簡(jiǎn)介

    IBM將“大數(shù)據(jù)”定義為無(wú)法使用傳統(tǒng)流程或工具進(jìn)行處理或分析的信息。大數(shù)據(jù)給各行各業(yè)帶來(lái)了大量的挑戰(zhàn)和潛在機(jī)遇，分析機(jī)構(gòu)IDC預(yù)測(cè)2014年全球?qū)Υ髷?shù)據(jù)技術(shù)的投資將增長(zhǎng)30%，超過(guò)140億美元。

    但是一直以來(lái)，對(duì)大數(shù)據(jù)的關(guān)注主要集中于社交媒體、廣告、銷售和情感分析等領(lǐng)域。不過(guò)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的商業(yè)應(yīng)用尤其在產(chǎn)品設(shè)計(jì)與制造領(lǐng)域擁有巨大的潛力。正如過(guò)去十年來(lái)媒體、通訊和技術(shù)改變消費(fèi)市場(chǎng)那樣，聚集于產(chǎn)品生命周期管理（PLM）與交易數(shù)據(jù)系統(tǒng)（ERP）中的龐大數(shù)據(jù)，以及長(zhǎng)期的產(chǎn)品數(shù)據(jù)，可能會(huì)改變整個(gè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)和工業(yè)格局。

    以一家典型的制造企業(yè)為例，原材料、勞動(dòng)力及能源是其主要成本。因此，就性質(zhì)而言，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)優(yōu)化主要專注于物理層面，如精益化、供應(yīng)鏈及卓越制造等領(lǐng)域。但是，利用大數(shù)據(jù)改善經(jīng)營(yíng)的過(guò)程，牽涉到對(duì)設(shè)計(jì)和制造流程中的各元素進(jìn)行更深、更廣、更智能的分析。

    對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并利用其結(jié)果為決策制定提供依據(jù)可帶來(lái)的關(guān)鍵效益包括：通過(guò)主動(dòng)采用與市場(chǎng)同步的戰(zhàn)略來(lái)實(shí)現(xiàn)企業(yè)目標(biāo)，以及降低采購(gòu)、轉(zhuǎn)換及經(jīng)銷成本等有形價(jià)值。雖然各企業(yè)所采用的方法在細(xì)節(jié)方面完全是根據(jù)各自的實(shí)際情況而設(shè)計(jì)，但他們所遵循的關(guān)鍵原則卻是統(tǒng)一的，即關(guān)注所有數(shù)據(jù)源，分析和利用內(nèi)外環(huán)境中的各種變化。

市場(chǎng)動(dòng)力

    在一個(gè)不斷擴(kuò)大、日趨全球化、且競(jìng)爭(zhēng)極其激烈的市場(chǎng)上，對(duì)新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、發(fā)布及投資進(jìn)行優(yōu)化具有至關(guān)重要的意義，因此企業(yè)必須對(duì)所有PLM相關(guān)的信息實(shí)現(xiàn)快速、高效而有序的組織和管理。所有數(shù)據(jù)必須實(shí)現(xiàn)可視化，以便讓流程中的所有參與人員及時(shí)獲取適當(dāng)?shù)男畔ⅰ?/p>

    重視PLM領(lǐng)域并管理大量離散型數(shù)據(jù)集，同時(shí)逐漸擺脫以ERP與電子表格為中心的企業(yè)流程，是實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值的關(guān)鍵所在，因?yàn)檫@給予了決策者有意義的分析和發(fā)現(xiàn)。由于應(yīng)用分布式計(jì)算集群和框架，對(duì)大數(shù)據(jù)集和聚合進(jìn)行分析的成本降低了不少。

    因此，在制造業(yè)中利用大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵在于，企業(yè)不再單純地僅以結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)為制定業(yè)務(wù)決策的依據(jù)。傳統(tǒng)制造企業(yè)內(nèi)部及其周邊存在大量原始數(shù)據(jù)有待收集。流入企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的龐大數(shù)據(jù)來(lái)自諸多源頭，包括所謂的智能設(shè)備，它們可通過(guò)傳感器自動(dòng)監(jiān)控各種環(huán)境因素并生成大量關(guān)于性能、通訊、環(huán)境及位置等數(shù)據(jù)。這些原始數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏著重大的業(yè)務(wù)機(jī)遇，但是除非對(duì)之進(jìn)行合理分析，否則無(wú)法揭示其隱含的價(jià)值。相對(duì)于其可能帶來(lái)的潛在收益而言，捕捉此類數(shù)據(jù)所需的成本并不算高。對(duì)于決策制定而言，通過(guò)對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析所收集的信息同樣具有重要意義。

大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)

    制造企業(yè)若要有效挖掘大數(shù)據(jù)的潛力，首先必須解決多重挑戰(zhàn)，才能說(shuō)服所有相關(guān)的利害關(guān)系人。

    這包括大數(shù)據(jù)的所有權(quán)、問(wèn)題的規(guī)模和復(fù)雜性、技術(shù)和業(yè)務(wù)流程的集成、以及解決問(wèn)題所需的大量工具。事實(shí)上，所有企業(yè)都與大數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)存在千絲萬(wàn)縷的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。不過(guò)令人欣慰的是，其潛在效益同樣對(duì)企業(yè)的各個(gè)方面都有利。

    雖然大數(shù)據(jù)的規(guī)模不可小覷，但其復(fù)雜性同樣不容忽視。因此，要解決大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)，不是簡(jiǎn)單地加大資源投入就可以，而是要采用完全不同的思維方式。相應(yīng)的，技術(shù)也只是解決方案的一部分而已。如果不能將結(jié)果融入業(yè)務(wù)，并不斷反饋給流程和工作流，絕大部分潛在效益都將得不到實(shí)現(xiàn)。

    技術(shù)和流程的結(jié)合是不可或缺的，大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)也絕非單一解決方案所能解決的，而是需要一個(gè)集成的方法，有效利用各種工具和資源。其中，關(guān)鍵是要確保在正確的應(yīng)用場(chǎng)合部署適當(dāng)?shù)南到y(tǒng)。最理想的情況是集成所有這些要素，以求實(shí)現(xiàn)最大效益——不只是實(shí)現(xiàn)單項(xiàng)應(yīng)用的效益，而且要實(shí)現(xiàn)它們的綜合效益以及綜合搜索等支持功能。

數(shù)據(jù)安全

    除了上述難題之外，有關(guān)大數(shù)據(jù)的另一顧慮在于數(shù)據(jù)保護(hù)方面。造成這一顧慮的原因有很多，如IT環(huán)境的改變以及不斷變化的業(yè)務(wù)舉措和規(guī)則等。

    在應(yīng)對(duì)內(nèi)部威脅的同時(shí)，企業(yè)還需對(duì)付越來(lái)越精明復(fù)雜的黑客技術(shù)，以及信息大爆炸現(xiàn)象，以至于任何大數(shù)據(jù)解決方案都必須具備穩(wěn)健的數(shù)據(jù)安全保護(hù)機(jī)制，這一點(diǎn)不容置疑。這就意味著制造企業(yè)必須確保往常被視為比較脆弱的工具和應(yīng)用的安全性，因?yàn)樵谂c其它系統(tǒng)相集成、以及在與供應(yīng)商和第三方合作伙伴進(jìn)行數(shù)據(jù)共享時(shí)，這些工具和應(yīng)用因其開(kāi)放性容易成為新的被攻擊點(diǎn)。

供應(yīng)鏈

    流入企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的龐大數(shù)據(jù)來(lái)自諸多源頭，包括使用傳感器自動(dòng)監(jiān)控各種環(huán)境條件并生成大量性能數(shù)據(jù)的所謂智能設(shè)備。

    過(guò)去，大家最關(guān)心的是產(chǎn)品設(shè)計(jì)�？墒乾F(xiàn)在，在產(chǎn)品設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)過(guò)程中，相關(guān)人員相互協(xié)同，工廠與制造能力也在同步設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)中。當(dāng)前的壓力在于向市場(chǎng)交付更具競(jìng)爭(zhēng)力、更高配置、更低價(jià)格、更高質(zhì)量的產(chǎn)品，而同時(shí)滿足所有這些要求，是制造和工程企業(yè)的下一個(gè)重大的價(jià)值所在。這也正是大數(shù)據(jù)的用武之地。

    處理大數(shù)據(jù)，指的是要能夠共享、集成、存儲(chǔ)和搜索來(lái)自眾多源頭的龐大數(shù)據(jù)。而就供應(yīng)鏈而言，這意味著要能夠接受來(lái)自第三方系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，并加快反饋速度。其整體影響是增強(qiáng)協(xié)同性、加快決策制定和提高透明度，這對(duì)所有相關(guān)人員都有幫助。

總結(jié)

    大數(shù)據(jù)可以分為兩個(gè)獨(dú)立的部分，分別針對(duì)其規(guī)模和信息的有效利用。第一部分針對(duì)的是對(duì)如今所生成、傳輸和存儲(chǔ)的海量信息進(jìn)行簡(jiǎn)單處理所帶來(lái)的挑戰(zhàn)。當(dāng)前，數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長(zhǎng)，而隨著M2M（機(jī)器對(duì)機(jī)器的通訊）的應(yīng)用，此趨勢(shì)仍將持續(xù)下去。但是，如若能夠解決這些挑戰(zhàn)，將可以打開(kāi)嶄新的局面，這便是大數(shù)據(jù)的第二部分所對(duì)應(yīng)的問(wèn)題。

    通過(guò)挖掘這些新數(shù)據(jù)集的潛力，并結(jié)合來(lái)源廣泛的信息，就可能獲得全新的洞見(jiàn)。如此，企業(yè)可以開(kāi)發(fā)全新的流程，并與產(chǎn)品全生命周期的各個(gè)方面直接關(guān)聯(lián)。與之集成的還有報(bào)告和分析功能，為流程提供反饋，從而創(chuàng)建一個(gè)良性的強(qiáng)化循環(huán)。

    以Siemens PLM Software為骨干，并以Teamcenter這樣的技術(shù)平臺(tái)為核心，企業(yè)便可以設(shè)想出整個(gè)集成實(shí)施情景。在此情景下，由于客戶、用戶、設(shè)計(jì)和測(cè)試提出的所有需求和反饋都能被反饋至開(kāi)發(fā)環(huán)節(jié)，因此實(shí)現(xiàn)安全管理的大數(shù)據(jù)便成為變更和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的催化劑。由設(shè)計(jì)部門(mén)向仿真部門(mén)提出仿真要求，仿真部門(mén)將結(jié)果反饋給設(shè)計(jì)部門(mén)，然后再傳至供應(yīng)鏈、制造、包裝和物流部門(mén)，從中我們看到了一個(gè)基于大數(shù)據(jù)的良性循環(huán)的誕生。

    領(lǐng)先制造企業(yè)的管理人員正利用大數(shù)據(jù)，以近乎實(shí)時(shí)的方式實(shí)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)優(yōu)化。雖然目前只有少數(shù)企業(yè)可利用大數(shù)據(jù)來(lái)建立競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，但我們預(yù)期在未來(lái)幾年，大數(shù)據(jù)應(yīng)用將成為制造業(yè)的進(jìn)入門(mén)檻。

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本文標(biāo)題：大數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈以及數(shù)據(jù)安全

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