成就工业大数据的三大条件（1）

成就工业大数据的三大条件（一）

（2019年1月1日）

我早年做OSCM&ISCM（企业内外供应链）系统的时候，专门做了一个运营质量提示模块，就是给基层管理者推送异常的业务过程、单据，并要求进行干预。比如到了交付时间还没有出库的订单，通过稽核明显不合指标的质量检验单、工序交接表，等等。

《工业大数据》作者李杰先生在一次访谈中，对工业4.0概念需要哪些支撑点时候说“一是制造本身的价值化，不仅仅是做好一个产品，还要把产品生产过程做到浪费最少、实现制造过程与设计和客户需求相配合；二是制造过程中根据加工产品和状况的改变自动进行调整，在原有自动化的基础上实现“自省(Self-Aware)”的能力；三是在整个制造过程中达到零故障、零忧虑、零意外、零污染，这就是制造系统的最高境界。”

系统老化与系统自省

他谈到的“自省”，让我感到耳目一新，我们在第一季讨论的时候多次提到ERP系统的老化问题，我一直在反思，系统为什么会老化？是功能不够用然后大家不愿意用吗？表面上确实如此。也往往因为这个我们进入了持续的“需求（bug）-开发-新功能-老化-需求”的循坏，几乎成为我们日常运维的重头。从系统论的角度看，可能还有深意，比如系统因为缺乏持续的反馈，流程的熵值也持续增加了。我们依托（ERP）系统，不仅是希望它可以承载业务作业，完成业务闭环，还需要进行业务运维，修订系统的参数。

谈到老化，我还想起一位朋友，他是专门做数据库运维的。我说，这还可以成为一门生意吗？一般的网管、ERP工程师不就是可以自己干了？他莞尔一笑。有些企业系统用了七八年，性能减弱到不能忍的时候，才找到他这位“扁鹊”。记得他说的最多的是：数据不有效的治理，系统的技术架构与数据库的耦合性就不如初始阶段，还会衍生出诸多新的不确定问题。这自然是从技术角度看的。从业务角度看，也是如此。前面提到的十年前关于运营质量“监控”并且干预的做法，或者恰恰是对“老化”的干预。

“吾当三省吾身”，人要自省，系统也要自省。大数据的时代，如何促进企业信息系统、作业系统以及经营系统的自省。可能是一个重要的话题。

成就工业大数据的三大条件

第一大条件：全量采集成为可能

随着IOT的技术普及，让设备数据的采集成本大幅下降，使得装备自动化的速度得以加快，实物生产系统的智能化成为不可逆的趋势。在比较优势的趋势下，越来越多的企业用“军备竞赛”的速度参与其中。采集技术的应用普及速度已经进入了一个加速周期，同样，在相当长的一段时间里，它也是不可逆的。

第二大条件：全域识别成为可能

中国的企业信息化是这几十年本土企业“早熟”期的信息化，不是渐进过程中的，虽然企业家们还是感到慢了，不能让他们的商业抱负如臂使指般的挥洒。在自动化不够充分地条件下进行的信息化，更多的聚焦于管理，组织和个人的行为规范在激荡的市场环境中具有很强的不确定性，造成管理信息化的成功率远低于期望和一般水平。这三十年来，财力、人力加起来数万亿之巨的投入，当然没有白费。它们构成了企业下一轮发展的重要环境和红利，加上几乎同时开始的互联网的商用，中国消费互联网的异军突起，一样为企业创造了可观的红利。这就是使得本土企业的进化走向了另外的道路。

全域识别，在这个的条件下，变得更加便利。包括消费者的识别、渠道的识别、研发的识别、供应链的识别、管控方式的识别等等。

（未完待续）

（原创：王甲佳 公众微信号 大数据之友）