如果問(wèn)一個(gè)傳統的滑雪板制造商會(huì )有哪些煩惱?他們一定會(huì )苦嘆生產(chǎn)成本高、制造周期長(cháng)、庫存壓力大。由于滑雪運動(dòng)季節性強，天然雪和人工雪對滑雪板的材質(zhì)要求不盡相同，制造商常常頭痛于該為不同季節條件下的滑雪板準備多少庫存?IBM采用大數據方案，不僅將滑雪板的生產(chǎn)周期從過(guò)去的16天縮減到8天，庫存降低了80%，生產(chǎn)中還在每個(gè)零部件流程中安裝傳感器，通過(guò)收集和分析傳感器數據，把質(zhì)量控制細化到每一個(gè)工藝流程。這個(gè)智慧制造的一幕已經(jīng)在奧地利滑雪板生產(chǎn)商Blizzard處得以實(shí)現。

在Blizzard的案例中，IBM的“智造”方式已經(jīng)從關(guān)注制造本身的靜態(tài)數據向關(guān)注社交輿情的互動(dòng)數據進(jìn)發(fā)，并且借助于模型來(lái)預測天氣以及天氣對銷(xiāo)售的影響。這就是在物聯(lián)網(wǎng)3.0的世界發(fā)生的故事。在2015年5月的中國物聯(lián)網(wǎng)大會(huì )上，IBM解析了物聯(lián)網(wǎng)3.0的概念。在物聯(lián)網(wǎng)1.0的時(shí)代，人們致力于建立物物相連的系統，數據能夠被實(shí)時(shí)感知、傳輸和處理;在2.0的時(shí)代，物物相連后產(chǎn)生的數據已經(jīng)超越傳統的IT信息處理架構，海量數據的加工、提 煉和分析需要有更好的平臺支撐。而在3.0的時(shí)代，與大數據和云計算的融合創(chuàng )造一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)的全新生態(tài)環(huán)境。

這個(gè)生態(tài)環(huán)境貫穿于工業(yè)制造的整個(gè)流程，從產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)制造、運營(yíng)管理，到產(chǎn)品銷(xiāo)售、服務(wù)的每一個(gè)環(huán)節。這給人們觀(guān)念中有形的工業(yè)機器人(工業(yè)機器臂)、3D打印機或是廠(chǎng)內生產(chǎn)智能化機床的圖景賦予了更廣闊的延展。在物聯(lián)網(wǎng)的環(huán)境中，大數據成為隱形的智能機器人，它是物與物、物與人連接的成果，甚至可以替代人腦成為制造的指揮中心。

物聯(lián)網(wǎng)3.0—和大數據、云的“聯(lián)手”

究其工業(yè)4.0愿景的本質(zhì)，是實(shí)現物聯(lián)化、互聯(lián)化以及智能化的理念，是工業(yè)企業(yè)實(shí)現向工業(yè)4.0時(shí)代發(fā)展的關(guān)鍵動(dòng)力，可見(jiàn)“物聯(lián)網(wǎng)”的重要支撐作用。

IBM中國研究院院長(cháng)沈曉衛博士說(shuō)，物聯(lián)網(wǎng)3.0的提出實(shí)際是基于對未來(lái)三大趨勢的洞察。首先是大數據挖掘可以為人們提供更多有商業(yè)價(jià)值的洞察，優(yōu)化管理。其次，云計算從最初的IT數據中心的作用向新型的服務(wù)應用方式轉化。第三，各種新型的互聯(lián)互通的方式在改變人、機、物的溝通方式。這三大趨勢相互作用影響了大數據的來(lái)源，大數據從以往記錄系統(System of Record)的功能轉向了系統互動(dòng)(System Engagement)。原有的結構性數據中混入了來(lái)自于社交媒體、物聯(lián)網(wǎng)的非結構性數據，而這些數據有聲音、圖片、視頻、文字等，需要全新的技術(shù)處理能力。

物聯(lián)網(wǎng)3.0的技術(shù)處理能力究竟是如何發(fā)揮數據驅動(dòng)的作用呢?IBM中國研究院物聯(lián)網(wǎng)及服務(wù)交付研究總監孫偉博士認為是以下三個(gè)層面的作用。

一是從歷史數據中挖掘模式。人們需要清楚了解問(wèn)題的本質(zhì)，是通過(guò)大數據做工業(yè)設備運行狀態(tài)以及故障模式的分析，還是做客戶(hù)使用設備習慣模式的分析。清楚需要解決什么問(wèn)題之后，在匯總各數據源的基礎上進(jìn)行數據清 理并提取有效的數據特征，進(jìn)行數據建模。

二是通過(guò)人機交互手段推動(dòng)認知計算的分析能力。認知計算是模擬人腦對外界信息的加工處理方式、思維方式和決策方式，以支持更智能的人機交互?；诖髷祿恼J知計算能力可以應用到不同領(lǐng)域，比如自動(dòng)駕駛汽車(chē)駕駛中行車(chē)路線(xiàn)的選擇，通過(guò)對交通路網(wǎng)實(shí)時(shí)信息的分析，以及道路路況、天氣狀況數據的分析和預測，可以得出比人腦判斷更為全面的優(yōu)化行駛線(xiàn)路。

三是實(shí)現物理建模和工作機理建模。與金融和服務(wù)行業(yè)不同的是，工業(yè)設備在不同工況環(huán)境下的工作機理需要用物理模型來(lái)表征。比如風(fēng)機發(fā)電，既需要監測風(fēng)機的運轉參數、發(fā)電量，也需要參考實(shí)時(shí)的風(fēng)場(chǎng)周邊氣象監測信息以及衛星監測的大尺度氣象數據，從而提供給風(fēng)力發(fā)電地物理和工作機理模型，將風(fēng)力預測空間精度提升至每個(gè)風(fēng)機范圍內，進(jìn)而優(yōu)化風(fēng)機的運轉以及電力能源儲備及并網(wǎng)控制。

車(chē)聯(lián)網(wǎng)即是物物相聯(lián)之后，借助于云計算和大數據，推動(dòng)“高度智能化”工業(yè)產(chǎn)品的發(fā)展。在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，一輛車(chē)上成百上千個(gè)傳感器將實(shí)時(shí)產(chǎn)生并處理車(chē)輛運行數據，當成千上萬(wàn)輛車(chē)將這些實(shí)時(shí)處理后數據回傳至云平臺后，在車(chē)聯(lián)網(wǎng)云服務(wù)的支持下，車(chē)與車(chē)、車(chē)與路之間便能夠實(shí)現信息協(xié)同，道路上行駛在后方的車(chē)輛借助通過(guò)前車(chē)的實(shí)時(shí)“觀(guān)察”，獲取前方的道路信息，身處A地的車(chē)主也能知道B地的路況，以支持及時(shí)調整行駛線(xiàn)路以及車(chē)輛控制。這些數據不僅能夠成為城市智能交通管理的依據，還能支持各種與汽車(chē)相關(guān)的金融保險創(chuàng )新以及車(chē)載信息服務(wù)的創(chuàng )新。

物聯(lián)網(wǎng)3.0不僅實(shí)現產(chǎn)品及服務(wù)的智能化，還推進(jìn)企業(yè)業(yè)務(wù)流程和制造過(guò)程的智能化。通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)以及互聯(lián)網(wǎng)采集的客戶(hù)使用產(chǎn)品及服務(wù)的數據在經(jīng)過(guò)處理和分析后，持續不斷地形成對于客戶(hù)需求的新洞察，進(jìn)而能夠推動(dòng)產(chǎn)品研發(fā)業(yè)務(wù)流程的智能化。通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)采集的工業(yè)制造過(guò)程監控數據經(jīng)過(guò)處理，并結合制造過(guò)程物理模型建模分析后，可以實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調節制造過(guò)程計劃、物料供給以及設備狀態(tài)控制參數以支持制造過(guò)程的智能化。這使得企業(yè)生產(chǎn)及服務(wù)過(guò)程的協(xié)同從原來(lái)企業(yè)內部各部門(mén)之間，傳統供應鏈的協(xié)同，轉向了以物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)大數據為支撐，企業(yè)全過(guò)程、全方位以及社會(huì )化的協(xié)作、與優(yōu)化。

如何賦能中國制造

孫偉認為，“工業(yè)化和信息化的深度融合是智能化的基礎?！?/p>

中國制造企業(yè)邁向智能化有多種途徑。在內功修煉上，企業(yè)需要整合從生產(chǎn)制造到客戶(hù)服務(wù)、供應鏈以及產(chǎn)品維修養護的全流程數據，這是核心工作。同時(shí)，針對互聯(lián)網(wǎng)上產(chǎn)生的信息也要從中尋找有價(jià)值的數據洞察，例如利用互聯(lián)網(wǎng)客戶(hù)社區媒體數據分析企業(yè)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的效果以及消費者對企業(yè)和產(chǎn)品的評價(jià);利用互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供的氣象數據支持企業(yè)針對天氣影響的生產(chǎn)及運營(yíng)的決策優(yōu)化。

“其實(shí)用大數據來(lái)推動(dòng)的智能化生產(chǎn)是個(gè)可大可小的過(guò)程，企業(yè)不必憂(yōu)慮資金的高額投入?！盜BM全球電子行業(yè)銷(xiāo)售和分銷(xiāo)部總經(jīng)理Bruce A. Anderson 說(shuō)。這種小可以體現在只切入某一個(gè)生產(chǎn)環(huán)節的優(yōu)化，如在流水線(xiàn)上安裝智能照相機，通過(guò)對生產(chǎn)過(guò)程中的圖像分析來(lái)優(yōu)化質(zhì)量監測，也可以借助實(shí)物版型數字化轉換建立版型數據庫，快速進(jìn)行版型設計的裝換、放碼，布料冗余度測試，省去高昂的版型師的費用，從低端的服裝加工轉向高附加值的版型服務(wù)供應商。而大則體現在全流程的更新?lián)Q代上。

“過(guò)去人們常說(shuō)的是工業(yè)和信息化融合，現在信息化已經(jīng)超越傳統信息化的范疇，而是把互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)所提供的新的數據源以及相關(guān)生態(tài)系統整合在一起?！睂O偉說(shuō)，“這是一個(gè)全新的變化，也是未來(lái)企業(yè)發(fā)展的契機點(diǎn)——用大數據來(lái)創(chuàng )造全新的工業(yè)價(jià)值?！?/p>

摘自 中國電子報