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    數據如何賦能制造業?

    來源:e-works     發布時間:2017-12-22
    關鍵詞:數據 制造業
    不夸張地說,當代制造業基本都走過一段經驗主義道路,靠習慣和工作經驗來管理企業,靠老師傅在一線車間的經驗傳幫帶徒弟。

      20世紀初福特公司一臺電機出現故障,很多工程師都修不好,于是聘請德國專家斯坦門茨來維修。斯坦門茨在電機旁邊觀察邊敲打,然后用粉筆在電機外殼畫了一條線:“打開電機,在記號處把里面的線圈減少16圈。”福特工程師半信半疑地將線圈減少,結果電機真的好了。

      這次電機維修斯坦門茨收取了1萬美元酬金,他還特地列了一張費用說明:“用粉筆畫一條線1美元,知道在哪里畫這條線9999美元。”

      當時,這個故事被貼上“知識就是財富”的標簽,其實放在今天的工業企業場景中,這是一個“專家經驗發揮價值”的典型。

      經驗主義與數據價值的博弈

      在工業經濟時代,經驗主義一度發揮著不可替代的價值。

      不夸張地說,當代制造業基本都走過一段經驗主義道路,靠習慣和工作經驗來管理企業,靠老師傅在一線車間的經驗傳幫帶徒弟。

      

    數據如何賦能制造業?

     

      圖1.20世紀工業經濟時代的生產車間

      直到ERP的誕生,將企業的管理思想逐漸固化和規范下來,用ERP改造管理經驗主義;到MES的應用,將企業生產制造的流程固化和規范下來,用MES改造生產制造經驗主義。

      但不得不說,工業經濟時代企業內外部環境相對穩定,挖出多少鐵礦石就一定能生產出多少鐵或鋼材,相對簡單的干擾條件,經驗主義幾乎可以準確地預測和分析結果。而現在,市場的瞬息萬變、技術的飛速發展、工業設備的升級換代,專家的經驗主義是否還能上演“斯坦門茨”般的神奇?

      也許并不能。

      現今的制造企業,是一個由數據充斥的商業綜合體,其數據有很多種。簡單列舉就包括數據采集、數據存儲與備份、數據安全、數據建模與可視化、數據分析與預測等過程數據;涉及的數據類型包括靜態數據和動態數據,也可以分為實時數據和非實時數據,還可以分為結構化數據、半結構化數據和非結構化數據,來源包括企業的信息系統、設備、傳感器、供應鏈以及社交網絡。

      如何從這些種類繁多的數據中挖掘價值?如何讓企業從依靠經驗主義過度到數據價值洞察階段?這既是一個相互博弈的過程,也是一個不斷探索和實踐的過程。

      制造業與互聯網的鴻溝

      在經驗主義和數據價值博弈此消彼長的過程中,互聯網技術發揮著巨大的使能作用。但客觀來講,制造業和互聯網之間的鴻溝比大家想象得要大。

      筆者曾經參觀過很多制造企業,不管是總裝線上舞動著機器人手臂的汽車主機廠,或是焊接車間電光火石般的重型裝備企業,抑或是需要更換防塵防靜電服才能進入的電子企業,還是正在流水線上發酵或裝罐的釀酒企業,大多數伴隨著轟鳴的機器聲、或多或少嗆鼻的味道。

      當這些企業將某一單點應用作為樣板呈現在同行企業面前時,支撐其業務運行的工藝流程、IT系統或是生產線往往被聲聲稱道,因為還有更多企業沒有達到這樣的水平。

      但如果做個橫向對比的話,隨便一個IT公司的實驗室、或是互聯網企業的創新中心,都比以重資產著稱的制造企業車間高大上得多,其信息化應用也要成熟得多。

      所以,當云計算、大數據、人工智能這些概念鋪天蓋地襲來的時候,仍然需要對中國制造業的發展現狀保持著理性認識:因為還有很多企業MRP都跑不起來,還有很多企業連物料和圖紙以及其他技術資料的關聯性都做不好,還有很多企業必須依靠手工變更BOM信息。

      事實是,制造業與互聯網的融合并沒有想象簡單,制造業長期固化和累積的習慣、經驗、模式,在互聯網強調靈活和快速迭代的特性面前,存在著不只是技術就可以逾越的鴻溝。

      

    數據如何賦能制造業?

     

      圖2.國務院印發《關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》

      這也是中國政府大力推動“中國制造2025”戰略、2016年出臺《關于深化制造業與互聯網融合發展的指導意見》、2017年簽署發布《關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》的原因。

      鴻溝雖在,跨越在即。

    責任編輯:覃琬蕓
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