数据“盲视”与工业大数据（1）

一、盲视无处不在

盲视是指对视野中的某一块区域视而不见的情况。当周围变化太多，人们往往会聚焦某一部分内容，对其他变化状态视而不见。

盲视现象发生于任何可见的场景：如我们集中精力阅读，投入到认真紧张的工作状态时；也有可能被另外的重点所转移盲视，如专心开车时，抢红包、双11抢购，则会可能导致事故发生；

盲视现象有利有弊。盲视现象让人们能够专心投入到专注的领域，是具有积极的一面。但也会因为盲视现象，使之对事务的全面整体了解，造成认知障碍或潜藏风险。

二、数据“盲视”与工业数据

随着企业发展需要，组织规模不断变化，原本可以聚焦的目标数据、业务数据按照组织结构进行了拆分，造成了每个独立组织和个体的数据“盲视”现象，却在整个组织缺乏聚焦，导致决策基本靠拍脑袋的状况，分析其原因，有以下两点：

1. 被拆分后，每个部门或每个个体自然而然会关注到与自身利益相关的数据上来，对部门和个体视觉去看待，问题都会分析得非常清楚，需求也会非常清晰。

工业数据应用分析：数字化服务商基于需求去做数字化方案时，虽然很容易识别单一需求，却对整体需求并非明确，加上每个组织之间的差异性，导致解决方案通用性无法得到满足，影响大数据实施进程。

2. 组织规模和业务的变化带来数据本身的盲视，当周围变化因素过多，会自然而然屏蔽许多数据，导致救火式管理。

工业数据应用分析：离散制造业，尤其是我国的离散制造业，因产品类型多样化和生产单元的过于离散化，交货期管理成为需要核心面对的盲视对象，造成每天都在抓紧急订单，而一个月下来几乎每个订单都是紧急订单，因为缺乏数据追溯和分析，导致每个部门，每个人都不能追究责任，导致其恶性循环。

（未完待续）

（原创：杨明波）

（选编自 公众微信号 工业4.0俱乐部工业服务研究中心）