埃睿迪CEO吴奇锋:工业大数据,发现新的可能

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关键词:工业大数据 自动化

    文章引述了他一句非常有意思的话:“我闭上眼就能判断出车的位置。”他熟悉每一段区间的特点,能感受出列车撞击钢轨时,发出的不同声响。那些有细微差别的颠簸,他感觉也“相当明显”。

    这些接近“特异功能”的直觉是7年地铁司机生涯中积累、萃取出来的,所谓“熟能生巧”,大致如此。客观上,到直觉的程度也有一个“将厚书读薄,再读厚”的过程在支撑。

    在西方的商业故事里,著名的“1美元的粉笔与9999美元知道在哪里划线”的梗,也让我们看到地铁司机王凯华的影子。宋朝欧阳修的《卖油翁》里,老翁的一句话“我亦无他,惟手熟尔。”立马将善射的康肃公陈尧咨怼了回去。

    “惟手熟尔”,通常需要类似1万小时这样的投入与功力才能得到。个人如此,企业更是如此。然而,现在的市场竞争,已经不允许企业这样从容不迫地来做积累、萃取、建模,升级认知,持续锻造核心竞争力。我们看到不少之前鲜亮的工业企业,慢慢老化并被淘汰,从这个维度来看,就是自身的持续创生能力一路落后于市场的结果。

    更多的工业企业在寻求“智造”之路,消费互联网中消费者数据、卖场数据、运营数据的采集、建模、分析给零售企业的客户旅程、复购以及拉新等方面带来的变化,激发了工业企业希望在工业互联网中探究工业数据威力的欲望;长期坚持在装备自动化方面进行持续创新的工业企业也尝到了不少甜头,随着网络通信能力、物联网设备的成本红利放大,工业企业在管理信息化进入一个新的平台期之后,有条件在装备信息化和产品信息化方面进行更大更有效的投入。在自动化充分地被重视并得到较大规模的发展之后,传统的企业信息化其实已经进入准数字化和数字化阶段,并直接涌现出支持智能化的良好土壤。

    这一切的产生实际上都来自于对企业经营行为过程尤其是生产加工过程关键数据甚至是全量数据的积极获取。使得“企业大脑”在更多的数据触觉支撑下刺激更多的“神经元”相互联通,以至于涌现出诸多新的可能,以前许多“不可能”成为常态,企业经营进入新的境界。

    比如某光伏企业的产品出厂合格率现在是100%,远远超过六西格玛的极限。根本原因就是对于在制品良品率异动因素的及时干预,这个干预完全来自于实时的数据采集、基于模型的场景预判以及积极的干预。

    (审核编辑: 智汇张瑜)