工业4.0的问题：数据！（1）

工厂在实施工业4.0过程中的失败是因为数据的复杂性。

工业4.0?

通过在网络中使用计算机来处理信息，为了获得更好的速度、成本、质量和安全；现在有很多流行语，如元宇宙、物联网、大数据、人工智能、数字孪生、智能工厂等等。

导致许多失败的原因有很多不同之处。很多时候做工业4.0不是为了解决问题，而仅仅是为了做工业4.0。我们知道精益改进总是从要解决或改善问题开始，仅仅为了做某事而做某事，不太可能改善什么。

另一个问题是，工业4.0的复杂程度总是被低估，每个工厂都有不同的产品，存在着根本性的差异，因此很难复制。我们不能把软件从一个生产汽车的工厂复制到另一个生产冰淇淋的工厂。

本文重点讨论数据的复杂性。

数据复杂

关于数据的复杂性

问题越复杂，实施起来就越有挑战性，根据复杂程度的不同，以下关于数据的观点可能在不同程度上适用。

如果你看到一些顾问的言论，工业4.0是一切都互联，所有的数据都发到云上，到了实施时很多时候都是不成功的。大多尝试失败的主要原因是负责人低估了它的复杂性。

合并数据

第一步通常是将数据合并到一个数据库中。

而这又说起来容易做起来难，工厂可能有许多由不同厂家生产的不同机器，它们又不一定有相同的通信接口和协议，需要以某种方式将所有数据纳入一个系统中。想象一下，大学老师在布置作业时，会收到Word文档、PDF、Excel文件和PPT。要把它们都放在一个文件里，那就麻烦了。在工业4.0中，这往往是类似的情况。

即使是相同的数据结构，格式上也可能不同。比如学生用Excel交作业，也有很多不同的结构，一个学生把A列作为时间，另一个学生作为索引，把它们放在一个文件里仍然是一个很大的工作。在工业4.0中，它只会更加复杂，会有很多意想不到的后果。

合并数据

常常能听到这样的例子，公司上次更新他们的ERP系统时，通常是同一个厂家的升级版软件应该是没有问题的，只需运行软件更新就好了。在真的实施时，有无数的可能性会出错，一个 "简单 "的ERP软件升级都不简单，需要大量的测试和试运行，这样可以减少因ERP软件问题而导致的公司损失。

总的来说，合并数据会很困难，这当中还没有触及到数据所有权的问题，以及两家公司是否愿意分享数据问题。例如，现在很多设备有自己的PLC可以收集处理数据，然后将数据发送给自己厂家，用来分析预测性维护和其他服务问题。然而，许多公司会关闭这种数据流，因为他们不想让设备厂家知道他们生产的内容和时间。

在下一篇文章中，将谈论清理数据和后续步骤。