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制造企業(yè)數(shù)字化轉型，一方面是信息化發(fā)展的演進規(guī)律使然，按照美國管理信息系統(tǒng)專家諾蘭提出的信息化發(fā)展六階段模型，數(shù)字化轉型對信息系統(tǒng)建設的要求就是要突破“集成”，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)管理”，走向“成熟”——將信息化與業(yè)務融為一體；另一方面，隨著科學的進步和社會的發(fā)展，工業(yè)產品、工業(yè)過程、經(jīng)營活動變得越來越復雜，依靠經(jīng)驗和傳統(tǒng)方法已經(jīng)無法應對日趨復雜的商業(yè)環(huán)境，數(shù)字化轉型成為新一代信息技術在制造業(yè)融合應用的綜合體現(xiàn)，借助大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新一代信息技術，可以突破人腦的思維限制，開展影響因素更多、關系更錯綜復雜的分析，對未來進行更加精準的預測，為制造企業(yè)的產品創(chuàng)新、工藝優(yōu)化、服務升級、管理變革提供更多可能，工業(yè)范式和企業(yè)競爭優(yōu)勢將被重塑。

工業(yè)大數(shù)據(jù)應用融合了大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等相關技術，是制造企業(yè)數(shù)字化轉型中最具代表性的應用和重點方向。

工業(yè)大數(shù)據(jù)的內涵

工業(yè)大數(shù)據(jù)倍受關注，與當今全球制造業(yè)正在加速向智能化發(fā)展密切相關。大數(shù)據(jù)和智能化是一對彼此互相促進的關系，無論是智能化的產品還是產品制造過程中所使用的智能化設備，運行過程中都會快速產生大量的、多源異構、實時的數(shù)據(jù)，即工業(yè)“大”數(shù)據(jù)；反過來，智能化又離不開工業(yè)大數(shù)據(jù)的支持，工業(yè)大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術與特定工業(yè)場景（如制造單元、生產線、計劃排產、管理決策等）結合所發(fā)展起來的新一代應用，便呈現(xiàn)出智能化的特征：動態(tài)感知、實時分析、自主決策、精準執(zhí)行。

數(shù)據(jù)價值與智能制造特征的關系

一個有趣的現(xiàn)象是，隨著對大數(shù)據(jù)的關注和在推進大數(shù)據(jù)應用過程中種種新的困難不斷出現(xiàn)，人們不得不重新思考，由于長期以來信息化過于關注流程和系統(tǒng)功能實現(xiàn)而忽略的一個問題——數(shù)據(jù)管理問題。人們發(fā)現(xiàn)，無論是滿足4V特征的“大”數(shù)據(jù)，還是傳統(tǒng)的結構化“小”數(shù)據(jù)，都需要系統(tǒng)化的方法來管理。從信息化發(fā)展規(guī)律來看，所有跡象都表明，制造業(yè)信息化已經(jīng)進入“數(shù)據(jù)管理”這個深水區(qū)。之所以說數(shù)據(jù)管理是個“深水區(qū)”， 原因是數(shù)據(jù)管理涉及一個龐大的知識體系，面臨著很多待研究的問題。人們在談論工業(yè)大數(shù)據(jù)時，有時指的是數(shù)據(jù)本身，有時指的是大數(shù)據(jù)相關技術，有時又泛指大數(shù)據(jù)在制造業(yè)的推進。因此，建議引入TOGAF（國際開放組織The Open Group 推出的架構框架）中的“視角”概念，從數(shù)據(jù)、技術、應用和業(yè)務多視角系統(tǒng)性思考和把握工業(yè)大數(shù)據(jù)的內涵。

工業(yè)大數(shù)據(jù)的視角

數(shù)據(jù)視角。無論是“大”數(shù)據(jù)，還是“小”數(shù)據(jù)，都記錄了企業(yè)的業(yè)務軌跡。清華大學軟件學院院長王建民教授曾提出：占比20% 的“小”數(shù)據(jù)將引爆占比80% 的“大”數(shù)據(jù)的價值，“不舉小數(shù)據(jù)之‘綱’，難張大數(shù)據(jù)之‘目’”[1]。企業(yè)在數(shù)字化轉型或向數(shù)據(jù)驅動型企業(yè)轉變的過程中，不能只關注數(shù)據(jù)量大的“大”數(shù)據(jù)，而放棄價值密度更高的“小”數(shù)據(jù)。

應用視角。過去10到20年，企業(yè)信息化的核心是圍繞流程電子化，無論是CAD、CAPP、ERP 還是MES，所支持的大都是能夠被明確定義的、有上下游關系的業(yè)務活動。當企業(yè)數(shù)據(jù)有了一定積累之后，商務智能和數(shù)據(jù)科學的應用逐漸成為信息化的重點領域，其所支持的更多是人們的智力活動，即所謂的數(shù)據(jù)驅動型應用，可用于事實描述、診斷分析、趨勢預測、業(yè)務規(guī)范等。

技術視角。工業(yè)大數(shù)據(jù)的“采、存、管、用”涉及數(shù)據(jù)采集、預處理、存儲、解析、計算、可視化等一系列的技術，其中有成熟、通用、已經(jīng)封裝在了商業(yè)化數(shù)據(jù)平臺中的技術，也有和特定行業(yè)、特定應用場景相關的專用技術（如工程軟件的數(shù)據(jù)獲取和解析、飛機試飛數(shù)據(jù)的采集與存儲等），需要技術攻關或定制化開發(fā)。另外，要支撐數(shù)據(jù)的全生命周期和全價值鏈貫通，須對企業(yè)的軟件平臺、基礎環(huán)境、安全體系等進行重新規(guī)劃，甚至對整個IT 架構進行重建。

業(yè)務視角。從業(yè)務視角看工業(yè)大數(shù)據(jù)，對準的是大數(shù)據(jù)的價值呈現(xiàn)，也就是數(shù)據(jù)驅動下的新型業(yè)務能力，該視角有助于發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的應用場景，從而挖掘出大數(shù)據(jù)應用的需求，如：工藝優(yōu)化、設備故障預測、供應鏈優(yōu)化、生產智能管控、產品健康管理等。

從以上視角看工業(yè)大數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)、應用、技術、業(yè)務架構的缺失和改進機會，實現(xiàn)企業(yè)整體能力的提升；將上述視圖組合起來，就能夠得到一張完整的工業(yè)大數(shù)據(jù)藍圖。

工業(yè)大數(shù)據(jù)的推進方法

既然工業(yè)大數(shù)據(jù)的推進涉及業(yè)務、應用、技術和數(shù)據(jù)等多個層面，如果沒有整體規(guī)劃，看不到一個完整的體系，缺乏統(tǒng)一的溝通語言，企業(yè)就很難做出合理的規(guī)劃，也很難在推進過程中取得廣泛的支持，必然也將影響到推進的效果。下面從工作框架、切入點選擇和關注事項三個方面討論工業(yè)大數(shù)據(jù)如何推進的問題。

工業(yè)大數(shù)據(jù)工作框架

01

工作框架

工業(yè)大數(shù)據(jù)的相關工作可以劃分為構建知識體系、數(shù)據(jù)識別與定義、數(shù)據(jù)集成與共享、數(shù)據(jù)分析與利用、數(shù)據(jù)治理五個方面。

構建知識體系。工業(yè)大數(shù)據(jù)作為一個新的倍受關注的領域，涉及很多概念、術語和理論框架，業(yè)界對一些術語、概念的解讀尚不完全一致，有必要在企業(yè)內部建立相關知識體系，規(guī)范定義、統(tǒng)一認知、統(tǒng)一語言，保證溝通順暢，以利于工作推進。

數(shù)據(jù)識別與定義。摸清數(shù)據(jù)資產狀況、規(guī)范數(shù)據(jù)表達，是對數(shù)據(jù)實施有效治理和開發(fā)利用的基礎。具體工作包括對數(shù)據(jù)進行分類、明確數(shù)據(jù)資源分布情況、建立數(shù)據(jù)模型等，其中主數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)識別定義是兩類核心基礎性工作。

數(shù)據(jù)集成與共享。跳出“集成應用陷阱”面臨的核心挑戰(zhàn)就是數(shù)據(jù)的自由流動，解決數(shù)據(jù)集成與共享的重點工作包括兩個方面：一是建立數(shù)據(jù)通道，包括應用系統(tǒng)集成、工業(yè)物聯(lián)、數(shù)據(jù)平臺建設等，二是數(shù)據(jù)流通，包括主數(shù)據(jù)集成、業(yè)務數(shù)據(jù)貫通等。

數(shù)據(jù)分析與利用。在保證數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)流通的基礎上，推進數(shù)據(jù)分析在研發(fā)、生產、服務和管理等方面的應用，發(fā)揮數(shù)據(jù)資產對業(yè)務優(yōu)化和管理改進的價值。數(shù)據(jù)分析與利用是釋放信息化紅利的主要手段。

數(shù)據(jù)治理。將數(shù)據(jù)作為企業(yè)核心管理對象，落實組織、流程和標準，明確數(shù)據(jù)責任歸屬，體系化保障數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)安全。從信息化水平比較高的電信、金融、電力等行業(yè)的經(jīng)驗來看，數(shù)據(jù)治理是一個漫長甚至痛苦的過程，需要企業(yè)具有很強的韌性。但當數(shù)據(jù)得到有效治理之后，企業(yè)從數(shù)據(jù)開發(fā)利用方面得到的回報也是豐厚的。

02

切入點選擇

由于數(shù)據(jù)流貫通和數(shù)據(jù)質量直接影響數(shù)據(jù)的整合和分析利用，因此，從大邏輯上來講，應先行開展數(shù)據(jù)治理，再推進數(shù)據(jù)應用。但這并不意味著數(shù)據(jù)的開發(fā)利用要等到所有的數(shù)據(jù)全部治理到位才能夠開始，可以分領域、分主題，邊治理邊應用。

企業(yè)可以根據(jù)本單位的實際情況，從工業(yè)大數(shù)據(jù)工作框架中的五類工作中選擇任何一類作為切入點，也完全可以五類工作同步開展。但無論從何切入，都應遵守數(shù)據(jù)全生命周期覆蓋和信息價值鏈貫通兩個基本原則。具體到某一類數(shù)據(jù)或業(yè)務場景時，必然要遵循“設—存—通—治—用”的基本邏輯。設，主要包括數(shù)據(jù)識別定義和應用場景設計；存，主要指的是數(shù)據(jù)采集和存儲；通，主要指的是數(shù)據(jù)整合和數(shù)據(jù)流貫通；治，主要指的是數(shù)據(jù)質量和安全管控；用，即針對具體業(yè)務場景的數(shù)據(jù)分析利用。

03

關注事項

工業(yè)大數(shù)據(jù)推進過程中，有六項特別需要關注的事項，它們對安全、有效挖掘大數(shù)據(jù)價值至關重要。

一是數(shù)據(jù)模型。根據(jù)國際數(shù)據(jù)管理協(xié)會DAMA 的觀點和國內領先行業(yè)的實踐，數(shù)據(jù)模型是企業(yè)數(shù)據(jù)架構的核心[2]，是數(shù)據(jù)標準落地的重要載體，是規(guī)范應用系統(tǒng)開發(fā)、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)整合利用的基礎。企業(yè)應通過正向設計和逆向建模相結合的方法，構建企業(yè)級數(shù)據(jù)模型，并借助模型管理工具建立起數(shù)據(jù)模型的“建” “管” “用” 機制。

二是工業(yè)機理。工業(yè)大數(shù)據(jù)推進的最終目標是場景應用，解決實際的工業(yè)問題。這些問題的背后是工業(yè)機理，如果不掌握工業(yè)機理，就無法建立科學準確的數(shù)學模型，也就無法實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動的大數(shù)據(jù)應用。因此，企業(yè)應充分聯(lián)接外部資源，對準典型需求，開展工業(yè)機理研究，積累機理模型，并形成知識庫。

三是能力平臺。工業(yè)大數(shù)據(jù)推進過程中，數(shù)據(jù)分析的需求熱度、活躍度都會不斷增強，要求IT 部門必須快速響應，縮短開發(fā)周期。同時，隨著IT 架構的全面云化，大數(shù)據(jù)應用會越來越趨于輕量化，并以工業(yè)APP 為主要形態(tài)[3]。這就需要企業(yè)擁有一個能夠支持數(shù)據(jù)全生命周期管理和快速數(shù)據(jù)開發(fā)的能力平臺，其應具有安全可控、穩(wěn)定可靠、彈性擴展等關鍵特性。

四是數(shù)據(jù)安全。數(shù)據(jù)只有匯聚、整合才能夠發(fā)揮更大的價值，但數(shù)據(jù)的聚合卻會增加敏感信息泄露的安全隱患。而大數(shù)據(jù)借助的云存儲與云計算技術，已經(jīng)超出了傳統(tǒng)的網(wǎng)絡邊界，導致針對傳統(tǒng)網(wǎng)絡的安全策略和防護技術無法做到有效防護。因此，企業(yè)需要做好數(shù)據(jù)資源利用和安全風險防范的平衡，持續(xù)跟蹤、研究新一代數(shù)據(jù)安全技術，在數(shù)據(jù)的全生命周期建立安全機制[4]。

五是數(shù)據(jù)人才。數(shù)據(jù)驅動型應用作為企業(yè)新一代應用，由于其需求分析、軟件開發(fā)過程和所依托的關鍵技術、開發(fā)環(huán)境都區(qū)別于傳統(tǒng)的交易型應用，因此需要新一代人才的加入，企業(yè)應做好數(shù)據(jù)架構師、數(shù)據(jù)科學家、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)質量工程師等關鍵性數(shù)據(jù)人才的培養(yǎng)和引進。

六是投資保障。鑒于大數(shù)據(jù)技術在工業(yè)領域的應用剛剛起步，企業(yè)數(shù)據(jù)普遍需要治理，數(shù)據(jù)安全等關鍵技術需要突破以及可用算法模型的構建需要一定的周期等，工業(yè)大數(shù)據(jù)的投資收益會有一定的滯后效應，企業(yè)應做好需要度過一段艱難時期的心理準備，在資金投入方面提供持續(xù)支持。

結束語

工業(yè)大數(shù)據(jù)作為制造企業(yè)數(shù)字化轉型的重點方向，在推進過程中，應以現(xiàn)實需求為出發(fā)點，避免陷入“大”“小”之爭，將工程和管理過程中產生并具有使用價值的所有數(shù)據(jù)作為一個有機的整體，以數(shù)據(jù)全生命周期覆蓋和信息價值鏈貫通為基本原則，在數(shù)據(jù)有效治理的基礎上，抓住數(shù)據(jù)模型、工業(yè)機理、能力平臺、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)人才和投資保障六大關鍵因素，有序推進數(shù)據(jù)驅動的分析型應用，推動數(shù)據(jù)資產變現(xiàn)，不斷優(yōu)化產品、改進過程和提高決策效率，釋放信息化紅利，將制造企業(yè)信息化推向更高的水平。