工业大数据的来源及对驱动离散制造产业的影响防潮剂

广州明珞汽车装备有限公司数字运营总监左志军

大数据前几年做的比较好的，实际上是在零售领域，从去年开始到现在，可能还在一个领域做的也是比较不错的，那就是金融领域，现在的金融领域大数据结合AI做了很多的改变，我们发现现在金融领域很多的终端运营人员是越来越少，因为已经开始通过后端对每个消费者做精准了，而对工业大数据来讲做到这一点是比较难的。它更多的不是跟人打交道，而是跟各种各样的设备，各种各样的协议，所以相对来讲它的价值很大，但它的难度也很大。

给大家分享一个最新的数据，就工业大数据本身，它的市场是很大的，工业大数据的来源其实主要有三部分，业务联网的数据、外部联网数据，也有物联网本身的数据。而且它规模增长率大家可以看到，是非常迅速的。

什么是离散制造？其实有几个很典型的行业特点，比如说汽车、汽车零部件、家电、高端装备等等，离散制造的特点是一般都是有生产线的。预估离散行业的体量在中国将近一万九千多亿，这个体量，如果在离散行业里面结合工业大数据的应用，结合IT的新技术，最终将能带来很大的一个价值产出。

只要稍微了解一点工业的应该都知道，大部分企业都是有产线的，不管是大的小的，复杂的，简单的，但都是会有的，传统的产线就是很简单的一些设备的简单的集成，随着现在自动化设备增加，大部分的产线都在趋向于变成自动化，或者说一部分的自动化产线。我们也做过一些调查，基本上我们国内大部分的生产线都是半自动，或者说很多都是全自动的，有了这个基础就可以挖掘其中的价值来带来一些提升，所以我说产线具备生命。

什么叫制造效率？产线是有很多，设备很多都是原先组成的，我们怎么能够确保现在产线的这些设备都处在一个非常高效的状态，或者说你的产线在最开始规划阶段是不是用了最优的一个整体的布局。所以说只有制造效率和管理效率这两块同时去达到效率最高，你的产线才会效率更高，而这也符合我们当前的一个竞争态势，我很难说为了一些订单，个性化订单，我就增加生产线或等等。我们考虑的肯定是利用现有设备如何发掘现有设备最大的潜能，从而能够支撑更灵活的订单需求。

透视产线，如果这个产线不能够精细化的透视，你如何能够去帮他分析，和人一样，如果不通过各种检测设备去测试，就直接去开药，直接去做诊断，怎么能够药到病除。

做生产，做工业领域，现在PK非常之激烈，谁的成本控制的更加低，谁就能够占据一定的优势，所以回到你的生产过程当中，一定要做精益管理。对制造过程也是要讲究精益，我的设备的使用率要非常高。举个例子，在焊装车间用了很多的电极帽，传统模式是电极帽用了一段时间就安排人去更换，为了减少停机时间，我只能采用直接更换全部更换的模式，现在呢，稍微把大数据和算法结合进去做一个统筹，在更换周期和使用周期这两个维度的数据上做一个小小算法，做一个小模型，它就能帮着选择最优的一个耗品使用模式。最后算下来，你会发现它能带来很大的成本降低。

工业领域其实都希望做到智能预测，不管是质量的预测，还是设备故障的预测等等，这个课题很难，这课题现在应该说炒了两年左右，但是没有敢真正说大面积落地的。这里面涉及到的很多是对工艺，对一些先进的算法，神经网络了，迭代网络等等各方面的有机的融合，现在在工业领域大部分都是在试点。所以这是一个方向，我们也在做一些尝试。

做工业互联，做工业数据，一定要有一个工业服务中心，它就是来打通企业不同设备的，因为工业领域里面的协议更复杂，要求更高。未来5G技术肯定会在工业里面用到，但是他需要的这些协议数据会更复杂，所以我们的企业也要有从头要规划工业服务总线的概念。

数据不是越多越好，数据多了，你处理起来成本很高效率很低，但是不一定产生价值，一定要去挖掘你企业里面的金矿，也就是说这个数据能够快速的变现，帮着企业带来收益的，否则的话我1万个T，1000个T的数据在那也没有产生任何价值。

我认为工业传统企业信息化做到极致，就是流程全信息化，信息化和流程一定是密切相关的，流程的固化需要信息化去支撑，最后把这个企业变得非常之透明高效。数字化做到极致应该就是有一个完全透明的虚拟的工厂，工厂自动化这是在工业里提了很多年的自动化，做到极致，就是一个全自动化工厂，但是不是绝对的，有可能你的成本很高，你的变更效率很低，这样即便全自动化了，也不是很好的工厂，智能制造智能化的工厂，我的理解就是把上面几个结合，真的是叫因需而定，有的地方我就用人工，有的地方我用人机交互，有的地方用全自动化，最终帮你这个工厂能够做到智能化的极致。

本文根据左总在2019首席信息官(乌镇)峰会上的演讲内容整理

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