直播回顧 | 工(gōng)廠(chǎng)大(dà)數據的輕量化應用(yòng)

數字化轉型是一個龐大(dà)的命題，每個企業和(hé)行業的實際管理(lǐ)與水(shuǐ)平差異較大(dà)，盡管許多企業已經在數字化的轉型中付出行動，但(dàn)不可避免地在實施、技術和(hé)場景結合上(shàng)遇到(dào)困難之處。

從(cóng)輕量化的角度出發，運用(yòng)輕量化的工(gōng)具、系統和(hé)平台做簡單的應用(yòng)，既可以增強企業對(duì)數據化應用(yòng)的了(le)解和(hé)信心，也(yě)能(néng)爲後續投入提供決策支持。

企業數字化運營的基本邏輯

近年來(lái)已經有一些(xiē)企業從(cóng)信息化跨越到(dào)數字化。信息化階段就是提升各個業務系統的運行效率，但(dàn)是業務之間橫向的數據連通是非常困難的。而數字化的核心就是用(yòng)數據解決運營問題，所以數字化運營首先要拉通數據，打通各個系統之間的連接；隻有解決數據治理(lǐ)層全面拉通的問題，才能(néng)稱之爲真正的數字化。

工(gōng)業4.0中談到(dào)三個集成，不管是縱向集成、橫向集成還是端到(dào)端的業務集成，都是靠數據打通的。現(xiàn)在很(hěn)多企業實際上(shàng)做得比較多的是從(cóng)OT到(dào)IT縱向層面的拉通，而端到(dào)端的業務層面，包括橫向集成的範圍實施難度更大(dà)。

工(gōng)業大(dà)數據的特點

現(xiàn)在商業大(dà)數據的整個應用(yòng)實際上(shàng)已經比較成熟，但(dàn)工(gōng)業大(dà)數據裏數據類型其實是不一樣。它既包含已有的信息化系統數據，還包括現(xiàn)在越來(lái)越多的将成爲最主要數據的IoT工(gōng)業互聯網數據，這(zhè)些(xiē)數據來(lái)自(zì)現(xiàn)場設備、工(gōng)礦、生産狀态和(hé)人員操作(zuò)，是非常大(dà)體量，需要特别關注的；以及還有一部分來(lái)自(zì)外(wài)部數據，包括我們供應鏈的數據、經營數據等。

根據數據來(lái)源可以發現(xiàn)工(gōng)業大(dà)數據具有以下(xià)幾個特點：

● 大(dà)體量 （Volume）：3D打印一個中規模部件産生幾十GB數據；

● 多樣性 （Variety）：三維圖形數據，監控視(shì)頻數據，設備日志數據、RFID數據等；

● 快(kuài)速性（ Velocity ）：處理(lǐ)速度是毫秒級，例如發動機運行監測數據；

● 價值密度低(dī) （Valve）：工(gōng)業大(dà)數據的價值是顯性，但(dàn)數據跨度、維度太大(dà)；

● 數據豐富，信息貧瘠；流與批計(jì)算(suàn)模式同時(shí)存在；

商業互聯網平台本身就帶有很(hěn)強的數字化基因，但(dàn)整個工(gōng)業領域很(hěn)大(dà)程度上(shàng)都很(hěn)難跟數字化直接關聯，因此也(yě)很(hěn)難用(yòng)一個很(hěn)好(hǎo)的平台來(lái)進行展示。光從(cóng)設備管理(lǐ)來(lái)說，不同的設備機台的規律運行之間的差異是非常大(dà)的。如何對(duì)數據進行挖掘和(hé)建模，呈現(xiàn)出好(hǎo)的應用(yòng)效果對(duì)工(gōng)業企業是非常大(dà)的挑戰。

從(cóng)這(zhè)幾年的一些(xiē)項目實施上(shàng)來(lái)看(kàn)，工(gōng)業大(dà)數據架構的途徑已經豐富了(le)。比如可以先用(yòng)一些(xiē)場景化、輕量化的系統軟件來(lái)輔助把整個數據和(hé)模型跑通；第二是通過一些(xiē)具有低(dī)代碼特性的數據化平台，幫你(nǐ)快(kuài)速構建數據平台；第三種是工(gōng)業互聯網，像百度借助于人工(gōng)智能(néng)的一些(xiē)應用(yòng)，通過收購和(hé)并購的方式快(kuài)速切入一些(xiē)工(gōng)業場景，充分發揮人工(gōng)智能(néng)在工(gōng)業場景上(shàng)的應用(yòng)。

現(xiàn)在的工(gōng)業物聯網已經發生了(le)很(hěn)大(dà)的變化。它能(néng)夠吸納各種類型數據，數據連接能(néng)力非常強；第二是它有很(hěn)好(hǎo)的中台結構概念，可以讓我們快(kuài)速能(néng)夠複用(yòng)，構建所需要的場景；第三是它呈現(xiàn)出多樣化的應用(yòng)層面。工(gōng)業大(dà)數據平台不應僅僅是靈活的大(dà)數據存儲系統，應是業務主題爲中心的數據服務提供者，支持知(zhī)識沉澱，快(kuài)速叠代，消除壁壘的協同應用(yòng)平台。

輕量化應用(yòng)對(duì)企業的能(néng)力要求并不高(gāo)，企業在上(shàng)自(zì)己專用(yòng)大(dà)數據平台或通過工(gōng)業互聯網方式接入的時(shí)候，可以把已有的經驗和(hé)工(gōng)作(zuò)場景直接進行融合。

工(gōng)廠(chǎng)大(dà)數據的典型應用(yòng)

工(gōng)廠(chǎng)大(dà)數據的場景應用(yòng)比較多，從(cóng)産品創新，設備預置性維護到(dào)供應鏈運營優化等。這(zhè)裏選取差異比較大(dà)的2個場景應用(yòng)來(lái)具體說明(míng)。

場景應用(yòng)案例1：輕量化數據挖掘工(gōng)具

半導體行業在生産過程中會(huì)經曆多次摻雜(zá)、增層、光刻和(hé)熱處理(lǐ)等複雜(zá)的工(gōng)藝制程，每一步都必須達到(dào)極其苛刻的物理(lǐ)特性要求，高(gāo)度自(zì)動化的設備在加工(gōng)産品的同時(shí)，也(yě)同步生成了(le)龐大(dà)的檢測結果。這(zhè)些(xiē)海量數據究竟是企業的包袱，還是企業的金(jīn)礦呢(ne)?

大(dà)家走進台積電這(zhè)樣企業的工(gōng)廠(chǎng)現(xiàn)場，會(huì)發現(xiàn)這(zhè)是一個高(gāo)技術密集型、高(gāo)資産投入型的行業，在晶圓檢測時(shí)，要檢測每個點、每個位置的質量，數據量和(hé)工(gōng)作(zuò)量是非常大(dà)的。

以GMP軟件爲例。125片晶圓有17 萬行數據，質量 OK的用(yòng)0表示，壞點用(yòng)1表示。這(zhè)些(xiē)壞點分布的情況有一定的特性，對(duì)應了(le)某種後台的機理(lǐ)，比如說是材料問題還是工(gōng)藝問題，或是加工(gōng)過程中的一些(xiē)環境造成的。

這(zhè)個軟件本身已經具備了(le)一些(xiē)算(suàn)法功能(néng)，比如說聚類算(suàn)法，用(yòng)簡單的層次聚力讓系統先跑一遍。這(zhè)麽多數據分别應該是哪幾類質量異常，之後工(gōng)藝技術人員再進一步分析，就可以更精确、更迅速地能(néng)夠判定到(dào)底是什(shén)麽成因。

通過GMP軟件，數據和(hé)業務場景都有了(le)，算(suàn)法的整體思維也(yě)有，可以在很(hěn)短的時(shí)間裏給出一個結果，便于你(nǐ)去選擇。

對(duì)于工(gōng)業數據的應用(yòng)大(dà)家要注意評估每一種模式最終的應用(yòng)成效，這(zhè)種評估将來(lái)是要作(zuò)爲一個經驗化的方式固化到(dào)整個系統中。在真正的應用(yòng)價值體現(xiàn)之前，花(huā)巨資上(shàng)系統的風(fēng)險很(hěn)大(dà)。通過這(zhè)種輕量化的形式，在将來(lái)可以把這(zhè)種形态融合到(dào)整個系統中去的。

場景應用(yòng)案例2：生産計(jì)劃排程的複雜(zá)化

排程是很(hěn)多行業都存在的一個典型問題，也(yě)就是APS。APS真正要稱之爲APS一定有一個算(suàn)法引擎。評估一個系統是否具備APS功能(néng)，要看(kàn)訓練速度怎麽樣，是否具有模拟功能(néng)，能(néng)夠适應多少種約束類型等。

所以對(duì)排程的定義是一個我們稱之爲一個大(dà)數據體量進行全局化優定尋優的這(zhè)樣一過程，它一定不涉及原來(lái)憑人工(gōng)經驗在有限的約束條件下(xià)巡遊的。

像圖片中的例子有6個工(gōng)單，每個工(gōng)單會(huì)涉及到(dào)多個工(gōng)序。比如第一個工(gōng)單6個工(gōng)序，第一個工(gōng)序可以在3号機床上(shàng)加工(gōng)，也(yě)可以在10号機床上(shàng)加工(gōng)。在3号機床加工(gōng)的時(shí)間是3分鐘(zhōng)，在10号機床加工(gōng)是5分鐘(zhōng)，這(zhè)個可以選擇，以此類推。

可以看(kàn)到(dào)一共有10台加工(gōng)機床，其中有很(hěn)多加工(gōng)機床是共用(yòng)的，而每一個訂單的加工(gōng)路線和(hé)時(shí)間也(yě)是不一樣的。在這(zhè)種情況下(xià)，我們要找到(dào)一個最短時(shí)間能(néng)完成的優先順序，能(néng)夠确保資源浪費最低(dī)，機台損失時(shí)間最低(dī)。同時(shí)整個從(cóng)第一道(dào)工(gōng)序到(dào)最後一道(dào)工(gōng)序，六個訂單全部結束，其實是非常困難的。

這(zhè)裏會(huì)涉及到(dào)一個遺傳算(suàn)法，就是在有限的成本條件下(xià)取得相對(duì)最優的概念。如果讓一台計(jì)算(suàn)機運行程序獲得一個最優結果是可以，但(dàn)如果運行時(shí)間是三個月，是完全不具備可行性的。所以爲了(le)能(néng)夠更好(hǎo)地運行，現(xiàn)在開(kāi)發出很(hěn)多這(zhè)種啓發式算(suàn)法，就是借助生物學上(shàng)的概念，通過每一代的進化用(yòng)遺傳手法把更好(hǎo)的結果選擇出來(lái)，并不斷叠代到(dào)一個相對(duì)滿意的結果。

所謂輕量化應用(yòng)就是對(duì)于不同的場景，用(yòng)類似環境實現(xiàn)短平快(kuài)能(néng)上(shàng)手。如果想把這(zhè)些(xiē)場景做更好(hǎo)的封裝，就可以通過包括低(dī)代碼的開(kāi)發環境等來(lái)實現(xiàn)，把一些(xiē)成熟優秀的經驗固化進去，将來(lái)真正在使用(yòng)的時(shí)候就是一個比較商業化的App系統。

通過這(zhè)兩個場景化的案例，希望建立起大(dà)家對(duì)應用(yòng)的信心，通過數字化的場景應用(yòng)快(kuài)速提高(gāo)運營的效率。平台再複雜(zá)，無外(wài)乎就是數據加算(suàn)法，加一些(xiē)可視(shì)化展現(xiàn)形式，隻要這(zhè)條路跑通，加上(shàng)對(duì)行業場景的熟悉度，肯定能(néng)做出不錯的應用(yòng)效果。