‘aifa平台官网’数据如何赋能制造业？

本文摘要：20世纪初福特公司一台电机经常出现故障，很多工程师都建很差，于是聘用德国专家斯坦门茨来修理。

20世纪初福特公司一台电机经常出现故障，很多工程师都建很差，于是聘用德国专家斯坦门茨来修理。斯坦门茨在电机旁边仔细观察边敲击，然后用粉笔在电机外壳所画了一条线：“关上电机，在记号处把里面的线圈增加16圈。”福特工程师半信半疑地将线圈增加，结果电机知道好了。

　　这次电机修理斯坦门茨缴纳了1万美元酬金，他还特地佩了一张费用解释：“用粉笔画一条线1美元，告诉在哪里所画这条线9999美元。”　　当时，这个故事被张贴上“科学知识就是财富”的标签，只不过放到今天的工业企业场景中，这是一个“专家经验充分发挥价值”的典型。　　经验主义与数据价值的博弈论　　在工业经济时代，经验主义一度充分发挥着不能替代的价值。

　　不滑稽地说道，当代制造业基本都走到一段经验主义道路，靠习惯和工作经验来管理企业，靠老师傅在一线车间的经验传帮带徒弟。　　　　图1.20世纪工业经济时代的生产车间　　直到ERP的问世，将企业的管理思想渐渐烧结和规范下来，用ERP改建管理经验主义；到MES的应用于，将企业生产生产的流程烧结和规范下来，用MES改建生产生产经验主义。　　但被迫说道，工业经济时代企业内外部环境比较平稳，埋多少铁矿石就一定能生产出有多少铁或钢材，比较非常简单的阻碍条件，经验主义完全可以精确地预测和分析结果。而现在，市场的瞬息万变、技术的飞速发展、工业设备的升级换代，专家的经验主义否还能首演“斯坦门茨”般的神秘？　　或许并无法。

　　现今的生产企业，是一个由数据弥漫的商业综合体，其数据有很多种。非常简单列出就还包括数据采集、数据存储与备份、数据安全、数据建模与可视化、数据分析与预测等过程数据；牵涉到的数据类型还包括静态数据和动态数据，也可以分成动态数据和非动态数据，还可以分成结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，来源还包括企业的信息系统、设备、传感器、供应链以及社交网络。

　　如何从这些种类多样的数据中挖出价值？如何让企业从依赖经验主义过度到数据价值洞察阶段？这既是一个互相博弈论的过程，也是一个大大探寻和实践中的过程。　　制造业与互联网的鸿沟　　在经验主义和数据价值博弈论此消彼长的过程中，互联网技术充分发挥着极大的使能起到。

但客观来讲，制造业和互联网之间的鸿沟比大家想象得要大。　　笔者曾多次参观过很多生产企业，不管是总装线上舞动着机器人手臂的汽车主机厂，或是焊接车间电光火石般的重型装备企业，抑或是必须替换防尘防静电衣才能转入的电子企业，还是正在流水线上烘烤或装罐的酿酒企业，大多数预示着轰鸣的机器声、某种程度呛鼻的味道。

　　当这些企业将某一单点应用于作为样板呈现出在同行企业面前时，承托其业务运营的工艺流程、IT系统或是生产线往往被声声推崇，因为还有更加多企业没超过这样的水平。　　但如果做到个纵向对比的话，随意一个IT公司的实验室、或是互联网企业的创意中心，都比以轻资产着称的生产企业车间矮小以次多，其信息化应用于也要成熟期得多。　　所以，当云计算、大数据、人工智能这些概念铺天盖地陷入绝境的时候，依然必须对中国制造业的发展现状维持着理性认识：因为还有很多企业MRP都跑完不一起，还有很多企业连物料和图纸以及其他技术资料的关联性都做到很差，还有很多企业必需依赖手工更改BOM信息。

　　事实是，制造业与互联网的融合并没想象非常简单，制造业长年烧结和积累的习惯、经验、模式，在互联网特别强调灵活性和较慢递归的特性面前，不存在着不只是技术就可以容忍的鸿沟。　　　　图2.国务院印发《关于深化“互联网+先进设备制造业”发展工业互联网的指导意见》　　这也是中国政府大力推展“中国生产2025”战略、2016年实施《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》、2017年签订公布《关于深化“互联网+先进设备制造业”发展工业互联网的指导意见》的原因。

　　鸿沟虽在，横跨在即。

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