李培根：數據驅動、數據融合與平臺化應用
作者： 2022年01月24日 來源： 瀏覽量：
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1月5日，在釘釘“數字新生”2022制造業釘峰會上，中國工程院李培根院士發表了主題演講。李培根院士認為：數據融合是制造企業降低生產成本、提高生產效率、帶來實質性利潤提升的關鍵。智能制造需要多環節、多部門的數
1月5日，在釘釘“數字新生”2022制造業釘峰會上，中國工程院李培根院士發表了主題演講。李培根院士認為：數據融合是制造企業降低生產成本、提高生產效率、帶來實質性利潤提升的關鍵。智能制造需要多環節、多部門的數據融合，而數據驅動和數據融合需要平臺。應用低代碼平臺是企業推進數字化轉型，實現隨需而變的有效途徑。
“產品的創新、個性化定制，工廠中設備運行的優化，甚至戰略投資，這些都需要數據融合。”李院士在演講中指出，“現實情況中，企業往往信息煙囪林立，數據沒有真正的融合。對于企業來說，要提效，要創新，數據需要‘多環節’融合，從設計環節、制造環節、裝配環節到銷售環節等等。”
李院士還談到了低代碼平臺在智能制造之中的重要價值。他表示，真正的數字技術和智能技術，未來在制造業的深化應用，低代碼工具至關重要。有了低代碼的工具，一些不太懂工業軟件開發的人，也可以開發出相應的應用。李院士指出，“釘釘等平臺企業在這方面已經做了很好的嘗試，希望廣大制造業未來也能夠關注低代碼的應用。”
中國工程院李培根院士發表主題演講 以下為演講實錄：
女士們、先生們，下午好！非常高興能夠參加這次大會。
我今天演講的話題與數據有關，包括數據驅動、數據融合與平臺。現在有一句流行的話：軟件定義世界，數據驅動未來。可見數據的作用多么重要。建設數字化企業，推進智能制造，數據是基礎，數據是血液。
一、數據驅動
GE公司當年提出工業互聯網，最重要的三個元素就是人、機器、數據。在我看來，企業的一切過程，包括設計過程、生產過程、管理過程，一切目標，一切事務等等，都需要數據驅動。
我幾年前看到一個釘釘Teambition的案例。企業進行新產品研發需要高效的協同平臺，共享技術和流程數據，隨時溝通交流，才能提高研發效率。小米有個物聯網項目就應用了Teambition平臺，200多人的團隊，最多的時候50多個項目需要同時協作。
企業的一切過程、一切目標和一切事物都應該實現數據驅動。例如德國巴斯夫公司在生產液體肥皂、洗發水時，通過在罐裝的塑料瓶品上增加芯片來標識客戶需求，實現了個性化定制。也就是說，客戶需求數據驅動個性化定制。裝備孿生數據可以使裝備優化運行，如風機上面安裝傳感器，收集風機本身和風力、風向等環境數據，再通過數字孿生模型進行仿真，根據仿真結果來調整風機葉片的俯仰角度，從而提高發電效率。企業的產品創新也需要數據驅動。例如，福特汽車曾收集了約400萬輛裝有傳感器的各種數據。通過對數據進行分析，工程師可以了解司機在駕駛汽車時的感受、外部的環境變化以及汽車的環境相應表現，從而改善車輛的操作性、能源的高效利用和車輛的排氣質量。還針對車內噪聲的問題改變了揚聲器的位置，從而最大程度減少了車內噪聲。羅爾斯.羅伊斯公司在研發新型智能航空發動機UltraFan時，專門投資9000萬英鎊制作了一個試驗臺，在試驗過程中間收集大量數據，通過這些數據來進行仿真分析，從而驅動產品的創新設計。
釘釘提出了數據反哺的理念。例如，采購設備本來是采購部門負責，但由于數字化部門掌握了設備運營利用率和設備維修情況的歷史數據，因此，在設備采購方面可以有更大的決策權。東方日升在AGV設備采購方面，就是由數字化部門進行決策。
每個企業都關心成本，但是絕大多數企業現在都沒有做到財務數據和業務信息真正的融合。財務部門和業務部門的數據是獨立的，但企業的實際成本與業務部門和車間息息相關。財務部門如果不深度結合實際業務，很難做出準確的成本分析。所以，企業要想真正控制成本，財務部門需要業務部門數據的驅動。
二、數據融合
釘釘今年發布的關鍵詞之一是“數據同頻”，我認為其內涵就是數據融合。現實情況是企業里面有很多信息煙囪、煙囪林立，數據沒有真正的融合。
釘釘的平臺為企業實現數據融合提供了新的途徑。例如，華緯科技生產彈簧類的產品，客戶包括很多汽車企業。華緯科技在釘釘上通過低代碼的工具，拉通報工數據、材料數據等各種數據，實現了數據融合，生產效率提高20%，能源利用率提高10%，運營成本降低20%，產品不良品率降低20%。
認識機器或裝備的運行過程往往需要多領域物理數據融合。例如，渦輪機械（航發、船發、電發等）的物理過程就包括結構、流體、電磁、多體、噪聲、疲勞等多領域物理的數據融合。
此外，企業還需要實現在產品全生命周期過程中，多環節、多部門的數據融合，企業的PLM、CRM、ERP等系統也需要實現數據融合與集成。
三、平臺
要實現數據驅動和數據融合，一定需要平臺。
例如，世界上最大的工程機械制造企業卡特彼勒的經銷商，幾乎都采用Uptake平臺，基于該平臺收集很多物聯網數據，例如正在服役的各類工程機械的油溫、油壓、環境數據、氣象數據、地理數據，甚至駕駛員操作的數據，再通過各類數學模型針對特定應用（如降低油耗，故障診斷等）來分析，以服務于工程機械制造商、用戶、乃至操作者。
數字技術、智能技術在制造業的深化應用需要真正好用的平臺，好的平臺應當能夠支持低代碼開發，讓業務專家能夠根據實際需求快速搭建各類應用系統。幾年前西門子收購了Mendix，主要原因就是看中其低代碼能力，從而更加便捷地開發各種工業App。
很高興看到釘釘的低代碼平臺在制造業已經有不少典型應用。其中一個實例是在前面提到的東方日升公司有一位需求分析員一個人用三個月時間，在釘釘上用簡道云+二次開發+OA+合同AI自動審閱，開發出一套定制化的CRM系統，讓訂單合同審批和CRM打通，同時連入招標系統、物流系統、發貨計劃等。而華緯科技全員參與“拖拉拽”的功能大按鍵，搭出了生產、質量、物流、供應、銷售等關鍵環節的管理功能，一年就搭出166個功能。
釘釘在這方面已經做了很好的嘗試。希望更多的工業互聯網平臺企業以及廣大制造企業重視和關注低代碼應用。
總之，數據驅動是數字化制造/智能制造關鍵；企業需要數據融合（多領域、多部門、不同子系統之間）；數據驅動、數據融合需要平臺；低代碼開發、數據科學和AI對于平臺十分重要。
謝謝大家！
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