黑客帝國(guó)的前奏:工業(yè)大數(shù)據(jù)的崛起
無(wú)論是德國(guó)的工業(yè)4.0,還是美國(guó)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),或是我國(guó)的中國(guó)制造2025,都離不開(kāi) 大數(shù)據(jù) ,可以說(shuō),大數(shù)據(jù)在工業(yè)的崛起將重塑整個(gè)商業(yè)社會(huì),其影響力甚至不是互聯(lián)網(wǎng)所能比的,你信嗎?事實(shí)上,工業(yè)4.0帶來(lái)的智能生產(chǎn)、智能運(yùn)維、智能服務(wù)、云工場(chǎng)及跨界打擊將重構(gòu)整個(gè)商業(yè)體系。
Part 1工業(yè)1.0至3.0
先看工業(yè)革命的前三個(gè)階段:
工業(yè)1.0
機(jī)械化,以蒸汽機(jī)為標(biāo)志,用蒸汽動(dòng)力驅(qū)動(dòng)機(jī)器取代人力,從此手工業(yè)從農(nóng)業(yè)分離出來(lái),正式進(jìn)化為工業(yè)。
工業(yè)2.0
電氣化,以電力的廣泛應(yīng)用為標(biāo)志,用電力驅(qū)動(dòng)機(jī)器取代蒸汽動(dòng)力,從此零部件生產(chǎn)與產(chǎn)品裝配實(shí)現(xiàn)分工,工業(yè)進(jìn)入大規(guī)模生產(chǎn)時(shí)代。
工業(yè)3.0
自動(dòng)化,以PLC(可編程邏輯控制器)和PC的應(yīng)用為標(biāo)志,從此機(jī)器不但接管了人的大部分體力勞動(dòng),同時(shí)也接管了一部分腦力勞動(dòng),工業(yè)生產(chǎn)能力也自此超越了人類的消費(fèi)能力,人類進(jìn)入了產(chǎn)能過(guò)剩時(shí)代。
Part 2工業(yè)制造面臨的挑戰(zhàn)
工業(yè)1.0,、2.0、3.0時(shí)代里,因?yàn)樯a(chǎn)廠家無(wú)法低成本的了解每一個(gè)客戶的需求,所以往往采用一刀切的方法,就是把需求做多的性能組合到一起,成為一款產(chǎn)品,工業(yè)3.0時(shí)代從機(jī)械化、規(guī)?;?、標(biāo)準(zhǔn)化和自動(dòng)化方面大幅度地提升了生產(chǎn)力,然而這類規(guī)?;a(chǎn)模式導(dǎo)致當(dāng)前的全球性的產(chǎn)能過(guò)剩,企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈,以往一款產(chǎn)品賣三十年的做法已經(jīng)逐步不行,互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)進(jìn)一步成為催化劑,撼動(dòng)了工業(yè)時(shí)代的基礎(chǔ),信息不對(duì)稱問(wèn)題解決了,你跑不快,有的是快的。
比如你想要一款適合你的體型的衣服,服裝廠是無(wú)法知道你的體型多大的,所以只能測(cè)量很多人的體型之后,把最集中的尺碼分成40號(hào),41號(hào),42號(hào)等等,但是如果你的體型偏肥或偏瘦,對(duì)不起,概不伺候。
互聯(lián)網(wǎng)改變了這個(gè)局面,人與人,人與廠商,可以低成本的實(shí)現(xiàn)連接,從而讓每個(gè)人的個(gè)性需求被放大,人們?cè)絹?lái)越喜歡個(gè)性化的東西。但是個(gè)性化的東西需求量沒(méi)有那么大,這就需要工業(yè)企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)小批量的快速生產(chǎn),多品種、小批量、定制生產(chǎn)成為工業(yè)化4.0一個(gè)核心驅(qū)動(dòng)因素。
另外一個(gè)核心因素則是雖然工業(yè)產(chǎn)品是當(dāng)前制造業(yè)主要銷售收入,但一旦銷售完畢,則意味著企業(yè)跟客戶聯(lián)系的結(jié)束,賣設(shè)備這種服務(wù)模式無(wú)法讓企業(yè)獲得持續(xù)的增長(zhǎng),如何延伸制造業(yè)的價(jià)值鏈,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品價(jià)值的最大化,是工業(yè)化4.0另一個(gè)核心驅(qū)動(dòng)要素。
Part 3工業(yè)4.0的概念
工業(yè)4.0是以智能制造為主導(dǎo)的第四次工業(yè)革命。其利用信息物理系統(tǒng)(Cyber-Physical System)將生產(chǎn)中的供應(yīng)、制造、銷售信息數(shù)據(jù)化,智慧化,形成有效的的網(wǎng)絡(luò),信息共享和交流,最后達(dá)到快速、有效、個(gè)性化的產(chǎn)品供應(yīng)?!惫I(yè)4.0是德國(guó)人談的,其實(shí)和美國(guó)談的“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”,以及中國(guó)談的“兩化融合”信息化與工業(yè)化有機(jī)融合都是殊途同歸的,中國(guó)還有一個(gè)目標(biāo),就是中國(guó)制造2025,也是這個(gè)意思。
Part 4大數(shù)據(jù)與工業(yè)4.0
工業(yè)4.0的內(nèi)容非常豐富,筆者僅僅從數(shù)據(jù)的角度談?wù)勏嚓P(guān)看法,讓大家對(duì)于其內(nèi)涵有更深的認(rèn)識(shí)。
智能生產(chǎn)-基于大數(shù)據(jù)連接進(jìn)行生產(chǎn)控制
傳統(tǒng)工廠存在的目的只有兩個(gè),生產(chǎn)產(chǎn)品,然后賣出去。所以在工業(yè)企業(yè)中,通常會(huì)分為兩個(gè)大的部門,一個(gè)是生產(chǎn)部門,一個(gè)是業(yè)務(wù)部門,前者通過(guò)MES(制造執(zhí)行系統(tǒng))管理,后者通過(guò)ERP(管理信息系統(tǒng))來(lái)管理。這兩個(gè)系統(tǒng)啥區(qū)別呢?ERP更傾向于財(cái)務(wù)信息的管理,而MES更傾向于生產(chǎn)過(guò)程的控制,簡(jiǎn)單的說(shuō),ERP主要告訴你客戶需要生產(chǎn)多少個(gè)產(chǎn)品,哪天下單,哪天要貨,而MES主要負(fù)責(zé)監(jiān)控和管理生產(chǎn)這些產(chǎn)品的每一個(gè)步驟和工序如何實(shí)現(xiàn)。
但是,大多數(shù)企業(yè)里面,ERP和MES其實(shí)并沒(méi)有連起來(lái),所以當(dāng)ERP給MES下達(dá)生產(chǎn)計(jì)劃指令后,MES在生產(chǎn)過(guò)程中發(fā)生了與計(jì)劃偏差的事項(xiàng)(比如設(shè)備壞了,原料不合格等等),MES會(huì)根據(jù)車間的實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整。但是ERP是不知道的!所以它會(huì)繼續(xù)按照原本的計(jì)劃執(zhí)行訂單,時(shí)間久了,財(cái)務(wù)系統(tǒng)和工廠的實(shí)際情況就會(huì)出現(xiàn)非常大的偏差,也就是ERP這個(gè)大腦與生產(chǎn)是脫鉤的,信息的不貫通導(dǎo)致一線的決策精細(xì)化控制實(shí)際是無(wú)法做到的。
即使生產(chǎn)設(shè)備和管理信息系統(tǒng)各自連接起來(lái),但現(xiàn)在生產(chǎn)的原材料和生產(chǎn)設(shè)備也還沒(méi)有連接起來(lái),因此實(shí)際的個(gè)性化生產(chǎn)也是無(wú)法達(dá)到的,舉個(gè)例子你就明白了:
百事可樂(lè)的生產(chǎn)車間里,生產(chǎn)線上連續(xù)過(guò)來(lái)了三個(gè)瓶子,每個(gè)瓶子都自帶一個(gè)二維碼,里面記錄著這是為張三、李四和王二麻子定制的可樂(lè)。
第一個(gè)瓶子走到灌裝處時(shí),通過(guò)二維碼的無(wú)線通訊告訴中控室的控制器,說(shuō)張三喜歡甜一點(diǎn)的,多放糖,然后控制器就告訴灌裝機(jī)器手,“加二斤白糖!”(張三真倒霉……)。
第二個(gè)瓶子過(guò)來(lái),說(shuō)李四是糖尿病,不要糖,控制器就告訴機(jī)器手,“這貨不要糖!”
第三個(gè)瓶子過(guò)來(lái),說(shuō)王二麻子要的是芬達(dá),控制就告訴灌可樂(lè)的機(jī)械手“你歇會(huì)”,再告訴灌芬達(dá)的機(jī)械手,“你上!”
看到了,多品種、小批量、定制生產(chǎn),每一灌可樂(lè)從你在網(wǎng)上下單的那一刻起,他就是為你定制的,他所有的特性,都是符合你的喜好的。但有個(gè)前提,生產(chǎn)的原材料、生產(chǎn)設(shè)備、管理信息系統(tǒng)及相關(guān)系統(tǒng)必須是貫通的。
要實(shí)現(xiàn)貫通,就必須依賴互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)(比如射頻識(shí)別技術(shù))、大數(shù)據(jù)等技術(shù),現(xiàn)在工業(yè)4.0有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)之爭(zhēng),就是設(shè)備之間的接口標(biāo)準(zhǔn),這個(gè)接口可不是什么TCP/IP等協(xié)議能解決得了的,比如實(shí)時(shí)性要求。當(dāng)然,核心是需要實(shí)現(xiàn)各類數(shù)據(jù)的有效采集和整合。
智能運(yùn)維-基于大 數(shù)據(jù)分析 進(jìn)行自我完善
在現(xiàn)今的制造系統(tǒng)中,存在著許多無(wú)法被決策者掌握的不確定因素,前三次工業(yè)革命主要解決的都是可見(jiàn)的問(wèn)題,如避免產(chǎn)品缺陷等,這些問(wèn)題在生產(chǎn)中由于可見(jiàn)、可測(cè)量,往往比較容易加以避免和解決,而很多不可見(jiàn)的問(wèn)題通常標(biāo)簽為性能下降,健康衰退等,這些因素由于傳統(tǒng)技術(shù)手段缺乏而難以控制。
在工業(yè)4.0的時(shí)代,機(jī)臺(tái)、設(shè)備、產(chǎn)品仍然是關(guān)注的中心。但機(jī)器的表現(xiàn),產(chǎn)品的健康狀況已不再由人工決定或評(píng)估,物聯(lián)網(wǎng)下生產(chǎn)流程及產(chǎn)品使用的狀況理論上都可以轉(zhuǎn)化為可量化的數(shù)據(jù),人為的因素將被降至最低。工業(yè)信息化下生產(chǎn)流程的透明度將得到提高,產(chǎn)品的可追溯性也成為可能。同時(shí),對(duì)生產(chǎn)制造過(guò)程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與挖掘,可將大量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為表征機(jī)器行為及健康狀況的信息,這些從數(shù)據(jù)中獲得的信息可為性能維護(hù)、生產(chǎn)管理、設(shè)計(jì)等提供決策支持,進(jìn)一步幫助提升質(zhì)量與生產(chǎn)率。有效的數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)化方法還可使生產(chǎn)設(shè)備具備自我學(xué)習(xí)與自我認(rèn)知的能力,人工經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)可轉(zhuǎn)化為智能的數(shù)字化的分析算法。
更進(jìn)一步,機(jī)器在充分了解自身的運(yùn)行狀態(tài)與健康狀況的基礎(chǔ)上,可根據(jù)自己行為的趨勢(shì)對(duì)未來(lái)自身的表現(xiàn)進(jìn)行預(yù)測(cè)。機(jī)器的自我認(rèn)知與自我預(yù)測(cè)可使自身得到及時(shí)的預(yù)見(jiàn)性的維護(hù)與改善,整個(gè)生產(chǎn)制造將更加智能。
智能服務(wù)-通過(guò)大數(shù)據(jù)部署實(shí)現(xiàn)服務(wù)化
工業(yè)4.0的另一個(gè)特點(diǎn)就是制造過(guò)程和制造價(jià)值向使用過(guò)程的延伸,不僅僅關(guān)注將一個(gè)產(chǎn)品制造出來(lái),還應(yīng)該關(guān)心如何去使用好這個(gè)產(chǎn)品,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品價(jià)值的最大化,產(chǎn)品的創(chuàng)新和價(jià)值的創(chuàng)造不再僅僅以滿足用戶可見(jiàn)的需求為導(dǎo)向,而且要利用用戶的使用數(shù)據(jù)創(chuàng)建使用場(chǎng)景模擬,從情景模擬中找到用戶需求的缺口,這些缺口稱之為“不可見(jiàn)需求”,產(chǎn)品服務(wù)化將是工業(yè)4.0時(shí)代一個(gè)產(chǎn)品存在的真正價(jià)值所在。
舉個(gè)例子就更清楚了:
在未來(lái),在用戶駕駛汽車的過(guò)程中,汽車能自動(dòng)識(shí)別用戶駕駛習(xí)慣的改變,提醒用戶駕駛習(xí)慣的變化對(duì)于能耗和剩余里程的影響;在上下班高峰期,汽車能通過(guò)海量的交通數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)出未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)可能通過(guò)道路的擁堵情況,并未用戶推薦最佳路徑;在駕駛過(guò)程中汽車還可以記錄路面的平整度,這些數(shù)據(jù)首先在系統(tǒng)內(nèi)被分享,提醒后面的駕駛者減速駛過(guò)一段坑洼的路面,回到家后,可以通過(guò)手機(jī)或網(wǎng)頁(yè)查看一天的駕駛記錄,不同駕駛模式下的能耗情況一目了然,可以與社區(qū)的其它用戶比一比誰(shuí)更加環(huán)保,同時(shí)系統(tǒng)還提供了相應(yīng)的駕駛習(xí)慣改善建議,此外,用戶還能查看汽車的健康狀況報(bào)告,故障風(fēng)險(xiǎn)一目了然,不像現(xiàn)在一樣,到底何時(shí)換輪胎也不清楚,只能定期到4S店去檢查。
由此可見(jiàn),汽車廠商不僅是賣了一輛汽車,同時(shí)通過(guò)額外增值服務(wù)實(shí)現(xiàn)了價(jià)值的延伸。我這里提一個(gè)概念叫網(wǎng)器,諸如海爾等企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始將所有的家電變成一個(gè)網(wǎng)器,實(shí)時(shí)采集家電的使用情況數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)發(fā)送到云端,通過(guò)數(shù)據(jù)分析,不僅能提升自身產(chǎn)品質(zhì)量,而且還可以為你提供更為個(gè)性化的服務(wù),雖然現(xiàn)在還未完全流行,但相信,未來(lái)所有的制造品都是一個(gè)配有傳感器的數(shù)據(jù)終端,制造業(yè)將通過(guò)收取服務(wù)費(fèi)等形式創(chuàng)造新的商業(yè)模式。
云工廠-通過(guò)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)智能供應(yīng)鏈
當(dāng)工廠的兩化融合進(jìn)一步深入的時(shí)候,另一種新的商業(yè)模式就有要孕育而生了,這就是云工廠。工廠里的設(shè)備現(xiàn)在也是智能的了,他們也在不斷地采集自己的數(shù)據(jù)上傳到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)上,此時(shí)我們就可以看到,哪些工廠的哪些生產(chǎn)線正在滿負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn),哪些是有空閑的。那么這些存在空閑的工廠,就可以出賣自己的生產(chǎn)能力,為其他需要的人去進(jìn)行生產(chǎn)?;ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)為什么發(fā)展的這么快,就是因?yàn)閯?chuàng)業(yè)者只需要專注于產(chǎn)品和模式創(chuàng)新,不需要自己去買一個(gè)服務(wù)器,而是直接租用云端的服務(wù)就行了。而目前工業(yè)的創(chuàng)業(yè)者,還是要不斷地糾結(jié)于找OEM代工還是自建工廠中,這個(gè)極大地限制了工業(yè)領(lǐng)域的創(chuàng)新。當(dāng)云工廠實(shí)現(xiàn)的時(shí)候,我預(yù)言中國(guó)的工業(yè)領(lǐng)域?qū)⒊霈F(xiàn)一個(gè)比互聯(lián)網(wǎng)大百倍以上的創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)浪潮,那個(gè)時(shí)候這個(gè)社會(huì)的一切都將被深刻的改變。
跨界打擊-通過(guò)大數(shù)據(jù)重塑商業(yè)社會(huì)
互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)天天說(shuō)降維打擊傳統(tǒng)行業(yè),什么谷歌小米阿里巴巴樂(lè)視,可是我告訴你,當(dāng)工業(yè)4.0進(jìn)入深入時(shí),工業(yè)企業(yè)的跨界打擊將比這些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)猛烈百倍。這個(gè)過(guò)程將從根本上撼動(dòng)現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理學(xué)的根基,重塑整個(gè)商業(yè)社會(huì)。舉兩個(gè)例子就更清楚了:
一個(gè)生產(chǎn)手表的廠商,這個(gè)表每天貼著你的身體,采集你身體的各項(xiàng)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)對(duì)于手表廠商也許沒(méi)啥用,但是對(duì)于保險(xiǎn)公司就是個(gè)金庫(kù),這個(gè)時(shí)候,手表廠商搖身一變,就能成為最好的保險(xiǎn)公司。
一個(gè)農(nóng)機(jī)本來(lái)是幫助農(nóng)戶進(jìn)行農(nóng)作物收割,但通過(guò)給農(nóng)機(jī)裝上傳感器,可以探知耕地土壤狀態(tài)的報(bào)告和對(duì)不同農(nóng)作物的適用程度,然后再根據(jù)農(nóng)戶計(jì)劃種植的農(nóng)作物提供需要施加化肥的種類和數(shù)量,并把化肥廠家的信息告訴農(nóng)戶并幫他下單,從而收取化肥廠的中介費(fèi)和農(nóng)戶的管理費(fèi),你看,農(nóng)機(jī)廠搖身一變就成為賣農(nóng)作物生產(chǎn)管理服務(wù)的公司了,這個(gè)在美國(guó)已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)了。
Part 5結(jié)語(yǔ)
整個(gè)工業(yè)4.0過(guò)程,就是自動(dòng)化和信息化不斷融合的過(guò)程,就是大數(shù)據(jù)持續(xù)發(fā)揮價(jià)值的過(guò)程,也是用軟件重新定義世界的過(guò)程。一切都在基于數(shù)據(jù)被精確的控制當(dāng)中,人類的大部分體力勞動(dòng)和腦力勞動(dòng)都將被機(jī)器和 人工智能 所取代,你信嗎?
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