大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的智能制造

秦 歌

（溫州大學(xué)甌江學(xué)院機(jī)電工程學(xué)院， 浙江 溫州 325035）

全球范圍考察，制造業(yè)在實(shí)現(xiàn)了從機(jī)械化到電力化，再到信息化的重要飛躍之后，正在跨入以智能制造為引領(lǐng)的工業(yè)4.0 時(shí)代。簡(jiǎn)單而言，智能制造就是面向產(chǎn)品全生命周期的實(shí)現(xiàn)泛在感知條件下的信息化制造[1]。智能制造的特征是互聯(lián)、協(xié)同、共享和智能，核心是以大數(shù)據(jù)作為最主要的一種驅(qū)動(dòng)力，利用大數(shù)據(jù)去建構(gòu)、整合與優(yōu)化價(jià)值鏈和產(chǎn)業(yè)鏈。智能制造是國(guó)際制造業(yè)博弈的新領(lǐng)域，促進(jìn)傳統(tǒng)制造向智能制造的轉(zhuǎn)型升級(jí)成為許多國(guó)家共同的戰(zhàn)略選擇。從某種意義講，智能制造的競(jìng)爭(zhēng)就是大數(shù)據(jù)實(shí)力和能力的競(jìng)爭(zhēng)，搶占了大數(shù)據(jù)的制高點(diǎn)，就能為在競(jìng)爭(zhēng)中贏得主動(dòng)與優(yōu)勢(shì)創(chuàng)造有利的條件。大數(shù)據(jù)時(shí)代，我國(guó)制造業(yè)既迎來了新的發(fā)展機(jī)遇，同時(shí)又面對(duì)著必須采取積極有效的措施予以應(yīng)對(duì)的巨大挑戰(zhàn)。

1 制造大數(shù)據(jù)的定義和類型

2011年，世界著名的管理咨詢公司McKinsey在題為《大數(shù)據(jù)：下一個(gè)創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)和生產(chǎn)力的前沿》的報(bào)告中率先預(yù)測(cè)了大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，其依據(jù)是數(shù)據(jù)量的驟長(zhǎng)和數(shù)據(jù)復(fù)雜程度的增加造成了“摩爾定律”（Moore's Law）的失效，對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)、社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生了不可忽視的重要影響[2]。“數(shù)據(jù)”是世界的本原，任何人都回避不了世間萬物、各行各業(yè)、不種角色已經(jīng)或者必將被打上“大數(shù)據(jù)化”印跡的事實(shí)，作為大數(shù)據(jù)富集區(qū)的制造業(yè)當(dāng)然概莫能外。

大數(shù)據(jù)是數(shù)量龐大、來源多元、種類繁雜、結(jié)構(gòu)異化的“數(shù)據(jù)族群”，“制造大數(shù)據(jù)”（Manufacturing big data）是其中的一分子，屬于“業(yè)界大數(shù)據(jù)”的范疇（制造大數(shù)據(jù)的類型見表1）。迄今為止，無人考證“制造大數(shù)據(jù)”（Manufacturing big data）概念的最早出處，官方和重要部門的文件中也難覓其蹤跡，但這并不影學(xué)術(shù)界和制造業(yè)界從不同角度對(duì)其探討的熱情。有學(xué)者認(rèn)為，制造大數(shù)據(jù)是一種看待問題和解決制造問題的途徑與手段[3]；還有學(xué)者指出，制造大數(shù)據(jù)是制造業(yè)通過網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)據(jù)字化形成的海量異構(gòu)的制造行業(yè)的數(shù)據(jù)匯聚[4]；另有學(xué)者強(qiáng)調(diào)，制造大數(shù)據(jù)就是一種典型的智能制造模式[5]；或者認(rèn)為，制造大數(shù)據(jù)是制造領(lǐng)域的一種“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”[6]，等等。歸納不同的觀點(diǎn)，制造大數(shù)據(jù)的概念有狹義和廣義之分。狹義的制造大數(shù)據(jù)僅是指制造產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)的“大數(shù)據(jù)”，廣義的制造大數(shù)據(jù)則泛指與制造業(yè)有關(guān)的（包括直接關(guān)聯(lián)和間接關(guān)聯(lián)、緊密關(guān)聯(lián)與松馳關(guān)聯(lián)、縱向關(guān)聯(lián)和橫向關(guān)聯(lián)等）的無法用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)思維研判和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理工具捕捉、分析與利用的海量數(shù)據(jù)集合，這是絕大多數(shù)學(xué)者、學(xué)術(shù)組織和咨詢研究機(jī)構(gòu)所持的普遍觀點(diǎn)。

與制造大數(shù)據(jù)聯(lián)系最緊密的概念是“工業(yè)大數(shù)據(jù)”（Industrial big data），最早于2012年由美國(guó)通用電氣公司（GE）在其發(fā)布的題為《工業(yè)大數(shù)據(jù)興起》的報(bào)告中提出，隨后許多官方機(jī)構(gòu)、重要部門、學(xué)術(shù)組織都給出了明確的定義，盡管并不統(tǒng)一，比如我國(guó)工業(yè)和信息化部、國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理體制委員會(huì)發(fā)布的《大數(shù)據(jù)系列報(bào)告之一：工業(yè)大數(shù)據(jù)白皮書（2017版）》就對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)有較為全面的定義。嚴(yán)格而言，“工業(yè)大數(shù)據(jù)”涵蓋“制造大數(shù)據(jù)”，后者是前者的組成部分，前者的泛指性較強(qiáng)，后者更具專指性。在理論研究和制造實(shí)踐中，通常把“工業(yè)大數(shù)據(jù)”和“制造大數(shù)據(jù)”互換使用。因?yàn)椋桃鈪^(qū)分二者的內(nèi)涵和外延并無實(shí)際價(jià)值。

對(duì)制造大數(shù)據(jù)可以從三個(gè)角度理解：其一，理論角度。“數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)、智慧”（data、information、knowledge、wisdom，DIKW）理論認(rèn)為：數(shù)據(jù)與智能具有內(nèi)在的邏輯關(guān)系，其中數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)形成信息，信息中的關(guān)聯(lián)蘊(yùn)含知識(shí)，知識(shí)的綜合運(yùn)用構(gòu)成智慧，大數(shù)據(jù)應(yīng)用于制造業(yè)就是對(duì)該理論的一種重要檢驗(yàn)[7]。其二，技術(shù)角度。鑒于影響產(chǎn)品生命周期的因素具有復(fù)雜性、突變性、不確定性，需要更有效的方法來改進(jìn)決策機(jī)制，而以大數(shù)據(jù)應(yīng)用為軸心的“設(shè)計(jì)—制造—運(yùn)維一體化協(xié)同技術(shù)”的功能正在于此。其三，實(shí)踐角度。大數(shù)據(jù)既是具有特殊價(jià)值的“流通貨幣”和制造資產(chǎn)，也是智能制造的實(shí)踐工具，掌握與利用大數(shù)據(jù)是觸發(fā)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵變量，是推動(dòng)智能制造不斷高級(jí)化的加速器。

2 大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)智能制造的系統(tǒng)框架

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)和大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)是智能制造研究與實(shí)踐的重點(diǎn)。系統(tǒng)是由相互聯(lián)系、相互作用的要素（部分）組成的具有一定結(jié)構(gòu)和功能的有機(jī)整體[8]。智能制造的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)可以分成“大數(shù)據(jù)管理”和“大數(shù)據(jù)分析”兩大部分，前者包括數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、存儲(chǔ)模塊，后者主要涉及數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用模塊，不同的技術(shù)模塊相互銜接融合構(gòu)成完整的閉環(huán)體系（見圖1）。

圖1 基于智能制造的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)框架

1）通過物聯(lián)網(wǎng)中鑲嵌于數(shù)據(jù)源的傳感器、RFID、讀寫器、全球定位系統(tǒng)、機(jī)器對(duì)機(jī)器通信（machine to mathine，M2M）等信息感知設(shè)備把人、機(jī)、物、環(huán)境等結(jié)為一體，與大數(shù)據(jù)平臺(tái)互聯(lián)互通，對(duì)產(chǎn)品生命周期數(shù)據(jù)感知和采集。為了保證來自不同傳感設(shè)備的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)互操作，必須遵循統(tǒng)一的傳輸協(xié)議和接口標(biāo)準(zhǔn)，這是物聯(lián)網(wǎng)感知的基礎(chǔ)。傳感設(shè)備正向著智能化、微型化、復(fù)合化方向發(fā)展，將來不僅具有“感知”的能力，更具有“認(rèn)識(shí)”和“感控”的功能，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的智能感知、研判、決策和自適應(yīng)。

2）高維、海量、冗余、大噪聲、多尺度和多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致不可靠的輸出[2]。所以，必須對(duì)采集到的數(shù)據(jù)預(yù)處理（data preprocessing），包括數(shù)據(jù)清洗、集成、轉(zhuǎn)換、歸約、降維，以及數(shù)據(jù)的特征化提取、標(biāo)簽化操作等。數(shù)據(jù)預(yù)處理還要建立數(shù)據(jù)之間的連接，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互補(bǔ)，以便對(duì)某個(gè)制造問題或者與制造有關(guān)現(xiàn)象的描述更加立體、細(xì)致和全面。

3）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)已經(jīng)發(fā)展到分布式存儲(chǔ)階段，典型的分布式文件系統(tǒng)有HDFS、GFS 等。對(duì)制造大云在儲(chǔ)是制造大數(shù)據(jù)的另一種存儲(chǔ)方式，即將數(shù)據(jù)存放在第三方托管的多臺(tái)虛擬服務(wù)器中隨時(shí)、隨地訪問和調(diào)用，既可以彈性地分配資源，又能夠降低存儲(chǔ)成本。今后，制造大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)要進(jìn)一步解決非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和移動(dòng)共享、即時(shí)調(diào)用問題，以及安全和商業(yè)秘密保護(hù)等問題。

4）大數(shù)據(jù)應(yīng)用于制造場(chǎng)景的前提是對(duì)數(shù)據(jù)建模，通過對(duì)不同來源、類型、關(guān)系的制造數(shù)據(jù)的并行計(jì)算，挖掘數(shù)據(jù)之間的耦合、相關(guān)特性，以及有價(jià)值的動(dòng)向和趨勢(shì)。數(shù)據(jù)挖掘的方法包括關(guān)聯(lián)、分類、聚類等。目前，一些新的高性能計(jì)算框架得到應(yīng)用，比如，Spark、Storm、Hadoop 等，其特征是適用于不同的分布策略，對(duì)復(fù)雜問題“分而治之”。另外，研究表明，深度學(xué)習(xí)技術(shù)由于在“端到端”的深度學(xué)習(xí)中引入注意力機(jī)制和外在記憶結(jié)構(gòu)，使得系統(tǒng)能夠更廣泛地采集和利用數(shù)據(jù)，表現(xiàn)出優(yōu)異的數(shù)據(jù)挖掘性能，受到制造業(yè)的關(guān)注。

5）數(shù)據(jù)可視化的作用是使數(shù)據(jù)的屬性得到多維表示，把隱藏的信息和規(guī)律顯性化，使制造決策者能夠從更寬的視野、更深入地發(fā)現(xiàn)、理解和利用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)不僅豐富多樣（包括文本可視化技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)可視化技術(shù)、時(shí)空可視化技術(shù)、多維可視化技術(shù)等），而且呈現(xiàn)出多形式數(shù)據(jù)高分辨率展示與多視圖的聯(lián)動(dòng)、交互、整合等發(fā)展趨勢(shì)。可視化只是對(duì)數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果的展示，還需要用人機(jī)交互技術(shù)開展分析，比如接觸交互技術(shù)、筆交互技術(shù)、自然交互技術(shù)等[9]。

6）大數(shù)據(jù)來源于實(shí)踐，必須回到研發(fā)、生產(chǎn)、銷售、服務(wù)、管理等具體的制造場(chǎng)景中去，輔助智能決策。大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)智能制造既是一個(gè)循環(huán)往復(fù)、不斷提升的實(shí)踐活動(dòng)，又是持續(xù)不斷的知識(shí)發(fā)現(xiàn)過程。所謂“知識(shí)發(fā)現(xiàn)”，是指從數(shù)據(jù)中鑒別出新的、可能有用的和最終可以理解的非平凡模式。或者說，知識(shí)發(fā)現(xiàn)就是從低層次數(shù)據(jù)中提煉出高層次知識(shí)[2]。發(fā)現(xiàn)知識(shí)，積累知識(shí)，用新的更高層次的知識(shí)而不是僅憑經(jīng)驗(yàn)解決復(fù)雜的問題，是智能制造與傳統(tǒng)制造最重要的區(qū)別之一。

智慧制造（Wisdom manufacturing，WM）是智能制造發(fā)展的重要趨勢(shì)，其特征是把信息系統(tǒng)、物理系統(tǒng)和社會(huì)系統(tǒng)結(jié)為一體，通過對(duì)制造社會(huì)化技術(shù)、制造智能化技術(shù)、制造務(wù)聯(lián)化技術(shù)、制造物聯(lián)化技術(shù)的集成，實(shí)現(xiàn)智能制造的預(yù)測(cè)化、主動(dòng)化、社會(huì)化、泛在化、協(xié)同化、知識(shí)化、服務(wù)化，這將對(duì)制造大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè)提出新的高標(biāo)準(zhǔn)要求。

3 促進(jìn)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)智能制造的策略

3.1 實(shí)施國(guó)家制造大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略

面向智能制造，許多國(guó)家制定了傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)戰(zhàn)略，實(shí)施了配套的國(guó)家層面的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，比如美國(guó)的《聯(lián)邦大數(shù)據(jù)研發(fā)戰(zhàn)略計(jì)劃》、德國(guó)的《數(shù)字化戰(zhàn)略2025》、法國(guó)的《數(shù)字化路線圖》等。我國(guó)在落實(shí)《中國(guó)制造2025》的同時(shí)，頒布了《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》（以下簡(jiǎn)稱《綱要》），提出發(fā)展大數(shù)據(jù)的指導(dǎo)思想、主要任務(wù)和政策機(jī)制。由賽迪顧問與IBM 商業(yè)價(jià)值研究院聯(lián)合發(fā)布的《中國(guó)制造業(yè)走向2025》白皮書指出，智能制造的核心是以數(shù)據(jù)洞察為核心驅(qū)動(dòng)力，實(shí)現(xiàn)跨界和全球化互聯(lián)互通的協(xié)同，形成集制造與服務(wù)為一體的全球化價(jià)值網(wǎng)絡(luò)[10]。建議我國(guó)有關(guān)部門以大數(shù)據(jù)思維為導(dǎo)向，按照《中國(guó)制造2025》和《綱要》的總體戰(zhàn)略布局，正確認(rèn)識(shí)我國(guó)制造業(yè)的現(xiàn)狀，科學(xué)預(yù)測(cè)大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)，從國(guó)內(nèi)制造業(yè)現(xiàn)狀和制造業(yè)演進(jìn)的客觀規(guī)律出發(fā)，制定制造大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略規(guī)劃，為制造大數(shù)據(jù)發(fā)展提供完整的路線圖、可操作依據(jù)和全方位保障。

3.2 建立健全制造大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)

標(biāo)準(zhǔn)化是保持行業(yè)領(lǐng)跑的先決條件，我國(guó)必須重視和加強(qiáng)對(duì)制造大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的制定，建立開放、智能、安全和更加富有知識(shí)性、技術(shù)性、協(xié)調(diào)性、動(dòng)態(tài)性、適應(yīng)性的涉及大數(shù)據(jù)生命全周期、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)互操作、大數(shù)據(jù)組織能力，以及大數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)等內(nèi)容的覆蓋全面的標(biāo)準(zhǔn)體系。其一，按照“先急后緩，通用先行，重點(diǎn)突破”的原則，搞好制造大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)頂層規(guī)劃，分步驟、分階段、分領(lǐng)域地建立標(biāo)準(zhǔn)，防止盲目性、無序性。其二，對(duì)現(xiàn)行國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行梳理，鼓勵(lì)、扶持、引導(dǎo)制造企業(yè)、行業(yè)組織、學(xué)術(shù)團(tuán)體制定標(biāo)準(zhǔn)，及時(shí)將達(dá)成普遍共識(shí)、共同遵循的標(biāo)準(zhǔn)升格為國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，條件成熟時(shí)積極申請(qǐng)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)。其三，加大標(biāo)準(zhǔn)的貫徹執(zhí)行力度，開展典型示范，交流推廣經(jīng)驗(yàn)，做到標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用的無死角，要注重對(duì)大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的認(rèn)證、評(píng)價(jià)、修訂等工作的銜接和管理，為標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用創(chuàng)造有利條件。其四，深化制造大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)的國(guó)際合作，推動(dòng)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)的制定。

3.3 夯實(shí)制造大數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)

曾有專家提出，我國(guó)“不要在不具備數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化基礎(chǔ)時(shí)搞智能化”，建議實(shí)現(xiàn)智能制造，必須先解決好制造技術(shù)與制造過程的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化問題[11]。與制造業(yè)先進(jìn)國(guó)家比較，信息化基礎(chǔ)薄弱，數(shù)據(jù)、設(shè)計(jì)、制造、技術(shù)、服務(wù)、管理未能深度融合，制造全流程、全生命周期的數(shù)據(jù)鏈條沒有真正形成，大數(shù)據(jù)利用能力不強(qiáng)，對(duì)智能制造缺乏足夠支撐等問題，是我國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的“痛點(diǎn)”。提高我國(guó)制造業(yè)的大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)力，必須夯實(shí)相關(guān)的信息基礎(chǔ)設(shè)施條件。其一，政府應(yīng)加大對(duì)信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投入，完善數(shù)據(jù)傳輸布局，升級(jí)互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)通訊網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)制造大數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通。其二，制造企業(yè)要把數(shù)據(jù)化、信息化、網(wǎng)絡(luò)化建設(shè)作為重要任務(wù)，積極創(chuàng)造條件，在設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、銷售、管理中部署大數(shù)據(jù)智能設(shè)備，利用大數(shù)據(jù)組件搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，逐步提升大數(shù)據(jù)采集、集成、存儲(chǔ)、分析、挖掘、應(yīng)用和管理水平。

3.4 注重制造大數(shù)據(jù)開發(fā)利用

大數(shù)據(jù)的價(jià)值魅力在于不會(huì)隨著開發(fā)而縮水，反而會(huì)因?yàn)椴粩嗟奶幚砗头治龀掷m(xù)增值[12]152。要廣辟路徑，使制造大數(shù)據(jù)物盡其用，而不能束之高閣。其一，國(guó)家應(yīng)完善與大數(shù)據(jù)開發(fā)利用有關(guān)的財(cái)政、稅收、產(chǎn)權(quán)、市場(chǎng)準(zhǔn)入等政策，要破除企業(yè)、產(chǎn)業(yè)之間的壁壘，推動(dòng)大數(shù)據(jù)在制造行業(yè)的廣泛流通和共享。其二，打破傳統(tǒng)制造業(yè)體系的線性關(guān)系，強(qiáng)化企業(yè)、高等學(xué)校、研究機(jī)構(gòu)之間的產(chǎn)學(xué)研結(jié)合，加快大數(shù)據(jù)成果向生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)化。其三，政府和企業(yè)要注重制造大數(shù)據(jù)的積累，建立健全大數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)管理體系，保證大數(shù)據(jù)有充足的來源和質(zhì)量。其四，制造大數(shù)據(jù)具有企業(yè)資產(chǎn)和社會(huì)資產(chǎn)的雙重屬性，要采取措施使其最大限度地造福于全社會(huì)，而不是由某個(gè)企業(yè)或制造業(yè)獨(dú)享其紅利。一方面制造企業(yè)要積極延伸大數(shù)據(jù)觸角，構(gòu)建社會(huì)化的大數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境，積極開展制造大數(shù)據(jù)的跨界公益服務(wù)，另一方面企業(yè)要制定大數(shù)據(jù)經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略，采取多元化的商業(yè)模式，從事制造大數(shù)據(jù)增值性服務(wù)。