驱动智能制造的大数据，你看得懂吗？
中国制造正在悄然发生着积极变化。
一组来源于国家统计局的最新数据显示：2016年1-5月，规模以上工业增加值同比增长5.9%，工业总体保持平稳增长。同样，高新技术制造业和装备制造业增加值继续保持较快增长，占规模以上工业增加值的比重已分别达到12.1%和32.5%。
毫无疑问，“中国制造”已成为世界上认知度最高的标签之一。历经30多年的高速发展，作为促进世界经济发展的重要力量，中国这个“世界工厂”的角色已经越来越重要。
相伴而生的是，智能制造作为中国制造未来的重要方向，正面临大考。
智能制造，在经过了“制造+自动化”的第一代，又在第二代“信息化+网络化”时期实现了信息和装备的动作同步，人机互动。而今进入第三个阶段——大数据时代，智能制造正在使制造业走向智能化。
然而，在这个言必称“大数据”的制造时代，智能制造是否真的已经实现了与大数据无缝对接？大数据给中国制造带来了什么？
而真相又是什么？
数据只是信息，只有分析之后才会“说话”
智能制造时代，我们永远不要低估大数据的力量。即使是最普通的一盒纸巾，每一张纸巾都可以排得整整齐齐，如果说这背后运用了大数据分析，你信吗？
以宝洁公司为例，每一盒纸巾的生产，流水线上每一步的材料变化、设备状态等都有数据监测。一盒纸巾的生产看似简单，但如何达成产品质量的普遍等同性则大有学问。宝洁公司通过工厂里面的温度、湿度、材料等变化来调整加工参数，并且工程师不需要在实地工厂实时监督，在世界的任何一个角落可以实现远程设备管理。
“这就是数据的深层分析，数据背后都有其逻辑性。没有逻辑的数据只能称之为‘信息’。懂得逻辑以及逻辑背后的智慧，很多质量问题便可迎刃而解。”美国辛辛那提大学讲座教授、美国NSF智能维护系统中心主任李杰对《中外管理》开门见山地说道。
他进一步解释，大数据时代，智能制造里面有很多可见和不可见的问题都可以通过数据反馈出来。与之对应的是会有很多可见数据和不可见数据生成，可见的数据就是机器里面的参数，比如噪音特征、加工参数特征、耗电特征等。但这些参数与设备加工进度有什么关系？跟加工设备的健康有什么关系？这些是无法测量的不可见数据，需要深度分析。
大数据之于智能制造好比是一个健康检查的过程，就好比你觉得你的身体很好，但是体检的时候发现胆固醇过高，肝指数过高，这就是看不到的东西。李杰以此比喻。在他眼里，数据不会说话，只有分析之后才会“说话”。
不过，与德国、美国、日本的智能工厂相比，中国工厂工人数量多，专门的技术人员却很少，这也恰恰是数据分析的桎梏——缺少专业的分析人员，中国智能制造在数据分析时面临的问题是技术人才以及知识短板。
而缺少数据分析，再多的“智能制造”、“工匠精神”只是空谈。试想，如果一个智能工厂里，机器是外国的，图纸和设计是照抄的，零部件80%是进口的，自动化生产线很多，但生产背后并没有深入的数据分析，或者无法解读数据背后的含义，那么，智能制造的优势在哪里？仅靠消费市场取胜的智能制造，能走多远？
智能制造的终极目标不是智能化？
“如何才能为顾客创造更多价值？”“我要了解为什么减少能源？”“为什么我耗费那么多能源，而不能降低20%？”“为什么我需要100道工序不是50道？”“为什么加工的噪音那么高？”
……智能制造过程中，企业会不断地面临诸如此类问题。
李杰认为，大数据是唯一可以让企业了解到生产的产品如何、是否还有改进空间，以及解答以上问题的工具。中国智能制造转型的过程中，大数据让企业的认识越来越深刻，让企业家了解到底中国制造强在哪里。
目前在国内，已经有很多制造企业在智能化转型上积极尝试，也进行着追求品质的探索和研发。比如：三一重工、海尔、美的等企业的智能制造工厂和创新性转型。记者也从三一重工高级副总裁贺东东那里了解到，三一重工从2008年就开始基于物联网搭建平台，那个时候并没有物联网的概念，也没有大数据的概念。不过，真正立足大数据的智能制造是制造之需，是从自身发展和客户需求出发，并不是出于单纯的战略布局或者赶时髦的因素。
事实上，大数据时代的智能制造转型，传统企业虽然举步维艰，但大数据可以让企业在智能制造过程中发现不足再进行自我改进，从而越来越精益，越来越有竞争力。
这一点贺东东深有体会。大数据对智能制造的冲击首先是制造装备发生了很大的变化，从“机器人”数控设备、自动化设备到整个管理调度的方式，大数据在每个环节都发挥着作用。如何利用参考数据让制造更加优化，如何降低故障、提高可靠性能等诸多方面与传统方式相比均发生了巨大变化。有些冲击甚至说是颠覆性的。
“其实若转型中每个环节都在发生变化，每个环节都要去应对，企业会面对资源不够，钱不够、人不够的窘境，现实情况是，并不是每一家企业都有能力遍地开花地去应战，而大数据会告诉你 哪个环节有最大的痛点，遂而逐个击破。”贺东东如此对《中外管理》回答。
对于大数据在中国智能制造转型扮演的角色，李杰做了一个形象的比喻：我们吃橘子的目的，不是为了吃橘子，是为了获得维他命C。知识不是目的，它是让一个人不断成长，变得有智慧的过程。同理，智能制造的终极目的，不是智能化，而是让企业有智慧，从而能够贡献社会，帮助别人，能够产生更多对社会有用的价值。
数据和智慧才是智能制造的传承之本
智能制造，说“高大上”一点，是为了人们的生活、为了国家的竞争力而制造。而且，智能制造不是20年、30年，乃至50年就能实现的，它是一个百年工程。
智能制造需要传承！但相比较而言，中国目前的制造企业以二三十年之久的居多，是否能够发展到百年企业现在还未知，所以中国制造必须用大数据不断地更新迭代，使智能制造变成一个知识的传承体系，否则就会面临中国制造的优势外流。
从李杰多年的案例研究经验看，谈智能制造，说得多做得少的企业并不在少数。很多企业做一点就觉得他走在了智能制造队伍的前列。而且，大数据主导下的智能制造不是数量的取胜而是质量的取胜。智能制造目的不是展现给人家智能机器有多少，自动化程度有多高，而是要看将人的素质能够提高多少，这是中国要给世界的一个交代，能够让人家信服。
真正做智能制造的企业，在它们的理念里，智能制造是对市场尊重而产生的使命感。智能制造恰是一种认真做事从而带出来转型的态度，它不是一个技术问题，而是一种“我一定要改进”的决心。
所以，“大数据时代，智能制造需要传承的不是机器也不是工厂，而是数据和智慧。”李杰如是说。
具体而言，即：用大数据来深入了解中国制造的短板，比如质量问题、效率问题，还有类似机器使用性能问题。找到短板之后，数据可以告诉你怎样改进，如何设计未来，而无需一直依赖从外部引进技术。最后，大数据帮助企业实现对未来制造的价值重新定位，智能制造生产的产品不单纯只是产品，它会为客户创造更多的价值，而产品加上服务的价值让智能制造更有效率，更为先进。
所以，大数据对于中国智能制造的意义，已经不言而喻。
“智能制造是以数据为核心，以自动化为基础，以人的知识智慧为传承的目的。智能制造最重要的是人，工厂的技术人员经过数据分析了解到怎样加工品质更好，怎样制造更有效率，更节能更安全，这就是对客户的尊重，对人的尊重。它的终极目的仍然是服务于人。而且产品被客户认可，这本身就是对人的尊重。”李杰深入总结道。