王西山

（中車青島四方機車車輛股份有限公司 山東省青島市 266111）

中國制造業(yè)企業(yè)隨著ERP、PLM 等信息化系統(tǒng)的部署完成，管理方式正由粗放式管理轉(zhuǎn)為精細化管理，新產(chǎn)品研發(fā)速度和設計效率有了大幅提升，企業(yè)在實現(xiàn)對業(yè)務數(shù)據(jù)進行有效管理的同時，積累了大量的數(shù)據(jù)信息[1]。但隨著各業(yè)務系統(tǒng)的不斷深化應用與業(yè)務數(shù)據(jù)量的不斷增加，系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)交互變得越來越復雜，系統(tǒng)運維及服務的工作量激增。主要問題如下：

（1）多源異構數(shù)據(jù)整合：業(yè)務數(shù)據(jù)來自多個不同的系統(tǒng)，且數(shù)據(jù)結(jié)構存在較大差異，需要對各種數(shù)據(jù)源進行梳理、整合，讓數(shù)據(jù)流動起來，發(fā)揮其應有價值；

（2）大數(shù)據(jù)量處理：隨著業(yè)務系統(tǒng)的不斷深化應用，積累的數(shù)據(jù)越來越多，數(shù)據(jù)體量越來越大，企業(yè)內(nèi)部對數(shù)據(jù)分析及應用的要求也越來越高；

2018年上半年木質(zhì)家具出口數(shù)量1.82億件，比上年同期增長3.82%，其中美國6 999.61萬件，比上年同期增長8.07%，美國占38.41%;木質(zhì)家具出口金額108.49億美元，比上年同期下降0.44%，其中美國46.42億美元，比上年同期增長5.25%，美國占42.79%。

（3）數(shù)據(jù)處理工程量大：在獲取到源數(shù)據(jù)后，往往需要對數(shù)據(jù)進行清洗、挖掘等加工操作，目前的處理技術效率較低。

（2）數(shù)據(jù)是標準化的：例如數(shù)據(jù)值應該是標準的產(chǎn)品名稱、標準的工序名稱、標準的系統(tǒng)功能分類、標準的故障模式、標準的嚴重等級、標準的質(zhì)量安全特性等級等，而不是由數(shù)據(jù)記錄人員隨意描述的，如車門表述有車門、塞拉門、側(cè)門、外門等不同名稱，問題缺陷表述有不良、卡滯、故障等不同描述；

1 面臨的難題

1.1 如何發(fā)揮業(yè)務數(shù)據(jù)的價值

以軌道交通裝備造修企業(yè)為例，采購管理、生產(chǎn)制造及售后服務等過程中會產(chǎn)生大量業(yè)務數(shù)據(jù)，如首件檢驗發(fā)現(xiàn)的不合格項、進貨檢驗發(fā)現(xiàn)的質(zhì)量問題、造修工序缺陷、生產(chǎn)現(xiàn)場不合格品處置、調(diào)試故障、產(chǎn)品交付問題及運用故障等。以上這些質(zhì)量問題雖然均已實施了閉環(huán)管理，但是數(shù)據(jù)的價值尚未得到充分的挖掘，其影響因素的相關性、不同問題表象下共同的根源、措施的合理性及有效性均需要對業(yè)務數(shù)據(jù)進行深層次挖掘才能使數(shù)據(jù)得到有效利用，同時要達到對業(yè)務數(shù)據(jù)的有效利用，還需具備以下前提：

（1）數(shù)據(jù)是結(jié)構化的：例如數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫、Excel 等存儲形式中是以列表、字段、鍵值的方式存儲，而不是以Word、PDF、圖片等非結(jié)構化方式存儲；

大數(shù)據(jù)技術的戰(zhàn)略意義不在于已掌握巨大的數(shù)據(jù)源信息，而在于通過專業(yè)化的處理技術，實現(xiàn)多重數(shù)據(jù)信息內(nèi)在含義的交互、衍生。如果把大數(shù)據(jù)看作一種新興產(chǎn)業(yè)，其快速發(fā)展的關鍵在于提高對原始數(shù)據(jù)的再加工能力，通過再加工實現(xiàn)數(shù)據(jù)的增值[2-3]。因此急需運用大數(shù)據(jù)技術的優(yōu)良特性，助力企業(yè)解決當前所面臨的難題，促進企業(yè)由傳統(tǒng)的問題驅(qū)動的被動式改進轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)模型驅(qū)動的主動式改進。

棉田Cry1Ac蛋白土壤降解菌12T-103為枯草芽孢桿菌(Bacillus subtilis)，該菌對降解Cry1Ac蛋白能力較強，在1 h的降解率為92. 26%。

（2）整理包括對數(shù)據(jù)進行分類、梳理數(shù)據(jù)關系，數(shù)據(jù)分類是指找出各業(yè)務數(shù)據(jù)的通用基礎屬性和專用屬性并進行結(jié)構化描述，梳理數(shù)據(jù)關系是指對各業(yè)務數(shù)據(jù)的依賴關系、邏輯關系進行整理。以軌道交通裝備制造企業(yè)質(zhì)量管理數(shù)據(jù)為例，通用基礎數(shù)據(jù)包括：系統(tǒng)功能分類、產(chǎn)品認證審查分類、產(chǎn)品平臺、車型、項目、臺份、內(nèi)部單位、供應商、用戶單位等；

圖1：典型應用流程

若企業(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)無法滿足上述要求，為實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的有效利用，需開展專項數(shù)據(jù)治理工作，包括梳理現(xiàn)有數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)表現(xiàn)、制定數(shù)據(jù)標準、規(guī)范數(shù)據(jù)收集、對數(shù)據(jù)進行清洗等。

1.2 協(xié)同的產(chǎn)品及服務持續(xù)改進

制造企業(yè)不僅需要良好的生態(tài)環(huán)境，還需要內(nèi)部各部門的高效運作，即解決相關方之間、內(nèi)部部門之間在不同產(chǎn)品壽命階段的數(shù)據(jù)需求與數(shù)據(jù)采集的矛盾。以軌道交通行業(yè)為例，相關方按產(chǎn)業(yè)鏈分工劃分為供應商、主機廠和運用單位，制造企業(yè)內(nèi)部按業(yè)務分工劃分為市場部門、設計部門、工藝部門、質(zhì)量部門、采購部門、生產(chǎn)部門（包括新造、檢修）、售后部門等。產(chǎn)品按壽命階段劃分為采購管理、內(nèi)部生產(chǎn)過程管理、售后服務管理。

上述不同的產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)作分工、企業(yè)內(nèi)部業(yè)務分工勢必導致對不同產(chǎn)品壽命階段關注的側(cè)重點不同，但往往數(shù)據(jù)需求方不是數(shù)據(jù)產(chǎn)生方，相互之間的配合容易存在如下問題：

（1）關注點不同，數(shù)據(jù)記錄內(nèi)容未達成共識；

O-GlcNAc修飾調(diào)節(jié)心血管功能的作用是復雜的。隨著深入研究發(fā)現(xiàn)，O-GlcNAc修飾對心血管蛋白的修飾是一個動態(tài)過程，對維持心肌細胞的正常功能至關重要。O-GlcNAc修飾從基因水平到蛋白質(zhì)水平調(diào)節(jié)著細胞。新證據(jù)表明，蛋白質(zhì)O-GlcNAc修飾也有助于調(diào)節(jié)自噬、表觀遺傳學以及線粒體生物合成[22,45-46]。在細胞核、細胞質(zhì)以及線粒體中也存在不同的OGT和OGA亞細胞庫，它們可能對特定刺激做出不同的反應。

（4）應用指形成數(shù)據(jù)治理標準，指導數(shù)據(jù)應用，數(shù)據(jù)治理標準包括數(shù)據(jù)分類標準、數(shù)據(jù)應用規(guī)范，數(shù)據(jù)應用包括采集滿足分析要求的數(shù)據(jù)和保障數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的準確性。

（2）存在業(yè)務壁壘，數(shù)據(jù)不貫通、標準不一致；

3.畫圖。例如，第一袋米重 10kg,第二袋米的重量是第一袋米的一半，問兩袋米一共多重？圖形是比較直觀的形式，先將兩個重量的大米進行對比畫圖，這樣能夠較直觀看出兩者之間的關系，進而將解題思路清晰化，解題方法也隨之明了。因此，用畫圖的方法將復雜的問題直觀化，通過直觀的方式能夠較快速找到解題方法。

項目，是一個特殊的將被完成的有限任務，它是在一定時間內(nèi)，滿足一系列特定目標的多項相關性工作的總稱。項目管理是在一個確定的時間范圍內(nèi)，為了完成一個既定的目標，并通過特殊形式的臨時性組織運行機制，通過有效的計劃、組織、領導與控制，充分利用既定有限資源的一種系統(tǒng)管理辦法。[1]

1.3 多視角的業(yè)務統(tǒng)籌

傳統(tǒng)的質(zhì)量、成本、效率的簡單平衡三角已不適用于制造企業(yè)的發(fā)展需求。軌道交通裝備制造企業(yè)還應從質(zhì)量、成本、安全、效率、市場、售后服務等多方位視角全面檢視自身。例如X 型動車組軸承的選型，貝氏體軸承新造價格高于馬氏體軸承，但貝氏體軸承更加耐磨壽命較長檢修成本相對較低，同時還需考慮不同型號軸承的劣化發(fā)展趨勢以保障運用安全，如果僅從單一或片面的視角出發(fā)分析問題，得出的結(jié)論未必是最優(yōu)解，甚至可能導致一場謬誤或災難。對數(shù)據(jù)的認知必然是全方位的兼顧整體與各個視角，例如從質(zhì)量管理體系過程的視角、從全壽命周期的視角、從部門的視角等。

必須從產(chǎn)品全壽命周期的整體視角進行統(tǒng)籌規(guī)劃，形成行業(yè)、企業(yè)標準規(guī)范，企業(yè)之間重點打通系統(tǒng)功能分類、產(chǎn)品構型、失效模式及影響分析等。企業(yè)內(nèi)部重點打通設計EBOM、工藝PBOM、生產(chǎn)MBOM、檢修服務SBOM 等。

2 大數(shù)據(jù)技術的優(yōu)良特性

2.1 數(shù)據(jù)資源化整合

大數(shù)據(jù)技術的進步從基礎框架層面保障了在功能性、易用性、交換性能、數(shù)據(jù)實時性（最小延遲）、穩(wěn)定性、可運維管理性等方面的要求，避免了前期投入了相當大的開發(fā)人力成本及后期高昂的運維成本而達不到預期效果。

（1）對新數(shù)據(jù)源的有效支持能力，日益增加的異構數(shù)據(jù)源環(huán)境，包括各種關系型數(shù)據(jù)庫、結(jié)構化及非結(jié)構化數(shù)據(jù)、以及NoSQL、MPP 數(shù)據(jù)庫/倉庫和大數(shù)據(jù)平臺Hadoop/Kafka 的應用環(huán)境；

焊接檢驗目的在于防止與發(fā)現(xiàn)焊接缺陷，以確保結(jié)構（件）的安全使用。各類產(chǎn)品都規(guī)定了對焊接接頭質(zhì)量等級的技術要求。試制新產(chǎn)品或制訂焊接新工藝時，通過焊接檢驗可發(fā)現(xiàn)并解決其質(zhì)量問題，使新產(chǎn)品與新工藝獲得發(fā)展和應用。有的產(chǎn)品在使用中還需定期檢驗，以發(fā)現(xiàn)和及時消除在使用中產(chǎn)生而尚未導致破壞的缺陷，從而防止事故的發(fā)生，延長產(chǎn)品的使用壽命。

（2）保障交換性能，在任務多、數(shù)據(jù)量大的場景下保障交換性能，避免系統(tǒng)阻塞的狀況出現(xiàn)，實時數(shù)據(jù)同步，同時保證事務復制的完整性和時間次序性；

（3）新出現(xiàn)的ELT 技術架構和方案，將抽取、加載過程與轉(zhuǎn)換過程分開，并將所有需要的全量和實時增量數(shù)據(jù)快速加載至數(shù)據(jù)倉庫，在數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構設計中更具有靈活性以應對新的變化需求，有利于運維和管理；

人才培訓是促進企業(yè)發(fā)展的重要舉措，尤其針對電廠企業(yè)而言，通過人才培訓可以更新工作人員的知識結(jié)構，鍛煉其崗位技能，因此，企業(yè)要加強人才培訓的管理和投入，通過對現(xiàn)有人員的培訓和開發(fā)，實現(xiàn)企業(yè)的既定發(fā)展目標。首先，企業(yè)要給予人才培訓以資金支持，保證人才培訓工作的有序進行以及全面開展；其次，企業(yè)要對人才培訓開展科學的管理，提升人才培訓的效率和質(zhì)量；最后，企業(yè)要對注重更新培訓內(nèi)容，傳授給員工以行業(yè)前沿的知識和技能，提升員工的專業(yè)技術和素養(yǎng)，進而為企業(yè)發(fā)展注入人才活力。

（4）在企業(yè)私有云和混合云的計算環(huán)境下，滿足構建云與邊緣端的數(shù)據(jù)交換，支持遠程多用戶共享使用的要求；

（5）數(shù)據(jù)異常處理和監(jiān)控運維等管理功能服務，保障后續(xù)系統(tǒng)運維質(zhì)量。

就業(yè)難一直是應用型本科院校發(fā)展的瓶頸。學生畢業(yè)即面臨著失業(yè)，畢業(yè)后是就業(yè)還是創(chuàng)業(yè)，成為眾多應屆畢業(yè)生面臨的棘手難題。而將“雙創(chuàng)”理念與電子商務課程的培養(yǎng)目標相整合，能夠逐漸激發(fā)學生的創(chuàng)新意識，提高學生的創(chuàng)業(yè)能力，使其充分認識自身的能力和社會對人才需求的方向，自覺挖掘潛能，主動尋求發(fā)展機遇，增強自信心，提升就業(yè)競爭力。

2.2 數(shù)據(jù)標準化治理

數(shù)據(jù)標準化治理重點解決數(shù)據(jù)的一致性和完整性問題，保障數(shù)據(jù)分析的準確性。數(shù)據(jù)標準化治理分為四個階段：收集、整理、分析、應用。

（1）收集是對既有數(shù)據(jù)進行整合，以軌道交通裝備制造企業(yè)為例，收集的數(shù)據(jù)按產(chǎn)品壽命階段包括采購、新造、運用、檢修，按管理活動分為采購管理、新造過程管理、調(diào)試過程管理、交付過程管理、售后服務過程管理、檢修過程管理；

（3）數(shù)據(jù)是可標識的：例如物料在采購訂單、物流入/出庫單、生產(chǎn)訂單、過程施工記錄、不合格品處置記錄、拆換記錄中需有明確的唯一標識，而不是無法追溯的。

（3）分析包括研究數(shù)據(jù)清洗標準及清洗方法，便于后續(xù)根據(jù)數(shù)據(jù)清洗標準對不同產(chǎn)品壽命階段的數(shù)據(jù)進行清洗、入庫；

（3）冗余的數(shù)據(jù)記錄和不一致的統(tǒng)計分析結(jié)果。

在保險公司內(nèi)部財務控制的組織實施方面，應該從保險公司財務管理的實際需要出發(fā)，明確保險公司內(nèi)部財務控制的目標要求，系統(tǒng)的完善保險公司內(nèi)部財務控制的實施策略，并進一步強化保險公司的內(nèi)部審計監(jiān)督機制，以促進提高保險公司財務管理的規(guī)范化水平，促進保險公司整體管理水平的提高。

長期以來對數(shù)學實用性的誤解層出不窮，很多數(shù)學家也認為數(shù)學應該追求純粹的知識，即使是阿基米德那樣的偉大人物也反對站在實用的角度研究知識，這也是古希臘文明一度沉寂的原因。歷史已經(jīng)證明，聯(lián)系現(xiàn)實世界才是數(shù)學的出路，高職學生要學好數(shù)學，唯一的途徑只能是開發(fā)便于理解，方便記憶，隨時應用現(xiàn)實世界的課程。

2.3 數(shù)據(jù)顯性化挖掘

2.3.1 經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘算法

聚類算法，聚類與分類相似，目的是把數(shù)據(jù)對象分成聚類簇，但聚類與分類的不同在于，進行聚類分析時，不存在類標號已經(jīng)知道的訓練數(shù)據(jù)集，聚類算法必須能自動總結(jié)出各個聚類或者簇之間的區(qū)別，根據(jù)某種規(guī)則對數(shù)據(jù)對象進行聚類。

若承認破產(chǎn)解除權的追溯力，側(cè)重于非破產(chǎn)方利益保護，則與破產(chǎn)企業(yè)財產(chǎn)保值增值這一破產(chǎn)基本原則相違背。即使從合同法的可預見原則考慮，合同解除后存在無法恢復原狀、其物權請求權變?yōu)閭鶛嗾埱髾嗟娘L險，這點守約方在訂立合同時是可以預見的，故否定破產(chǎn)解除權的溯及力并非將利益保護的天平過度向破產(chǎn)方傾斜，而是更有利于達到破產(chǎn)重整中各方利益的平衡。所以，破產(chǎn)解除權不應具有溯及力，待履行合同自管理人行使解除權之通知到達相對方時終止。但是，若破產(chǎn)解除權的行使致使合同相對人的權益甚至是基本生存權受到極大的損害，應當基于公平原則和比例原則予以突破，如消費型購房合同的相對人，該問題將在下文購房相對人權益救濟部分詳細討論。

關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，主要興趣度指標有兩個：支持度（表示項集{X，Y}在總項集里出現(xiàn)的概率）和置信度（表示在先決條件X發(fā)生的情況下，由關聯(lián)規(guī)則“X-＞Y”推出Y 的概率，即在含有X的項集中，含有Y 的可能性）。

決策樹算法，決策樹算法是一種簡單但卻廣泛適用的分類技術，通過一系列規(guī)則對數(shù)據(jù)進行分類的過程。決策樹學習過程包括特征選擇、決策樹生長、剪枝。

回歸分析算法，回歸分析就是對具有相關性的變量之間數(shù)量變化的一般關系進行測定，確定一個相關的數(shù)學表達式，以便進行預測的方法。

2.3.2 深度學習技術

機器學習通過大數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)許多有價值的規(guī)律，例如失效模式的季節(jié)規(guī)律、地域分布規(guī)律、用戶規(guī)律、產(chǎn)品在不同壽命階段的故障規(guī)律等，進行有效的預測分析，并且提供相應決策支持。數(shù)據(jù)建模涉及對數(shù)據(jù)的專業(yè)理解、對數(shù)據(jù)挖掘算法的理解以及算法優(yōu)缺點的取舍，常見的模型包括：自動編碼器、限制波爾茲曼機、深信度網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡等。

3 典型應用

數(shù)據(jù)應用是實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的重要支撐，其主要通過對所采集的數(shù)據(jù)進行匯聚、整合，構建應用指標，從專業(yè)維度提供應用分析能力，通過分析可以精準識別出質(zhì)量問題突出原因，并進一步定位發(fā)生該問題的具體原因，為制定質(zhì)量改進措施提供數(shù)據(jù)支持。典型應用流程如圖1所示。

流程說明：

（1）數(shù)據(jù)準備：根據(jù)對質(zhì)量管理現(xiàn)狀的梳理和研究，確定質(zhì)量改進目標和要求，定義相應的評價指標，確定數(shù)據(jù)采集方式、采集內(nèi)容和頻率，利用技術能力實現(xiàn)數(shù)據(jù)的加工處理；

（2）改進機會識別：圍繞質(zhì)量業(yè)務的具體特性，構建質(zhì)量改進模型，自動觸發(fā)質(zhì)量改進預警，根據(jù)質(zhì)量改進機會的實際數(shù)據(jù)追溯機制，進一步界定質(zhì)量問題的具體原因和責任方；

（3）質(zhì)量改進：通過人工或者系統(tǒng)自動觸發(fā)的方式將質(zhì)量改進機會推送給相關責任方，責任方制定改進措施并執(zhí)行；

（4）效果評估：定義質(zhì)量改進效果評估指標，可通過時序、橫向?qū)Ρ鹊榷喾N分析方式，對比改進前后的效果，當出現(xiàn)評估的結(jié)果與實際有差異時，進一步分析其原因，為質(zhì)量改進模型和數(shù)據(jù)準備提供優(yōu)化建議，最終實現(xiàn)質(zhì)量改進閉環(huán)支撐。

4 結(jié)語

本文運用大數(shù)據(jù)技術帶來的數(shù)據(jù)資源化整合、數(shù)據(jù)標準化治理、數(shù)據(jù)顯性化挖掘等便利條件，重點研究了如何解決發(fā)揮企業(yè)數(shù)據(jù)價值，相關方、部門之間協(xié)同的產(chǎn)品及服務持續(xù)改進，質(zhì)量、成本、安全、效率、市場等多視角的業(yè)務統(tǒng)籌等難題，促進企業(yè)由傳統(tǒng)的問題驅(qū)動的被動式改進轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)模型驅(qū)動的主動式改進。