【甲方自白】大数据在企业中的应用价值

3个月前

大数据是人大脑中积累的知识、经验。

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前言:

信息技术的飞速发展,给人们的生活带来了越来越多改变。人们也越来越依赖于信息技术给生活带来改变,我们的生活正在转变成可以查询的数据,比如我们的通话记录、购物记录、医疗记录、身份信息、银行信息等,这些信息从某个方面真实的反应了我们的生活。而越来越多的数据也衍生出了越来越多的信息技术,虚拟化、云计算、分布式计算、分布式存储、大数据、数据可视化等等。

在刚刚听到大数据这个概念的时候,我也曾简单的认为大数据就仅仅是“大”+“数据”,海量是我对这个概念的第一反应。随着在工作中越来越多的接触到这样的需求,对大数据的的认识才逐渐的立体了一些。今天就和大家分享一下我理解的大数据在制造行业中的价值。

目录:

一、从数据计算到信息化
二、企业信息化发展中的问题
三、大数据在企业中的应用价值

一、从数据计算到信息化

说到大数据,我们先从我们接触最多的数据谈起。计算机的诞生最主要的一个用途便是进行数值计算。这种便捷的工具大大的加快了我们的科技发展进程,它的应用领域从最初的军事科研应用扩展到社会的各个领域,已形成了规模巨大的计算机产业,带动了全球范围的技术进步,由此引发了深刻的社会变革。

现在越来越多的企业通过计算机,互联网来搭建适用于自己企业发展的信息系统,ERP、MES、OA、HR、MAIL还有各种各样的带有各个行业特点的应用系统。但多数的企业在信息化的发展过程中都或多或少的走了许多的弯路,特别是当下面临越来越多,越来越难以理解的信息技术该如何去选择,信息化能为企业做什么,信息化部门是否只是一个在不断花钱的部门,这些问题让众多的企业对信息化发展缓慢,甚至停滞不前。

以我最近接触到的一个行业为例,企业已经具备了一定的信息化基础,对于生产部分,已经建立了生产数据监测,用户信息采集等生产系统,办公方面也建立了OA ,HR,客服等系统。企业在很大程度上认可了信息化为企业带来的改变,并且计划通过可视化数据来更好的展示企业的生产信息数据。本来这个需求比较明确:“将企业生产信息通过可视化图表的方式展示”。但在实际的推进中,却并不太顺利,在逐渐的了解和学习中,我也对大数据有了一个新的认识,对比其他的行业信息化发展历程,发现很多的企业也都存在类似的问题。

二、企业信息化发展中的问题

1.企业信息化发展缺乏长远的规划和专业的管理。

一般规模的企业,信息化的发展都缺乏专业的规划,也缺少专门的信息化管理部门和人员,信息化的发展是随着企业的需求而诞生的。比如财务部门需要进行网上报税,那么财务部门就开始逐步联网,并且逐渐开始使用一些财务软件,报税软件,还有工资核算软件等,多半都是根据临时的一个需求而衍生出一个相应的应用软件。其他部门也是一样,各自根据各自的业务,开始逐步使用了不同用途的应用软件,实现了企业信息化发展的第一阶段,但很快也开始暴露出相应的问题。

由于企业缺乏专门的信息化管理部门,不同的软件商开发的应用软件在出了质保期之后,企业开始无法完全掌控这些应用软件。常见的问题包括软件BUG无法修改,软件无法升级,业务的变化使软件无法满足业务的需求,软件得不到后续的服务导致业务数据丢失等情况。

由于缺少专门的信息化管理部门进行一个长远的发展规划,这些慢慢开始被企业各部门所习惯使用的应用系统开始出现了一个尴尬的情景,软件逐步无法满足业务部门和企业管理等多方面的需求,软件既无法舍弃又无法进行升级。

2.信息孤岛。

由于缺乏整体规划,系统上线时候很少会考虑到硬件和网络层面的架构方案,更多采用的是烟囱式的系统架构与简单的星型网络。整个硬件系统都相对比较简单,缺乏冗余架构的保护,让一个个信息系统成为孤岛,甚至连基本数据和系统环境的备份都没有。

硬件的发展和成本的降低让服务器的配置越来越高,但是对于一个个独立的服务器来说,更多的硬件资源却无法发挥作用。每套独立的系统消耗着电力,温度,环境等无形的资源却只能发挥出甚至不到一半的效率。而一些系统又不得不分别采购独立的交换机,服务器,存储,UPS电源等资源来为这些独立的系统做支撑,这种情况也造成了极大的浪费。



除此之外,被独立的还有各个应用业务,企业的发展离不开各个部门的通力合作,而独立的业务系统却让各个部门之间无法进行有效的数据交互与沟通,比如:财务的工资系统想要HR系统中的人员考核信息作为工资评判的标准,但独立的两个系统让这种需求只能通过手工来完成,本应该无缝联结的信息系统因为一个个的信息孤岛而不得不通过人工方式去连接。



3.基础信息无法有效的采集,分析,利用。

功能逐渐无法满足需求的业务系统和一个个独立的信息孤岛让企业建立在信息化中的基础数据开始无法有效的采集和汇总,而在当今这样一个信息爆炸的时代,企业发展累积下来的数据所具备的价值还并没有被企业所认识。回到前面我所提到的用户需求,用户想要做数据可视化,可是大多数的企业其实并没有把需要可视化的数据准备好。生产数据分散而独立,只是简单的将这些数据嵌套到绚丽的驾驶员座舱界面中,通过各种各样炫酷的方式展示出来,其实是没有意义的。数据可视化的根本在于将什么样的数据进行可视化。而这个数据,才是大数据的精髓,所谓大数据,并不是业务数据达到一定的体量就可以称为大数据了,更为重要的是,要所有的数据汇总、分析、挖掘后根据不同的需求进行精炼提取,形成简洁直观的“具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力”的数据。从基础业务人工处理到信息化处理,再到智能化,最后通过可视化的界面展示出来,经历了一个并不算轻松的过程,很多企业往往急于一步到位,而忽略了基础数据从采集到汇总,从互融互通到深度挖掘的过程。

三、大数据在企业中的应用价值

无论是工业4.0也好、工业互联网也好、还是中国制造2025也好,所倡导的都是智能制造,而智能制造的精髓在于智能工厂,精益生产是智能制造的基础,工业机器人是主要的生产力,而工业标准化是必要的条件,控制所有这些因素的则是智能化的工业控制软件和企业积累并且被精炼提取的工业大数据。工业控制软件好比人的“大脑”,而工业数据则好比是这“大脑”中日积月累的知识。所以在工业制造中,仅仅有了“大脑”是不够的,我们还需要去充实这个“大脑”,让它变得更智慧。

借用网上的一个智能制造的例子,我们来看看工业大数据在生产的过程中起到了那些作用。

百事可乐的生产车间里,生产线上连续过来了三个瓶子,每个瓶子都自带一个二维码,里面记录着这是为张三、李四和王二麻子定制的可乐(这三个人会连带着一系列的个人信息和习惯,通过对这些信息的收集,我们能更准确的了解用户的个人喜好和倾向,而这些喜好和倾向也是我们对用户进行定制生产的基础。)。

第一个瓶子走到灌装处时,通过二维码的无线通讯告诉中控室的控制器,说张三喜欢甜一点的,多放糖,然后控制器就告诉灌装机器手,“加二斤白糖!”(张三真倒霉……)。

第二个瓶子过来,说李四是糖尿病,不要糖,控制器就告诉机器手,“他不要糖!”(不够精准的数据往往让我们的生产预判出现偏差)

第三个瓶子过来,说王二麻子要的是芬达,控制就告诉灌可乐的机械手“你歇会”,再告诉灌芬达的机械手,“你上!”(制造过程中,生产数据让系统了解自己有那些可用的制造能力,针对不同的需求,匹配适合的工艺流程)

看到了,多品种、小批量、定制生产,每一罐可乐从你在网上下单的那一刻起,他就是为你定制的,他所有的特性,都是符合你的喜好的。

这个例子比较简单,但也反映出了一些问题:

1 .制造业中的所有数据首先要实现互融互通,根据市场需求产生的订单下到了制造线上,就要同时告诉制造产线。每一项产品需要的特殊定制,而这些定制信息要被所有相关的产线所接收,各个产线才会根据需求种和自己相关的部分进行加工生产。而整个过程的数据信息又再次被收集和反馈到大数据中,用来参考和比对同类的生产过程。

2.生产中各项数据要不断的收集,挖掘和调整,让数据在不断积累的过程中去学习,以适应整个生产过程和市场需求。否则就会出现例子中提到的那样矫枉过正。

3.工业大数据还要平衡定制生产和企业成本之间的关系,不能一味的追求定制化的需求而透支企业的生产成本。

4.生产制造的过程不仅要积累自身的生产经验,对外,还要能够收集同行业的经验,市场环境的变化,地域性的差异来补充和完善自己的大数据中心,让这个数据中心适应企业,地域,人文,市场的多方面因素。

最后我用一个比喻来说说我所理解的大数据。

一个智慧化的制造企业,应该像一个人一样,
工业机器人是人的四肢,用来进行最基本的生产劳动。
规范化的流程是生产标准。
精细化的产品是人制造出的结果,
Erp,Mes等生产控制系统是人的大脑,用来控制人的行为,制造出所需要的产品。
而大数据则是人大脑中积累的知识,经验。
人在不断的学习中学会了各种各样的技能,制造出了各种各样的产品。
而智慧制造中,真正智慧的,其实也是企业不断学习和积累的大数据。


关于作者:潘延晟,高级硬件工程师,架构师,2000年参加工作,曾任吉林通钢自动化信息技术限责任公司信息科副总工程师。参与建设并维护钢铁行业大型信息化网络。专注制造行业信息化网络建设与规划。18年的工作经历在服务器,操作系统,网络安全,数据备份,防病毒,网络管理等方面有着丰富的经验,对于大数据分析与数据可视化等领域也有所设计。





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