大數據驅動制造業邁向智能化

王喜文

摘 要：大數據是制造業智能化的基礎，其在制造業大規模定制中的應用包括數據采集、數據管理、訂單管理、智能化制造、定制平臺等，核心是定制平臺。定制數據達到一定的數量級，就可以實現大數據應用。通過對大數據的挖掘，實現流行預測、精準匹配、時尚管理、社交應用、營銷推送等更多的應用。同時，大數據能夠幫助制造業企業提升營銷的針對性，降低物流和庫存的成本，減少生產資源投入的風險。

關鍵詞：大數據;云計算;生產管理;智能工廠

“人類正從IT時代走向DT時代。”阿里巴巴集團創始人馬云在各種場合都不遺余力地推銷自己的觀點，信息社會已經進入了大數據（Big Data）時代。大數據的涌現改變著人們的生活與工作方式，也改變著制造業企業的運作模式。

1 ?制造業也處于一個數據爆炸的時代

近年來，隨著互聯網、物聯網、云計算等信息技術與通信技術的迅猛發展，數據量的暴漲成了許多行業共同面對的嚴峻挑戰和寶貴機遇。隨著制造技術的進步和現代化管理理念的普及，制造業企業的運營越來越依賴信息技術。如今，制造業整個價值鏈、制造業產品的整個生命周期，都涉及到諸多的數據。同時，制造業企業的數據也呈現出爆炸性增長趨勢。

制造業企業需要管理的數據種類繁多，涉及到大量結構化數據和非結構化數據：

（1）產品數據：設計、建模、工藝、加工、測試、維護數據、產品結構、零部件配置關系、變更記錄等。

（2）運營數據：組織結構、業務管理、生產設備、市場營銷、質量控制、生產、采購、庫存、目標計劃、電子商務等。

（3）價值鏈數據：客戶、供應商、合作伙伴等。

（4）外部數據：經濟運行數據、行業數據、市場數據、競爭對手數據等。

隨著大規模定制和網絡協同的發展，制造業企業還需要實時從網上接受眾多消費者的個性化定制數據，并通過網絡協同配置各方資源，組織生產，管理更多各類有關數據。

2 ?大數據是工業互聯網的命脈

大數據可能帶來的巨大價值正在被傳統產業認可，它通過技術創新與發展，以及數據的全面感知、收集、分析、共享，為企業管理者和參與者呈現出看待制造業價值鏈的全新視角。

2.1 ?實現智能生產

在德國“工業4.0”中，通過信息物理系統（CPS）實現工廠/車間的設備傳感和控制層的數據與企業信息系統融合，使得生產大數據傳到云計算數據中心進行存儲、分析，形成決策并反過來指導生產。

具體而言，生產線、生產設備都將配備傳感器，抓取數據，然后經過無線通信連接互聯網，傳輸數據，對生產本身進行實時監控。而生產所產生的數據同樣經過快速處理、傳遞，反饋至生產過程中，將工廠升級成為可以被管理和被自適應調整的智能網絡，使得工業控制和管理最優化，對有限資源進行最大限度使用，從而降低工業和資源的配置成本，使得生產過程能夠高效地進行。

過去，設備運行過程中，其自然磨損本身會使產品的品質發生一定的變化。而由于信息技術、物聯網技術的發展，現在可以通過傳感技術，實時感知數據，知道產品出了什么故障，哪里需要配件，使得生產過程中的這些因素能夠被精確控制，真正實現生產智能化。因此，在一定程度上，工廠/車間的傳感器所產生的大數據直接決定了“工業4.0”所要求的智能化設備的智能水平。

此外，從生產能耗角度看，設備生產過程中利用傳感器集中監控所有的生產流程，能夠發現能耗的異常或峰值情況，由此能夠在生產過程中不斷實時優化能源消耗。同時，對所有流程的大數據進行分析，也將會整體上大幅降低生產能耗。

2..2 ?實現大規模定制

大數據是制造業智能化的基礎，其在制造業大規模定制中的應用包括數據采集、數據管理、訂單管理、智能化制造、定制平臺等，核心是定制平臺。定制數據達到一定的數量級，就可以實現大數據應用。通過對大數據的挖掘，實現流行預測、精準匹配、時尚管理、社交應用、營銷推送等更多的應用。同時，大數據能夠幫助制造業企業提升營銷的針對性，降低物流和庫存的成本，減少生產資源投入的風險。

利用這些大數據進行分析，將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降，并將極大地減少庫存，優化供應鏈。同時，利用銷售數據、產品的傳感器數據和供應商數據庫的數據等大數據，制造業企業可以準確地預測全球不同市場區域的商品需求。由于可以跟蹤庫存和銷售價格，所以制造業企業便可節約大量的成本。

“工業4.0”本質是基于信息物理系統（CPS）實現“智能工廠”，使智能設備根據處理后的信息，進行判斷、分析、自我調整、自動驅動生產加工，直至最后的產品完成等步驟。可以說，智能工廠已經為最終制造業大規模定制生產做好了準備。

實現消費者個性化需求，一方面需要制造業企業能夠生產提供符合消費者個性偏好的產品或服務，一方面需要互聯網提供消費者的個性化定制需求。由于消費者人數眾多，每個人需求不同，導致需求的具體信息也不同，加上需求不斷變化，就構成了產品需求的大數據。

消費者與制造業企業之間的交互和交易行為也將產生大量數據，挖掘和分析這些消費者動態數據，能夠幫助消費者參與到產品的需求分析和產品設計等創新活動中，為產品創新作出貢獻。制造業企業對這些數據進行處理，進而傳遞給智能設備，進行數據挖掘，設備調整，原材料準備等步驟，才能生產出符合個性化需求的定制產品。

3 ?大數據構成新一代智能工廠

消費需求的個性化，要求傳統制造業突破現有生產方式與制造模式，對消費需求所產生的海量數據與信息進行大數據處理與挖掘。同時，在進行這些非標準化產品生產過程中，產生的生產信息與數據也是大量的，需要及時收集、處理和分析，以反過來指導生產。

這兩方面大數據信息流最終通過互聯網在智能設備之間傳遞，由智能設備進行分析、判斷、決策、調整、控制并繼續開展智能生產，生產出高品質的個性化產品。可以說，大數據構成了新一代智能工廠。

智能工廠中的大數據，是“信息”與“物理”世界彼此交互與融合所產生的大數據。大數據應用將帶來制造業企業創新和變革的新時代。在以往傳統的制造業生產管理的信息數據基礎上，通過物聯網等帶來的物理數據感知，形成“工業4.0”時代的生產數據的私有云，創新了制造業企業的研發、生產、運營、營銷和管理方式。這些創新，給制造業企業帶來了更快的速度、更高的效率和更敏銳的洞察力。