谈 “工业大数据”与“智能制造”的关系

王军 凯瑞创智CIIM 2015-04-21 11:06:16

中国制造差在哪?

李克强总理在国务院常务会议上强调:中国制造今后要包含更多中国创造因素,更多依靠中国装备、依托中国品牌,推动中国制造由大变强。“中国制造2025”的关键,是要立足现实,突出重点,把规划做细、做扎实。哪么问题来了,中国制造虽然有环境因素、资源因素,但最重要的因素来看,差在哪呢?

作者是认为,我们主要差在“软实力”方面。有些读者会问到,我们硬件设备与别人也差一大截呢。这一点不假,但要知道,即使一样建设的生产线(如汽车生产线,我们的效率仍然和隔壁的日本差一大截呢,可见,我们确实不好把责任推到基础硬件层面。

1)我们的设计能力差,产品的附加值低。

2)我们T、Q、C、S、E(交期、质量、成本、安全、环境)等重点要素的控制能力差。

3)我们的供应链管理能力差。要知道,制造系统只有一个地方产生收益,即最终客户,而其它所有环境节都是费用产生方。如何控制整体供应链的效益,低成本,高效率,一直是我们的软肋。

制造企业缺什么?

今天的中国制造业不缺“钱”、不缺“设备”、不缺“人”,也不缺“技术”、不缺“思想”,甚至不缺“信息化”……“DT(Data Technology)时代”的企业却唯缺“数据”。

这个事实确实让人震惊。众多制造业,无论高离散还是低离散,很少有公司真正知道自己的“生产成本”;也很少有公司做到有效的“过程控制”;没有企业想象过以数据为依据的“PDCA”;原始手段统计的“数字”也包含了大量的不可控的水分……内企的软实力现状如此残酷,我们在管理上与西方工业国家的差距太大了。那么管理到底是什么呢?

 

DT时代管理的本质

DT时代一切可以用数字、代码表示,一切都是数据。企业研发、制造、销售、服务以及管理的都是数据。抽象的说:DT时代,企业就是一个“数据加工”工厂,车间是“数据加工”的场所,车间是海量数据的集散地,包括“输入数据”、“过程数据”和“输出数据”。

以前我们总认为,信息化是我们的事,而管理是客户的事。事实上两者不能简单分隔。因为在DT时代,任何事物都可以用数字表征的时候,管理也是手段、管理效果、管理方法也是数字化的表现。即用了管理,生产的输出数据就比较好看。

管理的本质是“数据”。毫无疑问,管理的过程是“数据获取”、“数据分析”和“数据应用”的过程。管理的成本是“数据获取”、“数据分析”和“数据应用”的成本。显而易见,管理的逻辑是非常严谨的,“数据获取”是基础,没有“数据”,“分析”和“应用”无从谈起。

从数据流中区分价值流

从价值流的角度来看,价值分为直接价值和间接价值。直接价值是从毛坯到成品的过程中每次“价值增加”或“价值赋予”的过程。简单的说就是生产制造过程。其他为生产制造服务的活动都是间接价值,管理活动是典型的间接价值。没有生产,管理就没有意义。从“数据加工”工厂角度来看,“价值制造”的过程就是“数据制造”的过程。直接价值中制造数据,间接价值则是分析和应用数据。

工业大数据

基于上述分析,无论是国内制造业、还是美日欧工业国家的制造业,每个企业都埋藏了一个“工业大数据金矿”,而这个“工业大数据金矿”也埋藏了企业的价值流、核心竞争力。

中国制造业最缺的是“数据”,当前的有限的静态“数字”不够支撑企业决策,所以管理应用系统如ERP、MES等无法落地,精益管理思想无法落地,制造过程完全失控。

智能制造提出的五个方面的智能化:产品的智能化、装备的智能化、管理的智能化、生产模式的智能化、服务的智能化。这个智能化的基础必然是工业大数据。

今天革命也好,转型也好,外在需求与因素是推动作用(试想,人类的自由需求是今天产生的吗?显然不是,是长期存在的),但根本上的因素是数据。因为技术的发展,为数据的产生(物联网)、存贮、分析(云技术)、使用(移动互联)更加方便。所以,今天是数据驱动型的变革。

无论“工业4.0”还是智能制造,仅仅是物质与数字融合的开始。随着科技等的迅速发展,“数字”将进化为“大数据”形成“知识”,“知识”进一步结合“逻辑”形成“思想”,“思想”即“意识”。 

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