工业大数据：工业价值转型新视角（6）

工业大数据：工业价值转型新视角（六）

（2017年10月17日）

　　“无忧”的制造环境

制造系统中的问题同样也有 “ 可见” 和“ 不可见”之分，我们对待这些问题的方式既可以在问题发生后去解决，也可以在问题发生前去避免。生产系统中存在的“不可见”问题包括设备性能的衰退、精度的缺失、易耗件的磨损和资源的浪费等，可见的问题往往是这些不可见因素积累到一定程度所引起的，比如设备的衰退最终导致停机、精度的缺失最终导致质量偏差等。就如同冰山一样，可见的问题仅仅是冰山一角，而隐性的问题则是隐藏在冰山下面的恶魔。通过大数据对“不可见”问题获得深刻的洞察，是实现无忧虑制造环境的基础，也是智能制造的本质。

制造改进与转型的机会空间可以被分为四个部分，第一个部分是去满足用户可见的需求和解决可见的问题，这个空间内依然有中国制造需要补的课，比如质量、污染和浪费等问题，需要的是持续的改善与不断完善的标准化。第二个部分在于避免可见的问题，需要从使用数据中挖掘新的知识对原有生产系统和产品做加值改善。第三个部分在于利用创新的方法与技术去解决未知的问题与创造新的竞争力，例如具有自省能力的设备，以及利用传感器与大数据使不可见的问题透明化，进而去管理和解决不可见的问题。第四个部分是寻找和满足不可见的价值缺口，避免不可见因素的影响，这部分需要利用大数据分析产生的智能信息去创造新的知识和价值与传承力，这也是工业互联网的最终目标。

通过分析数据，预测需求、预测制造、利用数据去整合产业链和价值链，这就是工业大数据的思维。工业互联网是一场在不可见世界中的战争，而工业数据分析的竞争力则是连接可见与不可见世界的桥梁。

利用大数据实现无忧的制造环境有三个方向，数据在每一个阶段中扮演的作用也并不相同。第一个方向是在解决可见问题的过程中积累经验和知识，从而去避免这些问题。在这个过程中，数据可以作为经验和知识的载体。第二个方向是依靠数据去分析问题产生的隐性线索(evidence)、关联性和根原因等，进而利用预测分析将不可见问题显性化，从而实现解决不可见问题的目的。现在的制造系统正在经历从第一个阶段到第二个阶段的转变过程，在完成这个过程后，制造系统将不再有‘surprise’，使得所有隐性问题在变成显性问题和影响之前都可以被提前解决。第三个方向是通过对数据的深度挖掘，建立知识和问题之间的相关性，从数据中启发出新的知识，并能够利用知识对制造系统进行精确的建模，产生能够指导制造系统活动的镜像模型，从系统的设计端避免可见及不可见问题的发生。

（未完待续）

（摘编自：控制工程网）