四,、推動智能制造的三駕馬車

服裝智能制造精英俱樂部專家說，我們要從設備資產(chǎn)智能管理,、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析以及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)這三駕“馬車”,，結(jié)合現(xiàn)代制造業(yè)企業(yè)的下一代企業(yè)架構(gòu)，幫助制造型企業(yè)實現(xiàn)智能制造管理的落地,。設備智能管理是智能制造數(shù)據(jù)的核心來源,，通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的平臺連接了所有人、物與事,，然后利用大數(shù)據(jù)工具來分析已知事件,，預測問題，挖掘新知識,，協(xié)助管理決策等,。

1,、資產(chǎn)智能管理是一種強大的數(shù)據(jù)來源

資產(chǎn)智能管理（AIM）、傳統(tǒng)資產(chǎn)管理（EAM）以及資產(chǎn)性能管理（APM）能夠?qū)崟r產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),。資產(chǎn)智能管理無間斷地處理制造各個領域生成的數(shù)據(jù),，包括歷史記錄數(shù)據(jù)以及實時質(zhì)量流程中獲得的時域信息。

資產(chǎn)智能管理的數(shù)據(jù)組成部分非常之多,，例如,，通過震動感應器采集旋轉(zhuǎn)機械的數(shù)據(jù)，地理位置信息記錄了移動資產(chǎn)和資產(chǎn)移動的數(shù)據(jù),，通過位置數(shù)據(jù)和氣候數(shù)據(jù)了解電力傳輸和分配部分或管道的線性資產(chǎn)的實時狀態(tài),，基礎地質(zhì)數(shù)據(jù)協(xié)助確定采礦業(yè)操作條件等。

服裝智能制造精英俱樂部表示,，當把所有這些資產(chǎn)設備的數(shù)據(jù)源結(jié)合起來,，再利用演繹和預測分析等方法對這些數(shù)字進行分析時，你絕對有機會將智能制造管理提升一個層次,。僅僅通過監(jiān)測一定數(shù)量的設備的實際運行時間來安排預防性維護并不足以成為大數(shù)據(jù)手段,。當你使用震動分析、熱紅外成像,、流程條件數(shù)據(jù),、實時位置信息以及在互聯(lián)網(wǎng)上搜索有關類似設備的失效模式時，才真正涉及到了大數(shù)據(jù),。

2,、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺

制造業(yè)的大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的一部分，為企業(yè)傳統(tǒng)供應應用程序的升級和改造提供依據(jù),。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)了產(chǎn)品的可溯源,，降低了質(zhì)量成本，而且在流程數(shù)字化方面推動了制造業(yè)智能化,。

構(gòu)成新的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應用工作區(qū)的將是全新的下一代系統(tǒng),。這些應用程序?qū)⑻钛a傳統(tǒng)架構(gòu)的空白，吸收任何地方的數(shù)據(jù)并將其傳輸?shù)饺魏纹渌胤?，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?qū)⑦@些解決方案與必要的服務和數(shù)據(jù)科學家專業(yè)知識結(jié)合起來,。

抽樣調(diào)查、確保質(zhì)量是我們在小數(shù)據(jù)時代的管理,。而如今,，在快節(jié)奏的生產(chǎn)環(huán)境中，要人工去檢測每一個產(chǎn)品的質(zhì)量,，顯然是不切實際的,。在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺，通過所有產(chǎn)品的智能連接,，越來越多的產(chǎn)品和設備有了“情境自我意識”,，使數(shù)據(jù)捕獲、分析和檢測變得異常容易,。企業(yè)通過互聯(lián)網(wǎng)平臺還可以迅速改進設計并改善工程質(zhì)量,。

我們許多生產(chǎn)流程的手冊和模型都有知識差距，這也是建立產(chǎn)品或企業(yè)級別的知識庫之所以那么艱難的的原因所在,。而物聯(lián)網(wǎng)有可能填補這些差距,。流程數(shù)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(jié)構(gòu)的和數(shù)據(jù)可尋的,。這樣,，制造商不僅可以理解實體產(chǎn)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(chǎn)品互動,。

3,、大數(shù)據(jù)分析工具

隨著數(shù)字處理能力的不斷提升以及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺日益成熟，我們將很快解鎖海量并仍不斷增長的數(shù)據(jù),。這些數(shù)據(jù)與我們的制造流程以及為我們提供聚集這些數(shù)據(jù)并部署強有力的分析程序?qū)ζ溥M行分析的空間的云服務有關,。

無論是為促銷產(chǎn)品還是作為戰(zhàn)略目標的方式，大數(shù)據(jù)已然成為很多公司和機構(gòu)過度使用的術語,。通過不同技術,，我們將數(shù)據(jù)空間完全釋放出來，從而可以利用大數(shù)據(jù)分析技術將任何地方的數(shù)據(jù)加以融合,，新的分析工具應用這一新的數(shù)據(jù)模型,，從而發(fā)現(xiàn)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(yōu)化,、模擬和統(tǒng)計過程控制等,。

五、大數(shù)據(jù)與智能制造的意義與影響

制造即運營管理,，是供應鏈的四大環(huán)節(jié)之一,，負責規(guī)劃、組織,、管理所有制造產(chǎn)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(tǒng)籌相關的資源與活動,，將投入的資源轉(zhuǎn)變成最終可銷售的產(chǎn)品和服務,。每個企業(yè)都有自己的規(guī)劃和自己企業(yè)在運營環(huán)節(jié)的管理最佳實踐。大數(shù)據(jù)對促進供應鏈中的生產(chǎn)環(huán)節(jié)產(chǎn)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(chǎn)品設計、質(zhì)量控制,、客戶畫像等等,。大數(shù)據(jù)及其分析將影響制造業(yè)的規(guī)范性、產(chǎn)品以及服務的品質(zhì)以及卓越運營這三大方面,。

六,、大數(shù)據(jù)規(guī)范性分析將促進規(guī)范性維護

基于預測性分析的進化步驟被稱為規(guī)范性分析。規(guī)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(tài)做出是非曲直的主觀價值判斷,，力求回答“事物的本質(zhì)應該是什么”。規(guī)范性分析意味著分析工具不僅能夠預測可能發(fā)生的事情,，還可以提供備用的“假設”分析,，以提供可以改變結(jié)果的方案。服裝智能制造精英俱樂部表示,，從這一分析出發(fā),，我們可以將工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺的數(shù)據(jù)提供給智能連接資產(chǎn)內(nèi)部的云數(shù)據(jù)庫或潛在的分散分析，以期在“最佳”結(jié)果的基礎上,，對規(guī)范性維護活動做出最準確的定義,。

這一轉(zhuǎn)變將徹底改變制造行業(yè)。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(chǎn)做哪些維護以及如何維護,，因為當資產(chǎn)無法實現(xiàn)自我修復時,，將會自己告訴你它們需要什么。

七,、大數(shù)據(jù)對質(zhì)量的新要求

商業(yè)原則之一的帕累托法則,，也稱為二八定律，一般來講質(zhì)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(yè)就開始通過應用分析法來提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)的效率，其核心是實現(xiàn)生產(chǎn)與服務的需求相匹配。

今天的大數(shù)據(jù)分析手段也如出一轍,。大數(shù)據(jù)不僅能夠使生產(chǎn)商制造產(chǎn)品的時間縮短,，還能夠在產(chǎn)品批量生產(chǎn)前通過模擬，檢驗防止產(chǎn)品缺陷,，減少產(chǎn)品開發(fā)周期過程中不必要的環(huán)節(jié)等,。

質(zhì)量管理強調(diào)產(chǎn)品質(zhì)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(shù)據(jù)分析法提升質(zhì)量管理環(huán)節(jié)的首要收益,。通過對內(nèi)源與外源數(shù)據(jù)的實時采集和分析，企業(yè)能夠準確地了解消費者需求及其購買行為,，明確產(chǎn)品特征,，運用高級分析法準確地指導生產(chǎn)、運輸與采購,，從而提升產(chǎn)品或服務的質(zhì)量,。

大數(shù)據(jù)的實時性與實效性，給企業(yè)的生產(chǎn)質(zhì)量管理創(chuàng)造了實現(xiàn)質(zhì)的飛躍的條件,。傳統(tǒng)質(zhì)量管理主要是通過靜態(tài)的,、歷史的、沉淀的數(shù)據(jù),，通過檢查表,、散點圖、控制圖等檢測手段來發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程的質(zhì)量問題,，大數(shù)據(jù)則通過物聯(lián)網(wǎng),，通過產(chǎn)品上安裝傳感器、標簽等手段,，實時監(jiān)測采集數(shù)據(jù),，認知產(chǎn)品性能，實時提高質(zhì)量,。

八,、利用大數(shù)據(jù)來實現(xiàn)制造業(yè)卓越運營

服裝智能制造精英俱樂部專家說，當企業(yè)高管們在探索如何利用大數(shù)據(jù)改善運營之時,，我們需要從企業(yè)的生產(chǎn)目標以及更高的商業(yè)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(chǎn)品生命周期各個階段的數(shù)據(jù),，將成為能給企業(yè)帶來高效增值的極有價值的原始材料,。

企業(yè)不論何時開始實施卓越運營，都必須將人、流程和技術結(jié)合起來,，基于此,，制造業(yè)的卓越運營實踐需要包含資產(chǎn)管理（EAM），資產(chǎn)性能管理（APM）,，企業(yè)質(zhì)量管理（EQMS）,，環(huán)境、健康和安全管理（EHS）,，工業(yè)能源管理（IEM）以及制造運營管理（MOM）六大支柱,。

將數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)分析結(jié)合起來時，之前未知而有待發(fā)現(xiàn)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(shù)據(jù),、社會媒體以及物聯(lián)網(wǎng)等新的數(shù)據(jù)源，以及融合大數(shù)據(jù)分析解決方案的能力三者結(jié)合起來,，大數(shù)據(jù)就可以為管理層提供運營洞見,。

在制造行業(yè)，企業(yè)邊界日益模糊,，最難以預測的外部因素,，當數(shù)顛覆性創(chuàng)新?；ヂ?lián)互通徹底改變了商業(yè)游戲規(guī)則,，在意識到競爭時已為時過晚。對于所有希望轉(zhuǎn)型的制造業(yè)企業(yè)來說,，企業(yè)管理者需要迅速全面了解前沿技術及其相關性與關聯(lián)性,，利用現(xiàn)代企業(yè)架構(gòu)，重新定義企業(yè),，通過全供應鏈的數(shù)字化,，來獲得更為高效、智能與高利潤的服務產(chǎn)品,。

經(jīng)過服裝智能制造精英俱樂部的總結(jié),，雞蛋，從外打破是食物,，從內(nèi)打破是生命,。智能制造之路亦是，從外打破是壓力,，從內(nèi)打破是成長,。我們要從設備智能管理、工業(yè)大數(shù)據(jù)入手分析,，駕馭工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的三駕馬車,，結(jié)合現(xiàn)代制造業(yè)企業(yè)的下一代企業(yè)架構(gòu),，讓自己有能力從內(nèi)打破，打造并形成數(shù)據(jù)紅利,，在這場智能制造的文化升級中,，實現(xiàn)重生，實現(xiàn)我們的制造強國之夢,。