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工業(yè)大數(shù)據(jù)是中國(guó)制造的偽命題丨無知識(shí)不數(shù)據(jù) 精益數(shù)據(jù)時(shí)代

大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)本來有更加學(xué)術(shù)化的名稱:數(shù)據(jù)密集型(Data-Intensive)計(jì)算研究。微軟在2009年組織撰寫《第四范式:數(shù)據(jù)密集型科學(xué)發(fā)現(xiàn)》一書,給與這種方法以“范式里程碑”的待遇。而對(duì)于大眾而言,這些不過是野地徑自升起的炊煙,無人知曉也無可關(guān)注。

工業(yè)大數(shù)據(jù)在中國(guó)是偽***

大數(shù)據(jù)本來有更加學(xué)術(shù)化的名稱:數(shù)據(jù)密集型(Data-Intensive)計(jì)算研究。微軟在2009年組織撰寫《第四范式:數(shù)據(jù)密集型科學(xué)發(fā)現(xiàn)》一書,給與這種方法以“范式里程碑”的待遇。而對(duì)于大眾而言,這些不過是野地徑自升起的炊煙,無人知曉也無可關(guān)注。

后來隨著Big Data這個(gè)簡(jiǎn)潔明了的概念一炮打響,各種大數(shù)據(jù)這才迎風(fēng)而上。

工業(yè)大數(shù)據(jù)不過是其中一種BigBang。工業(yè)4.0輕松地接過這一閃亮的火把,攪動(dòng)了人們對(duì)于大數(shù)據(jù)無窮的想象力和不著邊際的信心。數(shù)字設(shè)計(jì)、數(shù)字工廠、數(shù)字制造等一時(shí)間喧囂而上,難免給人造成一種溫暖的假象:到處都是工業(yè)大數(shù)據(jù)。有些輿論甚至斷言,中國(guó)擁有全世界***的工業(yè)大數(shù)據(jù)——大概理由是因?yàn)橹袊?guó)有最多的設(shè)備和工廠現(xiàn)場(chǎng)。

然而,且慢,數(shù)據(jù)現(xiàn)場(chǎng),遠(yuǎn)非工業(yè)大數(shù)據(jù)之地。

中國(guó)真的有工業(yè)大數(shù)據(jù)嗎?

貴陽大數(shù)據(jù)中心,以政府主導(dǎo)型的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),基本是城市數(shù)據(jù)、政務(wù)數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)等;阿里云是以消費(fèi)者數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),十多年淘寶歷程,沉淀了大量的用戶行為數(shù)據(jù)。

但是,對(duì)于那些不分晝夜轟鳴的設(shè)備,工業(yè)數(shù)據(jù)仍然是暗無天日的黑油、黑煤炭。對(duì)中國(guó)制造業(yè)而言,些許的光亮或閃爍,遠(yuǎn)沒有到大規(guī)模發(fā)光發(fā)熱的時(shí)代。更為重要的事情,還需要工業(yè)領(lǐng)域去優(yōu)先解決。

不是煤炭創(chuàng)造了工業(yè)革命

對(duì)于***次工業(yè)革命的發(fā)源地,煤炭在英國(guó)發(fā)揮了巨大的作用。1700年,英國(guó)煤產(chǎn)量是世界其他地區(qū)的5倍;1800年,是歐洲其他地區(qū)的5倍。

然而,謎團(tuán)猶在,英國(guó)擁有煤炭,好像是該國(guó)逃離農(nóng)耕陷阱的根本要素。但與此同時(shí),德法日和清朝,都有大面積煤田,卻未得到大規(guī)模的開采。煤炭與工業(yè)革命的關(guān)系值得明辨。

實(shí)際上,這不是一個(gè)煤炭創(chuàng)造了工業(yè)革命的問題,而是工業(yè)革命創(chuàng)造了煤炭需求的問題。

換言之,英國(guó)煤炭工業(yè)的飛速發(fā)展,只是財(cái)富和技術(shù)已經(jīng)到達(dá)高水平的一個(gè)征兆。

煤炭對(duì)于英國(guó)***次工業(yè)革命的戰(zhàn)略意義,此刻正如工業(yè)大數(shù)據(jù)之于中國(guó)制造2025。由于蒸汽機(jī)的驅(qū)動(dòng),煤炭猶如脫韁之野馬,成為工業(yè)革命源源不斷的動(dòng)力。正如一把復(fù)雜鑰匙吻合一把鎖,這種類似的模式,***次將人力一勞永逸地解脫出農(nóng)耕時(shí)代。工業(yè)根基肇始。一段時(shí)間后,這個(gè)開鎖程序被世界模仿,并且換成石化燃料和內(nèi)燃機(jī)。

這一模式,影響了隨后二百多年的工業(yè)史。

圖1 煤炭與工業(yè)大數(shù)據(jù)的對(duì)比

隨著智能制造的發(fā)軔,看上去這個(gè)模式,馬上就要交給了工業(yè)大數(shù)據(jù)。而此刻,我們必須意識(shí)到,數(shù)據(jù)對(duì)于新工業(yè)革命的意義,尤其是對(duì)于中國(guó)制造2025的意義,是一種全新的密碼鎖模式——中國(guó)工業(yè)化還并不太熟悉的一種模式。

無數(shù)據(jù) 不知識(shí)

數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)的關(guān)系,有時(shí)候容易混淆。大致而言,數(shù)據(jù)最開始都是未經(jīng)組織的,大量存在卻價(jià)值極低;底層的數(shù)據(jù)需要通過信息化和工業(yè)化,才能轉(zhuǎn)化為知識(shí)體系。

從數(shù)據(jù)到信息,本身就是一種過濾機(jī)制——這需要一種提煉,然后可執(zhí)行、可傳遞的信息形成知識(shí)。知識(shí)分為隱性和顯性,隱性知識(shí)往往存在于人本身之中,傳遞性很差。

圖2 數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)的模型

可惜的是,傳統(tǒng)知識(shí)管理的DIK模型(Data-Information-Knowledge)關(guān)系,是一個(gè)單線程關(guān)系。它只解決了知識(shí)的提煉,沒有解決回饋問題。

就工業(yè)大數(shù)據(jù)而言,最重要的就是對(duì)它進(jìn)行密集型的分析——工業(yè)知識(shí)斷不能缺位。GE在談及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)候,給與了“專業(yè)知識(shí)”以高度的重視。工業(yè)大數(shù)據(jù)不是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析,而是基于專業(yè)知識(shí)的引導(dǎo),才能挖掘出數(shù)據(jù)真正的價(jià)值。

顯然,知識(shí)體系必須重新作用于數(shù)據(jù)本身,才能形成工業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值。在工業(yè)領(lǐng)域,“無知識(shí),不數(shù)據(jù)”。沒有工業(yè)經(jīng)驗(yàn)的線性化指引,數(shù)據(jù)就不會(huì)高速轉(zhuǎn)化,工業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值,就不會(huì)產(chǎn)生。

對(duì)于數(shù)據(jù)而言,信息化作了***次提升,使得數(shù)據(jù)歸類、文本化和沉淀;但必須通過工業(yè)化才能進(jìn)行第二次提升,才能將數(shù)據(jù)提升到知識(shí)的高度,形成真正的Know-how、經(jīng)驗(yàn)、***實(shí)踐、直覺;在此基礎(chǔ)上,挖掘形成大數(shù)據(jù)的新產(chǎn)業(yè)價(jià)值。

圖3 工業(yè)大數(shù)據(jù)與知識(shí)的關(guān)系

如果數(shù)據(jù)是石油,設(shè)備是藏寶地圖,那么知識(shí)是唯一的鉆探工具。

中國(guó)工業(yè)技術(shù)體系沒有形成線性化,尚無法形成驅(qū)動(dòng)力。那些數(shù)據(jù)深藏在設(shè)備里,深鎖在系統(tǒng)中,它們只在規(guī)定的范圍局部流動(dòng),一如地表下的熔巖。它們有著澎湃的能量,卻無法駕馭。

就此而言。中國(guó)就沒有工業(yè)大數(shù)據(jù)。甚至連顯性化的工業(yè)數(shù)據(jù)都沒有。我們工業(yè)化短短的行程,使得我們習(xí)慣于硬件思維和設(shè)備思維,還沒來得及形成珍惜工業(yè)數(shù)據(jù)的意識(shí)。對(duì)那些有著厚重的工業(yè)技術(shù)體系和知識(shí)轉(zhuǎn)化的GE、西門子而言,當(dāng)他們?cè)谡f工業(yè)大數(shù)據(jù)的時(shí)候,他們有著一個(gè)我們很多企業(yè)沒有的隱含條件。

這是我們需要有的清醒意識(shí):不要將無數(shù)的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)等同于工業(yè)大數(shù)據(jù)。

就中國(guó)制造業(yè)而言,知識(shí)才是***的攔路虎。工廠中各種數(shù)據(jù),如果沒有領(lǐng)域知識(shí)和業(yè)務(wù)建模的前提,不過滿工廠堆砌起來的一座座數(shù)據(jù)垃圾山。

對(duì)于企業(yè)而言,必須靜下心來想一想:數(shù)據(jù)何在?知識(shí)何在?這是一種全新的范式,我們并不熟悉它:工業(yè)大數(shù)據(jù)模式,需要先看懂密碼鎖規(guī)格,再去找鑰匙。

精益數(shù)據(jù)觀 斬除數(shù)據(jù)浪費(fèi)

兩化融合走了十年之路,給中國(guó)制造業(yè)培養(yǎng)了一批工廠級(jí)的IT人才。就中國(guó)整體而言,許多企業(yè)的信息化水平并不低;但知識(shí)化和工業(yè)數(shù)據(jù),則處于非常低的價(jià)值鏈。受各種信息孤島的影響,數(shù)據(jù)被捆綁了,猶如被深嵌在花崗石上的鉆石,數(shù)據(jù)處于高度不流動(dòng)性。不流動(dòng)的數(shù)據(jù),不太可能發(fā)揮工業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值。

過去幾十年,中國(guó)制造市場(chǎng)不知疲倦地耗資引進(jìn)各種設(shè)備自動(dòng)化——一種自由購(gòu)買的商品,一種吞噬數(shù)據(jù)的黑洞機(jī)器;中國(guó)工廠也略知皮毛地、半推半就地引進(jìn)了精益思想,它的烙印還沒來得及成為我們血液中的自由元素。

而此刻,全新的數(shù)字化技術(shù)卻已經(jīng)來到身邊,成為我們必須面對(duì)、必須應(yīng)答的時(shí)代拷問。

新的浪費(fèi),正在形成。

中國(guó)的工廠必須用知識(shí)來解放數(shù)據(jù)。中國(guó)制造者們,此刻必須開始意識(shí)到,我們最熟視無睹的“數(shù)據(jù)浪費(fèi)”, 已經(jīng)成為一種新的觸目驚心的揮霍。這是一種可怕的工業(yè)無知。它如一只令人生厭的烏鴉,站在設(shè)備的控制板上,嘲笑著我們?cè)谠O(shè)備上所做的大把大把的投資。

圖4 工業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值觀

就設(shè)備的效率而言,我們需要設(shè)備自動(dòng)化;

就資源的浪費(fèi)而言,我們需要精益生產(chǎn)觀;

就數(shù)據(jù)的效率而言,我們需要知識(shí)自動(dòng)化;

就數(shù)據(jù)的浪費(fèi)而言,我們需要精益數(shù)據(jù)觀。

從工業(yè)大數(shù)據(jù)的角度,中國(guó)制造業(yè)尚處于數(shù)據(jù)的黑金時(shí)代。

在當(dāng)下,工業(yè)大數(shù)據(jù)還是中國(guó)制造業(yè)的偽***。

正是此刻,數(shù)據(jù)與知識(shí)的關(guān)系,更加耐人尋味。在這樣一個(gè)i額時(shí)代,所有企業(yè)都將逐漸意識(shí)到數(shù)據(jù)的重要性。但如何能夠完成數(shù)據(jù)的解放,將數(shù)據(jù)釋放出來,仍然需要穿過“無視知識(shí)”的認(rèn)知障礙,仍然需要借助大量的專業(yè)化知識(shí)。這是中國(guó)兩化深度融合過程中,工業(yè)化必須單獨(dú)回答的***。

如果我們忽略管理者深淺不一的見識(shí)和技術(shù)上互相標(biāo)榜的流派,那么工業(yè)4.0時(shí)代的所有***,其實(shí)只有兩個(gè):數(shù)據(jù)和用戶。所有的障眼法都由此而來。

而工業(yè)知識(shí)的顯性化、模型化和固化,則是破解數(shù)據(jù)障眼法的唯一之道。

責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: 知識(shí)自動(dòng)化
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