工業物聯網平臺

　　制造業的大數據分析已經成為工業物聯網的一部分，為企業傳統供應應用程序的升級和改造提供依據。工業物聯網實現了產品的可溯源，降低了質量成本，而且在流程數字化方面推動了制造業智能化。

　　構成新的工業物聯網應用工作區的將是全新的下一代系統。這些應用程序將填補傳統架構的空白，吸收任何地方的數據并將其傳輸到任何其他地方，從而幫助進行新的分析以及為新的混合應用程序所用。這些應用程序還可以簡化分析，供車間人員所用，以及/或將這些解決方案與必要的服務和數據科學家專業知識結合起來。

　　抽樣調查、確保質量是我們在小數據時代的管理。而如今，在快節奏的生產環境中，要人工去檢測每一個產品的質量，顯然是不切實際的。在工業物聯網平臺，通過所有產品的智能連接，越來越多的產品和設備有了“情境自我意識”，使數據捕獲、分析和檢測變得異常容易。企業通過互聯網平臺還可以迅速改進設計并改善工程質量。

　　我們許多生產流程的手冊和模型都有知識差距，這也是建立產品或企業級別的知識庫之所以那么艱難的的原因所在。而物聯網有可能填補這些差距。流程數字化將帶給我們的未來是：從設計到用戶體驗，一切都是有結構的和數據可尋的。這樣，制造商不僅可以理解實體產品是怎樣設計和制造的，還可以了解用戶體驗如何以及如何與產品互動。

　　大數據分析工具

　　隨著數字處理能力的不斷提升以及工業物聯網平臺日益成熟，我們將很快解鎖海量并仍不斷增長的數據。這些數據與我們的制造流程以及為我們提供聚集這些數據并部署強有力的分析程序對其進行分析的空間的云服務有關。

無論是為促銷產品還是作為戰略目標的方式，大數據已然成為很多公司和機構過度使用的術語。通過不同技術，我們將數據空間完全釋放出來，從而可以利用大數據分析技術將任何地方的數據加以融合，新的分析工具應用這一新的數據模型，從而發現之前從未有可能的洞見。這些分析工具包括：圖像、視頻、地理空間、時間序列、預測模型、機器學習、優化、模擬和統計過程控制等。

　　制造即運營管理，是供應鏈的四大環節之一，負責規劃、組織、管理所有制造產品所需要的資源，包括設備、人力、技術、流程、信息等。其主要職能是統籌相關的資源與活動，將投入的資源轉變成最終可銷售的產品和服務。每個企業都有自己的規劃和自己企業在運營環節的管理最佳實踐。大數據對促進供應鏈中的生產環節產生了前所未有的巨大影響，在眾多的運營決策改進里面，這些影響包括產品設計、質量控制、客戶畫像等等。大數據及其 分析將影響制造業的規范性、產品以及服務的品質以及卓越運營這三大方面。

　　大數據規范性分析將促進規范性維護

　　基于預測性分析的進化步驟被稱為規范性分析。規范分析法是20 世紀60年代后期美國管理心理學家皮爾尼克提出的，它對事物運行狀態做出是非曲直的主觀價值判斷，力求回答“事物的本質應該是什么”。規范性分析意味著分析工具不僅能夠預測可能發生的事情，還可以提供備用的“假設”分析，以提供可以改變結果的方案。從這一分析出發，我們可以將工業物聯網平臺的數據提供給智能連接資產內部的云數據庫或潛在的分散分析，以期在“最佳”結果的基礎上，對規范性維護活動做出最準確的定義。

　　這一轉變將徹底改變制造行業。我們將不再需要一系列專家來告訴管理員何時需要針對設備資產做哪些維護以及如何維護，因為當資產無法實現自我修復時，將會自己告訴你它們需要什么。

　　大數據對質量的新要求

　　商業原則之一的帕累托法則，也稱為二八定律，一般來講質量也往往與這一基本原則緊密相關。早在上世紀90年代開始，大量企業就開始通過應用分析法來提高產品質量和生產的效率，其核心是實現生產與服務的需求相匹配。今天的大數據分析手段也如出一轍。大數據不僅能夠使生產商制造產品的時間縮短，還能夠在產品批量生產前通過模擬，檢驗防止產品缺陷，減少產品開發周期過程中不必要的環節等。

　　質量管理強調產品質量要符合消費者預期，這個預期包括預算、功能、外觀等等。這是大數據分析法提升質量管理環節的首要收益。通過對內源與外源數據的實時采集和分析，企業能夠準確地了解消費者需求及其購買行為，明確產品特征，運用高級分析法準確地指導生產、運輸與采購，從而提升產品或服務的質量。

　　大數據的實時性與實效性，給企業的生產質量管理創造了實現質的飛躍的條件。傳統質量管理主要是通過靜態的、歷史的、沉淀的數據，通過檢查表、散點圖、控制圖等檢測手段來發現生產過程的質量問題，大數據則通過物聯網，通過產品上安裝傳感器、標簽等手段，實時監測采集數據，認知產品性能，實時提高質量。

　　當企業高管們在探索如何利用大數據改善運營之時，我們需要從企業的生產目標以及更高的商業目標開始思考這個問題。越來越多的管理人員意識到，貫穿產品生命周期各個階段的數據，將成為能給企業帶來高效增值的極有價值的原始材料。

　　企業不論何時開始實施卓越運營，都必須將人、流程和技術結合起來，基于此，制造業的卓越運營實踐需要包含資產管理（EAM），資產性能管理（APM），企業質量管理（EQMS），環境、健康和安全管理（EHS），工業能源管理（IEM）以及制造運營管理（MOM）六大支柱。

　　將數據和大數據分析結合起來時，之前未知而有待發現的相關性以及打破信息孤島的可能性變得越來越大。把從運營中已使用到的大數據、社會媒體以及物聯網等新的數據源，以及融合大數據分析解決方案的能力三者結合起來，大數據就可以為管理層提供運營洞見。

　　在制造行業，企業邊界日益模糊，最難以預測的外部因素，當數顛覆性創新。互聯互通徹底改變了商業游戲規則，在意識到競爭時已為時過晚。對于所有希望轉型的制造業企業來說，企業管理者需要迅速全面了解前沿技術及其相關性與關聯性，利用現代企業架構，重新定義企業，通過全供應鏈的數字化，來獲得更為高效、智能與高利潤的服務產品。

　　雞蛋，從外打破是食物，從內打破是生命。智能制造之路亦是，從外打破是壓力，從內打破是成長。我們要從設備智能管理、工業大數據入手分析，駕馭工業物聯網的三駕馬車，結合現代制造業企業的下一代企業架構，讓自己有能力從內打破，打造并形成數據紅利，在這場智能制造的文化升級中，實現重生，實現我們的制造強國之夢。