工業4.0與大數據應用：一場不見硝煙的戰爭

工業4.0與大數據應用：一場不見硝煙的戰爭

李杰

美國辛辛那提大學特聘教授李杰在工業大數據及工業4.0等領域有著豐富的理論基礎和實戰經驗。他從西方經濟學的視角為我們分析了工業4.0的思想精髓，并用多個實例闡述了大數據對傳統產業的改造和提升。

工業4.0 有何不同？

人們談到工業轉型帶來的變革時，往往容易看到其代表性的技術特征，而忽視促使其轉型的最原始的驅動力，即對于新價值創造的永恒追求。

李杰表示，如果說前三次工業革命從機械化、規模化、標準化和自動化等方面大幅提高了生產力，那么工業4.0與它們的區別就在于：不再以制造端的生產力需求為起點，而將用戶端的價值需求作為整個產業鏈的出發點；改變以往的工業價值鏈的模式，從用戶端的價值需求出發提供定制化的產品和服務，并以此作為整個產業鏈的共同目標，使整個產業鏈的各個環節實現協同優化。歸結其本質，李杰表示，是工業視角的轉變。

工業4.0有三個支撐點：一是制造本身的價值化。不僅是做好產品，還要將產品生產過程中的浪費降到最低，實現設計、制造過程與用戶需求相配合；二是系統的“自省 (Self-Aware)”功能。讓系統在制造過程中根據產品加工狀況的改變自動進行調整，在原有的自動化基礎上實現系統的“自省”；三是在整個制造過程中實現零故障、零隱患、零意外、零污染。

事實上，在現今的制造系統中，有許多無法被定量、無法被決策者掌握的不確定因素，這些因素既存在于制造過程中，也存在于使用過程中。分析前三次工業革命，可以看到主要解決的都是可見的問題，如避免產品缺陷、避免加工失效等。這些問題由于可見、可測量，往往比較容易加以避免和解決。而不可見的問題通常表現為設備的性能下降、健康衰退、零部件磨損、運行風險升高等。這些因素由于很難通過測量被量化呈現，便成為了生產中不可控的風險，因此，工業4.0所關注點就是這些不可見因素如何避免和透明呈現。

據李杰分析，工業4.0的另一個特點就是制造過程和制造價值向使用過程的延伸，不僅關注產品制造，還應關心如何去使用好這個產品，實現產品價值的最大化。產品的創新和價值的創造不再僅僅以滿足用戶可見的需求為導向，而且要利用用戶的使用數據創建使用情景模擬，從情景模擬中找到用戶需求的缺口（GAP），這些缺口我們稱之為“不可見的需求”，對此即便是用戶自己都很難意識到。

用數據挖掘市場價值

工業4.0時代的市場競爭會從以往滿足客戶可見的需求向尋找用戶需求的缺口轉變。以往我們將產品賣給客戶之后就幾乎到達了生產價值鏈的終點，然而工業4.0時代將價值鏈進一步延伸：以產品作為服務的載體，以使用數據作為服務的媒介，在使用過程中不斷挖掘用戶需求的缺口，并利用數據挖掘所產生的

信息為用戶創造價值。

李杰還舉例說明了數據的價值。比如對于制衣業而言，大多數制衣店在給用戶量體時都在固定的姿勢下進行，而沒有考慮用戶在動態情況下的舒適程度。若消費者是一個教師，會經常抬手在黑板上寫字，手臂的運動幅度就會很大，手肘和腋下部分就需要加大彈性。由此看來，未來的量體應該是動態的，讓消費者穿上特制的衣服后按照習慣隨意活動，借由衣服上的傳感器自動記錄關鍵位置的應力情況，根據這些數據制作更加合體的衣服。

這些在過去看來都是天方夜譚的事情，隨著智能傳感和3D視覺技術的成熟，目前已觸手可及。科技進步帶動了商業與服務模式的轉變。

從案例分析看，數據依然是為用戶提供定制化產品最重要的媒介，工業4.0時代的制造將通過數據把終端用戶與制造系統相連接，這些數據將自動決定生產系統各個環節的決策，實現生產上下游環環相扣的整合，人的工作難度將被大大降低，在這種模式下工廠的組織構架將趨于扁平，生產資源的利用也將更加優化。

工業4.0時代的市場競爭向尋找用戶需求的缺口轉變。

發現價值缺口

工業4.0不僅僅是制造業的革命，而是一場更為深刻的變革，包括創新模式、商業模式、服務模式、產業鏈和價值鏈都將改變。制造業的革命只是工業4.0實現的基礎條件，其最根本的驅動力來自于商業模式與智能服務體系的創新技術變革，這兩者才是未來工業界競爭的關鍵。

事實上，德國對工業4.0的定義僅僅體現了制造革命，并非是工業革命。這并不是去否定制造革命的重要性，如果制造系統不產生深刻變革，一切商業模式的創新都無異于空中樓閣。

李杰表示，若將制造系統比作工業4.0的“蛋黃”，人們在把“蛋黃”做好的同時也要努力把“蛋白”做大。老子云：“有之以為利，無之以為用”，如果拿一個杯子來做比喻，杯子當中看似“無”的空間才是容納水的地方，才是價值真正的載體。中國的制造業一定要學會分析和使用杯子里面的價值：制造設備雖然是德國人生產的，但是我們要更懂得如何使用。我們的工廠雖然用的是德國人的設備，但是中國企業若通過對使用數據的分析實現勝過德國工廠的高效、高質量、低成本和低污染，那么德國人就要反過來向中國人學習如何使用設備去創造價值。

發現用戶價值的缺口、發現和管理不可見的問題、實現無憂的生產環境，以及為用戶提供定制化的產品和服務，這些都離不開對數據的分析挖掘。中國不僅僅是制造大國，更是世界第一大使用大國，無論是制造設備還是終端消費品，中國都擁有最龐大的使用數據。現實來看，這些數據并沒有被很好地分析、利用，因此，它們也還只是“潛力”，并沒有成為真正的“競爭力”。

在李杰看來，未來工業界的機會空間可以被分為四個部分：第一個部分是滿足用戶可見的需求和解決可見的問題，這個空間內依然有中國制造需要補的課，比如質量、污染和浪費等問題，需要的是持續的改善與不斷完善的標準化。第二個部分在于避免可見的問題，需要從使用數據中挖掘新的知識為原有生產系統和產品增加價值。第三個部分在于利用創新的方法與技術去解決未知的問題，如具有自省能力的設備，以及利用智能手環管理睡眠質量等例子都是使不可見的問題透明化，進而去加以管理和解決不可見的問題。第四個部分是尋找和滿足不可見的價值缺口，避免不可見因素的影響，這部分需要利用數據分析產生的智能信息去創造新的知識和價值，這也是工業4.0的最終目標。