【甲方自白】大數據在企業中的應用價值

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前言：

信息技術的飛速發展，給人們的生活帶來了愈來愈多改變。人們也愈來愈依賴於信息技術給生活帶來改變，咱們的生活正在轉變成能夠查詢的數據，好比咱們的通話記錄、購物記錄、醫療記錄、身份信息、銀行信息等，這些信息從某個方面真實的反應了咱們的生活。而愈來愈多的數據也衍生出了愈來愈多的信息技術，虛擬化、雲計算、分佈式計算、分佈式存儲、大數據、數據可視化等等。

在剛剛聽到大數據這個概念的時候，我也曾簡單的認爲大數據就僅僅是「大」+「數據」，海量是我對這個概念的第一反應。隨着在工做中愈來愈多的接觸到這樣的需求，對大數據的的認識才逐漸的立體了一些。今天就和你們分享一下我理解的大數據在製造行業中的價值。

目錄：

1、從數據計算到信息化
2、企業信息化發展中的問題
3、大數據在企業中的應用價值

1、從數據計算到信息化

說到大數據，咱們先從咱們接觸最多的數據談起。計算機的誕生最主要的一個用途即是進行數值計算。這種便捷的工具大大的加快了咱們的科技發展進程，它的應用領域從最初的軍事科研應用擴展到社會的各個領域，已造成了規模巨大的計算機產業，帶動了全球範圍的技術進步，由此引起了深入的社會變革。

如今愈來愈多的企業經過計算機，互聯網來搭建適用於本身企業發展的信息系統，ERP、MES、OA、HR、MAIL還有各類各樣的帶有各個行業特色的應用系統。但多數的企業在信息化的發展過程當中都或多或少的走了許多的彎路，特別是當下面臨愈來愈多，愈來愈難以理解的信息技術該如何去選擇，信息化能爲企業作什麼，信息化部門是否只是一個在不斷花錢的部門，這些問題讓衆多的企業對信息化發展緩慢，甚至停滯不前。

以我最近接觸到的一個行業爲例，企業已經具有了必定的信息化基礎，對於生產部分，已經創建了生產數據監測，用戶信息採集等生產系統，辦公方面也創建了OA ,HR，客服等系統。企業在很大程度上承認了信息化爲企業帶來的改變，而且計劃經過可視化數據來更好的展現企業的生產信息數據。原本這個需求比較明確：「將企業生產信息經過可視化圖表的方式展現」。但在實際的推動中，卻並不太順利，在逐漸的瞭解和學習中，我也對大數據有了一個新的認識，對比其餘的行業信息化發展歷程，發現不少的企業也都存在相似的問題。

2、企業信息化發展中的問題

1.企業信息化發展缺少長遠的規劃和專業的管理。

通常規模的企業，信息化的發展都缺少專業的規劃，也缺乏專門的信息化管理部門和人員，信息化的發展是隨着企業的需求而誕生的。好比財務部門須要進行網上報稅，那麼財務部門就開始逐步聯網，而且逐漸開始使用一些財務軟件，報稅軟件，還有工資覈算軟件等，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件。其餘部門也是同樣，各自根據各自的業務，開始逐步使用了不一樣用途的應用軟件，實現了企業信息化發展的第一階段，但很快也開始暴露出相應的問題。

因爲企業缺少專門的信息化管理部門，不一樣的軟件商開發的應用軟件在出了質保期以後，企業開始沒法徹底掌控這些應用軟件。常見的問題包括軟件BUG沒法修改，軟件沒法升級，業務的變化使軟件沒法知足業務的需求，軟件得不到後續的服務致使業務數據丟失等狀況。

因爲缺乏專門的信息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，軟件逐步沒法知足業務部門和企業管理等多方面的需求，軟件既沒法捨棄又沒法進行升級。

2.信息孤島。

因爲缺少總體規劃，系統上線時候不多會考慮到硬件和網絡層面的架構方案，更多采用的是煙囪式的系統架構與簡單的星型網絡。整個硬件系統都相對比較簡單，缺少冗餘架構的保護，讓一個個信息系統成爲孤島，甚至連基本數據和系統環境的備份都沒有。

硬件的發展和成本的下降讓服務器的配置愈來愈高，可是對於一個個獨立的服務器來講，更多的硬件資源卻沒法發揮做用。每套獨立的系統消耗着電力，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，服務器，存儲，UPS電源等資源來爲這些獨立的系統作支撐，這種狀況也形成了極大的浪費。



除此以外，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做，而獨立的業務系統卻讓各個部門之間沒法進行有效的數據交互與溝通，好比：財務的工資系統想要HR系統中的人員考覈信息做爲工資評判的標準，但獨立的兩個系統讓這種需求只能經過手工來完成，本應該無縫聯結的信息系統由於一個個的信息孤島而不得不經過人工方式去鏈接。



3.基礎信息沒法有效的採集，分析，利用。

功能逐漸沒法知足需求的業務系統和一個個獨立的信息孤島讓企業創建在信息化中的基礎數據開始沒法有效的採集和彙總，而在當今這樣一個信息爆炸的時代，企業發展累積下來的數據所具有的價值還並無被企業所認識。回到前面我所提到的用戶需求，用戶想要作數據可視化，但是大多數的企業其實並無把須要可視化的數據準備好。生產數據分散而獨立，只是簡單的將這些數據嵌套到絢麗的駕駛員座艙界面中，經過各類各樣炫酷的方式展現出來，實際上是沒有意義的。數據可視化的根本在於將什麼樣的數據進行可視化。而這個數據，纔是大數據的精髓，所謂大數據，並非業務數據達到必定的體量就能夠稱爲大數據了，更爲重要的是，要全部的數據彙總、分析、挖掘後根據不一樣的需求進行精煉提取，造成簡潔直觀的「具備更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力」的數據。從基礎業務人工處理到信息化處理，再到智能化，最後經過可視化的界面展現出來，經歷了一個並不算輕鬆的過程，不少企業每每急於一步到位，而忽略了基礎數據從採集到彙總，從互融互通到深度挖掘的過程。

3、大數據在企業中的應用價值

不管是工業4.0也好、工業互聯網也好、仍是中國製造2025也好，所倡導的都是智能製造，而智能製造的精髓在於智能工廠，精益生產是智能製造的基礎，工業機器人是主要的生產力，而工業標準化是必要的條件，控制全部這些因素的則是智能化的工業控制軟件和企業積累而且被精煉提取的工業大數據。工業控制軟件比如人的「大腦」，而工業數據則比如是這「大腦」中日積月累的知識。因此在工業製造中，僅僅有了「大腦」是不夠的，咱們還須要去充實這個「大腦」，讓它變得更智慧。

借用網上的一個智能製造的例子，咱們來看看工業大數據在生產的過程當中起到了那些做用。

百事可樂的生產車間裏，生產線上連續過來了三個瓶子，每一個瓶子都自帶一個二維碼，裏面記錄着這是爲張3、李四和王二麻子定製的可樂（這三我的會連帶着一系列的我的信息和習慣，經過對這些信息的收集，咱們能更準確的瞭解用戶的我的喜愛和傾向，而這些喜愛和傾向也是咱們對用戶進行定製生產的基礎。）。

第一個瓶子走到灌裝處時，經過二維碼的無線通信告訴中控室的控制器，說張三喜歡甜一點的，多放糖，而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！」（不夠精準的數據每每讓咱們的生產預判出現誤差）

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！」(製造過程當中，生產數據讓系統瞭解本身有那些可用的製造能力，針對不一樣的需求，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，他就是爲你定製的，他全部的特性，都是符合你的喜愛的。

這個例子比較簡單，但也反映出了一些問題：

1 .製造業中的全部數據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。每一項產品須要的特殊定製，而這些定製信息要被全部相關的產線所接收，各個產線纔會根據需求種和本身相關的部分進行加工生產。而整個過程的數據信息又再次被收集和反饋到大數據中，用來參考和比對同類的生產過程。

2.生產中各項數據要不斷的收集，挖掘和調整，讓數據在不斷積累的過程當中去學習，以適應整個生產過程和市場需求。不然就會出現例子中提到的那樣矯枉過正。

3.工業大數據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.生產製造的過程不只要積累自身的生產經驗，對外，還要可以收集同行業的經驗，市場環境的變化，地域性的差別來補充和完善本身的大數據中心，讓這個數據中心適應企業，地域，人文，市場的多方面因素。

最後我用一個比喻來講說我所理解的大數據。

一個智慧化的製造企業，應該像一我的同樣，
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，用來控制人的行爲，製造出所須要的產品。
而大數據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類各樣的技能，製造出了各類各樣的產品。
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數據。

 

關於做者：潘延晟，高級硬件工程師，架構師，2000年參加工做，曾任吉林通鋼自動化信息技術限責任公司信息科副總工程師。參與建設並維護鋼鐵行業大型信息化網絡。專一製造行業信息化網絡建設與規劃。18年的工做經歷在服務器，操做系統，網絡安全，數據備份，防病毒，網絡管理等方面有着豐富的經驗，對於大數據分析與數據可視化等領域也有所設計。
 

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