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前言：

資訊科技的飛速發展，給人們的生活帶來了越來越多改變。人們也越來越依賴於資訊科技給生活帶來改變，我們的生活正在轉變成可以查詢的資料，比如我們的通話記錄、購物記錄、醫療記錄、身份資訊、銀行資訊等，這些資訊從某個方面真實的反應了我們的生活。而越來越多的資料也衍生出了越來越多的資訊科技，虛擬化、雲端計算、分散式計算、分散式儲存、大資料、資料視覺化等等。

在剛剛聽到大資料這個概念的時候，我也曾簡單的認為大資料就僅僅是“大”+“資料”，海量是我對這個概念的第一反應。隨著在工作中越來越多的接觸到這樣的需求，對大資料的的認識才逐漸的立體了一些。今天就和大家分享一下我理解的大資料在製造行業中的價值。

目錄：

一、從資料計算到資訊化
二、企業資訊化發展中的問題
三、大資料在企業中的應用價值

一、從資料計算到資訊化

說到大資料，我們先從我們接觸最多的資料談起。計算機的誕生最主要的一個用途便是進行數值計算。這種便捷的工具大大的加快了我們的科技發展程序，它的應用領域從最初的軍事科研應用擴充套件到社會的各個領域，已形成了規模巨大的計算機產業，帶動了全球範圍的技術進步，由此引發了深刻的社會變革。

現在越來越多的企業通過計算機，網際網路來搭建適用於自己企業發展的資訊系統，ERP、MES、OA、HR、MAIL還有各種各樣的帶有各個行業特點的應用系統。但多數的企業在資訊化的發展過程中都或多或少的走了許多的彎路，特別是當下面臨越來越多，越來越難以理解的資訊科技該如何去選擇，資訊化能為企業做什麼，資訊化部門是否只是一個在不斷花錢的部門，這些問題讓眾多的企業對資訊化發展緩慢，甚至停滯不前。

以我最近接觸到的一個行業為例，企業已經具備了一定的資訊化基礎，對於生產部分，已經建立了生產資料監測，使用者資訊採集等生產系統，辦公方面也建立了OA ,HR，客服等系統。企業在很大程度上認可了資訊化為企業帶來的改變，並且計劃通過視覺化資料來更好的展示企業的生產資訊資料。本來這個需求比較明確：“將企業生產資訊通過視覺化圖表的方式展示”。但在實際的推進中，卻並不太順利，在逐漸的瞭解和學習中，我也對大資料有了一個新的認識，對比其他的行業資訊化發展歷程，發現很多的企業也都存在類似的問題。

二、企業資訊化發展中的問題

1.企業資訊化發展缺乏長遠的規劃和專業的管理。

一般規模的企業，資訊化的發展都缺乏專業的規劃，也缺少專門的資訊化管理部門和人員，資訊化的發展是隨著企業的需求而誕生的。比如財務部門需要進行網上報稅，那麼財務部門就開始逐步聯網，並且逐漸開始使用一些財務軟體，報稅軟體，還有工資核算軟體等，多半都是根據臨時的一個需求而衍生出一個相應的應用軟體。其他部門也是一樣，各自根據各自的業務，開始逐步使用了不同用途的應用軟體，實現了企業資訊化發展的第一階段，但很快也開始暴露出相應的問題。

由於企業缺乏專門的資訊化管理部門，不同的軟體商開發的應用軟體在出了質保期之後，企業開始無法完全掌控這些應用軟體。常見的問題包括軟體BUG無法修改，軟體無法升級，業務的變化使軟體無法滿足業務的需求，軟體得不到後續的服務導致業務資料丟失等情況。

由於缺少專門的資訊化管理部門進行一個長遠的發展規劃，這些慢慢開始被企業各部門所習慣使用的應用系統開始出現了一個尷尬的情景，軟體逐步無法滿足業務部門和企業管理等多方面的需求，軟體既無法捨棄又無法進行升級。

2.資訊孤島。

由於缺乏整體規劃，系統上線時候很少會考慮到硬體和網路層面的架構方案，更多采用的是煙囪式的系統架構與簡單的星型網路。整個硬體系統都相對比較簡單，缺乏冗餘架構的保護，讓一個個資訊系統成為孤島，甚至連基本資料和系統環境的備份都沒有。

硬體的發展和成本的降低讓伺服器的配置越來越高，但是對於一個個獨立的伺服器來說，更多的硬體資源卻無法發揮作用。每套獨立的系統消耗著電力，溫度，環境等無形的資源卻只能發揮出甚至不到一半的效率。而一些系統又不得不分別採購獨立的交換機，伺服器，儲存，UPS電源等資源來為這些獨立的系統做支撐，這種情況也造成了極大的浪費。



除此之外，被獨立的還有各個應用業務，企業的發展離不開各個部門的通力合作，而獨立的業務系統卻讓各個部門之間無法進行有效的資料互動與溝通，比如：財務的工資系統想要HR系統中的人員考核資訊作為工資評判的標準，但獨立的兩個系統讓這種需求只能通過手工來完成，本應該無縫聯結的資訊系統因為一個個的資訊孤島而不得不通過人工方式去連線。



3.基礎資訊無法有效的採集，分析，利用。

功能逐漸無法滿足需求的業務系統和一個個獨立的資訊孤島讓企業建立在資訊化中的基礎資料開始無法有效的採集和彙總，而在當今這樣一個資訊爆炸的時代，企業發展累積下來的資料所具備的價值還並沒有被企業所認識。回到前面我所提到的使用者需求，使用者想要做資料視覺化，可是大多數的企業其實並沒有把需要視覺化的資料準備好。生產資料分散而獨立，只是簡單的將這些資料巢狀到絢麗的駕駛員座艙介面中，通過各種各樣炫酷的方式展示出來，其實是沒有意義的。資料視覺化的根本在於將什麼樣的資料進行視覺化。而這個資料，才是大資料的精髓，所謂大資料，並不是業務資料達到一定的體量就可以稱為大資料了，更為重要的是，要所有的資料彙總、分析、挖掘後根據不同的需求進行精煉提取，形成簡潔直觀的“具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力”的資料。從基礎業務人工處理到資訊化處理，再到智慧化，最後通過視覺化的介面展示出來，經歷了一個並不算輕鬆的過程，很多企業往往急於一步到位，而忽略了基礎資料從採集到彙總，從互融互通到深度挖掘的過程。

三、大資料在企業中的應用價值

無論是工業4.0也好、工業網際網路也好、還是中國製造2025也好，所倡導的都是智慧製造，而智慧製造的精髓在於智慧工廠，精益生產是智慧製造的基礎，工業機器人是主要的生產力，而工業標準化是必要的條件，控制所有這些因素的則是智慧化的工業控制軟體和企業積累並且被精煉提取的工業大資料。工業控制軟體好比人的“大腦”，而工業資料則好比是這“大腦”中日積月累的知識。所以在工業製造中，僅僅有了“大腦”是不夠的，我們還需要去充實這個“大腦”，讓它變得更智慧。

借用網上的一個智慧製造的例子，我們來看看工業大資料在生產的過程中起到了那些作用。

百事可樂的生產車間裡，生產線上連續過來了三個瓶子，每個瓶子都自帶一個二維碼，裡面記錄著這是為張三、李四和王二麻子定製的可樂（這三個人會連帶著一系列的個人資訊和習慣，通過對這些資訊的收集，我們能更準確的瞭解使用者的個人喜好和傾向，而這些喜好和傾向也是我們對使用者進行定製生產的基礎。）。

第一個瓶子走到灌裝處時，通過二維碼的無線通訊告訴中控室的控制器，說張三喜歡甜一點的，多放糖，然後控制器就告訴灌裝機器手，“加二斤白糖！”（張三真倒黴……）。

第二個瓶子過來，說李四是糖尿病，不要糖，控制器就告訴機器手，“他不要糖！”（不夠精準的資料往往讓我們的生產預判出現偏差）

第三個瓶子過來，說王二麻子要的是芬達，控制就告訴灌可樂的機械手“你歇會”，再告訴灌芬達的機械手，“你上！”(製造過程中，生產資料讓系統瞭解自己有那些可用的製造能力，針對不同的需求，匹配適合的工藝流程)

看到了，多品種、小批量、定製生產，每一罐可樂從你在網上下單的那一刻起，他就是為你定製的，他所有的特性，都是符合你的喜好的。

這個例子比較簡單，但也反映出了一些問題：

1 .製造業中的所有資料首先要實現互融互通，根據市場需求產生的訂單下到了製造線上，就要同時告訴製造產線。每一項產品需要的特殊定製，而這些定製資訊要被所有相關的產線所接收，各個產線才會根據需求種和自己相關的部分進行加工生產。而整個過程的資料資訊又再次被收集和反饋到大資料中，用來參考和比對同類的生產過程。

2.生產中各項資料要不斷的收集，挖掘和調整，讓資料在不斷積累的過程中去學習，以適應整個生產過程和市場需求。否則就會出現例子中提到的那樣矯枉過正。

3.工業大資料還要平衡定製生產和企業成本之間的關係，不能一味的追求定製化的需求而透支企業的生產成本。

4.生產製造的過程不僅要積累自身的生產經驗，對外，還要能夠收集同行業的經驗，市場環境的變化，地域性的差異來補充和完善自己的大資料中心，讓這個資料中心適應企業，地域，人文，市場的多方面因素。

最後我用一個比喻來說說我所理解的大資料。

一個智慧化的製造企業，應該像一個人一樣，
工業機器人是人的四肢，用來進行最基本的生產勞動。
規範化的流程是生產標準。
精細化的產品是人制造出的結果，
Erp,Mes等生產控制系統是人的大腦，用來控制人的行為，製造出所需要的產品。
而大資料則是人大腦中積累的知識，經驗。
人在不斷的學習中學會了各種各樣的技能，製造出了各種各樣的產品。
而智慧製造中，真正智慧的，其實也是企業不斷學習和積累的大資料。

 

關於作者：潘延晟，高階硬體工程師，架構師，2000年參加工作，曾任吉林通鋼自動化資訊科技限責任公司資訊科副總工程師。參與建設並維護鋼鐵行業大型資訊化網路。專注製造行業資訊化網路建設與規劃。18年的工作經歷在伺服器，作業系統，網路安全，資料備份，防病毒，網路管理等方面有著豐富的經驗，對於大資料分析與資料視覺化等領域也有所設計。
 

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