學(xué)會(huì)利用大數(shù)據(jù)去解決問題

在經(jīng)歷了互聯(lián)網(wǎng)泡沫和經(jīng)濟(jì)危機(jī)之后，世界各國，尤其是發(fā)達(dá)國家開始重新意識到制造業(yè)的重要性，也在重新審視自身競爭力的優(yōu)劣勢。第四次科技革命的到來為各個(gè)國家提供了發(fā)展和轉(zhuǎn)型的機(jī)遇，也使他們面臨競爭力格局變化的挑戰(zhàn)，智能制造成為世界各國競爭的新戰(zhàn)場。無論是德國提出的“工業(yè)4. 0 國家戰(zhàn)略”，美國提出的“國家制造業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)(NNMI)計(jì)劃”，或是日本的“工業(yè)價(jià)值鏈計(jì)劃(IVI)”等，無不圍繞著制造業(yè)這個(gè)核心。中國改革開放三十多年來，綜合國力和人民生活水平的提升過程中，制造業(yè)的快速發(fā)展起到了決定性的作用，中國成為世界制造業(yè)的新中心，也連續(xù)幾年成為“世界制造力競爭指數(shù)”最強(qiáng)的國家。在新一輪的制造業(yè)革命中，中國也感受到來自世界各國新技術(shù)戰(zhàn)略的壓力，相繼提出“中國制造2025”，“互聯(lián)網(wǎng)+ ”和“供給側(cè)改革”等多項(xiàng)措施。

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每一次制造革命的進(jìn)步，除了我們能夠可見的技術(shù)要素以外，更重要的是這背后的制造哲學(xué)的進(jìn)步?，F(xiàn)代制造業(yè)從第二次科技革命到現(xiàn)在，經(jīng)歷了標(biāo)準(zhǔn)化、合理化+ 規(guī)范化、自動(dòng)化+集成化、網(wǎng)絡(luò)化+ 信息化四個(gè)階段。這背后的制造哲學(xué)可以概括為：以低成本生產(chǎn)高質(zhì)量的產(chǎn)品;通過全流程改善降低浪費(fèi)、次品和事故;通過產(chǎn)品全生命周期的數(shù)據(jù)管理，為用戶提供所需要的能力和服務(wù)。在以上幾個(gè)階段的基礎(chǔ)上，現(xiàn)在的制造系統(tǒng)正處在向智能化+ 客制化邁進(jìn)的階段，目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)零故障和預(yù)測型的生產(chǎn)系統(tǒng)，并在無憂的生產(chǎn)環(huán)境中以低成本快速實(shí)現(xiàn)用戶的客制化需求。

那么，如何實(shí)現(xiàn)智能制造?有些人說大數(shù)據(jù)是實(shí)現(xiàn)智能制造的核心技術(shù)，也有人說要靠互聯(lián)網(wǎng)、信息物理系統(tǒng)技術(shù)(CPS)，或是人工智能和機(jī)器人等。如果大數(shù)據(jù)是智能制造的核心驅(qū)動(dòng)力，那么我們該怎么去定義和使用大數(shù)據(jù)?關(guān)于這個(gè)問題，我在《工業(yè)大數(shù)據(jù)》這本書中曾表達(dá)過一個(gè)觀點(diǎn)：大數(shù)據(jù)并不是目的，而是看待問題的一種途徑和解決問題的一種手段。通過分析數(shù)據(jù)，可以預(yù)測需求、預(yù)測制造、解決和避免不可見問題的風(fēng)險(xiǎn)，和利用數(shù)據(jù)去整合產(chǎn)業(yè)鏈和價(jià)值鏈，這才是大數(shù)據(jù)的核心目的。

大數(shù)據(jù)與智能制造之間的關(guān)系可以總結(jié)為：制造系統(tǒng)中問題的發(fā)生和解決的過程中會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，通過對這些數(shù)據(jù)的分析和挖掘可以了解問題產(chǎn)生的過程、造成的影響和解決的方式，這些信息被抽象化建模后轉(zhuǎn)化成知識，再利用知識去認(rèn)識、解決和避免問題，核心是從以往依靠人的經(jīng)驗(yàn)(experiencebased)，轉(zhuǎn)向依靠挖掘數(shù)據(jù)中隱性的線索(evidence based)，使得制造知識能夠被更加高效和自發(fā)地產(chǎn)生、利用和傳承。因此，問題和知識是目的，而數(shù)據(jù)則是一種手段。今天我們來談利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)智能制造，是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)已經(jīng)成為一個(gè)日益明顯的現(xiàn)象，而在制造系統(tǒng)和商業(yè)環(huán)境變得日益復(fù)雜的今天，利用大數(shù)據(jù)去解決問題和積累知識或許是更加高效和便捷的方式。

大數(shù)據(jù)的目的并不是追求數(shù)據(jù)量大，而是通過系統(tǒng)式地?cái)?shù)據(jù)收集和分析手段，實(shí)現(xiàn)價(jià)值的大化。所以推動(dòng)智能制造的并不是大數(shù)據(jù)本身，而是大數(shù)據(jù)的分析技術(shù)。在新制造革命的轉(zhuǎn)型中，是否能夠更加有效地利用好大數(shù)據(jù)，決定了能否在競爭中脫穎而出。在現(xiàn)在的制造中，存在著許多無法被定量、無法被決策者掌握的不確定因素，這些不確定因素既存在于制造過程中，也存在于制造過程之外的使用過程中。前三次工業(yè)革命主要解決的都是可見的問題，例如避免產(chǎn)品缺陷、避免加工失效、提升設(shè)備效率和可靠性、避免設(shè)備故障和安全問題等。這些問題在工業(yè)生產(chǎn)中由于可見可測量，往往比較容易避免和解決。不可見的問題通常表現(xiàn)為設(shè)備的性能下降、健康衰退、零部件磨損、運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)升高等。這些因素由于其很難通過測量被定量化，往往是工業(yè)生產(chǎn)中不可控的風(fēng)險(xiǎn)，大部分可見的問題都是這些不可見的因素積累到一定程度所造成的。

因此，我、倪軍教授和王安正教授在本書中闡述了大數(shù)據(jù)推動(dòng)智能制造的三個(gè)方向：第一個(gè)方向是利用數(shù)據(jù)來了解和解決可見的問題;第二個(gè)方向是利用數(shù)據(jù)來分析和預(yù)測不可見的問題，從僅僅明白解決問題的“knowhow”，進(jìn)一步理解問題產(chǎn)生的原因，從而避免可見的問題;第三個(gè)方向則是從數(shù)據(jù)中挖掘新的知識，再利用知識去重新定義問題，使得可見或不可見的問題都可以在制造系統(tǒng)中避免。在第一個(gè)方向上，許多國家已經(jīng)有了比較成熟的積累，也形成了各自獨(dú)特的制造文化，本書中我們會(huì)為讀者詳細(xì)解讀這些國家的經(jīng)驗(yàn)和得失。在第二個(gè)和第三個(gè)方向上，我們也做了許多年的研究和應(yīng)用，形成了一套較為完整的體系和方法論，在本書中也會(huì)結(jié)合案例為讀者進(jìn)行詳細(xì)介紹。借助本書，我們不僅要向讀者介紹大數(shù)據(jù)和智能制造的技術(shù)，更重要的是傳達(dá)一種思維方式，以及對智能制造的理解、解決問題的邏輯和重新定義制造的思考方式。

文章標(biāo)題：學(xué)會(huì)利用大數(shù)據(jù)去解決問題
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