武愛斌

大數(shù)據(jù)正以一種革命風暴的姿態(tài)闖入人們視野，其技術和市場在快速發(fā)展，而駕馭大數(shù)據(jù)的呼聲則一浪高過一浪。隨著近些年國家工業(yè)信息化進程腳步的不斷加快，以及國際社會在工業(yè)現(xiàn)代化、工業(yè)4.0等方面的不斷演進，使得大數(shù)據(jù)技術在能源行業(yè)、制造業(yè)等工業(yè)行業(yè)方面也進行了較深度的技術融合和應用融合。

“智能制造”本質上是通過信息物理系統(tǒng)實現(xiàn)工廠的設備傳感和控制層的數(shù)據(jù)與企業(yè)信息系統(tǒng)融合，使得生產(chǎn)大數(shù)據(jù)傳到云計算數(shù)據(jù)中心進行存儲、分析，形成決策并反過來指導生產(chǎn)。

誠然，大數(shù)據(jù)的作用不僅局限于此，朗坤智慧多年來在致力于用數(shù)字化手段提升企業(yè)績效的工作過程中，我們認為大數(shù)據(jù)可以從以下七點催生并驅動智慧工廠，即：使工業(yè)生產(chǎn)更高效；使工業(yè)采購更精準；使產(chǎn)品質量更可靠；使設備維護更經(jīng)濟；使供應鏈更優(yōu)化；使工業(yè)企業(yè)更環(huán)保；使輔助決策更科學。

1、使工業(yè)生產(chǎn)更高效

在產(chǎn)品設計環(huán)節(jié)?？蛻襞c工業(yè)企業(yè)之間的交互和交易行為將產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，挖掘和分析這些客戶動態(tài)數(shù)據(jù)，能夠幫助客戶參與到產(chǎn)品的需求分析和產(chǎn)品設計等創(chuàng)新活動中，為產(chǎn)品創(chuàng)新作出貢獻。

在訂單處理環(huán)節(jié)。大數(shù)據(jù)模式下，大數(shù)據(jù)預測的結果，可以得到潛在訂單的數(shù)量，使企業(yè)可以在客戶下單之前就進入產(chǎn)品的設計和制造以及后續(xù)環(huán)節(jié)。

在生產(chǎn)排程環(huán)節(jié)。通過制約條件大數(shù)據(jù)分析和智能的優(yōu)化算法，制定預計劃排產(chǎn)，并監(jiān)控計劃與現(xiàn)場實際的偏差，動態(tài)的調整計劃排產(chǎn)。

2、使工業(yè)采購更精準

利用大數(shù)據(jù)建立采購決策分析體系。把歷史上的庫存信息、價格信息、供應商供貨信息、貨品質量信息、采購過程信息全部納入統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫，再結合當前企業(yè)物料需求分析、市場行情分析、銷售預測分析、資金周轉分析等數(shù)據(jù)模型，向企業(yè)的決策、管理人員推送適當?shù)牟少徑ㄗh。

利用大數(shù)據(jù)技術創(chuàng)新采購模式，搭建集約化平臺化的電子商務平臺，采購方與供應方在統(tǒng)一平臺，所有供應方數(shù)據(jù)匯總在數(shù)據(jù)中心，運用橫比縱比的數(shù)據(jù)模型，高效協(xié)同，戰(zhàn)略尋源。

3、使產(chǎn)品質量更可靠

通過大數(shù)據(jù)技術構建企業(yè)內(nèi)部質量追溯平臺。在大數(shù)據(jù)模式下，根據(jù)產(chǎn)品的加工工藝過程，對產(chǎn)品質量相關數(shù)據(jù)按層次進行組織，利用多隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習加工過程中產(chǎn)品質量數(shù)據(jù)的相互作用機理，從而對產(chǎn)品質量問題進行全面、深層次描述。

4、使設備維護更經(jīng)濟

設備管理的各項工作與數(shù)據(jù)的創(chuàng)造、傳輸和使用直接相關，增強數(shù)據(jù)流動性，從而擴大使用范圍并提升使用價值，最終提高設備管理工作的效率。設備管理領域海量數(shù)據(jù)的積累與交換、分析、運用，必將產(chǎn)生前所未有的知識和財富，將極大促進企業(yè)生產(chǎn)效率的提高，為充分挖掘數(shù)據(jù)要素的價值提供超乎尋常的力量。

5、使供應鏈更優(yōu)化

企業(yè)通過大數(shù)據(jù)來做需求預測，能做到自動生成并向供應商發(fā)出采購訂單、自動生成線下庫存點之間的調撥計劃、整體庫存分析、潛在銷售產(chǎn)品備貨等。通過歷史上的銷售數(shù)據(jù)，再結合季節(jié)的變化、人均銷售、促銷因素來建立模型，同時再通過算法預測未來的趨勢，確定產(chǎn)品的產(chǎn)量及未來銷售量。在上下游企業(yè)之間，各個主體在進行協(xié)商后共同作出決策，實現(xiàn)整體利益和其他各個節(jié)點企業(yè)利益最大化的供應鏈。

6、使工業(yè)企業(yè)更環(huán)保

一方面，對于企業(yè)自身，通過對能源質量與數(shù)量分量化分析，加上過程中大量在線監(jiān)測設備得出的能耗實時數(shù)據(jù)，運用數(shù)據(jù)模型進行自主尋優(yōu)，達到節(jié)能減排的促進目的。

另一方面，對于社會或政府監(jiān)管部門，大數(shù)據(jù)可以幫助監(jiān)測企業(yè)排放。使用先進技術、創(chuàng)新監(jiān)測手段，推動開展環(huán)境質量連續(xù)自動監(jiān)測和環(huán)境污染遙感監(jiān)測，收集空氣、水文、氣象數(shù)據(jù)，工廠分布及污染排放達標情況等數(shù)據(jù)，可以預測排污和預警、監(jiān)控。

7、使輔助決策更科學

智慧工廠是由人來運作的，人需要參照相關數(shù)據(jù)作出決策。工廠設備、物料及人工的實時監(jiān)測為管理層提供了關于運營的可視化管理，能夠根據(jù)相關的信息來提升生產(chǎn)力。

通過建立眾多的企業(yè)生產(chǎn)運營關鍵環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)模型，利用采集、清洗、標準化之后的大數(shù)據(jù)，模擬演算優(yōu)化指導生產(chǎn)經(jīng)營，通過大數(shù)據(jù)為決策層提供決策支撐。

大數(shù)據(jù)應用，算法是關鍵。基于聚類算法、回歸分析、關聯(lián)規(guī)則等基礎理論，以指導用戶判別診斷設備故障，制定補救的故障檢修計劃，提高設備可靠性為主旨，進行算法創(chuàng)新研究。設備管理的焦點將向準確解決問題貼近。

朗坤呼吁大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈上下游廠商，要聯(lián)合分工，抱團合作。利用大數(shù)據(jù)思維，做強智能制造，推動“2025中國制造”穩(wěn)定發(fā)展。只有走出國門，才是中國的希望，是我們這一代人的使命。