e-works數字化企業網總編 黃培博士
一、移動互聯對制造企業的影響
制造業產品生產的方式，在過去的100多年間發生了根本的變化。圖1是制造模式的變革趨勢，圖中橫軸是產品的種類、縱軸是產品的批量。早期1850年至1913年期間，是手工制造的時代，這個時期產品的品種多，但批量�。坏搅�1913年左右，受福特流水式生產的影響，產品的品種越來越少、批量越來越大；到了1955年出現了一個拐點，因產品需求的個性化，這個時候產品品種開始增多、批量開始減少，生產的單位產量減少；到了1980年之后，制造業逐漸進入大批量定制產品的時代，既要保證有一定的批量，同時要滿足個性化；2000年開始，隨著全球化的發展，各個區域市場、每個客戶都有獨特的需求，所以未來將走向個性化制造。
圖1 制造業產品生產模式的變遷
在移動互聯時代，制造業面臨著多方面的轉型：
數字化：用數字化技術對產品進行準確的描述，使得在整個從設計、制造到服務的價值鏈上可以更好地使用產品信息。
個性化：客戶需求日益個性化，企業需要在滿足客戶個性化需求和合理的生產規模之間進行平衡。
全球化：技術發展縮小了經濟和地理的距離，開辟了新的市場。使得企業可以在任何地方設計、任何地方制造、任何地方服務，這將對未來的新興系統提出了更高的要求。
產品智能化：產品中包含了越來越多的軟件，硬件與軟件的集成系統支持復雜的人機交互、診斷，采集服務數據，并創造附加價值。使得使用更加便捷。
服務化：產品的不斷進化，使之與各種服務捆綁在一起，能夠為客戶體驗的整個生命周期帶來新的價值，服務正在成為企業新的盈利點。
互聯性：泛在的物聯網絡支持移動應用并嵌入了傳感器，使每個產品都可以被尋址，支持智能地監控、控制和交流。
合規性：有關環境、健康、安全和貿易的政府及非政府組織制定的法規，以及行業標準越來越嚴厲。
工業4.0（Industrie 4.0）現在已經是炙手可熱，第一次工業革命的標志是整齊動力機械設備應用與生產；第二次工業革命的標志是電機發明和電能使用，大規模流水線生產；第三次工業革命的標志是應用IT技術實現自動化生產；第四次工業革命的標志是實現智能制造。德國不僅提出了一個工業4.0的概念，還提出了智能服務。工業4.0一期項目起始時間為2012年1月，項目由BMBF、BMWi發起，在ICT（信息和通訊技術）的支持下，通過對技術過程和業務過程的共同改進，將德國的制造技術提升到一個新的時代。智能服務一期項目起始時間為2014年3月，由BMWi發起，旨在利用可靠的云基礎設施和建立新型服務平臺，為德國構建一個全新的、全球領先的、基于網絡的服務經濟。
移動互聯對制造業的深刻影響主要表現在以下幾個方面：
云計算：今天云計算已經從概念走向現實，從是否應用走向如何應用，推進IT外包是一個必然的趨勢。我認為未來BI也會云化，企業可以通過云的方式獲得一些相應的分析服務。
電子商務：電子商務如火如荼，不論是工業品還是消費品制造企業、物流企業，甚至服務企業均需建立電子商務應用對策，并在加入第三方平臺還是建立自身平臺之間做出選擇，甚至要考慮多種類型，既要自建平臺又要加入第三方。
社交網絡：傳統的OA將會演化成將OA、門戶、即時通訊、視頻會議等功能集成的綜合性的社交化交流平臺。包括基于社交網絡來進行人力資源管理、人才招聘、營銷等。
移動應用：3G/4G時代移動應用爆發，未來會有很多的人不需要臺式電腦進行工作，在現場工作時，基于移動設備進行數據采集，可以用移動設備訪問企業的輕量化產品數據（CAD、PDM移動客戶端），還有移動BI，甚至很多制造企業開始為客戶提供移動的APP。
物聯網：物聯網將人、數據和機器連接起來。比如消費者的物聯將智能感知與移動應用結合，工業產品的物聯將遠程故障診斷和控制結合，工業設備的物聯實現設備狀態信息的采集和遠程操控。
現在大數據特別熱門，那么究竟哪些類型的企業更需要大數據？首先，大數據的形態特征有語音、文本、數值、圖像、視頻等；結構特征分為結構化、半結構化、非結構化；擁有特征分私有、共有、公開。這些特征使得制造企業產生了多種類型的數據，使大數據具有4V（Volume、Variety、Velocity、Value）的特性。制造業的大數據，比其它的行業例如銀行業、金融業更加復雜，因為其數據類型很多，非結構化的數據很多。例如，我們一旦把生產現場的數據實時采集起來，將是非常大的數據。大數據的起源歸因于于互聯網與電子商務，但是大數據最大的應用場合是傳統行業。因為幾乎所有傳統行業都在互聯網化，同時傳統行業仍然占據GDP的絕大部分份額。有分析表明，最需要大數據的制造企業分為三類：第一類是對大量消費者提供產品或服務的企業：利用大數據精準分析不同消費者的偏好，例如家電企業，汽車企業。第二類是小而美的中長尾企業：利用大數據精準定位客戶群。第三類是面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業，利用互聯網和大數據作為自我進化的工具。
制造企業應對大數據的挑戰需要注意以下幾個方面：
*制造企業需要制定應對大數據挑戰的策略。
*企業需要在獲取和管理大數據的基礎上，進而利用大數據分析支撐決策。
*對細節信息的管理導致數據量的爆增。
*難點在于大多數制造企業并未掌握與自身有關的大數據。
*大數據時代需要防止“數據霸權”。
二、移動互聯時代制造企業的智能化決策
有軟件公司認為， BA與BI的概念是有區別的，相較BI來說，BA更注重預測�？偟膩碚f，業務分析的目的是立足現實、回顧過去、總結現在和展望未來。首先會告訴管理者企業已經發生了什么事情，結果如何？其次會告訴管理者產生這些結果的具體原因是什么，該采用何種策略來解決？再者會告訴管理者企業在可預見的將來會發生些什么？還會實時地告訴管理者，企業現在正在發生什么事情，完成的進度情況如何，跟企業既定的戰略目標是否一致，是否需要及時調整策略將發生偏差的事情調整到正確的軌道上來？
有業務就有業務分析，在企業中業務分析涉及銷售分析、財務分析、服務和聯系中心分析、供應鏈分析、市場營銷分析、HR/勞動力分析等多個方面。實現業務分析的基本流程可分為4個步驟：設計與建模—數據整合—多維數據分析與挖掘服務平臺—展現、分析與報表。
目前，業務分析技術出現了新的趨勢，包括：移動BI、云BI、與制造/研發的特定業務結合、基于內存計算、In Context BI、與大數據處理技術（如Hadoop）的集成與融合等。
企業在實施BI時往往會面臨以下幾個問題：
*信息化基礎薄弱，信息系統建設進度滯后造成主干信息系統缺失，在實施商業智能時由于缺乏有效的數據來源和運營數據積累，而使商業智能系統的應用效果大打折扣；
*數據質量低，真實性、可靠性差，造成業務分析結果失真；
*使用者需求不明確。商業智能應用需要反復的溝通、驗證與改進，才能真正符合使用者的要求，發揮實效。
企業可以采取以下措施，保證數據真實性：
*樹立全面的數據質量意識，使每一個操作使用信息系統的用戶意識到數據是系統的生命，規范操作，保障數據真實準確就是對自己工作的負責和對企業發展的支持；
*頒布并嚴格執行數據管理規定，在制度上規范數據的管理；
*通過技術手段保障數據質量，引入主數據管理平臺，集中管理主數據，加強系統對錯誤業務數據的檢查校驗功能，把錯誤數據堵在源頭。
企業績效管理（EntERPrise Performance Management）主要針對一致的、可識別的KPI（關鍵績效指標），對業務績效進行衡量和分析，以支持業務績效的分析與管理，以業務流程改進為核心，指導用戶完善決策過程，使戰略執行更加有效。企業績效管理和BI是相輔相成的關系，BI是企業績效管理的分析平臺 。圖2理清了BI和EPM的關系，BI有很多的功能，在此基礎上實現企業績效管理，要連接到戰略和計劃到執行、監控財務和運營的結果與目標的差異并提供分析，同時驅動企業范圍的績效改善，采集分析的最終目的是要改進績效。
圖2 EPM與BI的關系
三、關于e-works
e-works已經專注于制造信息化12年，李培根院士是我們的創始人，目前我們已經擁有68萬的會員。e-works總部設在武漢，在上海、北京、武漢、南寧有四個分支機構。
e-works從事制造業信息化知識傳播與分享，e—works的網站、微信，微信訂閱量已經達到了1.4萬人，每天網站編輯們都會編輯一些非常好的內容。每年，e-works舉行很多制造業信息化專業論壇。
e-works每年在全國舉行數十個制造業信息化專業論壇，涉及多個應用領域和行業，例如PLM、MES、SCM、BI、云計算等。
e-works第三方信息化服務，我們已經為很多企業提供規劃、分析、包括冠標等服務。
e-works推出了一個制造業信息化在線選型與應用平臺——制信網。它是一個信息大全，以后大家買軟件、買服務、了解典型案例、了解廠商的應用都可以通過制信網平臺完成。同時大家在制信網上還可以實現信息搜索，可以找到相應的經銷商、產品和基于這個平臺的二次開發的各種軟件，甚至一些插件等等，是一個工業軟件的App Store。此外，在制信網上大家還可以發布需求，供應商可以響應需求。
另外，e-works還推出了制造業信息化教育和培訓平臺制學網。每年都有數十萬計的工程師走向企業，他們都需要這樣一些培訓，所以我們提供線上線下相結合的在線培訓，同時我們跟主流廠商有很多合作，提供各種認證的培訓等等。
每年e-works還會發布很多制造業信息化的專業研究報告。e-works與國際PLM權威研究機構CIMdata聯合發布的PLM的研究報告已經成為業界的指南；e-works還與IBM等其他很多大公司聯合發布了很多重要的研究報告，成為引導企業正確推進信息化的指南。
e-works還建立了中國制造業CIO俱樂部，目前已有3000多名CIO加盟，成為CIO的理想家園。
十二年來e-works非常專注、執著地推進中國的信息化，通過信息化服務來助推制造業轉型升級。我希望在未來能繼續得到在座的企業、政府機構、專家學者們的大力支持。我再次代表e—works由衷的感謝各位專家、各位領導出席本次大會。謝謝大家！
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本文標題：移動互聯時代制造企業的智能化決策
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