工业4.0与大数据应用：一场不见硝烟的战争

工业4.0与大数据应用：一场不见硝烟的战争

李杰

美国辛辛那提大学特聘教授李杰在工业大数据及工业4.0等领域有着丰富的理论基础和实战经验。他从西方经济学的视角为我们分析了工业4.0的思想精髓，并用多个实例阐述了大数据对传统产业的改造和提升。

工业4.0 有何不同？

人们谈到工业转型带来的变革时，往往容易看到其代表性的技术特征，而忽视促使其转型的最原始的驱动力，即对于新价值创造的永恒追求。

李杰表示，如果说前三次工业革命从机械化、规模化、标准化和自动化等方面大幅提高了生产力，那么工业4.0与它们的区别就在于：不再以制造端的生产力需求为起点，而将用户端的价值需求作为整个产业链的出发点；改变以往的工业价值链的模式，从用户端的价值需求出发提供定制化的产品和服务，并以此作为整个产业链的共同目标，使整个产业链的各个环节实现协同优化。归结其本质，李杰表示，是工业视角的转变。

工业4.0有三个支撑点：一是制造本身的价值化。不仅是做好产品，还要将产品生产过程中的浪费降到最低，实现设计、制造过程与用户需求相配合；二是系统的“自省 (Self-Aware)”功能。让系统在制造过程中根据产品加工状况的改变自动进行调整，在原有的自动化基础上实现系统的“自省”；三是在整个制造过程中实现零故障、零隐患、零意外、零污染。

事实上，在现今的制造系统中，有许多无法被定量、无法被决策者掌握的不确定因素，这些因素既存在于制造过程中，也存在于使用过程中。分析前三次工业革命，可以看到主要解决的都是可见的问题，如避免产品缺陷、避免加工失效等。这些问题由于可见、可测量，往往比较容易加以避免和解决。而不可见的问题通常表现为设备的性能下降、健康衰退、零部件磨损、运行风险升高等。这些因素由于很难通过测量被量化呈现，便成为了生产中不可控的风险，因此，工业4.0所关注点就是这些不可见因素如何避免和透明呈现。

据李杰分析，工业4.0的另一个特点就是制造过程和制造价值向使用过程的延伸，不仅关注产品制造，还应关心如何去使用好这个产品，实现产品价值的最大化。产品的创新和价值的创造不再仅仅以满足用户可见的需求为导向，而且要利用用户的使用数据创建使用情景模拟，从情景模拟中找到用户需求的缺口（GAP），这些缺口我们称之为“不可见的需求”，对此即便是用户自己都很难意识到。

用数据挖掘市场价值

工业4.0时代的市场竞争会从以往满足客户可见的需求向寻找用户需求的缺口转变。以往我们将产品卖给客户之后就几乎到达了生产价值链的终点，然而工业4.0时代将价值链进一步延伸：以产品作为服务的载体，以使用数据作为服务的媒介，在使用过程中不断挖掘用户需求的缺口，并利用数据挖掘所产生的

信息为用户创造价值。

李杰还举例说明了数据的价值。比如对于制衣业而言，大多数制衣店在给用户量体时都在固定的姿势下进行，而没有考虑用户在动态情况下的舒适程度。若消费者是一个教师，会经常抬手在黑板上写字，手臂的运动幅度就会很大，手肘和腋下部分就需要加大弹性。由此看来，未来的量体应该是动态的，让消费者穿上特制的衣服后按照习惯随意活动，借由衣服上的传感器自动记录关键位置的应力情况，根据这些数据制作更加合体的衣服。

这些在过去看来都是天方夜谭的事情，随着智能传感和3D视觉技术的成熟，目前已触手可及。科技进步带动了商业与服务模式的转变。

从案例分析看，数据依然是为用户提供定制化产品最重要的媒介，工业4.0时代的制造将通过数据把终端用户与制造系统相连接，这些数据将自动决定生产系统各个环节的决策，实现生产上下游环环相扣的整合，人的工作难度将被大大降低，在这种模式下工厂的组织构架将趋于扁平，生产资源的利用也将更加优化。

工业4.0时代的市场竞争向寻找用户需求的缺口转变。

发现价值缺口

工业4.0不仅仅是制造业的革命，而是一场更为深刻的变革，包括创新模式、商业模式、服务模式、产业链和价值链都将改变。制造业的革命只是工业4.0实现的基础条件，其最根本的驱动力来自于商业模式与智能服务体系的创新技术变革，这两者才是未来工业界竞争的关键。

事实上，德国对工业4.0的定义仅仅体现了制造革命，并非是工业革命。这并不是去否定制造革命的重要性，如果制造系统不产生深刻变革，一切商业模式的创新都无异于空中楼阁。

李杰表示，若将制造系统比作工业4.0的“蛋黄”，人们在把“蛋黄”做好的同时也要努力把“蛋白”做大。老子云：“有之以为利，无之以为用”，如果拿一个杯子来做比喻，杯子当中看似“无”的空间才是容纳水的地方，才是价值真正的载体。中国的制造业一定要学会分析和使用杯子里面的价值：制造设备虽然是德国人生产的，但是我们要更懂得如何使用。我们的工厂虽然用的是德国人的设备，但是中国企业若通过对使用数据的分析实现胜过德国工厂的高效、高质量、低成本和低污染，那么德国人就要反过来向中国人学习如何使用设备去创造价值。

发现用户价值的缺口、发现和管理不可见的问题、实现无忧的生产环境，以及为用户提供定制化的产品和服务，这些都离不开对数据的分析挖掘。中国不仅仅是制造大国，更是世界第一大使用大国，无论是制造设备还是终端消费品，中国都拥有最庞大的使用数据。现实来看，这些数据并没有被很好地分析、利用，因此，它们也还只是“潜力”，并没有成为真正的“竞争力”。

在李杰看来，未来工业界的机会空间可以被分为四个部分：第一个部分是满足用户可见的需求和解决可见的问题，这个空间内依然有中国制造需要补的课，比如质量、污染和浪费等问题，需要的是持续的改善与不断完善的标准化。第二个部分在于避免可见的问题，需要从使用数据中挖掘新的知识为原有生产系统和产品增加价值。第三个部分在于利用创新的方法与技术去解决未知的问题，如具有自省能力的设备，以及利用智能手环管理睡眠质量等例子都是使不可见的问题透明化，进而去加以管理和解决不可见的问题。第四个部分是寻找和满足不可见的价值缺口，避免不可见因素的影响，这部分需要利用数据分析产生的智能信息去创造新的知识和价值，这也是工业4.0的最终目标。