刻必須開(kāi)始意識(shí)到，我們最熟視無(wú)睹的“數(shù)據(jù)浪費(fèi)”， 已經(jīng)成為一種新的觸目驚心的揮霍。這是一種可怕的工業(yè)無(wú)知。它如一只令人生厭的烏鴉，站在設(shè)備的控制板上，嘲笑著我們?cè)谠O(shè)備上所做的大把大把的投資。

工業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值挖掘是慢工細(xì)活

在中國(guó)，企業(yè)通過(guò)數(shù)字化手段對(duì)研發(fā)、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)和服務(wù)的全生命周期進(jìn)行有效管理，優(yōu)化運(yùn)營(yíng)、提升利潤(rùn)，有著比全球工業(yè)領(lǐng)域更為迫切的需求。有數(shù)據(jù)顯示，未來(lái)15年中國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò)11.3萬(wàn)億元。其中91%的企業(yè)計(jì)劃采用工業(yè)云，37%的上“云”企業(yè)希望加大預(yù)算，繼續(xù)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)改造傳統(tǒng)制造業(yè)。到2020年，中國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)占整體物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)22.5%。

這些積極的信號(hào)顯示商業(yè)環(huán)境的變化讓數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為工業(yè)領(lǐng)域提高競(jìng)爭(zhēng)力勢(shì)在必行的途徑。但從整個(gè)市場(chǎng)的角度看，基于數(shù)字化的轉(zhuǎn)型在中國(guó)工業(yè)領(lǐng)域并沒(méi)有達(dá)到質(zhì)變的階段。

就設(shè)備的效率而言，我們需要設(shè)備自動(dòng)化;

就資源的浪費(fèi)而言，我們需要精益生產(chǎn)觀;

就數(shù)據(jù)的效率而言，我們需要知識(shí)自動(dòng)化;

就數(shù)據(jù)的浪費(fèi)而言，我們需要精益數(shù)據(jù)觀。

從工業(yè)大數(shù)據(jù)的角度，中國(guó)制造業(yè)尚處于數(shù)據(jù)的黑金時(shí)代。所有企業(yè)都將逐漸意識(shí)到數(shù)據(jù)的重要性。但如何能夠完成數(shù)據(jù)的解放，將數(shù)據(jù)釋放出來(lái)，仍然需要穿過(guò)“無(wú)視知識(shí)”的認(rèn)知障礙，仍然需要借助大量的專(zhuān)業(yè)化知識(shí)。這是中國(guó)兩化深度融合過(guò)程中，工業(yè)化必須單獨(dú)回答的命題。數(shù)據(jù)導(dǎo)向型制造這一概念已經(jīng)誕生了很長(zhǎng)一段時(shí)間。在 20 世紀(jì) 80 年代，金屬加工領(lǐng)域的研究人員就曾設(shè)法制造自適應(yīng)性的刀具監(jiān)控系統(tǒng)，以測(cè)量切削條件、將數(shù)據(jù)與所設(shè)定的工藝標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較并在隨后調(diào)整加工參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)工藝的穩(wěn)定性并最大限度減少意外加工事故的發(fā)生。

這些系統(tǒng)采用傳感器和探針來(lái)測(cè)量切削力、功率、扭矩、溫度、表面粗糙度及聲發(fā)射等工藝因素。不幸的是，當(dāng)時(shí)的傳感器技術(shù)非常落后，無(wú)法提供必要的速度和精度以確保完全有效;計(jì)算機(jī)的處理速度慢，而且需要更大的存儲(chǔ)器來(lái)實(shí)時(shí)處理大量的數(shù)據(jù)。此外，先進(jìn)的數(shù)據(jù)采集和管理技術(shù)在當(dāng)時(shí)也極其昂貴。這些缺陷導(dǎo)致幾乎不可能在加工期間調(diào)整參數(shù)。這樣就造成了一種魚(yú)和熊掌不可兼得或非此即彼的情況。如果收集的數(shù)據(jù)超過(guò)所設(shè)定的最大限值，加工工藝會(huì)直接停止。最大限值是在并未充分了解和洞察切削工藝的情況下設(shè)定的。除了缺少足夠先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)外，還未掌握一個(gè)關(guān)鍵的概念，那就是在加工工藝的眾多物理現(xiàn)象中，大多數(shù)現(xiàn)象—溫度、力、負(fù)載—都并非靜態(tài)條件，而是不斷變化的動(dòng)態(tài)條件。

例如某種加工中的切削力的平均值可能達(dá)到 1000 Nm。但在大約一半的時(shí)間中，這些力要高于 1000 Nm，并在其余的時(shí)間內(nèi)低于這一水平。如果將系統(tǒng)的停機(jī)閾值設(shè)置為 1000 Nm，當(dāng)力看起來(lái)過(guò)高時(shí)，系統(tǒng)將停止加工。(請(qǐng)注意，這些圖形顯示的是在 8 微秒內(nèi)執(zhí)行的測(cè)量，以展示力的變化速度有多快。)在 20 世紀(jì) 80 年代是不可能進(jìn)行如此快速的數(shù)據(jù)處理的。

現(xiàn)如今，在將近 40 年之后，傳感器和計(jì)算機(jī)技術(shù)在精度、速度和價(jià)格方面都有了很大的改觀。制造工藝研發(fā)本身歷經(jīng)四十個(gè)年頭，已經(jīng)積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)并能夠非常深入地了解關(guān)鍵的加工要素。盡管編程和維護(hù)等計(jì)劃活動(dòng)都發(fā)生在加工時(shí)間以外，但其他因素，例如操作員犯錯(cuò)、刀具破損、工件損壞以及系統(tǒng)問(wèn)題，都會(huì)無(wú)謂地導(dǎo)致加工時(shí)間變長(zhǎng)、成本增加。在損失的時(shí)間中，切削刀具只占很小的比例，工件材料和工藝異常情況也是如此。工作人員和系統(tǒng)耗費(fèi)的時(shí)間所占據(jù)的比例要高出許多。

工業(yè) 4.0 非常重視數(shù)字化數(shù)據(jù)采集、互聯(lián)網(wǎng)和云存儲(chǔ)，但這些元素只是解決方案的一部分。最后，必須分析所收集的數(shù)據(jù)并制作物理模型或示意圖，以說(shuō)明存在問(wèn)題的工藝。在網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)中，會(huì)將所收集的數(shù)據(jù)與示意圖進(jìn)行比較，系統(tǒng)會(huì)生成反饋以執(zhí)行工藝修改，從而產(chǎn)生所需的結(jié)果。工藝控制由工作人員以及能夠在很短的時(shí)間內(nèi)實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)并將其與模型進(jìn)行比較的計(jì)算機(jī)共同完成。要制作這樣一個(gè)模型，需要充分了解加工。不幸的是，加工代表著一種很難準(zhǔn)確描述的現(xiàn)實(shí)情況。例如，模型必須能夠識(shí)別工件材料的動(dòng)態(tài)屬性，因?yàn)楣ぜ捕鹊淖兓瘯?huì)產(chǎn)生不同的切削力。不過(guò)，要測(cè)量每個(gè)工件的硬度是不可能的。在某些情況下，工件的硬度可能比材料的標(biāo)稱(chēng)硬度高 10%，導(dǎo)致切削力也要高 10%。