江蘇鳳谷節能科技有限公司  李正海 ：一線大數據聯盟主要創始人,工業互聯網+聯盟秘書長

本文發表于《中國工業評論》雜志2016年第2-3期

作為德國競爭戰略的工業4.0，目標是以信息物理融合系統為技術核心，實現端到端集成、橫向集成、縱向集成的新工業價值生態。李克強總理2014年10月訪德期間，中德共同發表《中德合作行動綱要》，宣布兩國將開展以智能制造為主導的“工業4.0”合作，該領域合作有望成為中德未來產業合作的新方向，被產業界高度關注。

那么，工業4.0的路線圖是什么，應從哪里開始入手，仍是很大的問題。我認為，工業4.0應從構建全生命周期數據圖譜開始。

全生命周期數據圖譜

數據圖譜可以理解為知識圖譜的擴展，將企業的數據有機地整合起來。它在技術上涉及數學、圖形學、信息可視化。所涉及的內容除了數據本身，還包括術語定義、模板定義、模型定義、數據關系定義、變換關系定義、編碼系統以及總體的體系架構等。

所謂全生命周期，是指針對前述的主體，進行按時間流的分析。典型的生產模式為接單、設計、工藝、采購、生產、裝配、物流、交付、服務等。而對于產品，可分成四個階段：小樣、試樣、模樣、正樣，產品的設計BOM往往也會定義為設計BOM、工藝BOM、生產BOM、裝箱BOM等。

全生命周期的主體可分成四個領域，即人、財、物和數據。通常的資源管理只包括人、財、物，對于工業企業，則包括企業組織、人員、資金、信用、產品、生產裝備、網絡系統、供應物料等等。進入工業4.0時代，數據資源，即大數據資源，也變成了核心資源，甚至會成為企業的核心資產。在工業企業中，生產信息流是重中之重。

圖譜可以說是企業的樣板，是依據，是標準，企業可以根據數據圖譜確立業務的工作方式、工作流程(見圖2);圖譜也是企業實現自動化的基礎，因為要實現自動化，必須有標準化，而圖譜就是標準化的表現形式。而智能可以理解為圖譜的更高層應用模式。由于智能的比例在工業企業中還很低，大幅度提升有待時日，所以二者并不矛盾。

工業生產的組織、執行，核心是實現四流合一。物流(其中物流要劃分成兩個部分，第一是生產中的變化，第二是傳統意義上的運輸、存儲)。實現工業4.0，要達到高度自動化、高度信息化和高度網絡化。其中高度自動化是根據系統的執行，高度網絡化是數據的傳遞，高度信息化則是講數據本身。所以，工業企業要想提升到工業4.0的水平，需要一系列的投入，而這種投入是有先后順序的。相對而言，工業裝備、網絡系統投入都很大，而在投入這些系統之前需要對企業進行整體數據建模。分析市場并結合企業的自身情況確立發展方向，然后才能開展下一步的工作。

工業企業的數據圖譜常見問題

在工業企業中，生產的過程其實也是信息的變換過程，分析整體生產業務流程就會發現，信息處理的過程往往占到非常大的比例。先舉一個正面的例子，上海一家企業，在人員規模基本不變、設備資源基本不變的情況下，招聘了兩名程序開發人員，通過程序將企業的定單從紙面傳真發展到電子材料，然后再到標準電子材料，總體實現定單向設備加工指令的自動化變換，可以達到85%的比例轉換。而其余部分通過人機交互、半自動模式，也大幅度提升了效率。結果企業的定單交付周期，從原來的一個月縮短到7天，加急定單縮短到3天，一年以后企業的產值從2億多元提升到7億多元。

對企業的全生命周期圖譜進行分析，就會發現企業普遍存在數據缺少記錄、數據不正確、數據不完整、數據時效不夠等系統問題，而這些問題往往導致企業的巨大損失。

有一家企業，在一名獨立負責一條生產線的工程師離職后，他的工作計算機硬盤不見了，企業找人未果，又缺乏證據，導致一條生產線整整停工八個月。另一個企業集團，接到客戶投訴，被指沒有按照客戶要求應用零件。集團檢查后發現，客戶在技術要求中明確指定了某零件的規格、供應商，但集團技術人員在向工廠傳遞生產要求時沒有把這部分信息傳遞過去，于是工廠就選用了國產的產品，最終導致企業賠付50萬美元。還有一家企業，在日本談業務，打電話問國內庫存情況如何，獲知有庫存，于是簽訂合同。然而回國后才發現庫存已經不夠，陷入進退維谷的境地。

這些案例說明，絕大部分企業缺少整體的、面向全生命周期的數據圖譜，我們要想參與新工業革命，就必須從夯實這些基礎開始。

構建數據圖譜的主要內容

針對企業的各種數據、各種對象，從其生命周期考慮，主要包括這樣一些內容(見圖4)：

術語定義：如對“物”的某個狀態進行明確定義，確立其內涵、外延，甚至其處理方式。

模板、模型：確立規范，從而可以進行快速處理。例如在CAD中，使用啞圖技術，使用參數化繪圖技術。

變換關系：例如一張銷售單過賬，同時生成一張財務憑證，這是兩者之間的關聯關系。

數據關系：對于關系型數據庫而言，各種耦合需要確立企業的數據字典、數據表。

編碼系統：為了提高數據規范性，提高數據利用效率，開發應用編碼系統，編碼系統不僅包含有基于軟件的系統，更重要的是面向企業的各種數據的生命周期必須完整、正確、具有時效。

體系框架：工業企業，一般迄今都未建立起面向宏觀的全生命周期數據圖譜。我們需要從頂層開始，利用大數據的方式，結合軟件應用，構建整體的體系框架。

軟件應用

在企業中，應用軟件可以大幅度提升數據處理的能力，減少錯誤，提高質量。這里，上海思普可以作為一個例子。

在裝配設計中，裝配工藝卡經常出現零件沒有裝完的情況，而上海思普的工藝設計管理系統就構建了裝配樹，實現左右拖拉的方式，如果有零件沒有裝配設計，可以直觀看到。

某企業設計PDM/PLM系統時，增加了標準化數據字典型字段，這樣用戶在輸入時，采取選擇性輸入的方式，這樣數據輸入錯誤、不易理解的情況大幅度降低。

另一企業在構造生產BOM時，由于設計采取的是選配策略，而根據規則，軟件系統采用推薦、自動化匹配的方式，如果設計師認為不合適，則再進行修改，總體提高配置速度60%以上。

另外一企業在進行開發產品設計管理系統時，針對產品類型，剛開始認為7種足矣。然而運行兩年后發現原來的思路不正確，后期的設計管理系統就改為所有新的產品設計都可以作為模板使用。

數據圖譜應用

數據圖譜的構建也有生命周期。例如，數據的輸入工作量很大，過程非常繁瑣，然而這往往僅僅是一種未經深思熟慮的直覺感受。以上海某一企業為例，其設計圖紙多達10萬張，設計師根本沒有時間把它們輸入系統，但如果只采用掃描輸入的方式，而不是轉成CAD圖形，輸入時間就可以大幅度縮短。而在應用的時候，根據需要將舊圖紙轉換成CAD圖形，則是一種可行的方案。這家企業購置了3臺工程掃描儀，安排四名中專生，利用8個月時間，就將企業的圖紙全部實現了電子化。

下一個需要注意的問題是數據的動態變換。很多企業存在著系統性問題，例如，某企業從來不給設計變更安排工時，而企業的變更是非常頻繁的。因此，生產部門采取的策略就是加大產品的起初工時定額。可以預見到，生產計劃的準確性將很低，甚至出現企業一個工人一個月工時做到3000多小時的情況。

構建全生命周期數據圖譜，重中之重是數據本身的生命周期。傳統上，存儲是昂貴的，而現在盡管存儲價格下降了，數據的完整性往往也不足。另外需要注意的還有一個鮮為人察覺的變換，那就是時間變化。隨著時間流，我們需要對數據圖譜進行改進，對數據進行處理，對知識庫進行優化，引進更為先進的智能系統。

運營保證

保證運行全生命周期的數據圖譜有很大難度，企業需要從企業文化、規則制度、運行工具、員工培訓等多個方面進行強化。

某企業實施廠長查詢系統，廠長表示一般不實施，因為想要的數據查詢不到。后來廠辦結合計算機中心，確立了專人檢查，建立了如果數據沒有按時填寫就重罰的制度。經過幾個月的磨合，終于讓系統可以查詢到工廠的整體概貌數據。

某企業設計部門制作了三維模型，但是生產部門收到的還是二維圖紙。生產部門根據二維圖紙再進行建模，可以想象其周期與質量將會如何，而這樣運行的原因卻是與國家政策不符。

前面一些例子也提到了軟件在數據處理中的應用。我們執行的原則是，凡是我們希望員工做的，在設計上就讓它非常簡便，而不希望員工做的，就讓它復雜。

需要特別說明的是，構建全生命周期數據圖譜，數據有大小、價值、展現形式上的差異，我們需要結合具體業務進行優化，從而保證節點運行的有效性，進而提升整體生產流程的精益性。

未來展望

企業全生命周期數據圖譜的發展方向，首先是大數據化，從數據的總量、到單元業務處理需要的數據量、產生的數據量，將發生質的變化;其次是移動化，企業的領導不在現場，可以利用移動終端，查詢、控制、優化生產現場;第三是數據圖譜的社會化。工業4.0的橫向集成，可以理解為各種主體的數據需要處理，另外提供工業數據服務的、淘寶樣式的平臺企業將會出現。社會最終將發展成有譜系的、結構化和非結構化的、高效、互聯的各種復雜管理的大數據社會。

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