數據要素支撐數字化轉型

文｜龍小昂

數字化轉型是當前很多組織的發力點，形式多樣。數據要素則是一個重要線索。數據要素已經從國家層面正式提出來，這是一種全新的思維方式轉變。每一個數據，其實都是數據要素，但這個要素一直在變換形態。從設計、研發、生產、制造、營銷，一直到用戶使用，它面向的群體是不一樣的。因此，數字要素是有生命力和應用場景的。在數字化轉型過程中，如何發揮數字要素的價值，非常值得關注。而不同的相關群體，在預測和決策方面所要求的數據要素，關系也大不相同。

數字孿生

數字孿生是將數據要素重新編織在一起的重要載體。在整個數據要素的變化過程中，包括設計對象數字化、運行環境數字化、運行模型數字化，同樣的數據參與了不同的流程，呈現了不一樣的特征。數字孿生就像是數字化的替身演員，與物理實體相比，它的試錯成本會大幅度降低。人們在現場完成調試和改善的成本是巨大的，而利用數字孿生技術則可以利用模型驅動，提前虛擬試錯，減少昂貴的物理實體的移動和消耗。筆者在2008 年就開始組建數字孿生的團隊，為一家煙草工廠的設備零部件建立起3D 虛擬輔助維修，以解決昂貴的機器維修問題。當時一臺設備的投入動輒上億人民幣，近2 萬個零部件，沒有三年以上的培訓，工人不敢開動機器；而一旦機器有了故障，往往需要等國外工程師來修復。后來采用了將機器零部件逐一建立1:1的數字模型，然后按照機器運動軌跡，建立空間實際運動機理，并且將電路圖、使用指南的知識都進行了數字化。這三者不同的數據要素重新結合在數字孿生機器里。當機器有故障的時候，維修人員就可以按圖索驥，直接在屏幕上分析出故障位置，并且借助于電子手冊，找到合理的維修方式。早期的數字孿生，讓一臺高不可攀的設備，變成可以輕松上手的尋常機器。十三年過去了，隨著數字化技術的完善，數字孿生也越來越成熟。2021 年5 月27 日，國家統計局公布了《數字經濟及其核心產業統計分類(2021)》(簡稱“統計分類”)。數字孿生首次列入其中，正式成為國家統計指標。

從數據要素到數字孿生，落地應用越來越務實，這是數字化轉型的快速進步。

就地解決是王道

那么，數據源從何而來，向何而去？道理很簡單，實踐很繁雜。這幾年的智能制造，讓IT與OT兩個不同方向的團隊開始走向融合。但是信息化的團隊盡管在絞盡腦汁研究機器如何管理，如何做設備控制模型，但實際對設備并不了解。而OT的團隊則不懂編碼技術，心中萬千體會也無法實現軟件化表達。如果這是兩支團隊分別行動，那么IT與OT兩張皮的現象是永遠存在的。后面我們用數字孿生技術最好的方法是，OT人士和IT 人士組成一個緊密的團隊，并且以數字孿生為對象，將很多數據在邊緣側解決。特斯拉電動車就代表了一種很簡單而先進的方式。汽車有兩類芯片，一類芯片是控制車子的運行，還有一類芯片在管理現場設備。在行駛過程中，邊緣側會有自己的處理程序。如果碰到一條新路，云端沒有的時候，邊緣側先形成一套路徑。隨后這段新路段的所有數據就會全到云上。而后下載到任何一臺特斯拉的汽車，一條新路變成了所有車的老路。數據的特征描述也同樣非常重要。就地處理數據就涉及到數據清洗。很多“臟”數據和不準確的數據需要剔除掉。而對于處理好的數據，由于如此之多，必須能夠快速合理地設置標簽，以便于后續不同場合進行調用。就地處理，實現標簽認定和標識界定，就可以使得數據的去向變得非常清晰。

數據要素的綱舉目張

工業互聯網平臺的架構，從邊緣層、PaaS，到SaaS 層來區分，這是一種視角。如果完全從另外的角度來看，也就是數據要素的架構。一個工業互聯網平臺里面，它的數據要素是什么？所有數據放在這里是干什么，為什么要放在這個位置，哪些數據是在Paas層，哪些是在邊緣層，搞清楚這個原理了，工業互聯網平臺就迎刃而解了。

原來的信息化系統都是由N個不同信息化公司建立的，所有數據都是單列的，天生就是煙囪式一樣的相互分離。很多數據庫，如ERP 數據庫、MES 數據庫、大數據數據庫、邊緣側的數據庫，都各自為政。但是如果從場景應用出發，從數字孿生角度看，就可以把數據庫做成一體化。有了被標識過的數據，無論它們來自何方，都可以按照一個數據庫進行統一排隊和分類。就像是用同一個數據庫，將各種數據庫直連，人們可以在任何時候，尋找所需要的數據模型，改變響應的指標參數。數字孿生是應用場景的虛擬化，每一個領域、每一個行業、每一個設備、每一個裝備、每一個產品都是不一樣的，而不一樣的數字孿生的數據要素，如何變成統一？就是要靠數據標識。只有數據標識統一，才能讓數據實現自動化流動，可以實現橫向集成或者縱向集成。那么既有的信息化系統需要重構嗎？并不需要。原有系統的數據可以看成是風箏，而這些系統自有的標準和規范，就像是風箏的拉線。任何第三方的數據（風箏）抽取以后，都可以帶著“尾巴”參與業務的重新編排使用，而借助于拉線則很容易跟原有系統建立關聯。在新的數字化平臺上，數據是自由流動的，而且可以實現數據自動化，推動數字孿生完成規定動作。

數字孿生是否可以廉價

數字孿生為場景而生。如果它無法快速復制，那么建立一個個數字孿生將是昂貴的。最好的方法就是將支撐數字孿生的數據要素，形成模型化和規則化的方式。同時要有數字孿生生產平臺實現數字孿生的快速生產、調用、復制和組合。如果把數字模型、驅動模型、設計模型、管理模型全部融合成數據標簽，實現自由流動，那么數字孿生將可以變得廉價。而且，它可以實現跨界面的應用。例如，原來一臺人機界面只能看到某一臺設備的情況，而現在數字孿生的跨界面性，可以使得一個人可以隨時調出其他機器的設備運行情況，而且可以實現交互，甚至反控。

一個數字化工廠在建設過程當中，可以同步建立一個數字孿生平臺。設計圖紙會同時導入到數字孿生平臺，二者按照1:1 的比例關系。與此同時，這些模型之間按照一定的約束關系進行重新組合。當生產線發生變化的時候，由于數字孿生帶有的數據，具有邏輯可追溯性，因此很容易進行再次組合。一臺機器原來放在A廠區，現在放到B廠區了。只要點擊相關運行程序，A 廠區所有的數據都會全部調用過來，B 廠區的人就只需要尋找變化量進行配置，其他數據配置都是一鍵導入。大大降低了生產線的調試時間。五年前一個工廠的數字孿生，20 個人需要一年。而現在5 個人2 個月就能建一個數字化工廠的數字孿生空間，而且展示的面板都是不用寫代碼的。表面的柔性，離不開底層的支撐。在建設數字孿生平臺的過程中，首先需要支持多種協議接口，強大的集成功能包括輔助決策。而數據則是多樣化，包括設計數據、經營管理數據、裝備銘牌數據等。除了這些靜態數據之外，還要包括各種生產工藝配方、設備消耗、人員管理、日常排班等動態數據。數字孿生在建設的過程當中，它與數據要素是交融的。除此之外，每一個環節里面還需要加入控制邏輯，實現具體的業務模型驅動。只有這樣，一個工廠才能從數據工廠變成模型工廠，最終走向智能工廠。

這種數字孿生平臺可以實現跨產業的應用。在一個省的數字化轉型項目中，它需要從“一產”一直到“三產”的全產業鏈聯動。首先從原產地的育苗、山林、陽光等開始記錄數據。隨后進入復雜的制造環節，既有發酵等流程行業工序，也有高速包裝這樣的典型離散制造。最后進入流通環節，也可以實現消費者一碼追溯。數據要素在全環節的流動過程中，層層增值，而不同形式的數字孿生則相互交融、套合，形成一套全鏈價值的提升。

數據要素已經獨立解放出來，呈現出自己活靈活現、天馬行空的風格，但有效的約束是必不可少的。而數字孿生則讓數據流動變得井然有序，充分吸收不同系統的數據來形成價值合力，逐漸釋放數據要素的交易性特征。從這些角度出發，數字化轉型就有了堅實的基座。