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如果問一個傳統(tǒng)的滑雪板制造商會有哪些煩惱?他們一定會苦嘆生產成本高、制造周期長、庫存壓力大。由于滑雪運動季節(jié)性強，天然雪和人工雪對滑雪板的材質要求不盡相同，制造商常常頭痛于該為不同季節(jié)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周期從過去的16天縮減到8天，庫存降低了80%，生產中還在每個零部件流程中安裝傳感器，通過收集和分析傳感器數據，把質量控制細化到每一個工藝流程。這個智慧制造的一幕已經在奧地利滑雪板生產商Blizzard處得以實現(xiàn)。

在Blizzard的案例中，IBM的“智造”方式已經從關注制造本身的靜態(tài)數據向關注社交輿情的互動數據進發(fā)，并且借助于模型來預測天氣以及天氣對銷售的影響。這就是在物聯(lián)網3.0的世界發(fā)生的故事。在2015年5月的中國物聯(lián)網大會上，IBM解析了物聯(lián)網3.0的概念。在物聯(lián)網1.0的時代，人們致力于建立物物相連的系統(tǒng)，數據能夠被實時感知、傳輸和處理;在2.0的時代，物物相連后產生的數據已經超越傳統(tǒng)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的時代，與大數據和云計算的融合創(chuàng)造一個物聯(lián)網的全新生態(tài)環(huán)境。

這個生態(tài)環(huán)境貫穿于工業(yè)制造的整個流程，從產品研發(fā)、生產制造、運營管理，到產品銷售、服務的每一個環(huán)節(jié)。這給人們觀念中有形的工業(yè)機器人(工業(yè)機器臂)、3D打印機或是廠內生產智能化機床的圖景賦予了更廣闊的延展。在物聯(lián)網的環(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3.0—和大數據、云的“聯(lián)手”

究其工業(yè)4.0愿景的本質，是實現(xiàn)物聯(lián)化、互聯(lián)化以及智能化的理念，是工業(yè)企業(yè)實現(xiàn)向工業(yè)4.0時代發(fā)展的關鍵動力，可見“物聯(lián)網”的重要支撐作用。

IBM中國研究院院長沈曉衛(wèi)博士說，物聯(lián)網3.0的提出實際是基于對未來三大趨勢的洞察。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源，大數據從以往記錄系統(tǒng)(System of Record)的功能轉向了系統(tǒng)互動(System Engagement)。原有的結構性數據中混入了來自于社交媒體、物聯(lián)網的非結構性數據，而這些數據有聲音、圖片、視頻、文字等，需要全新的技術處理能力。

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

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

二是通過人機交互手段推動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。基于大數據的認知計算能力可以應用到不同領域，比如自動駕駛汽車駕駛中行車路線的選擇，通過對交通路網實時信息的分析，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)化行駛線路。

三是實現(xiàn)物理建模和工作機理建模。與金融和服務行業(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表征。比如風機發(fā)電，既需要監(jiān)測風機的運轉參數、發(fā)電量，也需要參考實時的風場周邊氣象監(jiān)測信息以及衛(wèi)星監(jiān)測的大尺度氣象數據，從而提供給風力發(fā)電地物理和工作機理模型，將風力預測空間精度提升至每個風機范圍內，進而優(yōu)化風機的運轉以及電力能源儲備及并網控制。

車聯(lián)網即是物物相聯(lián)之后，借助于云計算和大數據，推動“高度智能化”工業(yè)產品的發(fā)展。在自動駕駛領域，一輛車上成百上千個傳感器將實時產生并處理車輛運行數據，當成千上萬輛車將這些實時處理后數據回傳至云平臺后，在車聯(lián)網云服務的支持下，車與車、車與路之間便能夠實現(xiàn)信息協(xié)同，道路上行駛在后方的車輛借助通過前車的實時“觀察”，獲取前方的道路信息，身處A地的車主也能知道B地的路況，以支持及時調整行駛線路以及車輛控制。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相關的金融保險創(chuàng)新以及車載信息服務的創(chuàng)新。

物聯(lián)網3.0不僅實現(xiàn)產品及服務的智能化，還推進企業(yè)業(yè)務流程和制造過程的智能化。通過物聯(lián)網以及互聯(lián)網采集的客戶使用產品及服務的數據在經過處理和分析后，持續(xù)不斷地形成對于客戶需求的新洞察，進而能夠推動產品研發(fā)業(yè)務流程的智能化。通過物聯(lián)網采集的工業(yè)制造過程監(jiān)控數據經過處理，并結合制造過程物理模型建模分析后，可以實時動態(tài)調節(jié)制造過程計劃、物料供給以及設備狀態(tài)控制參數以支持制造過程的智能化。這使得企業(yè)生產及服務過程的協(xié)同從原來企業(yè)內部各部門之間，傳統(tǒng)供應鏈的協(xié)同，轉向了以物聯(lián)網、互聯(lián)網大數據為支撐，企業(yè)全過程、全方位以及社會化的協(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。”

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)需要整合從生產制造到客戶服務、供應鏈以及產品維修養(yǎng)護的全流程數據，這是核心工作。同時，針對互聯(lián)網上產生的信息也要從中尋找有價值的數據洞察，例如利用互聯(lián)網客戶社區(qū)媒體數據分析企業(yè)市場營銷活動的效果以及消費者對企業(yè)和產品的評價;利用互聯(lián)網服務提供的氣象數據支持企業(yè)針對天氣影響的生產及運營的決策優(yōu)化。

“其實用大數據來推動的智能化生產是個可大可小的過程，企業(yè)不必憂慮資金的高額投入。”IBM全球電子行業(yè)銷售和分銷部總經理Bruce A. Anderson 說。這種小可以體現(xiàn)在只切入某一個生產環(huán)節(jié)的優(yōu)化，如在流水線上安裝智能照相機，通過對生產過程中的圖像分析來優(yōu)化質量監(jiān)測，也可以借助實物版型數字化轉換建立版型數據庫，快速進行版型設計的裝換、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供應商。而大則體現(xiàn)在全流程的更新?lián)Q代上。

“過去人們常說的是工業(yè)和信息化融合，現(xiàn)在信息化已經超越傳統(tǒng)信息化的范疇，而是把互聯(lián)網、物聯(lián)網所提供的新的數據源以及相關生態(tài)系統(tǒng)整合在一起。”孫偉說，“這是一個全新的變化，也是未來企業(yè)發(fā)展的契機點——用大數據來創(chuàng)造全新的工業(yè)價值。”

中國制造進化秘笈

孫偉：過去人們常說的是工業(yè)和信息化融合，現(xiàn)在信息化已經超越傳統(tǒng)信息化的范疇，而是把互聯(lián)網、物聯(lián)網所提供的新的數據源以及相關生態(tài)系統(tǒng)整合在一起。