弈聪尹宏刚:了解大数据特性及内涵是制造业实现智能制造基础

如何实现智能制造是大家都关心的问题。长期来制造商一直以来都在有意采集并存储数据。随着时间的推移,数据在制造业分析的需求将越来越大,将数据转化为情报的能力将有越来越大的需求。几十年来很多制造业企业一直在通过历史记录、MES,ERP,EAM等各种应用系统采集数据。几十年的经营操作下来,确实纪录了不少的数据。这些纪录的数据是大数据么?对于许多制造厂商或资产密集型企业而言,工业大数据是什么,到底有什么用,以及相关的预测性分析是什么且有什么用都是一系列需要明确的问题。

近日在沈阳召开的全国工业大数据联盟峰会上,我们就工业大数据在制造业应用方面采访了一直在大数据方面卓有建树的西安弈聪信息技术有限公司(简称:弈聪软件)大数据运营总监尹宏刚先生。首先尹宏刚工业大数据方面纠正了我们认识方面的两点错误:1、工业大数据应用市场是一个尚未打开或是刚刚开启,但实践是大数据的最终价值体现,具体来说智能工厂、机器人等技术这些都依托于大数据,为工业制造提供有效科学依据,可以说大数据是智慧制造的核心能源。在制造业确是有“大量数据”,但这并不是我们大多数人从市场上所理解的“大数据”涵义。2、数据量大还是量小本身并不是判断大数据价值的核心指标,而数据的实时性和多元性应该对大数据的定义和价值更具直接的影响。数字化转型意味着把数据作为智能制造的核心驱动力,利用数据去整合产业链和价值链。当代大数据处理技术的价值在于技术进步,也是因为技术进步才促使使大数据成为商业中有价值的核心驱动因素。然而在大数据定义里面,特别强调大数据是多样化信息资产,不仅关注实际数据,而最最重要的是关注大数据处理方法。

针对制造业企业如何进行工业大数据分析,尹宏刚表示定义制造业大数据必须通过大数据的三个特性来了解大数据的特性。

1、大数据的收益

当代大数据处理技术的价值在于技术进步,同时也是因为技术进步,使大数据成为商业中有价值的核心驱动因素。作为智能制造的三驾马车之一,工业大数据分析已经被多数的制造企业所认知并接受。许多制造业企业认为自己在生产运营方面也累积了大量的数据,是时候可以用到大数据了。 一个制造型企业几十年的经营操作下来,确实纪录了不少的数据。这些纪录的数据是大数据么?对于许多制造厂商或资产密集型企业而言,工业大数据是什么,到底有什么用,以及相关的预测性分析是什么且有什么用都是一系列需要明确的问题。对于数字化转型的其他方面而言,大数据不仅要关注实际数据量的多少,而最重要的是关注在大数据的处理方法在特定的场合的应用,让数据产生巨大的创新价值。如果离开了收益考虑或投资回报(ROI)的设计,一味寻求大数据既无法落地也无法为企业创造价值。

2、大数据的来源

工业大数据的主要来源有两个,第一类数据来源与智能设备。第二个数据来源于人类轨迹产生的数据,包括在现代工业制造链中,从采购,生产,物流与销售市场的内部流程以及外部互联网讯息等,都是此类大数据的战场。通过行为轨迹数据与设备数据的结合,大数据可以帮助我们实现客户的分析和挖掘,它的应用场景包括了实时核心,交易,服务,后台服务等。

3、数据的关系

数据必须要放到相应的环境中一起分析,这样才能了解数据之间的关系,可以分析出问题的根本原因。问题的处理关键在于找到产生问题的根源,而已知错误的消除,关键在于解决方案的可靠有效。一旦找到并确定了根本原因,同时产生了可接受的应急措施,就可把问题当成一个已知错误来处理。问题调查的过程一定需要收集所有可用,与事件相关的信息来确定并消除引起事件和问题的根本原因。数据采集与分析必须要事件/问题发生的环境数据结合。 大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一,便是,人们设法收集,并弄清楚,不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据的话,再大的数据量都不能称之为大数据。

针对制造业企业如何进行大数据分析,尹宏刚也给出了自己的四点建议:

1、从制造运作管理系统空间释放出来,利用开放技术与平台,将任何系统的数据移动到任何其他地方。制造运作管理系统建设项目是系统工程,不仅仅是一套我们传统理解的软件系统,更多的是项目执行和服务的平台。这需要对项目管理与制造企业的策略“客户服务”,提现出制造企业的综合管理能力与软实力。 整个平台要从前期、工程实施以及售后服务这三个大的阶段来架构。在前期规划中,要重视标准,设计与实施,特别是与管理一体化的信息系统形成统一的对接。有了前期统一规划制定,工程实施的环节要把行业的经验、集成能力、实施能力、软件开发能力等融合。特别需要在组织上建立和形成超级团队的制度。而持续服务,长期经营,将物联网应用融入与“软件+云服务”的互联网+战略是后服务的考虑重点。

2、在制造业大数据分析工作中,必须要加强通过物联网科技的应用对后续持续服务的支撑作业。通过工业物联网,实现及时响应客户、物联网软硬件系统定期巡检、提供应急备件、提供易耗品、完善应用等功能来加强和锁定与企业的供应链企业之间的长期合作。通过管理平台与物联网数据的,可以持续为客户提供有价值的服务。

3、新技术是创新革命的核心,其中很重要一个特点就是集成,即制造运作管理系统MOM与ERP、EAM、OA、商业分析BI的集成,包括一键登录、界面集成、消息推送、工作流集成、主数据、应用集成总线与平台。 由于这些系统之间主数据全部统一,所有系统之间的数据交互依靠应用系统总线进行数据交互,整合了跨系统的业务流程、工作流、服务流程等之后即实现无缝集成和分析。对于企业管理者来说,一键登录后,可以根据不同的岗位,个性化制定并且显示与管理最相关的必要需要信息。这就是互联网所带给我们的先分享有个性的思路。

4、通过时间序列、图像、视频、机器学习、地理空间、预测模型、优化、模拟和统计过程控制等先进的分析工具与制造业企业内的大数据平台结合分析,从而洞见未有可能的见地。通过传感器、感应器、传输网络和应用软件等物联网数据,与管理应用软件结合起来,一定是今后制造业大数据分析的一大方向。

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