用户中心

资讯 > 技术之源

浅议工业大数据分析的方法论

www.cechina.cn2016.09.15阅读 2228

  人们常说,工业大数据是用来挖掘价值的。但更关键的是:价值应如何被挖掘?
  笔者认为:大数据用到工业体系,特点是对可靠性要求高,而取得可靠性的难度大。这个矛盾是个拦路虎,一定要解决才行。为了解决这个矛盾,我提出一个观点,知识首先存在于人的脑子当中,然后需要用数据去雕琢、证伪、修正——这个次序不能颠倒,不是像商务大数据那样,强调从数据里面发现新知识 。
  有朋友不解:生产和产品的大数据,能够承载产品全部信息,为什么不能强调从数据中发现知识呢?这是因为:虽然数据可以承载产品的全部信息,但体现的却是“知其然不知其所以然”。产品和工艺设计的依据往往不能在产品数据中表现。这就是工业大数据的局限性。先要知道数据的“短处”,才能用好数据的“长处”。人的知识,可以弥补数据的这种短处。
  上述观点有个潜台词:人脑中的知识是模糊的、甚至是错误的。这个前提存在,才需要去雕琢和证伪。其实,人脑中的多数认识可能是正确的;但是,可以挖掘价值的地方,却往往是模糊的、甚至是错误的。事实上,大数据创造的价值的途径,往往是通过修正人的认识中的不足和偏差来实现的。


  那么,人脑中的模糊认识,发生在什么情况下呢?
  一种普遍的情况是受局部利益或流程标准的限制。我们知道,组织大到一定程度,就要强调分工并划分成若干部门;机制复杂到一定程度,就要流程化、标准化。这些都是促进生产力发展的。但是,这些做法又会制约信息的流动和科学决策,从而容易形成与组织整体利益不一致的个人和部门利益。同时,“标准”和流程的缺陷与不足,让一些价值损失“合法化”、“正常化”,阻碍了从组织整体的高度优化决策。认清事实,就便于创造系统的价值。
  经验主义、教条主义、官僚主义与唯命是从控制工程网版权所有,让人形成模糊甚至是错误的认识。10多年前我意识到: 创新要强调价值创造。强调价值创造的原因www.cechina.cn,是为了避免误入歧途——离开具体的背景www.cechina.cn,片面追求好的指标和新颖性。但是,最近却越来越感到:这个口号正在误导一些企业。在这个口号的引导下,间接创造价值、系统创造价值被压制了;与风险同在的价值被压制了;算不清楚收益的工作被压制了;长远与潜在的价值被压制了。其实,错的不是口号,而是简单、片面地理解这些口号。我们知道,语言的表现力是有限的;再明确的语言,到蠢材那里都会被误解。而唯命是从、经验主义、教条主义、官僚主义,就会让人变蠢。有个段子形象地表达了这种现象。市领导到公园考察:“那里搞点绿化那就更好了”于是,园长让人运来了一吨盐(把‘绿化那’听成‘氯化钠’)。这个段子看似好笑,在很多地方其实接近现实。
  由于价值被掩盖了,系统的损失就不容易感知到。其实,即便是所谓“价值不大”的地方,也不应该小看:很多制造企业的利润率也只有1%~2%,能把小的方面优化起来,能提高2~3个百分点,利益也是可观的!把局部优化都做好了,整个企业就可能发生质变——这就好比把坑坑洼洼的道路修成了高速公路,司机就可以放心开高速了。要不然控制工程网版权所有,你会花费太多的成本来预防“异常”。
  数据如何才能起到澄清事实的作用?
  老大说过一句话:打铁还需自身硬。数据的力量来自于自身的真实和科学。这句话背后的含义是:人们在推进数字化的时候,常常被认识水平和局部利益所绑架、被政绩观绑架,使得数据不具备科学性和真实性。数据不科学,怎么可能用来修正人的错误认识呢?如果数据只是为了验证领导的高明,怎么可能用来创造价值呢?试想,如果真的是“经济增长就靠统计局了”,国家还能搞好吗?英国有位前首相说:“世界上有三类谎言:谎言,弥天大谎和统计数据。”。 搞数据的人,一定要知道:数据是会骗人的。学会不被数据所骗,是数据分析的基本功。
  让数据代表科学和真实,其实并不容易。不仅要看到文化和制度的原因,也有技术和认识方面的原因。这里,就需要有方法论的支持。希望下面的例子能引发大家的思考:
  1、“从A地到B地,平均2小时”。其实,从A地到B地有两条路:一条花半小时,一条要10小时,但很少有人走10小时的那条路。如果你不知有两条路,仅告诉你“从A地到B地,平均2小时”,能代表科学与事实吗?
  2、“喜欢打牌的人,50%是骗子”。一般来说,这句话是错的。但是,如果统计的对象是一群罪犯呢?结果还是有可能的。
  这两个例子没有答案,只是用来启发大家思考。其实,很早之前,人们就提出“数据质量”的概念。数据质量,不仅是精度问题,更是“适用性”问题——适用的结果www.cechina.cn,才是真实的结果。在笔者看来,在大数据时代,让我们有更好的条件通过各种对比,判断一个结论的“适用性”:找到一大堆的案例进行对比——语文老师从小就告诉我们:有对比才会有说明。
  但是,对比就那么容易吗?当然也不容易,需要找到一种与业务知识相关的知识和逻辑,才能便于对比说明。否则,整出一个“关公战秦琼”也难说。有了业务知识,就能避免这些笑话。如果缺少业务知识,就很难判断一个分析结果是假象还是众所周知的无聊论断——如前所述,在工业过程中,系统复杂性很容易导致“发现”大量的假象和无聊的结果。如果没有起码的业务知识,时间就会都浪费在无聊的“发现”上。
  现在回到开头:工业大数据分析的最终目的是挖掘价值。但现实中直接的作用在于展示现实——展示那些头脑中被假象和错误观念蒙蔽的现实。在被蒙蔽的现实中,隐含着改进的空间——这就是金子所在的地方。当然,看到价值并不等于能够解决问题——这些问题很可能需要用智能制造的办法来解决。所以,我设想:工业大数据或许可以作为智能制造的先导。我们在《三体智能革命》一书中指出,智能制造的第一件事是“信息感知”:用大数据感知真实的现实,适合作为智能制造的先导。 其实,毛泽东强调调查研究、实事求是,是“信息感知”;孙子说“知己知彼百战不殆”,也是要“信息感知”;搞好企业、克服官僚主义,同样也要靠“信息感知”。
  让大数据起到“信息感知”的作用,就要把数据中的假象剔除掉。这就需要更深的方法论支持。我希望大家能一起做好这件事情。

版权声明:版权归控制工程网所有,转载请注明出处!

频道推荐

关于我们

控制工程网 & CONTROL ENGINEERING China 全球工业控制、自动化和仪器仪表领域的先锋媒体

CE全球

联系我们

商务及广告合作
任小姐(北京)                 夏小姐(上海)
电话:010-82053688      电话:18616877918
rendongxue@cechina.cn      xiashuxian@cechina.cn
新闻投稿:王小姐

关注我们的微信

关于我们 | 网站地图 | 联系我们
© 2003-2020    经营许可编号:京ICP证120335号
公安机关备案号:110102002318  服务热线:010-82053688