關于數據驅動的刨根問底

文章來源:APS研究
2022-04-25

數據驅動這個詞兒已經如雷貫耳了,但到底什么是數據驅動?或者數據驅動應該是什么樣子?其實相應的描述與分析并不多。數據驅動是指導思想,也是一定要融合到各種各樣的數字化業務系統里面來的。


筆者所理解的數字化工廠,其實就是對于工廠當中的制造要素、業務環節、流程銜接等數字化,并在此基礎上通過連續規范無中斷的方式,實現業務流程和數據的自動流轉。說直白一些其實就是管理規范化和流程自動化,其追求的目標其實可以稱之為:管理自動化。對于制造企業或者供應商來說,能做到這個程度已經是非常不錯的,但這個程度其實還不能稱之為真正的數據驅動。


如果數據只是被業務系統調用并進一步的加工處理,其實是一種很被動的應用方式,傳統的信息化和數字化,基本上都是這個樣子,這個是不能夠稱之為數據驅動的。不能說我的數據都是數字化的,在業務系統里面流轉,就說這種形式就是數據驅動。


其實數據本身這個詞匯表達的就是能夠用于作為判斷依據的數字或者數值。但我們在數據驅動這個油井下面。其實應該更加深層次的來看就數據的智能,或者說數據之上的信息、知識乃至智慧等等的進階。并且這種智能不是被動的,比如被調用或者做一些處理分析,而是應該從主動推動業務的角度來分析數據驅動,這才是真正的所謂”驅動”的內涵,否則其實是數據”被動”而已。


建設數字化業務系統有一個最根本或者底層的原則就是:希望”事找人”而不是”人找事”。而這個原則背后其實與數據驅動的內涵是異曲同工的。就如同互聯網最多也就能做個加法而已,而物聯網的本質含義其實是懲罰的關系?;ヂ摼W的目的是解決信息不對稱并實現信息及時有效地流轉和轉換。而物聯網的本質其實是事件驅動的,這是物聯網的本意,也是物聯網的高級應用。而我們所說的數據驅動所應具有的主動性,其實我們想要表達的是事件驅動。


這就要求我們對于數字化業務當中的數據不能僅僅停留在數據本身,否則是根本實現不了數據驅動的。而是應該探究數字化業務系統當中做運行的業務事件的關聯關系,將其實是不具有自認知特性的或者只是數字化表達的數據進行層層的封裝,類似從數據到信息到知識到智慧的逐層演變,實現對業務顆粒及其彼此作用關系的“物聯”性質的提煉,這是比語義、本體論、WEB、語義網、鏈接數據、知識圖譜的進化階梯更進一步的智能形態。從數據驅動到事件驅動,是對現有數字化業務系統的一種完全顛覆。就是從我們的數據這一塊經常提元模型一樣,其實對于數字化系統來說,”元業務”(這個可能是一個新的概念)注定更加具有前瞻性。其實已知相關的技術已經有很大的探索進步了,比如我們在生產現場所提到的AGV路徑調度方法或者所謂的第4代APS技術,其實都有這方面的技術影子。


數據驅動是一個很好的詞匯,但絕不是字面的意思,這么說是為了大家便于理解,但刨根問底的深層次含義與實現必然會向智能方向發展,否則這些數據不能夠產生智能,也就不可能是支持元業務模型的事件交互,其實這是最應該追求的所謂的業務知識與經驗的沉淀。目前雖然工業互聯網所倡導的微服務架構,里面也提了互操作機制,與之相比有一定的相關性或者說可參考性,但其實本質的思路是完全不一樣的,當前工業互聯網。其實仍然是傳統的數字化和信息化的那種認識和路子,有一些柔性可擴展的架構優點,但總體而言仍然是偏重于在開發手段上面有一些不同而已。

作者信息:王愛民,北京理工大學數字化制造研究所,專業化APS、自適應智能工藝技術研究、系統開發與實施應用。


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