在當今競爭激烈的商業(yè)環(huán)境中，企業(yè)正面臨著前所未有的挑戰(zhàn)，即如何利用大數(shù)據(jù)，快速而精確地決策以提高生產(chǎn)力。追溯過去，整個制造業(yè)看的是生產(chǎn)力需求。今天我們的需求發(fā)生了變化。

一． 如何理解工業(yè)4.0的核心驅動

工業(yè)發(fā)展的早期為支持生產(chǎn)流程而采用簡單的機械系統(tǒng)，這是制造端的生產(chǎn)力需求。而隨著工業(yè)4.0的出現(xiàn)、互聯(lián)網(wǎng)等科技新生態(tài)的飛速全面化，消費者對產(chǎn)品創(chuàng)新、質量、品種以及交付速度的看法發(fā)生了質的變化，這就是我們今天看到的市場個性化需求的根本原因之一。到目前為止，為適應動態(tài)變化的市場需求而采用高度自動化的流水線等新科技，其核心驅動來自消費端。因此，現(xiàn)代制造設備必須具備自我意識、自我預測、自適應對比、自主重配置以及自主維修等工業(yè)智能的能力，才有可能實現(xiàn)全面?zhèn)€性化與創(chuàng)新的發(fā)展。

在工業(yè)化不同價值鏈的體系下，除了從生產(chǎn)端前移到消費端外，也同時從上游往下游突破。從用戶的最終價值出發(fā)，要實現(xiàn)工業(yè)產(chǎn)品的服務與個性化，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)的融合與協(xié)同優(yōu)化是必然之路。

美國人之所以認為未來智能工業(yè)的發(fā)展從生產(chǎn)制造端到消費端的轉變是必然，并且提出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的理念，是因為美國強調的是互聯(lián)網(wǎng)與商業(yè)模式創(chuàng)新力。美國的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)關注的方向是充分利用其信息技術的巨大優(yōu)勢，實現(xiàn)以消費者為核心的智能服務。

德國在制造業(yè)的核心優(yōu)勢是裝備制造業(yè)以及生產(chǎn)線自動化，所以德國的工業(yè)4.0實踐關注銷售、服務能力的提升。因而德國提出的是信息物理產(chǎn)品系統(tǒng)加物聯(lián)網(wǎng)IOT為中心的管理革命戰(zhàn)略。

二． 如何理解工業(yè)大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)的理念已經(jīng)廣為大眾所接受，其核心都強調價值。目前，除了大數(shù)據(jù)的基礎建設之外，從數(shù)據(jù)到信息的工作，更多的是停留在社交或商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘上。例如，銷售預測、用戶關系挖掘與聚類、推薦系統(tǒng)、觀點挖掘等。這些研究都非常重要，也極具創(chuàng)新意義，特別是對拉動消費很有幫助。但是，這些實踐都只關注了“人為數(shù)據(jù)或與人相關的數(shù)據(jù)”，而忽略了“機器數(shù)據(jù)或工業(yè)數(shù)據(jù)”，如設備控制器、傳感器、制造系統(tǒng)等。

產(chǎn)品做出來之后，到底如何使用它?以前關心的是如何生產(chǎn)最好的產(chǎn)品，現(xiàn)在關心的是產(chǎn)品怎么去用，消費體驗在哪里?第一，我們現(xiàn)在對工業(yè)價值的認知必須從后往前移，從消費端走到生產(chǎn)價值鏈前端。第二，從關注機器與機器的數(shù)據(jù)或工業(yè)環(huán)境數(shù)據(jù)，到全面協(xié)同優(yōu)化，關注這個價值體系，實現(xiàn)我們對工業(yè)4.0的完整理解。

三． 工業(yè)大數(shù)據(jù)的核心支撐力

在工業(yè)大數(shù)據(jù)的實踐中，宏觀與微觀、規(guī)模與定制、個性與共性必然成為主要的幾個矛盾。在這三大矛盾的背后，我們要通過工業(yè)大數(shù)據(jù)看到我們以前看不到的因素，處理好這些數(shù)據(jù)，就像Jay Lee教授講的，讓數(shù)據(jù)成為有價值的信息。工業(yè)4.0的五個支撐力值得我們關注。

1. 降低生產(chǎn)過程中的浪費。生產(chǎn)過程中的消耗來源于組織與組織之間、人與人之間、材料與工藝之間、流程之間，所以我們首先要考慮的問題是，如何降低消耗、浪費。

2. 制造工業(yè)環(huán)保與安全。沒有碳排放是不現(xiàn)實的，但排放怎么轉移，怎么去消費它是問題。

3. 根據(jù)生產(chǎn)狀況，實現(xiàn)系統(tǒng)自我調整。在工業(yè)大數(shù)據(jù)里，我們稱之為自適應。整個工業(yè)4.0講的就是自適應、自感應、自調理。大數(shù)據(jù)分析到最后有很大程度取決于人工智能，指的是自適應能力的強弱，機器自我學習能力的強弱。

4. 實現(xiàn)制造業(yè)的價值化。

5. 實現(xiàn)用戶需求、產(chǎn)品設計、制造和營銷的配合。

這五大支柱的焦點就是顯性因素和非顯性因素。我們曾經(jīng)關心的是產(chǎn)品的制造、產(chǎn)品的制造工藝、產(chǎn)品本身的質量等顯性因素?？紤]的點都是可觸摸的或可量化的。在工業(yè)大數(shù)據(jù)里，想要解決的問題就是那些非顯性因素。

設備處于亞健康狀態(tài)，我們看不到。對于未來的智能工業(yè)來說，想要達到零宕機、零排放、零維修等目的，必須突破的一個關鍵點就是關注相關的隱形因素，做好量化與數(shù)據(jù)交叉關聯(lián)分析。

四． 工業(yè)4．0到底會帶來什么？

智能分析和網(wǎng)絡物理系統(tǒng)的出現(xiàn)，為我們實現(xiàn)生產(chǎn)管理和工廠轉型提供了新的思路。我們今天賣的已經(jīng)不再是一個產(chǎn)品，賣的是為客戶創(chuàng)造價值的能力。這里包含三方面：

管理優(yōu)化的綜合價值鏈：管理是一門藝術，一定是融合的產(chǎn)物。綜合價值鏈體現(xiàn)于信息自動性和主動性到一定的量化后，幫助管理者自動形成生產(chǎn)系統(tǒng)的決策，需要大量的數(shù)據(jù)交叉模型分析，同時需要全方位地對設備進行綜合管理。