Explaining Big Data
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leiphone 作者：恒亮
鴻海集團董事長郭台銘在2016年世界互聯網大會的「中外政企對話」分論壇上，發表了題為《智能製造引領數位經濟的發展》的主題演講。
郭台銘在發言中，重點強調了富士康對於大數據的運用，強調了大數據對於未來產業界的影響。他表示，數位經濟是「中國製造2025」的根基，智慧製造又是數位經濟的基礎，而智慧製造的關鍵點，就是大數據的累積和運用。
關於大數據的應用，郭台銘用富士康旗下可以做到關燈生產的幾座工廠做了說明。郭台銘稱，富士康通過物聯網技術，對產線上的機台數據，進行了多年的累積，然後利用圖像辨識和機器學習等技術，對這些海量的機床大數據，做了建模和分析，得出了生產環節中，每一個製造流程的模式化結果。
再加上各種傳感器技術的接入，就可以做到讓機器獨立自主地關燈生產。
再加上各種傳感器技術的接入，就可以做到讓機器獨立自主地關燈生產。
除了製造領域的大數據之外，郭台銘認為，智慧製造的真正革命，應該是各行業之間跨界的大數據共享，未來應該將用戶大數據、製造大數據和供應鏈大數據整合在一起，讓這三者彼此互聯互通，才能產生真正的智慧製造。
關於這一點，郭台銘用天貓雙十一的例子做了說明。他表示，未來通過對供應鏈、製造業和用戶端的大數據的綜合分析，就能有針對地決定儲存多少原材料、貨物和零組件，有針對地告訴生產線何時開工，做什麼樣的產品，這不但大大提升了效率，也減少了庫存和資源的浪費。
對於未來，郭台銘認為數位化的浪潮，會對製造業和產業創新造成持續的變革。從網路的角度看，這種變革是「互聯網+」，但是從工業界的角度看，這種變革應該是「+互聯網」，即「智慧製造+互聯網」的結合。
以下是郭台銘的演講內容，小編作了不改變原意的編輯：
從大數據走向智慧生產
因為我們來自於製造業，數位經濟是「中國製造2025」的根基，我們認為數位經濟跟傳統製造業相比，最大的不同在於數位經濟讓我們學會了，怎樣從傳統的製造，變成智慧的製造，也就是說：
智慧製造是數位經濟的基礎，而智慧製造所產生的數據，反過來促進了智慧製造的平台。有關於智慧工廠和智慧製造的流程，我們累積了製造流程的全記錄，我們有好幾座工廠，已經做到了可以關燈生產，就是因為我們累積了大量的數據。
這裡我把一個工廠的生產流程，跟各位做一個簡單的報告。我們智慧工廠生產流程的智慧全記錄，代表每一個單一機台的數據累積。
機台跟機台之間，我們用物聯網的技術產生了大量的數據，數據產生以後要建立模型，也就是怎樣利用數據，即製造過程中所產生的數據，機台所產生的數據，這些數據經過自動化地處理，在整個生產過程中都有影像辯識，有信號處理，我們對所有的生產過程進行了全記錄。
機台跟機台之間，我們用物聯網的技術產生了大量的數據，數據產生以後要建立模型，也就是怎樣利用數據，即製造過程中所產生的數據，機台所產生的數據，這些數據經過自動化地處理，在整個生產過程中都有影像辯識，有信號處理，我們對所有的生產過程進行了全記錄。
所以講海量的數據，其實是一個生產過程的全記錄，一般一座工廠可以產生幾百億筆的生產數據單元，因為透過影像辨識，不只是得到一個單純的數字，而是一個影像的數字。
通過影像的辨別，可以讓機器彼此之間的生產過程，用影像控制，每一個單筆的數據控制每一個製造的流程，是否跟上一個製造流程在影像的辨別上，是完全相同的。所以做到這一點以後，我們才可以做到關燈生產。
通過影像的辨別，可以讓機器彼此之間的生產過程，用影像控制，每一個單筆的數據控制每一個製造的流程，是否跟上一個製造流程在影像的辨別上，是完全相同的。所以做到這一點以後，我們才可以做到關燈生產。
關燈生產以後，我們可以將人拿掉，所以物跟機器設備之間就需要彼此溝通，可以想像我們一座工廠有幾千個物件、幾千部機器，它們之間在彼此的溝通，在傳送訊息，過去傳統的自動化，傳統的機器人生產，都是用人跟機器作為控制的介面，現在完全是物跟物，物跟機器，機器跟機器之間自己聯網的介面，所以我們就憑借物聯網，進入到無人自主生產。
目前無人自主生產我們都還有很多的瓶頸，大量生產以後，不能等事後再質檢。生產的每一個過程都要檢查，所以每一個步驟我們都要自動化，最後我們把所有的生產數據回饋，讓我們瞭解到，完整的生產過程，檢驗產生出來產品是否合格。
最後我們還要把所有的數據，完整地保存下來，作為下一代產品設計的參考，這是我們智慧工廠生產過程全記錄的特色。
最後我們還要把所有的數據，完整地保存下來，作為下一代產品設計的參考，這是我們智慧工廠生產過程全記錄的特色。
如何有效地利用大數據
富士康要強調的是工業網路、物聯網方面的大數據。我們用的是上線、雲端、聯網、互通與反饋，在我們公司內部叫做「雲、移、物、大、智、網+機器人」，我們用到了大量的雲端技術，行動通訊的技術，訊息影像的技術，物聯網技術以及5G的技術。
我們用很多海量、甚至是天量的數據，這些完整的生產流程數據，從頭到尾每一個環節缺一不可，如果幾千億筆數據漏掉了一個環節，漏掉了一個數據，那後面的製程就都亂掉了，而且數據之大，超過人與人之間一個微信，或者一個微博的數據。
我們用很多海量、甚至是天量的數據，這些完整的生產流程數據，從頭到尾每一個環節缺一不可，如果幾千億筆數據漏掉了一個環節，漏掉了一個數據，那後面的製程就都亂掉了，而且數據之大，超過人與人之間一個微信，或者一個微博的數據。
將這樣一些海量的數據蒐集以後，經過我們40年所累積的製造經驗，我們會分析什麼樣的數據，什麼樣的參數是有用的，什麼參數是沒有用的。
比如說我們累積了過去40年，做了上千萬套的模具，等到載設計任何一隻手機，任何一個電視的模具時，從數據庫裡抓出來的數據，就可以幫助我們，這些數據不再告訴我們，怎麼標尺寸，而是通過分析以往的數據，能夠自動學習下一次的設計，怎樣避免以往的錯誤，直接告訴我們公差，以後公差將不由人工的經驗來判斷，而是由機器自己定公差，這就是人工智慧和深度學習。
比如說我們累積了過去40年，做了上千萬套的模具，等到載設計任何一隻手機，任何一個電視的模具時，從數據庫裡抓出來的數據，就可以幫助我們，這些數據不再告訴我們，怎麼標尺寸，而是通過分析以往的數據，能夠自動學習下一次的設計，怎樣避免以往的錯誤，直接告訴我們公差，以後公差將不由人工的經驗來判斷，而是由機器自己定公差，這就是人工智慧和深度學習。
當我們累積了很多的經驗以後，這些經驗用數字和影像來告訴我們，下一次我們的公差應該定在怎樣的水平，經過了幾次以後，我們越來越可以曉得說什麼樣的公差，對大規模量產是最有用的，什麼樣的公差對產品質量是最有保證的，所以我們的誤差就越來越小。
過去定公差的過程，都是靠人的經驗，所以需要很多老師傅，現在我們不需要了。
我們任何一個工程師，任何一個生產者都可以在生產過程中隨時用手機和平板監控，所有的現場流程。前面提到的關燈生產，機器人的感知是不需要用光線的，雖然機器人有眼睛（各種傳感器），但並不需要有可見光，可以用虛擬信號來處理所應該搬運、儲存，甚至工作物件的傳送。
所以我們用「雲、移、物、大、智、網+機器人」來創造新一代的無人化關燈工廠，這個工廠可以對環境、對污染排放、對空氣的品質進行自動化的監控，幾乎可以做到零排放的境界。
未來的智慧製造應該是大數據的跨界整合
下世代的智慧製造的產業革命，應該是分享與共享跨界的大數據，包括用戶大數據、製造流程的大數據，以及供應鏈的大數據，將這三大流程所產生的大數據彼此互通互聯，才會產生下世代的所謂智慧製造。
目前我們在推動一個叫做C2C的模式，比如我們參加了天貓「雙11」的活動，我們從用戶處接到訂單，由於我們對全流程都做了大數據的累積，那麼我們就可以不用事先備料，也不用事先生產，我們可以根據產能，根據用戶端的數據告訴我們，告訴供應商備多少的料，儲存多少的貨源，儲存多少的零件，告訴生產線什麼時候啓動，什麼時候做什麼樣的產品。
這些都是我們運用供應鏈、零組件的製造商，以及消費者方面的大數據得到的，消除中間那些低效率的消耗庫存資源的環節，這就是運用數位經濟大數據所產生的模式。
目前我們在推動一個叫做C2C的模式，比如我們參加了天貓「雙11」的活動，我們從用戶處接到訂單，由於我們對全流程都做了大數據的累積，那麼我們就可以不用事先備料，也不用事先生產，我們可以根據產能，根據用戶端的數據告訴我們，告訴供應商備多少的料，儲存多少的貨源，儲存多少的零件，告訴生產線什麼時候啓動，什麼時候做什麼樣的產品。
這些都是我們運用供應鏈、零組件的製造商，以及消費者方面的大數據得到的，消除中間那些低效率的消耗庫存資源的環節，這就是運用數位經濟大數據所產生的模式。
未來我們認為數為的浪潮，對於我們製造業，對於產業的創新產生了軟硬的整合，持續的結合。我們覺得去年的網路大會跟今年的網路大會，有一個最大的不同就是：過去網路也就是說馬雲所講的，是新零售、新製造、新技術。
其實我跟馬雲常常溝通，我不曉得這個是我觸發他的靈感，還是他來勾起我的回憶，我覺得我們都有互動，因為他過去從不碰觸製造，最近他開始對製造的領域，對線下領域接觸。
其實我跟馬雲常常溝通，我不曉得這個是我觸發他的靈感，還是他來勾起我的回憶，我覺得我們都有互動，因為他過去從不碰觸製造，最近他開始對製造的領域，對線下領域接觸。
今年大會的主題是「創新驅動，用數為經濟帶動人類生活的福祉」，我認為科技本身，就是為了改善人類的生活而存在的。所以我們認為未來的數位經濟，未來的實體經濟，未來的產業創新，未來的發展應該是一個硬軟整合，持續結合的過程。
我們的看法是：從網路的角度來看是「互聯網+」，從工業的角度我們認為是「+互聯網」。
我們的看法是：從網路的角度來看是「互聯網+」，從工業的角度我們認為是「+互聯網」。
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