互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能的進(jìn)步對(duì)制造業(yè)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。收集到的大數(shù)據(jù)越來(lái)越多，進(jìn)而為如今傳統(tǒng)的制造模式往智能制造轉(zhuǎn)型提供了一個(gè)巨大的機(jī)會(huì)。這使得企業(yè)能夠采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的戰(zhàn)略，從而提高自己的競(jìng)爭(zhēng)力。
圖源網(wǎng)絡(luò)
介紹
制造商們正在擁抱虛擬和現(xiàn)實(shí)融合的概念。諸如德國(guó)的工業(yè)4.0，美國(guó)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)及中國(guó)智能制造2025這種制造的策略相繼被提出。它們促進(jìn)了現(xiàn)代信息技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用，推動(dòng)了智能制造的發(fā)展。智能制造旨在將產(chǎn)品生命周期中獲取的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為智能制造，從而對(duì)制造的各個(gè)方面產(chǎn)生積極的影響。在現(xiàn)代制造業(yè)中，制造系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)呈爆炸式增長(zhǎng)，每年超過(guò)1000EB（1EB=1024PB=1152921504606846976B）。對(duì)制造數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)的計(jì)算分析，可以做出更明智的決策，從而提高智能制造的效率。換句話說(shuō)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)制造是智能制造的必要條件。因此，數(shù)據(jù)正成為增強(qiáng)制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵因素，制造商也開(kāi)始認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略重要性。
大數(shù)據(jù)的價(jià)值不僅取決于所能承擔(dān)的的龐大數(shù)據(jù)量，還取決于隱藏在其中的信息和知識(shí)。隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和AI等新興IT技術(shù)的出現(xiàn)，可以在戰(zhàn)略上加以利用，并有效地整合，以支持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的制造。例如，許多創(chuàng)新的物聯(lián)網(wǎng)解決方案促進(jìn)了傳感器在制造業(yè)中的部署，以收集實(shí)時(shí)制造數(shù)據(jù)。云計(jì)算可實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，管理和異地分析。用戶可以通過(guò)各種移動(dòng)設(shè)備輕松訪問(wèn)分析結(jié)果。AI解決方案使“智能”工廠能夠以最少的人力參與做出及時(shí)的決策。云計(jì)算支持網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、管理和離線分析。用戶可以通過(guò)各種移動(dòng)設(shè)備輕松訪問(wèn)分析結(jié)果。AI解決方案使“智能”工廠能夠在最少人力參與的情況下及時(shí)做出決策。
關(guān)于制造數(shù)據(jù)的歷史觀點(diǎn)
如下圖所示，長(zhǎng)期以來(lái)，信息記錄在紙上，而制造是通過(guò)手工來(lái)實(shí)現(xiàn)的，因此信息技術(shù)與制造技術(shù)的結(jié)合既無(wú)益處也不可行。自1940年代ENIAC（即第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī)）問(wèn)世以來(lái)，信息技術(shù)（IT）的飛速發(fā)展一直在推動(dòng)制造業(yè)朝著信息化方向發(fā)展。1950年代開(kāi)發(fā)了第一臺(tái)數(shù)控銑床，宣布制造業(yè)進(jìn)入了數(shù)控時(shí)代。自1960年代以來(lái)，集成電路的發(fā)展為計(jì)算機(jī)硬件和軟件的發(fā)展鋪平了道路。自1980年代以來(lái)，TCP/IP，局域網(wǎng)（LAN），萬(wàn)維網(wǎng)（WWW）和搜索引擎相繼出現(xiàn)，以滿足對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，索引，處理和交換的不斷增長(zhǎng)的需求。所有這些信息技術(shù)已廣泛應(yīng)用于制造業(yè)。結(jié)果，提出了許多先進(jìn)的制造技術(shù)，例如計(jì)算機(jī)集成制造（CIM），計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)（CAD），制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES），計(jì)算機(jī)輔助制造（CAM），企業(yè)資源計(jì)劃（ERP）和網(wǎng)絡(luò)制造（NM）等。最近，新IT的興起（例如，物聯(lián)網(wǎng)，云計(jì)算，大數(shù)據(jù)分析和人工智能）繼續(xù)革新制造范式，從而導(dǎo)致了一系列新的制造概念。例如，制造網(wǎng)格，網(wǎng)絡(luò)物理制造系統(tǒng)，云制造等。由于IT與制造之間的深度融合，制造智能度逐漸提高。結(jié)果，制造數(shù)據(jù)也變得越來(lái)越豐富。結(jié)果，提出了許多先進(jìn)的制造技術(shù)，例如計(jì)算機(jī)集成制造（CIM），計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)（CAD），制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES），計(jì)算機(jī)輔助制造（CAM），企業(yè)資源計(jì)劃（ERP）和網(wǎng)絡(luò)制造（NM）等。最近，新IT的興起（例如，物聯(lián)網(wǎng)，云計(jì)算，大數(shù)據(jù)分析和人工智能）繼續(xù)革新制造范式，從而導(dǎo)致了一系列新的制造概念。由于制造技術(shù)和信息技術(shù)之間的深度融合，制造智能度逐漸提高。結(jié)果，制造數(shù)據(jù)也變得越來(lái)越豐富。討論了制造數(shù)據(jù)在四個(gè)階段的演變（見(jiàn)下圖）。
01、手工藝品時(shí)代的數(shù)據(jù)
Data in the handicraft age
在第一次工業(yè)革命之前，人類社會(huì)長(zhǎng)期處于手工制造階段。手工制品主要是由工匠設(shè)計(jì)和制造的。手工業(yè)作為最基本的制造業(yè)形式，其復(fù)雜性較低。因此，在生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是有限的，因?yàn)樗饕匀祟惤?jīng)驗(yàn)的形式存在。此外，經(jīng)驗(yàn)主要是通過(guò)口頭方式代代相傳，主要基于學(xué)徒制。關(guān)鍵信息和數(shù)據(jù)很容易丟失，使得生產(chǎn)和質(zhì)量控制無(wú)法實(shí)現(xiàn)。由于其數(shù)量和質(zhì)量極低，在手工業(yè)時(shí)代產(chǎn)生的生產(chǎn)資料既沒(méi)有得到重視，也沒(méi)有得到充分的利用。然而，由于手工制作涉及人類高度的創(chuàng)造力，即使在今天，它也被用于制造奢侈品(如珠寶、手表、皮包)。
02、手工藝品時(shí)代的數(shù)據(jù)
Data in the handicraft age
一般來(lái)說(shuō)，機(jī)器時(shí)代包括兩個(gè)階段（分別是第一次工業(yè)革命和第二次工業(yè)革命）。第一次工業(yè)革命的結(jié)果是，在早期的工廠中將機(jī)器用作生產(chǎn)工具，從而極大地增加了制造規(guī)模。在此期間，人與生產(chǎn)中的機(jī)器之間的關(guān)系是高度互補(bǔ)的（即，早期的機(jī)器只能由熟練的操作員操作以實(shí)現(xiàn)其功能）。因此，制造商開(kāi)始強(qiáng)調(diào)兩種特殊類型的制造數(shù)據(jù)：與工人有關(guān)的數(shù)據(jù)和與機(jī)器有關(guān)的數(shù)據(jù)。與工人相關(guān)的數(shù)據(jù)（例如，出勤，生產(chǎn)率和績(jī)效）用于促進(jìn)有關(guān)薪資結(jié)構(gòu)，績(jī)效基準(zhǔn)和工作時(shí)間表等問(wèn)題的決策。與機(jī)器相關(guān)的數(shù)據(jù)用于支持有關(guān)機(jī)器維護(hù)，維修和更換的決策。但是，與手工業(yè)時(shí)代相比，第一次工業(yè)革命并未對(duì)數(shù)據(jù)的收集，存儲(chǔ)，分析，傳輸和管理方式進(jìn)行重大改變。實(shí)際上，工人仍然根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)手動(dòng)處理數(shù)據(jù)。
第二次工業(yè)革命（或技術(shù)革命）的結(jié)果是，機(jī)床和可互換零件被廣泛地并入現(xiàn)代工廠的“新”制造工藝（例如貝塞麥酸性轉(zhuǎn)爐煉鋼法）中，從而顯著提高了制造效率，并且制造模式轉(zhuǎn)移到了批量生產(chǎn)模式。第二次工業(yè)革命引發(fā)了數(shù)據(jù)處理方式的一些顯著變化。特別是，由于管理人員和工人之間的工作分工，受過(guò)良好教育的管理人員越來(lái)越多地處理制造數(shù)據(jù)。此外，管理人員開(kāi)始采用更系統(tǒng)的方法來(lái)記錄和分析制造數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)被廣泛地記錄在書面文檔中（例如，說(shuō)明，日志，便箋和圖表），而不是存儲(chǔ)在人的內(nèi)存中。使用科學(xué)方法確定不同數(shù)據(jù)集之間的依賴關(guān)系。在此期間，制造商開(kāi)始利用制造數(shù)據(jù)進(jìn)行成本降低，質(zhì)量控制和庫(kù)存管理。特別是，引入了統(tǒng)計(jì)模型來(lái)分析各種與質(zhì)量相關(guān)的制造數(shù)據(jù)，例如生產(chǎn)計(jì)劃，吞吐量，產(chǎn)品質(zhì)量，故障率，原材料消耗和報(bào)廢率。
總而言之，在機(jī)器時(shí)代，盡管通過(guò)科學(xué)方法分析了大量的制造數(shù)據(jù)，但是仍然由人工操作員（即管理人員）而不是計(jì)算機(jī)來(lái)人工處理數(shù)據(jù)。因此，制造數(shù)據(jù)的利用率仍然較低。
03、信息時(shí)代的數(shù)據(jù)
Data in the information age
在信息時(shí)代（或數(shù)字時(shí)代），信息技術(shù)被廣泛應(yīng)用于制造過(guò)程中。結(jié)果，公司能夠收集的制造數(shù)據(jù)量呈指數(shù)增長(zhǎng)。許多因素促成了數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)。首先，制造商廣泛采用了信息系統(tǒng)（例如CRM，MES，ERP，SCM，PDM等）來(lái)促進(jìn)生產(chǎn)管理。其次，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)（例如CAD，CAE，CAM和FEA）被廣泛用于輔助新產(chǎn)品以及制造過(guò)程的創(chuàng)建，仿真，修改和優(yōu)化。第三，現(xiàn)代工廠普遍使用工業(yè)機(jī)器人和自動(dòng)機(jī)械。越來(lái)越多的電子設(shè)備和數(shù)字計(jì)算機(jī)被用來(lái)自動(dòng)控制生產(chǎn)設(shè)備。
信息技術(shù)的發(fā)展為制造商更好、更快、更便宜地滿足客戶需求鋪平了道路。
在信息時(shí)代，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，并由信息系統(tǒng)進(jìn)行管理。例如，客戶數(shù)據(jù)（例如家庭住址，電話號(hào)碼，人口統(tǒng)計(jì)學(xué)），銷售數(shù)據(jù)（例如成品的類型，數(shù)量，價(jià)格和發(fā)貨日期），供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)（例如產(chǎn)品的類型，數(shù)量，價(jià)格和供應(yīng)商）原材料），財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)（例如資產(chǎn)，不動(dòng)產(chǎn)，有形財(cái)產(chǎn)，公用事業(yè)，無(wú)形財(cái)產(chǎn)等），生產(chǎn)計(jì)劃數(shù)據(jù)，物料清單，庫(kù)存數(shù)據(jù)（例如類型，數(shù)量，物料和制成品的位置）倉(cāng)庫(kù)）和維護(hù)數(shù)據(jù)全部由CRM，MES，ERP，SCM，PLM等管理。因此，可以輕松地在不同部門或組織之間進(jìn)行交換。由于使用了計(jì)算模型，因此數(shù)據(jù)分析的效率得到了顯著提高，盡管分析結(jié)果仍需要操作人員進(jìn)行解釋才能做出決定。在此期間，制造商開(kāi)始利用數(shù)據(jù)來(lái)推廣一些高級(jí)制造模型，例如大規(guī)模定制，可持續(xù)制造，柔性制造，智能制造和云制造。但是，信息孤島（無(wú)法與其他系統(tǒng)通信的信息系統(tǒng)）仍然很普遍。沒(méi)有有效的方法來(lái)分析非結(jié)構(gòu)化，分散，重復(fù)和孤立的數(shù)據(jù)。結(jié)果，仍然很難從數(shù)據(jù)的價(jià)值中受益，特別是對(duì)于中小型制造企業(yè)。
04、大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)
Data in the big data age
隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的興起，云計(jì)算，大數(shù)據(jù)分析，人工智能以及其他技術(shù)的進(jìn)步，催生了大數(shù)據(jù)時(shí)代。在制造業(yè)中，大數(shù)據(jù)是指在整個(gè)產(chǎn)品生命周期中生成的大量多源，異構(gòu)數(shù)據(jù)，其特征是5V，即大容量（即大量數(shù)據(jù)），多樣性（即數(shù)據(jù)本身進(jìn)入不同的形式，并且是由各種來(lái)源生成的），速度（即，數(shù)據(jù)以非常高的速度生成和更新），準(zhǔn)確性（即，數(shù)據(jù)與一定程度的偏差，不一致，不完整，歧義性，時(shí)延，噪聲，和近似值）和價(jià)值（即隱藏在數(shù)據(jù)中的巨大價(jià)值）。
一般來(lái)說(shuō)，制造過(guò)程中生成的大數(shù)據(jù)可以按照以下類別進(jìn)行分類：
a）從制造信息系統(tǒng)（例如MES，ERP，CRM，SCM和PDM）收集的管理數(shù)據(jù)。信息系統(tǒng)擁有與產(chǎn)品計(jì)劃，訂單相關(guān)的各種數(shù)據(jù)
調(diào)度，物料管理，生產(chǎn)計(jì)劃，維護(hù)，庫(kù)存管理，銷售和市場(chǎng)營(yíng)銷，分銷，客戶服務(wù)和財(cái)務(wù)管理。
b）通過(guò)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)從智能工廠收集的設(shè)備數(shù)據(jù)，包括與實(shí)時(shí)性能，操作條件和生產(chǎn)設(shè)備的維護(hù)歷史有關(guān)的數(shù)據(jù)。
c）從互聯(lián)網(wǎng)來(lái)源（例如電子商務(wù)平臺(tái)（例如，亞馬遜，沃爾瑪和淘寶）和社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)（例如，Twitter，F(xiàn)acebook，LinkedIn和YouTube））收集的用戶數(shù)據(jù)。這種類型的數(shù)據(jù)包括用戶統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，用戶個(gè)人資料，用戶對(duì)產(chǎn)品/服務(wù)的偏好以及用戶行為（例如，有關(guān)在線瀏覽，搜索，購(gòu)買和查看歷史記錄的數(shù)據(jù)）。
d）物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)從智能產(chǎn)品和產(chǎn)品服務(wù)系統(tǒng)收集的產(chǎn)品數(shù)據(jù)，包括產(chǎn)品性能，使用環(huán)境（例如時(shí)間，位置和天氣），環(huán)境數(shù)據(jù)（例如溫度，濕度和空氣質(zhì)量）和用戶生物學(xué)數(shù)據(jù)。
e）通過(guò)開(kāi)放數(shù)據(jù)庫(kù)從政府收集的公共數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)集處理與知識(shí)產(chǎn)權(quán)，公民基礎(chǔ)設(shè)施，科學(xué)發(fā)展，環(huán)境保護(hù)和醫(yī)療保健有關(guān)的數(shù)據(jù)。對(duì)于制造商而言，公共數(shù)據(jù)可用于保證制造過(guò)程和制成品嚴(yán)格遵守政府法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。
在新IT的支持下的大數(shù)據(jù)時(shí)代，制造商收集，存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)的能力得到了顯著增強(qiáng)。近年來(lái)出現(xiàn)了許多具有成本效益和靈活的數(shù)據(jù)收集，存儲(chǔ)和處理解決方案，例如物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算。這使得包括中小企業(yè)在內(nèi)的不同規(guī)模的制造企業(yè)都可以從數(shù)據(jù)價(jià)值中受益。在制造業(yè)中，對(duì)大數(shù)據(jù)的有效分析使制造商能夠加深對(duì)客戶，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，產(chǎn)品，設(shè)備，過(guò)程，服務(wù)，員工，供應(yīng)商和監(jiān)管機(jī)構(gòu)的了解。因此，大數(shù)據(jù)可以幫助制造商做出更合理，更及時(shí)，更明智的決策，并增強(qiáng)其在全球市場(chǎng)上的競(jìng)爭(zhēng)力。
