宗毅有话说

以前我们常挂在嘴边的是生活科技化，现在是反过来了，叫做科技生活化。

大数据一旦从玄之又玄的云端落地到生活中，后面一连串的化学反应就像是大爆炸那么剧烈，企业制造正处于人文与科技的十字路口，服务将跑在故障之前。

这是自己员工的一篇文章，今天晒出来给大伙读读，看是不是那么回事儿。

这段时间读了英国作家维克托和肯尼斯的《大数据时代》，深入了解到人类在不断进步中对数据的收集分析和处理过程，以及它对社会进步的推动。

个人思考了一下大数据对传统制造业的改进和推动意义。众所周知德国和日本是制造业的强国，他们在生产中大量使用机器人代替传统人力，不仅仅提升了效率，工艺的一致性也得到了最大的保障。

然而目前很火的一汽大众速腾刀片梁断轴事件，凸显了制造业对品质把控的滞后性：实验室的品质检测无法准确模拟出实际应用场合的品质风险。

怎样使传统制造业迈向一个新的台阶呢？新的IT互联网技术为我们提供了更多更强大的工具，工厂不仅可以使用机器人，还配置更多的传感器，每台机器的每个零部件的信息被收集汇总到服务器。目前世界上最先进的传统制造业好像仅仅到此为止。

我们是否可以更进一步？就拿我们自己来说，芬尼的活空气净化器就是这样一款更进一步的产品，PM2.5传感器、VOC传感器、CO2传感器还有温度传感器，可以实时收集到机器所在地的室内外空气情况，ANDROID PAD控制系统可以处理并上传相关数据到企业服务器，大数据收集的第一步就完成了，为后期大数据的使用奠定了决定性的基础，甚至精准的环境分析数据会直接影响到周边的楼盘价格。

我想到未来制造业生产的产品还需要增加更多的传感器，收集更多的数据，比如我们的空气能热泵产品，可以将机器的压力、温度、水流量、机器运行时间、运行模式、故障记录等等信息全部收集了，能够定期自动上传到后台服务器，品质部门可以通过强大的计算机和模型软件，定期对数据进行处理分析，实时了解机器运行的稳定性情况，掌控哪些故障比较容易出现。

后期对接上，生产零部件数据库就可以很容易判断出威乐水泵还是格兰富水泵更可靠，可以得到更多之前需要凭经验判断问题的答案（经验判断有可能是错的）。

大数据会告诉我们事实就是这样，它不会告诉我们为什么是这样。之前我们经验处理问题的时候经常会问为什么，然后会定向收集数据，做实验模拟验证。

后期不用了，我们不需要在客户反馈故障后，向客户收集一堆使用和故障参数，因为这些数据已经在我们的服务器内。我们的数据处理模型早已预警客户的热泵可能会出现故障，因为某些参数偏出加权平均值允许的范围。我们可以更加准确收集到我们机器的生命周期，各个零部件的生命周期，对零部件选型提供决策依据，对售后质保年限提供决策参考。

本文由 李公平 原创，已发布在 宗毅大观微信公众号。