趙宏鵬

(一汽豐田汽車有限公司 天津 300457)

1 大數(shù)據(jù)概況

為了明確本文的討論的理論基礎(chǔ)，首先簡要介紹了大數(shù)據(jù)的概況，包括大數(shù)據(jù)特征、思維方式和應(yīng)用前景。

1.1 大數(shù)據(jù)特征

參考維克·托邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》[1]，大數(shù)據(jù)有以下 4個特征：數(shù)量大(Volume)；種類多(Variety)；價值高(Value)；速度快(Velocity)。由于其英文首字母均為V，所以也稱為大數(shù)據(jù)4V特征，簡要介紹如下。

①數(shù)量大：當(dāng)今我們已經(jīng)進(jìn)入了數(shù)據(jù)爆炸的時代，每時每刻都會產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)大部分轉(zhuǎn)瞬即逝，也有很小部分被存儲起來用以記錄歷史、研究規(guī)律、預(yù)測未來。

②種類多：數(shù)據(jù)的種類和來源眾多，文本、圖片、音頻、視頻等數(shù)據(jù)種類都對數(shù)據(jù)處理能力提出了更高的要求。

③價值高：在每天產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)中，大部分為無價值的數(shù)據(jù)，只有少部分為高價值的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)處理中首先要做的就是識別高價值數(shù)據(jù)、剔除低價值數(shù)據(jù)。

④速度快：數(shù)據(jù)的價值會隨著時間的流逝而降低，因此，快速地處理數(shù)據(jù)和運(yùn)用數(shù)據(jù)才能夠發(fā)揮數(shù)據(jù)的最大價值。

1.2 大數(shù)據(jù)思維方式

想要充分利用大數(shù)據(jù)，首先要由傳統(tǒng)思維方式轉(zhuǎn)變?yōu)榇髷?shù)據(jù)思維方式，主要有以下幾點(diǎn)。

①數(shù)據(jù)核心思維：由傳統(tǒng)的研發(fā)生產(chǎn)銷售實(shí)體為中心轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為中心的企業(yè)戰(zhàn)略。

②全樣本思維：由傳統(tǒng)的抽樣統(tǒng)計(jì)法轉(zhuǎn)變?yōu)槿珮颖緮?shù)據(jù)分析法。

③相關(guān)性思維：由傳統(tǒng)的因果關(guān)系分析法轉(zhuǎn)變?yōu)橄嚓P(guān)關(guān)系分析法。

④整體性思維：由傳統(tǒng)的局部精度優(yōu)先的管理方法轉(zhuǎn)變?yōu)檎w效率優(yōu)先的管理方法。

⑤預(yù)測性思維：由傳統(tǒng)的事后分析的管理方法轉(zhuǎn)變?yōu)樘崆邦A(yù)判的管理方法。

⑥定制化思維：由傳統(tǒng)的成本質(zhì)量導(dǎo)向的生產(chǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)楦叨榷ㄖ苹纳a(chǎn)。

1.3 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用主要有 4步：①大數(shù)據(jù)的采集；②大數(shù)據(jù)的預(yù)處理；③大數(shù)據(jù)的存儲；④大數(shù)據(jù)分析。

2 大數(shù)據(jù)在汽車行業(yè)的應(yīng)用方向

2.1 汽車行業(yè)全生命周期所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)

從汽車行業(yè)的生命周期來看來看，可以分為：①新車設(shè)計(jì)→②新車試制(生產(chǎn)線建設(shè))→③部品采購→④部品物流→⑤生產(chǎn)制造→⑥車輛物流→⑦車輛銷售→⑧售后維保。汽車行業(yè)的全生命周期所產(chǎn)生大數(shù)據(jù)如圖1所示。

圖1 汽車行業(yè)全生命周期所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)Fig.1 Big data generated in whole life cycle of automotive industry

2.2 整車生產(chǎn)制造大數(shù)據(jù)應(yīng)用方向

整車生產(chǎn)制造過程中會產(chǎn)生各類的數(shù)據(jù)，本文從人、機(jī)、料、法、環(huán)五大生產(chǎn)要素方面來探討生產(chǎn)制造大數(shù)據(jù)的應(yīng)用方向，如圖2所示。

圖2 各生產(chǎn)要素中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用方向Fig.2 Application direction of big data in various production factors

2.2.1 人

①人員招聘和育成：通過對應(yīng)聘者和在崗員工進(jìn)行詳細(xì)建模，招聘匹配企業(yè)文化和崗位需求的人員，人員育成時明確能力提升方向、給予定制化的培養(yǎng)方案。

②人崗匹配：把合適的人放到合適的崗位上能最大程度發(fā)揮人員的工作潛力，同時能達(dá)到給企業(yè)帶來最大效益的人力管理目標(biāo)；通過建立人員能力大數(shù)據(jù)和崗位需求大數(shù)據(jù)，可以高效地實(shí)現(xiàn)動態(tài)的人崗匹配，以及人員職業(yè)發(fā)展和公司收益的雙促進(jìn)。

③薪資激勵：對于薪酬政策和激勵政策，通過大數(shù)據(jù)明確不同的激勵方式產(chǎn)生的短期效果和長期效果，制定高效合理的薪資激勵政策，以固定的支出取得最好的激勵效果。

④后勤和健康管理：對人員出勤需求和交通大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以制定最優(yōu)的班車路線和時間表；根據(jù)人員身體狀況和工作狀況制定最優(yōu)的餐飲方案，監(jiān)控健康狀況防范意外風(fēng)險(xiǎn)；根據(jù)疫情大數(shù)據(jù)制定疫情應(yīng)對策略，統(tǒng)計(jì)人員出行大數(shù)據(jù)，消除感染風(fēng)險(xiǎn)。

2.2.2 機(jī)

①設(shè)備狀態(tài)管理：通過生產(chǎn)設(shè)備實(shí)時的數(shù)據(jù)監(jiān)控預(yù)先發(fā)現(xiàn)異常隱患，以及時進(jìn)行保養(yǎng)和維護(hù)，避免生產(chǎn)中的故障停線[2]。

②設(shè)備供應(yīng)商優(yōu)選：通過設(shè)備異常的大數(shù)據(jù)對設(shè)備供應(yīng)商進(jìn)行分級評價，選擇設(shè)備運(yùn)行穩(wěn)定、價格合理的供應(yīng)商。

③設(shè)備作業(yè)品質(zhì)管理：對設(shè)備作業(yè)全過程進(jìn)行質(zhì)量管理，預(yù)測并規(guī)避品質(zhì)異常的風(fēng)險(xiǎn)，提前進(jìn)行預(yù)防性工作。

④設(shè)備生命周期管理：對處于不同生命周期的設(shè)備進(jìn)行區(qū)別化、匹配性的管理，以保證設(shè)備生命周期內(nèi)創(chuàng)造最大的價值。

2.2.3 料

①零部件品質(zhì)管理：短期來看可以及時發(fā)現(xiàn)批量零部件品質(zhì)不良，進(jìn)而進(jìn)行問題查找→供應(yīng)商工藝完善→物流中零部件退回→在制車輛良品更換→售出車輛的追回等補(bǔ)救措施，保證將異常影響減至最低；長期來看可以對供應(yīng)商和零部件進(jìn)行有效評價，從而留下高質(zhì)供應(yīng)商、淘汰低質(zhì)供應(yīng)商，加之持續(xù)改進(jìn)零部件設(shè)計(jì)和工藝，進(jìn)而提升整車品質(zhì)。

②零部件物流管理：通過建立零部件物流全過程大數(shù)據(jù)，分析物流各個環(huán)節(jié)存在的浪費(fèi)，從而提升物流整體效率。

③零部件庫存管理：分析各個環(huán)節(jié)最小安全的庫存量，把握不同零部件供給風(fēng)險(xiǎn)，以實(shí)現(xiàn)保證零部件穩(wěn)定供應(yīng)前提下的最小庫存和最小成本。

④自動化物流管理：分析影響物流設(shè)備穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)的風(fēng)險(xiǎn)并制定對策持續(xù)改善，保證自動化物流系統(tǒng)的穩(wěn)定高效。

2.2.4 法

①生產(chǎn)流程管理：分析生產(chǎn)流程的瓶頸環(huán)節(jié)，持續(xù)消除瓶頸，實(shí)現(xiàn)各車間均衡生產(chǎn)，提升工廠整體產(chǎn)能和效率。

②生產(chǎn)過程管理：分析當(dāng)前工廠存在的問題，發(fā)現(xiàn)問題起因，有針對性地制定對策，快速徹底地解決問題。

③工廠在制品管理：分析各個緩存的最小、最安全的庫存量，優(yōu)化庫存分布，實(shí)現(xiàn)保證生產(chǎn)線穩(wěn)定運(yùn)行前提下的最小在制品數(shù)量。

④品質(zhì)管理：一方面，及時發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中的品質(zhì)不良，快速補(bǔ)救，減少損失；另一方面，發(fā)現(xiàn)隱患，提前預(yù)防，改進(jìn)生產(chǎn)工藝和作業(yè)方法，保證標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)，降低品質(zhì)不良的風(fēng)險(xiǎn)。

2.2.5 環(huán)

①5S管理：發(fā)現(xiàn) 5S薄弱環(huán)節(jié)和風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，及時改善提升，有針對性地強(qiáng)化管理。

②人因工程：改善作業(yè)環(huán)境、提升動作效率、減少作業(yè)疲勞、避免作業(yè)損傷，以提升員工的工作效率和舒適度。

③能源管理：合理調(diào)配能源，規(guī)劃產(chǎn)能，調(diào)整生產(chǎn)。

3 大數(shù)據(jù)在整車廠達(dá)產(chǎn)管理方面的應(yīng)用

主要介紹大數(shù)據(jù)在整車廠生產(chǎn)效率提升方面的實(shí)際應(yīng)用和未來企劃，分為試驗(yàn)方案、完善方案、理想方案3個階段。

3.1 試驗(yàn)方案

筆者從2017年開始探索大數(shù)據(jù)技術(shù)在整車廠的應(yīng)用場景，并結(jié)合筆者多年生產(chǎn)調(diào)度工作的經(jīng)驗(yàn)，以達(dá)產(chǎn)管理(保證生產(chǎn)計(jì)劃的達(dá)成)為切入點(diǎn)進(jìn)行大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用方法的試驗(yàn)。

從以往經(jīng)驗(yàn)來看，由于自動化程度高、加工工藝復(fù)雜、設(shè)備眾多、精度要求高等原因，裝焊車間生產(chǎn)異常較多、實(shí)際產(chǎn)能不足，一直都是工廠的瓶頸車間，改善需求最大，故選定以裝焊車間為試點(diǎn)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，整體試驗(yàn)方案如圖3所示。

圖3 試驗(yàn)方案圖示Fig.3 Diagram of test scheme

3.1.1 數(shù)據(jù)獲取

為了能夠獲取足夠的格式化的數(shù)據(jù)，首先需要對裝焊車間生產(chǎn)日報(bào)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)化規(guī)范，將產(chǎn)量、效率、異常、交期、品質(zhì)等情報(bào)納入記錄范圍，以數(shù)據(jù)列表的形式標(biāo)準(zhǔn)化記錄，并每天通過郵件發(fā)給生產(chǎn)管理部門。

此項(xiàng)目得到了工廠長和車體部課長的大力支持，在各位的共同努力擔(dān)當(dāng)下，制定了標(biāo)準(zhǔn)化的裝焊生產(chǎn)數(shù)據(jù)記錄方法，明確了日報(bào)的版面形式，并完成了人員培訓(xùn)，正式實(shí)施后初步解決了裝焊車間標(biāo)準(zhǔn)化的生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的獲取問題。

3.1.2 數(shù)據(jù)存儲分析

生產(chǎn)管理部門對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和校正，制作Excel版的生產(chǎn)大數(shù)據(jù)(模型)，并對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，明確生產(chǎn)目視化的方法，最終做成反映不同生產(chǎn)指標(biāo)的數(shù)據(jù)集合，為數(shù)據(jù)的應(yīng)用夯實(shí)基礎(chǔ)。

是夜，虛弱的、奄奄一息的我看見西邊林場邊的樹叢里，飄起縷縷的亮光，那亮光像北極光，它們飄散，星星點(diǎn)點(diǎn)地朝我飄來，在我旁邊，那團(tuán)白光聚集成范崢崢的人形，她幽幽地對我說，帶我回家……

3.1.3 數(shù)據(jù)應(yīng)用

對于數(shù)據(jù)的應(yīng)用，筆者認(rèn)為最重要的是數(shù)據(jù)的可視化應(yīng)用場景的探索，也是大數(shù)據(jù)分析最終價值的體現(xiàn)，在達(dá)產(chǎn)管理中的目標(biāo)為管理者優(yōu)化資源配置、解決當(dāng)前問題、降本增效達(dá)產(chǎn)而提供可視化的生產(chǎn)狀況數(shù)據(jù)和未來趨勢的預(yù)測。為此，筆者初步設(shè)想了 3個應(yīng)用場景。

3.1.3.1 日度生產(chǎn)報(bào)告

用于車間主任級別的日度生產(chǎn)報(bào)告，主要目標(biāo)是明確當(dāng)前的問題、提出快速有效的解決辦法和確保各方協(xié)調(diào)行動，以最終實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的穩(wěn)定運(yùn)行。需要數(shù)據(jù)目視化的方面有產(chǎn)量達(dá)成情況、生產(chǎn)效率(可動率)、生產(chǎn)異常情況、品質(zhì)狀況等。

表1所示案例為某月 28日裝焊車間的生產(chǎn)日報(bào)。

表1 裝焊車間某日生產(chǎn)日報(bào)報(bào)表Tab.1 Daily production report of a certain day in welding workshop

①初步分析如下：產(chǎn)量，計(jì)劃產(chǎn)量 530臺，實(shí)際產(chǎn)量 485臺，未達(dá)產(chǎn)；可動率，車間可動率目標(biāo)為95%，實(shí)際為 75%，未達(dá)目標(biāo)；計(jì)劃生產(chǎn)時間為530min，實(shí)際為 610min，額外加班 90min。產(chǎn)量和可動率均和目標(biāo)有較大的差距，說明車間生產(chǎn)出現(xiàn)了嚴(yán)重的問題，故需要明確問題點(diǎn)。

②詳細(xì)生產(chǎn)異常分析：當(dāng)日共發(fā)生異常 22次，其中設(shè)備異常為主有 20次。設(shè)備異常中又以 EC(發(fā)動機(jī)艙)設(shè)備異常最多，共發(fā)生 9次，合計(jì) 70min。EC設(shè)備多發(fā)異常為第一工位散熱器支架銷入不良，共發(fā)生 8次，合計(jì) 64min。因此，明確當(dāng)前的問題為EC第一工位散熱器支架銷入不良多發(fā)。

③確定是偶發(fā)異常還是連發(fā)異常：分析近3日生產(chǎn)異常數(shù)據(jù)，如圖4、表2所示。

圖4 生產(chǎn)異常分析圖Fig.4 Analysis of abnormal production

表2 近3日設(shè)備異常明細(xì)表Tab.2 Equipment abnormality list in recent three days

發(fā)現(xiàn) EC第一工位散熱器支架銷入不良多發(fā)的問題在此前 2日就有多發(fā)，至當(dāng)日爆發(fā)，說明此異常并非偶發(fā)異常，而是連發(fā)異常，且有明顯異常擴(kuò)大的傾向。鑒于前期的臨時對策效果差，需制定能根本解決此問題的長效對策，即使需要較長的維護(hù)修理時間，也需要優(yōu)先解決此問題。

④制定對策和對策實(shí)施：本文討論的主要為通過生產(chǎn)大數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)問題，具體解決問題還需要技術(shù)人員根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行對策的制定和實(shí)施，最終通過調(diào)整生產(chǎn)時間進(jìn)行根本性的設(shè)備維護(hù)修理，于次日消除了此異常。

3.1.3.2 月度生產(chǎn)報(bào)告

用于部課長級別的月度生產(chǎn)報(bào)告，主要目標(biāo)是明確生產(chǎn)瓶頸、調(diào)整管理重點(diǎn)、解決重點(diǎn)問題，以最終實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的高效運(yùn)行。需要數(shù)據(jù)目視化的方面有產(chǎn)量達(dá)成情況、生產(chǎn)效率(可動率)變化情況、生產(chǎn)瓶頸、生產(chǎn)異常統(tǒng)計(jì)、品質(zhì)狀況統(tǒng)計(jì)等。某月裝焊車間的生產(chǎn)總結(jié)如圖5所示。

圖5 裝焊車間月度生產(chǎn)總結(jié)Fig.5 Monthly production summary of welding workshop

①初步分析如下：產(chǎn)量，全月計(jì)劃產(chǎn)量22715臺，實(shí)際產(chǎn)量 22840臺，順利達(dá)產(chǎn)；可動率，車間可動率目標(biāo)為95%，實(shí)際為平均94%，未達(dá)目標(biāo)。

可動率均值和目標(biāo)有 1%的差距，說明車間還存在問題，粗略來看是由于 4次長時間停線引起的，具體還需要結(jié)合當(dāng)前工廠狀態(tài)和近幾月生產(chǎn)狀態(tài)趨勢來判斷。

②詳細(xì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析：當(dāng)月生產(chǎn)的大背景是前一季度裝焊生產(chǎn)狀態(tài)不佳，可動率持續(xù)低下，需要大量加班來挽回生產(chǎn)。因此，裝焊車間開始開展可動率提升專項(xiàng)活動、加強(qiáng)對人員和設(shè)備的管理和重點(diǎn)提升設(shè)備異常處理速度，以降低設(shè)備異常對生產(chǎn)造成的影響。從近 3個月異常停線時間和次數(shù)的大數(shù)據(jù)分析圖表來看，可動率方面由前 2個月 92%以下上升至94%，效果非常明顯，見圖6。

圖6 裝焊車間近3個月異常分布目視化圖表Fig.6 Visual chart of abnormal distribution in welding workshop in recent three months

生產(chǎn)異常處理時間別的統(tǒng)計(jì)方面，之前問題嚴(yán)重的車身焊接線和發(fā)動機(jī)艙線都得到了大幅改善，降低至原來的一半，說明設(shè)備異常處理速度大幅提升。生產(chǎn)異常處理次數(shù)的統(tǒng)計(jì)方面，之前問題嚴(yán)重的車身焊接線和發(fā)動機(jī)艙線都得到了一定改善，說明設(shè)備維護(hù)和監(jiān)控提升，設(shè)備異常幾率顯著降低。

因此，可以說本月管理強(qiáng)化的效果顯著，裝焊車間生產(chǎn)效率呈現(xiàn)持續(xù)好轉(zhuǎn)的趨勢，雖然還未能達(dá)成可動率 95%的目標(biāo)，但從趨勢來說是向好的，說明當(dāng)前的管理改善方向和方法正確，可以沿此方向繼續(xù)改進(jìn)。事實(shí)也證明了這個推斷，2個月后裝焊車間成功達(dá)成了 95%的可動率目標(biāo)，并將之后的挑戰(zhàn)目標(biāo)提升至97%，持續(xù)提升了生產(chǎn)效率。

3.1.3.3 年度生產(chǎn)報(bào)告

用于總經(jīng)理和工廠長級別的年度生產(chǎn)報(bào)告，主要目標(biāo)是明確工廠整體長期的瓶頸和產(chǎn)銷匹配情況、擬定未來資源配置的方向和明確未來重點(diǎn)實(shí)施事項(xiàng)。需要數(shù)據(jù)目視化的方面有全工廠的產(chǎn)能情況、生產(chǎn)效率(可動率)情況、生產(chǎn)成本、瓶頸工程、品質(zhì)狀況、人員狀況等。

年度生產(chǎn)報(bào)告應(yīng)該是基于全工廠的生產(chǎn)大數(shù)據(jù)制作的，同時要有多年的數(shù)據(jù)積累才能達(dá)成較好效果，但當(dāng)前還未能有全面的大數(shù)據(jù)獲取途徑，暫時無法給出有突破性的分析案例，未來會在新工廠建設(shè)的過程中建立大數(shù)據(jù)采集和分析機(jī)制，以實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的全工廠生產(chǎn)管理的應(yīng)用。

3.1.4 方案問題點(diǎn)

對于此生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的探索，實(shí)施過程中發(fā)現(xiàn)了以下問題點(diǎn)。

①數(shù)據(jù)量不足：當(dāng)前方案只針對裝焊車間，而生產(chǎn)流程中涂裝和總裝的生產(chǎn)數(shù)據(jù)、車輛品質(zhì)信息、零部件物流信息、人員信息、能源信息等都未能采集，生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量不足，不足以支撐全面的大數(shù)據(jù)分析。

②數(shù)據(jù)精度不足：當(dāng)前方案在實(shí)施過程中由于異常記錄基準(zhǔn)力度不足和記錄人員標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)施不足，約20%的數(shù)據(jù)為異常數(shù)據(jù)，需要大量的工數(shù)修正或剔除此部分?jǐn)?shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)難度顯著增大。非標(biāo)數(shù)據(jù)多造成精度不足，各子線管理者仍有息事寧人的心態(tài)，利用工序間緩沖在庫，隱瞞異常的發(fā)生，不愿暴露問題，對數(shù)據(jù)的精度造成了影響。

③信息時效性差：當(dāng)前方案基于現(xiàn)行的日報(bào)管理制度，生產(chǎn)情報(bào)傳遞周期為一個班值，情報(bào)獲取可能存在12h的延遲，難以實(shí)現(xiàn)及時的情報(bào)記錄和展開，進(jìn)行異常處理時無法基于生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫中的情報(bào)，只能通過人員間的即時通信來獲取情報(bào)，情報(bào)不統(tǒng)一的現(xiàn)象時有發(fā)生。

④數(shù)據(jù)存儲工具差：當(dāng)前方案基于 Excel作為數(shù)據(jù)保存工具，數(shù)據(jù)存儲和檢索效率低，無法滿足大數(shù)據(jù)的存儲需求。

⑤報(bào)告制作效率低：當(dāng)前方案的月度報(bào)告和年度報(bào)告均使用 Excel制作，圖表目視化效果較差，無固定模板，制作難度大、工數(shù)大。

3.2 完善方案

針對試驗(yàn)方案中存在的問題，在新工廠生產(chǎn)管理體系中將彌補(bǔ)這些不足，規(guī)劃基于現(xiàn)有能力、基本不需額外花費(fèi)的生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)劃。企劃的方案如圖7所示，重點(diǎn)改善方向有以下5方面。

圖7 完善方案圖示Fig.7 Diagram of improvement scheme

3.2.1 全工廠的生產(chǎn)大數(shù)據(jù)

建設(shè)全工廠的生產(chǎn)狀況信息、車輛品質(zhì)信息、零部件物流信息、人員信息、能源信息的大數(shù)據(jù)，以支撐全面的大數(shù)據(jù)分析的需要。

3.2.2 數(shù)據(jù)精度提升

構(gòu)建生產(chǎn)設(shè)備數(shù)據(jù)庫，將所有記錄標(biāo)準(zhǔn)化、菜單化，加強(qiáng)人員標(biāo)準(zhǔn)化培訓(xùn)，以大幅減少數(shù)據(jù)記錄異常的發(fā)生和提升數(shù)據(jù)精度。

3.2.3 時報(bào)管理機(jī)制

建立時報(bào)管理機(jī)制，在共享文件夾中創(chuàng)建生產(chǎn)記錄程序，每小時進(jìn)行生產(chǎn)狀況的記錄，將生產(chǎn)情報(bào)傳遞周期由12h降低至1h，同時充分利用ALC-G4系統(tǒng)(新一代豐田車輛生產(chǎn)管理系統(tǒng))，并結(jié)合TEAMS、騰訊會議等網(wǎng)絡(luò)會議系統(tǒng)，做到小識別反應(yīng)速度的生產(chǎn)調(diào)整會議體制。

3.2.4 專業(yè)數(shù)據(jù)管理工具

運(yùn)用專業(yè)的數(shù)據(jù)管理工具加強(qiáng)數(shù)據(jù)存儲和檢索效率，以滿足未來大數(shù)據(jù)的存儲和檢索需求。

3.2.5 模板化報(bào)告

為了應(yīng)對小識別反應(yīng)速度的生產(chǎn)調(diào)整會議體制，需針對不同場景制定固定的多種數(shù)據(jù)目視化模板，以便快速且直觀地將當(dāng)前的生產(chǎn)狀態(tài)傳遞給管理者和快速做出決策。

此方案需要得到工廠長及各級部課長的支持才能完整實(shí)現(xiàn)，也需要得到系統(tǒng)管理部門和其他輔助部門的配合才能有最好的效果。

3.3 理想方案

生產(chǎn)大數(shù)據(jù)管理體系的理想狀態(tài)如圖8所示[3]。

圖8 理想方案圖示Fig.8 Diagram of ideal scheme

主要需要進(jìn)行以下幾個方面的建設(shè)。

3.3.1 信息獲取

在現(xiàn)有設(shè)備的基礎(chǔ)上追加大量的數(shù)字化監(jiān)測設(shè)備，如視頻采集設(shè)備、溫濕度傳感器、震動傳感器等，從而對設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行更全面的監(jiān)控，及時預(yù)判設(shè)備異常；數(shù)據(jù)記錄和傳遞為系統(tǒng)間自動傳遞，消除人工作業(yè)的時效和精度問題。

3.3.2 數(shù)據(jù)存儲分析

運(yùn)用云存儲技術(shù)將數(shù)據(jù)存至云端，保證數(shù)據(jù)存儲的安全性；運(yùn)用云計(jì)算技術(shù)大幅提升數(shù)據(jù)的處理能力和精度，實(shí)現(xiàn)快速、全面、深入地處理數(shù)據(jù)，同時可以對未來的生產(chǎn)能力、異常隱患等做出可靠的預(yù)測。

3.3.3 數(shù)據(jù)應(yīng)用

創(chuàng)建數(shù)字孿生工廠，將工廠的物理狀況實(shí)時展現(xiàn)在目視化設(shè)備中，同時可實(shí)現(xiàn)移動端的訪問和即時聯(lián)協(xié)會議，協(xié)助管理者快速做出決策；創(chuàng)建決策輔助系統(tǒng)，對于不同的應(yīng)用場景創(chuàng)建相應(yīng)的數(shù)字化報(bào)告，全面直觀地展現(xiàn)給管理者，同時可展示不同方案和預(yù)計(jì)推演結(jié)果，輔助管理者高效決策。

因?yàn)槔硐敕桨干婕暗轿锫?lián)網(wǎng)技術(shù)、云技術(shù)、模擬仿真技術(shù)等前沿技術(shù)的應(yīng)用，相關(guān)軟硬件的構(gòu)建就需要數(shù)以億計(jì)的花費(fèi)，同時行業(yè)內(nèi)相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用還處于摸索階段，少見成熟方案，所以強(qiáng)行推進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)很大，收益難以預(yù)測。

4 大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重點(diǎn)事項(xiàng)

對于大數(shù)據(jù)應(yīng)用，筆者認(rèn)為有以下5點(diǎn)事項(xiàng)需要重點(diǎn)關(guān)注。

4.1 高層決策是條件

推進(jìn)生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用需要公司管理層對當(dāng)今大數(shù)據(jù)應(yīng)用的意義有共識，明確大數(shù)據(jù)的建設(shè)是和設(shè)計(jì)、制造、銷售同樣重要的業(yè)務(wù)，會對未來企業(yè)的發(fā)展創(chuàng)造巨大的價值；同時需要基層管理者能夠認(rèn)同這個發(fā)展方向，以形成至上而下的合力，順利推進(jìn)相關(guān)項(xiàng)目。

4.2 共同努力是基礎(chǔ)

生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用僅靠管理者高層的推進(jìn)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，更需要公司各部門各個細(xì)分領(lǐng)域的業(yè)務(wù)骨干共同推進(jìn)。針對作業(yè)中的痛點(diǎn)，將之前的業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)和大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合起來，創(chuàng)造出新的價值；要發(fā)掘大數(shù)據(jù)人才，建立合理的激勵制度，調(diào)動全體員工探索大數(shù)據(jù)應(yīng)用的積極性，以避免未來大數(shù)據(jù)應(yīng)用的落地困難問題，實(shí)現(xiàn)公司發(fā)展與員工發(fā)展的雙贏。

4.3 長期效益是目標(biāo)

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用前提是數(shù)據(jù)量的積累，很可能難以在短期內(nèi)快速獲得效果，加之先期數(shù)據(jù)采集、存儲等基礎(chǔ)硬件的投入和應(yīng)用場景及方法的試錯成本，短期內(nèi)可能投資回報(bào)率很差。但隨著持續(xù)的推進(jìn)，數(shù)據(jù)量越來越大，應(yīng)用場景越來越多，應(yīng)用方法越來越成熟高效，長久看將帶來豐厚的回報(bào)，因此管理層應(yīng)有短期投入長期產(chǎn)出的心理預(yù)期。

4.4 外部團(tuán)隊(duì)是參考

在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，華為、騰訊、阿里巴巴等互聯(lián)網(wǎng)公司在軟硬件層面都有很好的基礎(chǔ)，也有了針對制造企業(yè)的整體解決方案。但筆者認(rèn)為外部團(tuán)隊(duì)只能作為建設(shè)的指導(dǎo)和輔助，在實(shí)際推進(jìn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用建設(shè)時仍要通盤考慮本公司的現(xiàn)有系統(tǒng)、設(shè)備、人員和管理流程，以精通本公司現(xiàn)狀的精英團(tuán)隊(duì)為主，整合現(xiàn)有資源，有效地推進(jìn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的實(shí)施效率。

4.5 循序漸進(jìn)是關(guān)鍵

在大數(shù)據(jù)的建設(shè)過程中，先要做到公司內(nèi)現(xiàn)有數(shù)字資源的整合，明確現(xiàn)行條件下的推進(jìn)方向，并通過諸如生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用、品質(zhì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用等當(dāng)前公司優(yōu)勢領(lǐng)域的試點(diǎn)摸索出適合公司的一整套推進(jìn)流程，再考慮追加投資和向各部門進(jìn)行推廣，循序漸進(jìn)地推進(jìn)數(shù)字化建設(shè)。

5 結(jié) 語

本文簡要介紹了大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)概念及其在汽車行業(yè)的應(yīng)用方向，并以兩個實(shí)例介紹了初步應(yīng)用方法、未來的改善方向和理想狀態(tài)，最后說明了筆者對大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重點(diǎn)推進(jìn)事項(xiàng)的理解?？傮w來說，大數(shù)據(jù)技術(shù)在汽車整車廠還屬于應(yīng)用場景的探索階段，只是在較低的維度產(chǎn)生了一些階段性成果，因此，還需要大家今后共同努力，以獲取更多的數(shù)據(jù)、研究更好的方法、創(chuàng)造更大的價值。