e-works数字化企业网总编 黄培博士
一、移动互联对制造企业的影响
制造业产品生产的方式，在过去的100多年间发生了根本的变化。图1是制造模式的变革趋势，图中横轴是产品的种类、纵轴是产品的批量。早期1850年至1913年期间，是手工制造的时代，这个时期产品的品种多，但批量小；到了1913年左右，受福特流水式生产的影响，产品的品种越来越少、批量越来越大；到了1955年出现了一个拐点，因产品需求的个性化，这个时候产品品种开始增多、批量开始减少，生产的单位产量减少；到了1980年之后，制造业逐渐进入大批量定制产品的时代，既要保证有一定的批量，同时要满足个性化；2000年开始，随着全球化的发展，各个区域市场、每个客户都有独特的需求，所以未来将走向个性化制造。
图1 制造业产品生产模式的变迁
在移动互联时代，制造业面临着多方面的转型：
数字化：用数字化技术对产品进行准确的描述，使得在整个从设计、制造到服务的价值链上可以更好地使用产品信息。
个性化：客户需求日益个性化，企业需要在满足客户个性化需求和合理的生产规模之间进行平衡。
全球化：技术发展缩小了经济和地理的距离，开辟了新的市场。使得企业可以在任何地方设计、任何地方制造、任何地方服务，这将对未来的新兴系统提出了更高的要求。
产品智能化：产品中包含了越来越多的软件，硬件与软件的集成系统支持复杂的人机交互、诊断，采集服务数据，并创造附加价值。使得使用更加便捷。
服务化：产品的不断进化，使之与各种服务捆绑在一起，能够为客户体验的整个生命周期带来新的价值，服务正在成为企业新的盈利点。
互联性：泛在的物联网络支持移动应用并嵌入了传感器，使每个产品都可以被寻址，支持智能地监控、控制和交流。
合规性：有关环境、健康、安全和贸易的政府及非政府组织制定的法规，以及行业标准越来越严厉。
工业4.0（Industrie 4.0）现在已经是炙手可热，第一次工业革命的标志是整齐动力机械设备应用与生产；第二次工业革命的标志是电机发明和电能使用，大规模流水线生产；第三次工业革命的标志是应用IT技术实现自动化生产；第四次工业革命的标志是实现智能制造。德国不仅提出了一个工业4.0的概念，还提出了智能服务。工业4.0一期项目起始时间为2012年1月，项目由BMBF、BMWi发起，在ICT（信息和通讯技术）的支持下，通过对技术过程和业务过程的共同改进，将德国的制造技术提升到一个新的时代。智能服务一期项目起始时间为2014年3月，由BMWi发起，旨在利用可靠的云基础设施和建立新型服务平台，为德国构建一个全新的、全球领先的、基于网络的服务经济。
移动互联对制造业的深刻影响主要表现在以下几个方面：
云计算：今天云计算已经从概念走向现实，从是否应用走向如何应用，推进IT外包是一个必然的趋势。我认为未来BI也会云化，企业可以通过云的方式获得一些相应的分析服务。
电子商务：电子商务如火如荼，不论是工业品还是消费品制造企业、物流企业，甚至服务企业均需建立电子商务应用对策，并在加入第三方平台还是建立自身平台之间做出选择，甚至要考虑多种类型，既要自建平台又要加入第三方。
社交网络：传统的OA将会演化成将OA、门户、即时通讯、视频会议等功能集成的综合性的社交化交流平台。包括基于社交网络来进行人力资源管理、人才招聘、营销等。
移动应用：3G/4G时代移动应用爆发，未来会有很多的人不需要台式电脑进行工作，在现场工作时，基于移动设备进行数据采集，可以用移动设备访问企业的轻量化产品数据（CAD、PDM移动客户端），还有移动BI，甚至很多制造企业开始为客户提供移动的APP。
物联网：物联网将人、数据和机器连接起来。比如消费者的物联将智能感知与移动应用结合，工业产品的物联将远程故障诊断和控制结合，工业设备的物联实现设备状态信息的采集和远程操控。
现在大数据特别热门，那么究竟哪些类型的企业更需要大数据？首先，大数据的形态特征有语音、文本、数值、图像、视频等；结构特征分为结构化、半结构化、非结构化；拥有特征分私有、共有、公开。这些特征使得制造企业产生了多种类型的数据，使大数据具有4V（Volume、Variety、Velocity、Value）的特性。制造业的大数据，比其它的行业例如银行业、金融业更加复杂，因为其数据类型很多，非结构化的数据很多。例如，我们一旦把生产现场的数据实时采集起来，将是非常大的数据。大数据的起源归因于于互联网与电子商务，但是大数据最大的应用场合是传统行业。因为几乎所有传统行业都在互联网化，同时传统行业仍然占据GDP的绝大部分份额。有分析表明，最需要大数据的制造企业分为三类：第一类是对大量消费者提供产品或服务的企业：利用大数据精准分析不同消费者的偏好，例如家电企业，汽车企业。第二类是小而美的中长尾企业：利用大数据精准定位客户群。第三类是面临互联网压力之下必须转型的传统企业，利用互联网和大数据作为自我进化的工具。
制造企业应对大数据的挑战需要注意以下几个方面：
*制造企业需要制定应对大数据挑战的策略。
*企业需要在获取和管理大数据的基础上，进而利用大数据分析支撑决策。
*对细节信息的管理导致数据量的爆增。
*难点在于大多数制造企业并未掌握与自身有关的大数据。
*大数据时代需要防止“数据霸权”。
二、移动互联时代制造企业的智能化决策
有软件公司认为， BA与BI的概念是有区别的，相较BI来说，BA更注重预测。总的来说，业务分析的目的是立足现实、回顾过去、总结现在和展望未来。首先会告诉管理者企业已经发生了什么事情，结果如何？其次会告诉管理者产生这些结果的具体原因是什么，该采用何种策略来解决？再者会告诉管理者企业在可预见的将来会发生些什么？还会实时地告诉管理者，企业现在正在发生什么事情，完成的进度情况如何，跟企业既定的战略目标是否一致，是否需要及时调整策略将发生偏差的事情调整到正确的轨道上来？
有业务就有业务分析，在企业中业务分析涉及销售分析、财务分析、服务和联系中心分析、供应链分析、市场营销分析、HR/劳动力分析等多个方面。实现业务分析的基本流程可分为4个步骤：设计与建模—数据整合—多维数据分析与挖掘服务平台—展现、分析与报表。
目前，业务分析技术出现了新的趋势，包括：移动BI、云BI、与制造/研发的特定业务结合、基于内存计算、In Context BI、与大数据处理技术（如Hadoop）的集成与融合等。
企业在实施BI时往往会面临以下几个问题：
*信息化基础薄弱，信息系统建设进度滞后造成主干信息系统缺失，在实施商业智能时由于缺乏有效的数据来源和运营数据积累，而使商业智能系统的应用效果大打折扣；
*数据质量低，真实性、可靠性差，造成业务分析结果失真；
*使用者需求不明确。商业智能应用需要反复的沟通、验证与改进，才能真正符合使用者的要求，发挥实效。
企业可以采取以下措施，保证数据真实性：
*树立全面的数据质量意识，使每一个操作使用信息系统的用户意识到数据是系统的生命，规范操作，保障数据真实准确就是对自己工作的负责和对企业发展的支持；
*颁布并严格执行数据管理规定，在制度上规范数据的管理；
*通过技术手段保障数据质量，引入主数据管理平台，集中管理主数据，加强系统对错误业务数据的检查校验功能，把错误数据堵在源头。
企业绩效管理（EntERPrise Performance Management）主要针对一致的、可识别的KPI（关键绩效指标），对业务绩效进行衡量和分析，以支持业务绩效的分析与管理，以业务流程改进为核心，指导用户完善决策过程，使战略执行更加有效。企业绩效管理和BI是相辅相成的关系，BI是企业绩效管理的分析平台 。图2理清了BI和EPM的关系，BI有很多的功能，在此基础上实现企业绩效管理，要连接到战略和计划到执行、监控财务和运营的结果与目标的差异并提供分析，同时驱动企业范围的绩效改善，采集分析的最终目的是要改进绩效。
图2 EPM与BI的关系
三、关于e-works
e-works已经专注于制造信息化12年，李培根院士是我们的创始人，目前我们已经拥有68万的会员。e-works总部设在武汉，在上海、北京、武汉、南宁有四个分支机构。
e-works从事制造业信息化知识传播与分享，e—works的网站、微信，微信订阅量已经达到了1.4万人，每天网站编辑们都会编辑一些非常好的内容。每年，e-works举行很多制造业信息化专业论坛。
e-works每年在全国举行数十个制造业信息化专业论坛，涉及多个应用领域和行业，例如PLM、MES、SCM、BI、云计算等。
e-works第三方信息化服务，我们已经为很多企业提供规划、分析、包括冠标等服务。
e-works推出了一个制造业信息化在线选型与应用平台——制信网。它是一个信息大全，以后大家买软件、买服务、了解典型案例、了解厂商的应用都可以通过制信网平台完成。同时大家在制信网上还可以实现信息搜索，可以找到相应的经销商、产品和基于这个平台的二次开发的各种软件，甚至一些插件等等，是一个工业软件的App Store。此外，在制信网上大家还可以发布需求，供应商可以响应需求。
另外，e-works还推出了制造业信息化教育和培训平台制学网。每年都有数十万计的工程师走向企业，他们都需要这样一些培训，所以我们提供线上线下相结合的在线培训，同时我们跟主流厂商有很多合作，提供各种认证的培训等等。
每年e-works还会发布很多制造业信息化的专业研究报告。e-works与国际PLM权威研究机构CIMdata联合发布的PLM的研究报告已经成为业界的指南；e-works还与IBM等其他很多大公司联合发布了很多重要的研究报告，成为引导企业正确推进信息化的指南。
e-works还建立了中国制造业CIO俱乐部，目前已有3000多名CIO加盟，成为CIO的理想家园。
十二年来e-works非常专注、执着地推进中国的信息化，通过信息化服务来助推制造业转型升级。我希望在未来能继续得到在座的企业、政府机构、专家学者们的大力支持。我再次代表e—works由衷的感谢各位专家、各位领导出席本次大会。谢谢大家！
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本文标题：移动互联时代制造企业的智能化决策
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