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工业4.0从构建企业全生命周期数据图谱开始
工业4.0作为德国的竞争战略，其定义是以信息物理融合系统为技术核心，实现端到端集成、横向集成、纵向集成的新工业价值生态，而李克强总理与2014年10月访德，与德国总理默克尔共同主持第三轮中德政府磋商
编码系统：为了提高数据规范性，提高数据利用效率，开发应用编码系统，编码系统不仅包含有基于软件的系统，更重要的是面向企业的各种数据的生命周期，必须完整、正确、具有时效。
体系框架：工业企业，一般迄今都未建立起一张面向宏观的全生命周期数据图谱，我们需要从顶层开始，利用大数据的方式，结合软件应用，构建整体的体系框架。
软件应用
在企业中，应用软件可以大幅度提升数据处理的能力，而且减少错误，提高质量，笔者略举几例。
在装配设计中，装配工艺卡经常出现零件没有装完的情况，而上海思普的工艺设计管理系统，就构建了装配树，实现左右拖拉的方式，如果有零件没有装配设计，可以直观看到。
某企业设计PDM/PLM系统时，增加了标准化数据字典型字段，这样用户在输入时，采取选择性输入的方式，这样数据输入错误，不易理解的情况大幅度降低。
某企业在构造生产BOM时，由于设计采取的是选配策略，而根据规则，软件系统采用推荐、自动化匹配的方式，如果设计师认为不合适，则在进行修改，总体提高配置速度60%以上。
某企业在进行开发产品设计管理系统时，针对产品型式，开始认为7种足够了，然后运行两年后，发现原来的思路不正确，后期的设计管理系统就设计为，所有的新的产品设计都可以作为模板使用。
数据图谱应用
数据图谱构建时，也是有生命周期的，例如数据的输入，是个工作量很大的过程，然而这往往仅仅是个直觉，以某个企业为例，一说，我们设计图纸10万张，如果设计师把他们输入系统，根本没有时间，但是我们从输入的方式来讲，如果只采用扫描输入的方式，而不是转成CAD图形，其时间就可以大幅度缩短，而在应用的时候，根据需要将旧图纸转换成CAD图形，则是一种可行的方案。例如上海一家企业，就购置了3台工程扫描仪，安排四名中专生，也就8个月时间，就把企业的图纸全部实现了电子化。
下一个需要注意的是，数据的动态变换，很多企业存在着系统性问题，举例说，一个企业从来不给设计变更安排工时，而企业的变更是非常频繁的，因此生产部门采取的策略就是加大产品的期初工时定额，而大家可以预见到的就是生产计划的准确性很低，甚至闹出了企业一个工人一个月工时做到3000多的笑话。
构建全生命周期数据图谱，重点，甚至说作为重中之重的是，数据本身的生命周期，在传统上，存储是昂贵的，而现在即使存储价格下降了，但是数据的完整性往往也是不足的。另外需要注意，有一个不为人察觉的变换，那就是时间变化，随着时间流，我们需要对数据图谱进行改进、数据进行处理、知识库进行优化，引进更为先进的智能系统。
运营保证
关于构建全生命周期的数据图谱，如何保证运行，是个很大的难度，企业需要从企业文化、规则制度、运行工具、员工培训等多个方面进行强化。
某企业实施厂长查询系统，厂长说法，我一般不开，一开肯定不好，后来厂办结合计算机中心，确立了专人检查，如果数据没有按时填写，就重罚的制度，结果经过几个月的磨合，终于让厂长可以查询到工厂的整体概貌数据。
某企业设计部门制作了三维模型，但是生产部门收到的，还是二维图纸，生产部门根据二维图纸再进行建模，可以想象其周期与质量，而这么运行的原因就是与国家政策不符。
前面说的一些例子，也提到了软件在数据处理中的应用，笔者再分享一下我们的原则，凡是我们希望员工做的，我们在设计上就让它非常简便，而不希望员工做的，就让它复杂。
最后说明，在全生命周期数据图谱时，可以理解为数据是有不同大小、价值、展现形式的各种不同，我们需要结合具体业务，进行优化，从而保证节点运行的有效性，进而提升整体生产流程的精益性。
未来展望
针对全生命周期的数据图谱，笔者以为会有如下的几个发展方向，第一是大数据化，从数据的总量、到单元业务处理需要的数据量、产生的数据量，将发生质的变化；第二是移动化，例如企业的领导不在现场，可以利用移动终端、查询、控制、优化生产现场；第三是数据图谱的社会化，例如工业4.0的横向集成，可以理解为各种主体的数据需要处理，另外提供工业数据服务的，例如淘宝样的平台企业将会出现。最终我们的社会将发展成有谱系的、结构化、非结构化的、各种复杂管理、高效、互联的大数据社会。
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