2008年全球金融危機(jī)后，德、美、日、中等國(guó)家都不約而同地制訂了振興制造業(yè)的國(guó)家戰(zhàn)略。

　　雖然各國(guó)戰(zhàn)略的側(cè)重點(diǎn)不同，但通過物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)賽博世界與物理世界深度融合，提升制造企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，卻是這些國(guó)家戰(zhàn)略的共同目標(biāo)。

　　作為世界著名的未來發(fā)展趨勢(shì)學(xué)者，牛津大學(xué)教授維克托·邁爾·舍恩伯格在2012年出版的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中前瞻性地指出：“大數(shù)據(jù)帶來的信息風(fēng)暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數(shù)據(jù)開啟了一次重大的時(shí)代轉(zhuǎn)型，將帶來大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革、商業(yè)變革和管理變革，大數(shù)據(jù)是云計(jì)算 、物聯(lián)網(wǎng)之后IT行業(yè)又一大顛覆性的技術(shù)革命。”

　　舍恩伯格還說：“大數(shù)據(jù)時(shí)代將改變商業(yè)與管理模式，大數(shù)據(jù)的分析將會(huì)使決策具有信息基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)能令決策更準(zhǔn)確，比以前更加明智”。

　　對(duì)于中國(guó)廣大制造型企業(yè)來講，在競(jìng)爭(zhēng)激烈、成本飆升的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型困難期，利用大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)，充分挖掘企業(yè)內(nèi)部潛力，對(duì)各類數(shù)據(jù)進(jìn)行及時(shí)采集、科學(xué)分析，將是企業(yè)從粗放管理成功轉(zhuǎn)型升級(jí)的一條有效途徑。

　　數(shù)據(jù)真實(shí)是前提

　　馬云說：“數(shù)據(jù)是生產(chǎn)資料”，但筆者認(rèn)為，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確真實(shí)是前提。為此，筆者設(shè)計(jì)了下面的DADA模型。

　　基于準(zhǔn)確真實(shí)的數(shù)據(jù)，通過各種算法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與分析，然后根據(jù)分析結(jié)果和所需目標(biāo)，找出較好的解決方案。即決策，最后是按照科學(xué)的決策進(jìn)行精準(zhǔn)的行動(dòng)，形成閉環(huán)的迭代過程。

　　在這個(gè)模型中，如果數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、不真實(shí)，得到的決策就不可能科學(xué)，就不能很好地應(yīng)用于實(shí)際工作。

　　但在制造企業(yè)實(shí)際的運(yùn)營(yíng)過程中，由于習(xí)慣、技術(shù)手段等限制，很多場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)都是靠人工匯報(bào)等形式進(jìn)行采集，這就必然存在數(shù)據(jù)不及時(shí)、不客觀、不準(zhǔn)確、不全面等情況發(fā)生。

　　這種情況下，得出的結(jié)論往往是偏差的，甚至是錯(cuò)誤的，在這種情況下，不僅不能解決問題，反而增加了問題的復(fù)雜度與不確定性，很難看清問題所在，更談不上科學(xué)管理了。

　　管理大師德魯克說：“你無(wú)法度量它，你將無(wú)法管理它”。即便是你擁有數(shù)據(jù)很多，即便是花費(fèi)了大量人力物力，數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，管理仍然是不科學(xué)，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力就難以提升。

　　引以自豪的“假數(shù)據(jù)”

　　在傳統(tǒng)管理模式下，往往因?yàn)閿?shù)據(jù)的不準(zhǔn)確、不真實(shí)而誤導(dǎo)了管理者的判斷和決策。

　　某坐落于我國(guó)工業(yè)重鎮(zhèn)武漢的大型國(guó)有企業(yè)，近些年企業(yè)發(fā)展快速?？吹椒泵Φ纳a(chǎn)車間，企業(yè)的李總感到非常滿意，并常常自豪地向來賓介紹他們快速增長(zhǎng)的業(yè)績(jī)與各類先進(jìn)的軟硬件系統(tǒng)。

　　記得第一次與蘭光創(chuàng)新技術(shù)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行交流時(shí)，李總提到他們的設(shè)備有效利用率（OEE）都在60%以上。

　　我們的售前經(jīng)理聽后感覺非常驚訝，因?yàn)樵诙嗥贩N、小批量的離散制造企業(yè)，即便是管理非常精細(xì)的日本，也很難超過80%，歐美國(guó)家能達(dá)到70%就算是很優(yōu)秀了，國(guó)內(nèi)一般企業(yè)的OEE大多徘徊在30-40%之間，這是蘭光創(chuàng)新實(shí)施四萬(wàn)多臺(tái)數(shù)控設(shè)備后的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

　　當(dāng)獲知這些數(shù)據(jù)都是統(tǒng)計(jì)員人工統(tǒng)計(jì)的時(shí)候，經(jīng)驗(yàn)豐富的售前經(jīng)理就猜到了大概的原因。幾個(gè)月后，蘭光創(chuàng)新為他們實(shí)施了設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。

　　通過該套系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)、自動(dòng)、準(zhǔn)確地采集到每臺(tái)設(shè)備的狀態(tài)，包括開關(guān)機(jī)、故障信息、生產(chǎn)件數(shù)、機(jī)床進(jìn)給倍率等眾多詳實(shí)信息，每臺(tái)設(shè)備都處于24小時(shí)全天候的監(jiān)控過程中，企業(yè)管理者可在辦公室隨時(shí)查看設(shè)備狀態(tài)、任務(wù)生產(chǎn)進(jìn)度。

　　同時(shí)，通過系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析功能，從海量數(shù)據(jù)中分析出各種圖形與報(bào)表，設(shè)備的各種數(shù)據(jù)、運(yùn)行趨勢(shì)、異常情況一目了然，管理者可以很好地進(jìn)行生產(chǎn)過程實(shí)時(shí)、透明化管理。

　　數(shù)據(jù)精準(zhǔn)，提效明顯

　　項(xiàng)目實(shí)施完成后不久，當(dāng)李總從系統(tǒng)查看設(shè)備利用率時(shí)，臉色突然變得異常難看，原來，他查看到的設(shè)備平均利用率只有36.5%，和他之前設(shè)想的60%有巨大的偏差！

　　結(jié)過耐心解釋，李總終于明白了原因：這個(gè)數(shù)據(jù)才是準(zhǔn)確的，系統(tǒng)已經(jīng)將調(diào)試、空轉(zhuǎn)、等待、維修等無(wú)效時(shí)間全部去除，體現(xiàn)的是機(jī)床真正的切削時(shí)間，36.5%才是企業(yè)真實(shí)的設(shè)備利用率！

　　而以前人工統(tǒng)計(jì)的時(shí)間比較粗糙，只是記錄了加工開始與結(jié)束時(shí)間，中間大量的等待、調(diào)試等時(shí)間也被計(jì)算在內(nèi)，而這些時(shí)間，恰恰是企業(yè)可以通過管理或技術(shù)手段進(jìn)行壓縮的，是企業(yè)挖掘潛力之所在。

　　系統(tǒng)運(yùn)行一年后，當(dāng)工程師回訪時(shí)，李總高興地說：“現(xiàn)在，我的設(shè)備利用率已經(jīng)平均到60%以上了，比去年提升了65%！

　　我們統(tǒng)計(jì)科由原來的4人減少到了1人，并且這個(gè)人也不用現(xiàn)場(chǎng)統(tǒng)計(jì)，所有的數(shù)據(jù)全用你們的系統(tǒng)自動(dòng)采集，他只負(fù)責(zé)每周將統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)果整理匯報(bào)，工作也高效多了。”

　　最后，李總感慨地說：“這套軟件系統(tǒng)，讓我對(duì)生產(chǎn)過程‘看得見、說的清、做的對(duì)’，對(duì)我們的生產(chǎn)管理幫助非常大！”

　　結(jié)語(yǔ)

　　從李總由衷的感慨中，我們真切地感受到，工業(yè)4.0與智能制造的浪潮已經(jīng)來臨，制造企業(yè)應(yīng)該充分發(fā)揮設(shè)備自動(dòng)化、管理數(shù)字化的優(yōu)勢(shì)，積極借鑒工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等先進(jìn)理念，將決策建立在準(zhǔn)確、真實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，避免以前在“假數(shù)據(jù)”基礎(chǔ)上進(jìn)行管理的尷尬現(xiàn)象。

　　只有這樣，管理與決策才是科學(xué)有效的，企業(yè)才會(huì)有更強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力，企業(yè)才能轉(zhuǎn)型成功。

　　大數(shù)據(jù)應(yīng)用，應(yīng)從“真數(shù)據(jù)”開始！