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        數(shù)據(jù)挖掘,你得從線下開始

        2017-08-10 22:28:50袁斯來
        第一財(cái)經(jīng) 2017年29期
        關(guān)鍵詞:良品率協(xié)鑫工程師

        袁斯來

        在接下蘇州協(xié)鑫光伏科技項(xiàng)目經(jīng)理交予的任務(wù)前,吳云崇從來沒想過自己會下到工廠車間。

        吳云崇是阿里云的算法工程師。但從去年開始,他已經(jīng)跑了30多家不同類型的工廠—客戶希望他通過大數(shù)據(jù)提高良品率。

        最開始到協(xié)鑫工廠時(shí),吳云崇心里一點(diǎn)底氣都沒有。大數(shù)據(jù)應(yīng)用在搜索領(lǐng)域有很多經(jīng)驗(yàn)可以復(fù)制,但在工業(yè)領(lǐng)域,他們要做的事并沒有先例??蛻綦m然提出了6個(gè)需要提升的指標(biāo),不過他們也不清楚公司存在的問題究竟是什么?!澳愕帽瓤蛻舾私馑麄兊臉I(yè)務(wù),如果客戶比我們更清楚,問題早就解決了?!眳窃瞥缯f。

        協(xié)鑫的負(fù)責(zé)人在最開始幫助吳云崇的團(tuán)隊(duì)熟悉了一些基本知識和最大痛點(diǎn),吳云崇覺得這些知識不夠,又惡補(bǔ)了工業(yè)生產(chǎn)流程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié),比如光伏切片究竟怎么切割、不同溫度和速度起到什么作用、哪些關(guān)鍵的部件會造成影響等。然后他提出了一個(gè)大概的解決方案,引導(dǎo)客戶講出他們之前沒有意識到的細(xì)節(jié)。

        這個(gè)過程并不容易?!拔覀冃枰苤?jǐn)慎,不能隨便忽悠,這是一個(gè)互相學(xué)習(xí)的過程。”吳云崇說。他需要對每一個(gè)問題抽絲剝繭,才能一步步和客戶對上話:良品率過低究竟是材料有問題,還是安裝出現(xiàn)了差錯(cuò)?如果是材料,那究竟是供應(yīng)商的哪個(gè)環(huán)節(jié)出了問題?

        反復(fù)修改計(jì)算模型后,吳云崇發(fā)現(xiàn),原因出在有工人使用了報(bào)廢的刀片來生產(chǎn)。他建議客戶做好刀片的物流鏈管理,但產(chǎn)品的良品率仍然沒有大幅度改善。

        那時(shí)吳云崇的壓力比剛接手項(xiàng)目時(shí)還大。最初的一個(gè)多月,大部分時(shí)間都在帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)做線下走訪。無論是偏管理的工藝技術(shù)部,還是搬鋼材、填料、推車的基層普通工人,吳云崇都請教過。他在這個(gè)過程中學(xué)會了如何和工人打交道,分辨他們告訴自己的究竟哪些是“干貨”,哪些是冗余信息。

        他開始嘗試通過線下走訪尋找問題的根源。在車間里,他仔細(xì)觀察工人如何安裝一個(gè)導(dǎo)輪,看“不對勁”的地方究竟是扭力還是校準(zhǔn)??戳藥滋熘鬀]有發(fā)現(xiàn)問題,他又跑到另一個(gè)工廠,才發(fā)現(xiàn)前一個(gè)工廠的工人在操作流程中省略了一些環(huán)節(jié)?!拔覀冏龅氖潞歪t(yī)生看病、警察辦案很像?!眳窃瞥缯f,省掉的環(huán)節(jié)補(bǔ)上后,良品率立刻提升了。

        吳云崇原本并不善于和陌生人打交道。擔(dān)任協(xié)鑫項(xiàng)目的經(jīng)理前,吳云崇多數(shù)時(shí)間都在寫代碼。操作完協(xié)鑫項(xiàng)目后,他似乎愛上了走訪工廠,從輪胎廠到鋼鐵廠,只要有新項(xiàng)目,他就當(dāng)成實(shí)地訓(xùn)練的機(jī)會。他的工作模式也變成了從一線發(fā)現(xiàn)問題,然后用數(shù)據(jù)模型去解決。

        這個(gè)項(xiàng)目結(jié)束后,吳云崇對數(shù)據(jù)挖掘工程師的工作有了更多認(rèn)識,“假設(shè)我只是坐在公司的辦公室里做數(shù)據(jù)分析,設(shè)計(jì)各種各樣的數(shù)據(jù)模型,可能做出200個(gè)算法模型,都提升不了一個(gè)良品率?!彼f,寫代碼的崗位分很多種。對于數(shù)據(jù)挖掘工程師,算法只是工具,他們更多的工作是實(shí)地解決問題。

        C=CBNweekly

        W=Wu Yunchong

        C: 對哪個(gè)車間印象最深?

        W: 每個(gè)車間都有自己的特點(diǎn)。印象比較深的一個(gè)是鋼鐵廠,規(guī)模特別大,鋼鐵加水冷卻的場面很壯觀。汽車工廠戒備特別森嚴(yán)。做洗發(fā)水的生產(chǎn)線其實(shí)很短,從瓶子到全部包裝完畢,大概也就只有十幾米,拿出來就能直接賣了。這些工廠都遠(yuǎn)離市區(qū),我每次出差都要跑到郊區(qū)甚至荒無人煙的地方去。

        C: 如何提出跨行業(yè)的解決方案?

        W: 理論在本質(zhì)上都是一樣的。方法論都是相通的,包括如何理解業(yè)務(wù),應(yīng)該用什么算法解決問題,不管什么樣的業(yè)務(wù)場景,能做的事都類似。

        C: 如何將具體的施工流程抽象成算法模型?

        W: 這個(gè)是真正考驗(yàn)?zāi)芰Φ牡胤剑彩菙?shù)據(jù)挖掘工程師的基本能力和素質(zhì)。一定要試著假設(shè)自己是工人,操作邏輯是什么樣的,這實(shí)際上是運(yùn)用了類比和同理心。只要這個(gè)想清楚了,問題其實(shí)很好解決。在戰(zhàn)場上必須要保證子彈的方向是對的,戰(zhàn)役才能取得勝利。

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