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[導(dǎo)讀]   2008年全球金融危機后,德、美、日、中等國家都不約而同地制訂了振興制造業(yè)的國家戰(zhàn)略。   雖然各國戰(zhàn)略的側(cè)重點不同,但通過物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù),實現(xiàn)賽博世界與物理世界深度融合,提升

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

  雖然各國戰(zhàn)略的側(cè)重點不同,但通過物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù),實現(xiàn)賽博世界與物理世界深度融合,提升制造企業(yè)的競爭力,卻是這些國家戰(zhàn)略的共同目標(biāo)。

  作為世界著名的未來發(fā)展趨勢學(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代轉(zhuǎn)型,將帶來大數(shù)據(jù)時代的思維變革、商業(yè)變革和管理變革,大數(shù)據(jù)是云計算 、物聯(lián)網(wǎng)之后IT行業(yè)又一大顛覆性的技術(shù)革命?!?/p>

  舍恩伯格還說:“大數(shù)據(jù)時代將改變商業(yè)與管理模式,大數(shù)據(jù)的分析將會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”。

  對于中國廣大制造型企業(yè)來講,在競爭激烈、成本飆升的經(jīng)濟轉(zhuǎn)型困難期,利用大數(shù)據(jù)等先進技術(shù),充分挖掘企業(yè)內(nèi)部潛力,對各類數(shù)據(jù)進行及時采集、科學(xué)分析,將是企業(yè)從粗放管理成功轉(zhuǎn)型升級的一條有效途徑。

  數(shù)據(jù)真實是前提

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

  基于準(zhǔn)確真實的數(shù)據(jù),通過各種算法進行數(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)的決策進行精準(zhǔn)的行動,形成閉環(huán)的迭代過程。

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

  但在制造企業(yè)實際的運營過程中,由于習(xí)慣、技術(shù)手段等限制,很多場景下的數(shù)據(jù)都是靠人工匯報等形式進行采集,這就必然存在數(shù)據(jù)不及時、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:“你無法度量它,你將無法管理它”。即便是你擁有數(shù)據(jù)很多,即便是花費了大量人力物力,數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確,管理仍然是不科學(xué),企業(yè)競爭力就難以提升。

  引以自豪的“假數(shù)據(jù)”

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

  某坐落于我國工業(yè)重鎮(zhèn)武漢的大型國有企業(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的業(yè)績與各類先進的軟硬件系統(tǒng)。

  記得第一次與蘭光創(chuàng)新技術(shù)團隊進行交流時,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,因為在多品種、小批量的離散制造企業(yè),即便是管理非常精細的日本,也很難超過80%,歐美國家能達到70%就算是很優(yōu)秀了,國內(nèi)一般企業(yè)的OEE大多徘徊在30-40%之間,這是蘭光創(chuàng)新實施四萬多臺數(shù)控設(shè)備后的統(tǒng)計結(jié)果。

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

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

  同時,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表,設(shè)備的各種數(shù)據(jù)、運行趨勢、異常情況一目了然,管理者可以很好地進行生產(chǎn)過程實時、透明化管理。

  數(shù)據(jù)精準(zhǔn),提效明顯

  項目實施完成后不久,當(dāng)李總從系統(tǒng)查看設(shè)備利用率時,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、維修等無效時間全部去除,體現(xiàn)的是機床真正的切削時間,36.5%才是企業(yè)真實的設(shè)備利用率!

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

  系統(tǒng)運行一年后,當(dāng)工程師回訪時,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)計科由原來的4人減少到了1人,并且這個人也不用現(xiàn)場統(tǒng)計,所有的數(shù)據(jù)全用你們的系統(tǒng)自動采集,他只負責(zé)每周將統(tǒng)計分析的結(jié)果整理匯報,工作也高效多了。”

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

  結(jié)語

  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)備自動化、管理數(shù)字化的優(yōu)勢,積極借鑒工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等先進理念,將決策建立在準(zhǔn)確、真實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,避免以前在“假數(shù)據(jù)”基礎(chǔ)上進行管理的尷尬現(xiàn)象。

  只有這樣,管理與決策才是科學(xué)有效的,企業(yè)才會有更強的競爭力,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!

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