工业数据专家李杰，在《工业大数据》一书中提到对台湾产业政策提出建议，深入分析台湾企业该做什么，以及该如何做到。
近几年来台湾一直致力于经济成长模式和产业结构的调整，为的是在未来的世界经济中更加具有竞争力。那么从一个国家到一个企业的角度，我们应该如何来判断其竞争力的强弱？我们认为应该从其经济成长的驱动方式来看待。
机会：从使用端看制造模式向“预测型制造”转型
从第二次科技革命以来，制造模式的变革主要经历 4 个阶段。
第一个阶段是利用流水线的产线制程技术实现了大规模生产，这大大降低了生产成本和提升了生产效率。美国成为了此项生产模式的最大受益者，不仅帮助美国赢得了二战，还使美国迅速成为世界第一大经济体和工业制造国。
第二个阶段是精实生产，透过在生产管理、流程改善和品质控制等方面的突破，强化产品的品质大幅提升，同时也使制造业趋向标准化。
在精实生产过程中，首次使用了资料和统计分析工具对品质进行管理，并对生产线建立了模拟模型，产能的优化因此得到大幅提升。
精实生产并没有大量的技术突破，其核心是组织管理和企业文化的改变，闭环的和可持续的改善流程是重要的指导思想。
精实生产中最大的受益者是日本，顷刻之间日本制造的汽车和电子产品被销往全世界，也使日本成为全球第二大经济体。
第三个阶段是柔性生产阶段，其核心技术是 PLC（可程式设计逻辑控制） 技术和 CNC 机床的发明，使机器能够生产各类不同形状和规格的产品，解决了需求多样性的问题。在第三个阶段中技术较为领先的是德国，使德国成为世界第一的制造设备出口国，也让德国制造成为了品质的象征。
第四个阶段称之为可重构生产系统，使一条生产线上面能够同时生产多种产品，生产模式由原来的“Push”（生产之后想办法卖出去）转变成了“Pull”（市场下订单后再生产）的模式。
而工业 4.0 的到来将会把制造模式转变成为“预测型制造”。预测型制造的概念最早在 2005 年提出，是以对监控机器设备的资料获取为起点的，采用合适的感测器装置，各种信号，如振动、压力等可以被采集。
另外，历史资料可以被用做进一步的资料采撷，形成面向不同目标的经验和分析模型；通讯协定，如 MTConnect 和 OPC，可以让使用者记录控制信号，台湾的精机中心配合 IMS 中心发展的 SkyMars 也有相同功能。
当所有的资料被汇集在一起，就构成了所谓的“大数据”（Big Data）。而资讯的转化机制由几个组件构成：整合的平台、预测分析方法和视觉化工具。
预测制造系统的核心技术是一个包含智慧软件来建立预测模型的智慧运算工具。对设备性能的预测分析和对故障时间的估算，将减少这些不确定性的影响，并为用户提供了预先缓和措施和解决对策，以防止生产营运中生产力和效率的损失。
预测制造系统为使用者提供透明化资讯，如实际健康状况、设备的表现或衰退的轨迹、设备或任何元件失效时间以及失效原因。
（本文由 天下杂志出版部落格-我读网 授权转载；内容节选自《工业大数据》）
 | 书籍简介物联网×服务联网×工业大数据分析是制造业转型的强力引擎，挖掘消费者尚未察觉的需求，以新商业模式与智慧体系服务打开新蓝海！本书作者李杰是率先研究工业大数据的先驱者，美国国家科学基金会智慧维护系统（IMS）研究中心主任，深度参与德国与美国先进经济体的工业 4.0 计划，他更熟悉亚洲的优势与挑战。本书结合国外领先企业与台湾的案例，对台湾产业政策提出建议，深入分析台湾企业该做什么，以及该如何做到。 |
