北大教授侍乐媛：工业大数据支撑企业智能决策

南希

目前企业实施的大数据，仅仅是纵向数据收集与使用，缺乏横向数据连接与利用。

会上，北京大学工业工程系主任、美国威斯康辛大学（麦迪逊）终身教授侍乐媛认为，利用原有硬件存量，通过生产资源的优化配置，有效的信息化管理工具，可以弥合工业大数据断层，打通企业生产全生命周期的数据流，提升企业的生产能力。通过仿真模拟，识别生产过程的瓶颈资源与相应问题、生产过程关键环节，能够大幅提高目前大部分中小企业的生产效率，降低运营成本。

演讲后，她还接受了浙江在线记者专访，进一步阐述她的工业化管理理念。

工业大数据断层，严重缺乏横向数据连接与利用

在侍乐媛看来，目前全球尚未有企业能够完全消除大数据断层的问题，她以波音787举例。

“即便在这个有着全球最好信息化系统的公司里，他们的车间调度系统也只是一张早就准备好的表格。理想的生产状态是按照表格上的节拍往下走，但是实际情况总有各种问题，即便是波音公司也无法通过自动化解决，只有通过不停的加班来追赶工期。”

高精尖的航空业自动化尚且如此，更何况寻常百姓家的家具制造业。

侍乐媛造访了美国一家顶级奢侈品厨房电器公司Sub-Zero&Wolf。这家打着“高端”旗号的公司，在安装时，也是笨拙地根据一张流程表，每做完一项，用笔划掉一项流程。

而以生产生活用纸的跨国企业金佰利，也备受工业大数据断层的困扰。

“在金佰利的生产车间里，看不到人，全是自动化流程。但是问题来了。纸浆在加工过程中，由于环境、材料、温度等原因，不符合原定流程中A类纸的标准，降级为B类纸。但是后面所有的流程都是为A类纸量身打造。这时候，所谓的自动化无法完成后期程序的更改，还是依靠人工。”侍乐媛透露，诸如此类的数据断层，让这家跨国公司每年损失15%。

再将视野转向国内，情况也不容乐观。在侍乐媛看来，即使是当下国内企业普遍使用ERP、MES等信息化管理软件，也只是在缺乏时间维度上的准确计划与调整，各个生产流程阻碍了数据流动，形成信息孤岛。

“比如销售人员有个订单，卖多少钱？没有一个人能够讲出每一笔订单的实际成本，基本上都是拍脑门拍出来的价格。”侍乐媛回想起一次调查一家铜材工厂，其销售价格的制定甚是“粗糙”：每个订单成本是根据铜的成本除以去年的销售量。“中国大多数企业家没有订单成本意识。”

侍乐媛一针见血指出，目前企业实施的大数据，仅仅是纵向数据收集与使用，缺乏横向数据连接与利用。

弥合数据断层，剑指实时优化管理

那么如何解决？

“其实技术早就有了，只是观念的问题。”

在侍乐媛看来，在中国工业制造水平快速提升的20年中，国内企业家的思维日益开放，但突然面对诸多选择，有点“病急乱投医”。

“我国的企业家们更喜欢看得见、摸得着的东西。”侍乐媛指出，面对超过生产线产量的订单，公司往往选择购买新的生产线、购买更多的机器人，投入更多生产成本要素来应对。

面对同样的情况，侍乐媛提供了另一种选择：“对于大多数离散制造业，其实升级原有生产线、改进流程、服务外包等形式，就能够在不增加生产成本的情况下，最大化利润。”

侍乐媛认为，企业家应该站在更高的系统层面关注企业效益与效率，盲目迷信“看得见摸得着”的设备资产，只会陷入看似“高大上”的窠臼。

“比如机器人，同样一条生产线，原本你觉得需要10个机器人来完成，其实通过系统优化，可能只需要2个机器人。”

如果以上述的思想来盘点浙江的企业，侍乐媛直言，大部分浙江企业最多还是停留在工业2.0时代，同时“拿来主义”严重。

她曾造访台州的一家机械设备企业，该企业花大价钱引进了国外的一种方法，用实际产品的销售需求拉动生产，再拉动采购等一系列生产运营行为。这是经典的丰田管理模式中的一種方法，备受推崇。

然而，对于大批量生产的企业，这一模式十分适用，但对于小批量、多品种、大规模定制的企业，却会造成生产资源与产能的浪费。

“很多企业不知道这个技术是不是适合他，一拍脑门，花了大价钱，却买来没有用的东西。这一现象在中国也很常见。”

当下全球经济复苏乏力，国内劳动力成本、土地成本等生产要素价格仍处高位，企业外贸环境依然严峻。订单呈现形式逐渐转向小规模、定制化模式，这使得企业难以发挥规模化经营带来的边际效应递减优势。

“订单小，定制化产品多，这是当下以及未来的外贸趋势。”

基于以上，侍乐媛认为，中国80%中小企业的转型升级，也许不需要全身心扑在产品创新上，也无需咬牙买设配、添加生产线，而是在流程管理化上做文章，通过现有的存量，提升效率、质量，降低成本，做到行业里的顶尖水平。

资金有限的企业，也可以针对最关键的环节加大改良力度，蛇掐七寸，依旧能够起到提升效率的目的。

“工业的智能化、信息化，并非购买机器人、连接互联网、联通传感器就可以了。利用现有存量，在管理上做创新，提高效益，制造企业需要有经纬纵横的采集能力。”