建设智能工厂的两个问题

当工厂促进智能化时，经常会遇到两个非常现实的问题：收集什么数据？该系统的真正用户是谁？

1、采什么数据

智能需要收集数据，但现场数据几乎“无限”，收集频率也可以“无限快”。无论计算机和网络的能力有多大，传感器有多便宜，资源总是有限的。在系统建设中，人们总是面临着采集、保存和保存多久的问题。

在构建系统时，我们应该选择“需求驱动”的原则，同时考虑系统扩展的灵活性。所谓的需求驱动，就是要弄清楚收集这些信息要做什么，有什么项目需求。当然，对于先驱来说，要“清楚地思考”并不容易。

但关键是认真思考：有人真正负责，思考项目需求与数据需求的关系，认真召开一些务实工作会议，对不准确的问题制定计划，对需求的重要性进行排序。企业可以允许“思考不清楚”，但不允许“思考不认真”。避免匆忙决定：基础工作不认真，如何做后续工作？

当然，理想的方法是有人试着知道什么数据有用，收集频率有多合适。大型企业或设备制造商可以在推广前尝试获得经验。

2、谁是真正的客户

数据收集后，可以有多种用途。例如，它可以用于管理和优化。问题是：谁来使用数据和系统？是工人用的吗？长期工作？车间主任用吗？技术人员？或者其他职位的人。任何系统都应该有明确的客户，模糊的客户通常等于没有客户。

明确客户代表明确人的责任。客户对系统研发的投入和产出负责。客户有责任提出需求，并有责任使用系统进行持续优化（不仅仅是为了保持正常生产）。每当我看到一张照片，我经常问：谁会看到它？看到这些照片有什么用呢？要解决什么问题？

如果找不到这样的客户，责任在于系统开发人员，在乙方更在于甲方。

我想特别注意的是，数字技术的一个重要作用是支持持续改进。谁负责持续改进，谁就应该对系统的功能设计负责。如果没有人负责这方面的工作，很可能是企业的岗位设置有问题。

很多地方都有大屏幕的电视，显示了很多数据。那么，谁来看这些信息呢？他看完后能采取什么行动？如果看的人不能付诸行动，有实力付诸行动的人不看，就不能“知行合一”。这些大屏幕该怎么办？