簡介
IBM 將“大數(shù)據(jù)”定義為無法使用傳統(tǒng)流程或工具進行處理或分析的信息。大數(shù)據(jù)給各行各業(yè)帶來了大量的挑戰(zhàn)和潛在機遇，分析機構(gòu)IDC預測2014年全球?qū)Υ髷?shù)據(jù)技術(shù)的投資將增長30%，超過140億美元。
但是一直以來，對大數(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。不過大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的商業(yè)應(yīng)用尤其在產(chǎn)品設(shè)計與制造領(lǐng)域擁有巨大的潛力。正如過去十年來媒體、通訊和技術(shù)改變消費市場那樣，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)，以及長期的產(chǎn)品數(shù)據(jù)，可能會改變整個企業(yè)經(jīng)營和工業(yè)格局。
以一家典型的制造企業(yè)為例，原材料、勞動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)營的過程，牽涉到對設(shè)計和制造流程中的各元素進行更深、更廣、更智能的分析。
對大數(shù)據(jù)進行分析并利用其結(jié)果為決策制定提供依據(jù)可帶來的關(guān)鍵效益包括：通過主動采用與市場同步的戰(zhàn)略來實現(xiàn)企業(yè)目標，以及降低采購、轉(zhuǎn)換及經(jīng)銷成本等有形價值。雖然各企業(yè)所采用的方法在細節(jié)方面完全是根據(jù)各自的實際情況而設(shè)計，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。
市場動力
在一個不斷擴大、日趨全球化、且競爭極其激烈的市場上，對新產(chǎn)品開發(fā)、發(fā)布及投資進行優(yōu)化具有至關(guān)重要的意義，因此企業(yè)必須對所有PLM相關(guān)的信息實現(xiàn)快速、高效而有序的組織和管理。所有數(shù)據(jù)必須實現(xiàn)可視化，以便讓流程中的所有參與人員及時獲取適當?shù)男畔ⅰ?/FONT>
重視PLM領(lǐng)域并管理大量離散型數(shù)據(jù)集，同時逐漸擺脫以ERP與電子表格為中心的企業(yè)流程，是實現(xiàn)業(yè)務(wù)價值的關(guān)鍵所在，因為這給予了決策者有意義的分析和發(fā)現(xiàn)。由于應(yīng)用分布式計算集群和框架，對大數(shù)據(jù)集和聚合進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)來自諸多源頭，包括所謂的智能設(shè)備，它們可通過傳感器自動監(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)中蘊藏著重大的業(yè)務(wù)機遇，但是除非對之進行合理分析，否則無法揭示其隱含的價值。相對于其可能帶來的潛在收益而言，捕捉此類數(shù)據(jù)所需的成本并不算高。對于決策制定而言，通過對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進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)、問題的規(guī)模和復雜性、技術(shù)和業(yè)務(wù)流程的集成、以及解決問題所需的大量工具。事實上，所有企業(yè)都與大數(shù)據(jù)的增長存在千絲萬縷的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。不過令人欣慰的是，其潛在效益同樣對企業(yè)的各個方面都有利。
雖然大數(shù)據(jù)的規(guī)模不可小覷，但其復雜性同樣不容忽視。因此，要解決大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)，不是簡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)用場合部署適當?shù)南到y(tǒng)。最理想的情況是集成所有這些要素，以求實現(xiàn)最大效益——不只是實現(xiàn)單項應(yīng)用的效益，而且要實現(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)對內(nèi)部威脅的同時，企業(yè)還需對付越來越精明復雜的黑客技術(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)安全保護機制，這一點不容置疑。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，因為在與其它系統(tǒng)相集成、以及在與供應(yīng)商和第三方合作伙伴進行數(shù)據(jù)共享時，這些工具和應(yīng)用因其開放性容易成為新的被攻擊點。
供應(yīng)鏈
流入企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的龐大數(shù)據(jù)來自諸多源頭，包括使用傳感器自動監(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。
過去，大家最關(guān)心的是產(chǎn)品設(shè)計。可是現(xiàn)在，在產(chǎn)品設(shè)計和開發(fā)過程中，相關(guān)人員相互協(xié)同，工廠與制造能力也在同步設(shè)計和開發(fā)中。當前的壓力在于向市場交付更具競爭力、更高配置、更低價格、更高質(zhì)量的產(chǎn)品，而同時滿足所有這些要求，是制造和工程企業(yè)的下一個重大的價值所在。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、存儲和搜索來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。其整體影響是增強協(xié)同性、加快決策制定和提高透明度，這對所有相關(guān)人員都有幫助。
總結(jié)
大數(shù)據(jù)可以分為兩個獨立的部分，分別針對其規(guī)模和信息的有效利用。第一部分針對的是對如今所生成、傳輸和存儲的海量信息進行簡單處理所帶來的挑戰(zhàn)。當前，數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長，而隨著M2M(機器對機器的通訊)的應(yīng)用，此趨勢仍將持續(xù)下去。但是，如若能夠解決這些挑戰(zhàn)，將可以打開嶄新的局面，這便是大數(shù)據(jù)的第二部分所對應(yīng)的問題。
通過挖掘這些新數(shù)據(jù)集的潛力，并結(jié)合來源廣泛的信息，就可能獲得全新的洞見。如此，企業(yè)可以開發(fā)全新的流程，并與產(chǎn)品全生命周期的各個方面直接關(guān)聯(lián)。與之集成的還有報告和分析功能，為流程提供反饋，從而創(chuàng)建一個良性的強化循環(huán)。
以Siemens PLM Software為骨干，并以Teamcenter這樣的技術(shù)平臺為核心，企業(yè)便可以設(shè)想出整個集成實施情景。在此情景下，由于客戶、用戶、設(shè)計和測試提出的所有需求和反饋都能被反饋至開發(fā)環(huán)節(jié)，因此實現(xiàn)安全管理的大數(shù)據(jù)便成為變更和競爭優(yōu)勢的催化劑。由設(shè)計部門向仿真部門提出仿真要求，仿真部門將結(jié)果反饋給設(shè)計部門，然后再傳至供應(yīng)鏈、制造、包裝和物流部門，從中我們看到了一個基于大數(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)，以近乎實時的方式實現(xiàn)經(jīng)營優(yōu)化。雖然目前只有少數(shù)企業(yè)可利用大數(shù)據(jù)來建立競爭優(yōu)勢，但我們預期在未來幾年，大數(shù)據(jù)應(yīng)用將成為制造業(yè)的進入門檻。
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