驅動制造業(yè)產業(yè)升級新思路的領域知識網絡,什么來頭?

文丨智能相對論

作者丨葉遠風

在產業(yè)升級浪潮下,由于實體經濟地位的特殊性,以數字化、智能化推動制造業(yè)轉型升級的重要性已經得到廣泛認同,催生了大熱的智能制造創(chuàng)新。

而談及智能制造,多數人的第一印象,都是流水線上那些終端傳感器所組建的物聯(lián)網體系,讓企業(yè)洞察生產過程,提升效率、降低成本、優(yōu)化生產。

但是,對制造企業(yè)而言,轉型升級的需求是全面的、涉及企業(yè)經營方方面面的,這種智能制造打法可能并不是一家企業(yè)謀求發(fā)展的全部,也不是制造業(yè)能夠成功升級的全部。

在制造業(yè)轉型升級過程中,一個趨勢越來越明顯,那就是對企業(yè)內外部數據資源的連接和整合。

例如,如火如荼的工業(yè)互聯(lián)網就強調結合物聯(lián)網、人工智能、云計算、大數據等技術,為制造業(yè)企業(yè)提供端到端的智能制造解決方案。在這個趨勢下,對研發(fā)設計、生產制造、設備管理、倉儲物流、外部協(xié)作等各個環(huán)節(jié)領域的信息化的應用進行協(xié)同和打通,實現一盤棋,充分打通從設備訂單下達到產品交付的數據流程,已經成為很多解決方案的追求。

而與此類似地,還有一種新的打法正在加入制造業(yè)數字化、智能化進程當中。

國內領先的全域數據能力提供商愛數,不久前向業(yè)界公開了其“領域認知智能”布局的核心領域知識網絡及其實踐。通俗理解,領域知識網絡即在特定垂直場景下信息數據收集、整理、分析、輸出等的一整套體系,是企業(yè)傳統(tǒng)知識管理之上,進行更廣泛的數據挖掘和更深度的智能化成果輸出的產物。

以幫助客戶企業(yè)打造數據驅動型組織為價值輸出的愛數,通過領域知識網絡,正在給制造業(yè)轉型帶來新的進化空間,反過來,制造業(yè)的探索也讓領域知識網絡的創(chuàng)新價值得到彰顯。

領域知識網絡,帶來制造業(yè)有關“信息”的兩個躍遷

從愛數的領域知識網絡實踐來看,其與智能制造一樣,都是在“信息”的收集、處理和價值輸出上進行創(chuàng)新,但領域知識網絡實現了兩個關于信息的維度躍遷。

1、從生產環(huán)節(jié)被動收取,到經營全流程主動收集

一般而言,當前在制造業(yè)如火如荼應用的智能制造,主要針對的往往都是生產環(huán)節(jié),將物聯(lián)網與人工智能充分結合,用攝像頭、溫度傳感器等終端,配合邊緣智能、云計算控制生產過程。

這里有兩個關鍵詞,一是生產環(huán)節(jié),二是被動(只有產生數據時才獲?。6I域知識網絡一方面針對的是一個制造企業(yè)生產經營全流程的數據,另一方面其進行的是主動信息收集。

從愛數的官方介紹看,目前領域知識網絡主要針對三類信息,一是企業(yè)內部業(yè)務知識,包括企業(yè)各項業(yè)務沉淀的數據與文檔;二是制造業(yè)通用知識,主要是領域內的百科、規(guī)范類知識;三是制造產業(yè)情報知識,即企業(yè)所屬產業(yè)鏈上的關聯(lián)知識。

通過這種全面的主動信息收集,一個制造企業(yè)始終在主動對接所有有關的信息,時刻準備為企業(yè)整體經營提供全面支持。

2、從信息數據的算法處理,到企業(yè)領域的知識轉化

從另外一個視角看,當下的智能制造很多時候其信息收集后的轉化,往往集中在單一能力上,呈現“收集-處理-輸出”短鏈路過程。最典型如產品質量檢測,查看產品圖片后,AI進行分析,既準又快輸出結果。

而于此進行對照,可以發(fā)現領域知識網絡在制造業(yè)這里的價值,更傾向于系統(tǒng)化的企業(yè)領域知識轉化,其考慮的是企業(yè)有關數據信息問題的整體解決,而不是針對某個特定的環(huán)節(jié)應用。

目前,領域知識網絡嘗試解決企業(yè)經營中有關信息和數據的三個問題:

因為內部部門墻、外部缺乏獲取途徑,導致“找不到”信息、數據;

因為結構化數據難治理、非結構化數據難提取等原因導致“用不好”信息、數據;

因為信息、數據沒有與業(yè)務缺乏清晰關聯(lián)等導致相關人員“看不懂”;

一次性解決找不到、用不好、看不懂三大痛點問題,與智能制造通常做法不同,領域知識網絡推動著企業(yè)實現智力層面的全面進步。

當然,值得一提的是,在一家企業(yè),領域知識網絡與智能制造是相互配合的關系,前者完全不是對后者的排斥替代,它們以各自的優(yōu)勢共同服務于制造業(yè)的數字化升級,或者,從廣義上說,領域知識網絡落地到制造業(yè)場景后,也是一種智能制造的探索。

“信息”獲取的模式和應用的方式改變,從四個維度推動制造業(yè)轉型升級

愛數官方給出了一個制造業(yè)領域知識網絡的整體搭設框架:

這個框架表達了領域知識網絡如何從數據中來,又如何支撐具體的產業(yè)應用。以這個框架為起點,結合領域知識網絡的構建細節(jié),可以看出領域知識網絡對照智能制造能夠給制造企業(yè)帶來哪些不一樣的價值。

1、以降低摩擦的方式提升企業(yè)經營效率

無論是全局經營決策,還是具體的業(yè)務活動,制造企業(yè)都需要最準確的現實信息來支撐,如果出現信息不對稱,就會出現主觀愿望與現實情況的不符合,引起內部經營的“摩擦”,這是影響經營效率的最主要因素之一。

而領域知識網絡的一個重要價值,是通過全面、深入、實時的垂直場景知識沉淀,讓企業(yè)的生產經營始終能夠與真實的情況對齊。

例如,智能搜索應用為企業(yè)提供統(tǒng)一的認知搜索入口,相比較一般的信息搜索,能夠以清晰的方式呈現出企業(yè)內外部多來源的異構知識,無論是生產物料的狀況,還是上下游合作企業(yè)的情況,亦或是業(yè)務相關的政策規(guī)范,都能清晰、準確呈現,幫助經營活動有效進行。

又例如,智能問答能力讓企業(yè)管理者、員工以自然語言交互的方式,快速獲取準確的需要的知識,針對業(yè)務癥結降低信息不對稱的可能性。

如果說智能制造直接在產線上表現出效率價值,那么領域知識網絡的效率價值則深入全局,更加潛移默化。

2、強化企業(yè)彈性,敏捷應對復雜市場變化

應對復雜“多變”的外部局勢,企業(yè)唯有強化“不變”的組織彈性,用敏捷的運營動作來契合外部的需要、實時做出調整,獲得競爭優(yōu)勢。

智能制造可以看作是讓制造企業(yè)鍛煉了生產能力的“內功”,而領域知識網絡則讓一個制造企業(yè)有了更多的“招式”,即強化企業(yè)的組織彈性。

以領域知識網絡提供的360°業(yè)務視圖為例,該應用為一個制造企業(yè)構建包含全業(yè)務流程的知識鏈條,一鍵分析業(yè)務間的知識關聯(lián),展開企業(yè)全局的清晰認識:

此外,愛數的產業(yè)知識服務,又可以讓已經對自身有清晰認識的制造企業(yè),快速、系統(tǒng)獲取產業(yè)情報,做出應對。

3、通過專家型知識資源的共享,縮小人力能力差距

智能制造對企業(yè)的一個重要價值,是一些重要的生產環(huán)節(jié)不再一定要依賴經驗豐富“老工人”,例如產品質檢,AI提供了一種幾乎與之相當的“次品鑒別”能力,而又能部署到所有產品流程當中去。

領域知識網絡對制造業(yè)的價值同樣類似,知識的全面獲取、結果的便捷輸出,提升的是整個企業(yè)的智力能力,而非單個工人。通過智能問答、認知搜索這樣的能力,幾乎每個業(yè)務執(zhí)行者都能快速獲取與專家知識相當的能力,獲得原本只有專家級別的員工才有的價值創(chuàng)造能力。

事實上,這種不依賴員工個人,而通過體系化的方式實現企業(yè)能力的提升,幾乎是所有企業(yè)、機構的普遍愿望,而領域知識網絡天然契合這種愿望。

4、隨時代紅利水漲船高,知識價值的普惠

對很多所謂的“傳統(tǒng)”制造企業(yè),或者缺乏創(chuàng)新資源的中小制造企業(yè)而言,智能制造將AI的能力快速普惠,讓這些企業(yè)快速獲得齊平行業(yè)普遍水平的產業(yè)效率。

而領域知識網絡在產業(yè)、領域內的知識融合,恰恰也在幫助企業(yè)獲得知識價值的普惠。

正如愛數所言,當下產業(yè)結構呈現領域內集團化、聯(lián)盟化趨勢,競爭關系也由敵對轉向多贏,這時候,領域知識網絡讓企業(yè)具備豐富的產業(yè)知識,共同沉淀領域內通用知識,就能幫助企業(yè)隨著信息爆炸時代的紅利而做到智力“水漲船高”。

單一企業(yè)通過不斷自我更新的產業(yè)知識體系,始終緊跟行業(yè)知識能力水平,不被落下,這是領域知識網絡帶來的知識價值的普惠。

制造業(yè)只是典型樣本,領域知識網絡正在成為數字經濟變革的底層標配

回過頭來看,領域知識網絡與當下很多互聯(lián)網科技產品所強調的“知識管理”十分類似,例如百度如流也強調企業(yè)內外部的知識整理,釘釘、企業(yè)微信開辟了專門的知識管理應用連接。

但實際上,相對于這些平臺以知識的收集、整理為主要內容,領域知識網絡的價值更在于以認知能力的構建提升企業(yè)整體的智力水平——一般的“知識管理”幫助企業(yè)學習如何“配菜”,領域知識網絡在幫助企業(yè)做“廚師”。

這一點,與愛數過去在數據驅動方面的創(chuàng)新密不可分。

日前,愛數在SMART大會上發(fā)布了最新的AnyDATA Framework 2,幫助企業(yè)建立對數據的認知能力。

在AnyDATA的幫助下,企業(yè)能夠將那些代碼存儲的冰冷數據變成知識,形成對企業(yè)內外部的領域認知——有自己的觀點和思想,從而推動企業(yè)能力的提升,“知其然也知其所以然”,不再死讀書、死記硬背。

如此,企業(yè)也就真正實現了“數據驅動型組織”的轉變,能夠以數據驅動決策、數據驅動創(chuàng)新、數據驅動運營。

在實踐中,以AnyDATA的數據和技術優(yōu)勢,愛數與中新天津生態(tài)城就圍繞智慧城市開展了戰(zhàn)略合作,以區(qū)域產業(yè)鏈和企業(yè)的清晰畫像推動智慧城市的發(fā)展,例如更精準進行招商引資等。

有了AnyDATA的加持,領域知識網絡實現前文提到的諸多價值也就在意料之中了。

總而言之,沉淀企業(yè)核心知識資產、賦能業(yè)務智能化、助力集團/產業(yè)內的知識共享,領域知識網絡將在數字化時代大放異彩,同時推動數據驅動型組織真正實現廣泛落地。

*本文圖片均來源于網絡

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2022-07-04
驅動制造業(yè)產業(yè)升級新思路的領域知識網絡,什么來頭?
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