工業(yè)4.0，這個詞十多年前就被創(chuàng)造出來，至今仍是一個熱門話題，但市場對它的炒作遠(yuǎn)超過它帶來的收益。能解決用戶切身實(shí)際問題的案例少之又少，而那些被嚴(yán)重夸大的例子則數(shù)不勝數(shù)。我覺得工業(yè)4.0一個主要的問題就數(shù)據(jù)，特別是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析。這個短系列博文聚焦工業(yè)4.0的數(shù)據(jù)問題。

工業(yè)4.0是“第四次工業(yè)革命”，繼第一次工業(yè)革命的機(jī)械化和蒸汽動力，第二次的大規(guī)模生產(chǎn)和電氣化，以及第三次計(jì)算機(jī)的運(yùn)用。工業(yè)4.0的理念是在網(wǎng)絡(luò)中使用計(jì)算機(jī)，利用信息來提高速度、降低成本、提升質(zhì)量和安全（有很多流行語，如網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)字孿生、智慧工廠等等）。每個專家可能對工業(yè)4.0的理解和定義都有很大差別。

我寫了不少關(guān)于工業(yè)4.0文章，具體可以參見對工業(yè)4.0的審視，工業(yè)4.0：是否真的奏效？，精益生產(chǎn)和工業(yè)4.0，工業(yè)4.0的10年-何去何總？可以找一些數(shù)據(jù)看看，思考下工業(yè)4.0真的是一場革命嗎？（答案劇透：不是，或者至少現(xiàn)在還不是）。 德國工業(yè)4.0之旅這個系列介紹了我和一群書呆子朋友在德國工業(yè)企業(yè)的參觀?？傊?，至今還沒有見到多少能讓我信服的工業(yè)4.0案例。

導(dǎo)致工業(yè)4.0失敗的原因有很多，通常我發(fā)現(xiàn)工業(yè)4.0不是為了解決實(shí)際問題，而僅僅為了實(shí)施而實(shí)施。精益改進(jìn)應(yīng)該總是從要解決或改善的問題開始，工業(yè)4.0也應(yīng)該如此。另一方面，工業(yè)4.0實(shí)施的復(fù)雜性常常被低估，由于不同的工廠有不同的產(chǎn)品，有著本質(zhì)上的差異，因此很難直接復(fù)制，軟件從一個汽車工廠直接復(fù)制到冰淇淋工廠是不現(xiàn)實(shí)的。但有一個例外是物流系統(tǒng)，把產(chǎn)品從A地運(yùn)輸?shù)紹地的問題在大多數(shù)工廠都是相類似的。而另一個問題是數(shù)據(jù)的復(fù)雜性……這也是該系列博文的重點(diǎn)。

關(guān)于數(shù)據(jù)的復(fù)雜性

工業(yè)4.0的定義非常寬泛，幾乎所有與制造相關(guān)的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)都可以被看作是工業(yè)4.0（盡管根據(jù)前面的定義，計(jì)算機(jī)只能算工業(yè)3.0）。工業(yè)4.0也很復(fù)雜，站在精益的角度來說我還是堅(jiān)持把問題定義的小一些，便于管理，也更容易成功實(shí)施。對于工業(yè)4.0，較小的方案可以是安裝一個新的機(jī)器人，或是Cobot（協(xié)作機(jī)器人–盡管這還是屬于工業(yè)3.0），或使用AI分析圖片來防錯或分析庫存，或使用RFID芯片來統(tǒng)計(jì)庫存。問題越復(fù)雜，實(shí)施起來就越有挑戰(zhàn)。

如果你聽到過一些咨詢顧問的介紹，工業(yè)4.0的圣杯似乎就是萬物互聯(lián)（物聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)等）。所有設(shè)備都在收集數(shù)據(jù)，并向云上發(fā)送，聽起來很震撼……前提是完全能起作用的話。我所看到的最接近這種狀態(tài)的是亞馬遜交付中心（詳見亞馬遜交付中心的系列文章）。我看到過的很多失敗的嘗試，通常是因?yàn)轫?xiàng)目負(fù)責(zé)人低估了問題和項(xiàng)目復(fù)雜性。這種“什么都要連”的嘗試往往在處理數(shù)據(jù)方面遇到的問題最大，細(xì)節(jié)下面會有詳細(xì)介紹。我再次建議，不要把問題搞復(fù)雜！

合并數(shù)據(jù)

第一步通常是將數(shù)據(jù)收集到一個中央數(shù)據(jù)庫中。這是艱難的第一步，不同設(shè)備制造商生產(chǎn)的設(shè)備可能有不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，你必須以某種方式將所有這些數(shù)據(jù)上傳到同一個數(shù)據(jù)庫。想象一下，我給我的學(xué)生布置作業(yè)時，經(jīng)常會收到Word文檔、PDF、Excel文件和PowerPoints，雖然評分不是問題，但想要把它們都集中到一個文件里就很麻煩，工業(yè)4.0往往也是如此。

即使是相同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，格式的細(xì)節(jié)仍然可能不同。就算我讓學(xué)生用Excel交作業(yè)，Excel的表單還是有很多不同的結(jié)構(gòu)。一個學(xué)生把A列作為時間，另一個會把A列作為索引。把他們的作業(yè)整合進(jìn)一個Excel還是很復(fù)雜。對于工業(yè)4.0來說，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)比一個簡單的Excel文件更加復(fù)雜。

想想你們公司上次更新ERP系統(tǒng)的時候，或是同一供應(yīng)商的軟件版本升級時候應(yīng)該不會有問題，對嗎？如果你之前做過類似的升級，那么我相信你一定會發(fā)現(xiàn)這種的“簡單”的ERP軟件升級從來沒有簡單過，而是需要很多的測試和試運(yùn)行，以降低因ERP軟件崩潰而導(dǎo)致無法生產(chǎn)的幾率。

你也可以考慮是否要合并原始數(shù)據(jù)，或者是否要預(yù)處理數(shù)據(jù)。我個人傾向于搜集全部原始數(shù)據(jù)，但對于較大的系統(tǒng)，原始數(shù)據(jù)需要很多存儲空間。

合并數(shù)據(jù)并不是一項(xiàng)容易的工作，我們甚至還沒有觸及數(shù)據(jù)所有權(quán)的問題，以及客戶是否愿意分享其數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在許多設(shè)備都可以自動收集處理數(shù)據(jù)，并將其發(fā)回給設(shè)備廠商，以分析數(shù)據(jù)用于預(yù)測性維護(hù)等服務(wù)。但許多設(shè)備終端用戶（尤其是整車工廠）會立即關(guān)閉這種數(shù)據(jù)流，他們不希望設(shè)備制造商獲取他們?nèi)魏侮P(guān)于生產(chǎn)的信息。

在我的下一篇文章中，我將介紹數(shù)據(jù)清洗及后續(xù)步驟。在那之前，請繼續(xù)關(guān)注，走出去，組織你的行業(yè)！

Translated by Xie Xuan

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