智能制造思維工具箱001：DIKW金字塔模型（上）

1、人類認(rèn)識(shí)世界規(guī)律

從農(nóng)業(yè)社會(huì)、工業(yè)社會(huì)到數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代， 人類一直在努力提高認(rèn)識(shí)世界的水平 ，通過(guò)觀察物理世界 、描述現(xiàn)狀，理解客觀規(guī)律 、來(lái)解釋過(guò)去，指導(dǎo)現(xiàn)在，預(yù)測(cè)未來(lái)。通過(guò)對(duì)自然信息的記錄、描述、分析和推理，逐漸建立了經(jīng)典的DIKW知識(shí)金字塔體系。 DIKW金字塔好地描述了人類認(rèn)識(shí)世界的規(guī)律和層次結(jié)構(gòu)，分別是：數(shù)據(jù)（原始的事實(shí)集合）、信息（可被分析測(cè)量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）、知識(shí)（需要洞察力和理解力進(jìn)行學(xué)習(xí)）、智慧（推斷未來(lái)發(fā)生的相關(guān)性，指導(dǎo)行動(dòng)）。

2、DIKW的形成和內(nèi)涵

DIKW模型是關(guān)于數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)及智慧的體系，最早可以追溯至諾貝爾文學(xué)獎(jiǎng)得主TS.艾略特在1934年寫(xiě)的《巖石》。他在上個(gè)世紀(jì)就對(duì)信息泛濫的到來(lái)，產(chǎn)生焦慮。在首段，他寫(xiě)道：“我們?cè)谀睦飦G失了知識(shí)中的智慧？又在哪里丟失了信息中的知識(shí)？”（Where is the wisdom we have lost in knowledge？/ Where is the knowledge we have lost in information？）。

1982年12月，美國(guó)教育家哈藍(lán)·克利夫蘭引用艾略特的這些詩(shī)句在其出版的《未來(lái)主義者》一書(shū)提出了“信息即資源”（Information as a Resource）的主張。管理思想家羅素·艾可夫進(jìn)一步對(duì)此理論發(fā)揚(yáng)光大，在1989年撰寫(xiě)了《從數(shù)據(jù)到智慧》。 簡(jiǎn)單講，DIKW模型將數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)、智慧納入到一種金字塔形的層次體系，越往上就會(huì)越來(lái)越抽象，對(duì)于人和企業(yè)的價(jià)值越來(lái)越大。這個(gè)模型告訴我們，從數(shù)據(jù)到智慧是有規(guī)律的。

數(shù)據(jù)（Data）：數(shù)據(jù)是DIKW中最底層也是最基礎(chǔ)的一個(gè)概念。數(shù)據(jù)是形成信息，知識(shí)和智慧的源泉。通過(guò)原始觀察及量度獲得了數(shù)據(jù)。包括數(shù)字、文字、圖形、音頻、視頻等。信息（Information）：信息必然來(lái)源于數(shù)據(jù)并高于數(shù)據(jù)，信息＝數(shù)據(jù)＋處理，信息是具有時(shí)效性的有一定含義的，有邏輯的、經(jīng)過(guò)加工處理的、對(duì)決策有價(jià)值的數(shù)據(jù)流。通過(guò)分析數(shù)據(jù)間的關(guān)系獲得了信息。知識(shí)（Knowledge）：知識(shí)是需要提煉信息之間的聯(lián)系，從中得到所需要的規(guī)律性認(rèn)識(shí)，是對(duì)信息的應(yīng)用。在完成當(dāng)下任務(wù)的行動(dòng)中應(yīng)用信息產(chǎn)生了知識(shí)。知識(shí)就是知道了什么（Know-what）、、知道怎么做（Know-how）、知道誰(shuí)（Know-who），知道了時(shí)間（Know-when）。知識(shí)更接近行動(dòng)，它與決策相關(guān)。智慧（Wisdom）：智慧是知識(shí)層次結(jié)構(gòu)中的最高一級(jí)。智慧著眼未來(lái)，它具有預(yù)測(cè)和未來(lái)影響的判斷能力。 從采集數(shù)據(jù)、提煉有關(guān)系的信息到總結(jié)成能解決當(dāng)下問(wèn)題的知識(shí)，到形成普適的智慧，這個(gè)是人類認(rèn)識(shí)和改造世界的普遍規(guī)律。

3、基于數(shù)據(jù)應(yīng)用視角來(lái)理解DIKW

數(shù)據(jù)和信息描述世界，知識(shí)和智慧理解世界。今天你對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用有什么樣的理解，做出了何種改變，決定了你企業(yè)處在DIKW哪一層。 從這個(gè)角度說(shuō)，站在DIKW金字塔尖的企業(yè)，相當(dāng)于全部通關(guān)的頂級(jí)選手，掌握了數(shù)據(jù)、整理成信息、理解為知識(shí)、轉(zhuǎn)化成智慧，在面向未來(lái)的決策和行動(dòng)如有神助。從數(shù)據(jù)應(yīng)用視角來(lái)看，有3個(gè)維度：從數(shù)據(jù)流動(dòng)的視角看：數(shù)據(jù)在DIKW不同層級(jí)間要流動(dòng)， 不同層級(jí)要加強(qiáng)反饋循環(huán)和流動(dòng)，數(shù)據(jù)流動(dòng)的自動(dòng)化水平越高，企業(yè)智能化高效精準(zhǔn)決策的水平越高。在數(shù)據(jù)生產(chǎn)力時(shí)代，企業(yè)智能體現(xiàn)為面向全流程、全產(chǎn)業(yè)鏈、全生命周期的精準(zhǔn) 、實(shí)時(shí)、低成本的決策能力 。

以安全巡檢為例，既要有實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和視覺(jué)巡檢數(shù)據(jù)分析報(bào)表，來(lái)對(duì)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)安全進(jìn)行狀態(tài)描述和原因分析。 還要有面向結(jié)果的預(yù)測(cè)分析和科學(xué)預(yù)測(cè)，比如通過(guò)各種不同等級(jí)預(yù)警事件告知安全生產(chǎn)預(yù)防工作，預(yù)置若干實(shí)時(shí)安全策略進(jìn)行干預(yù)。從發(fā)展的視角看：從DIKW體系可以看出，其由遠(yuǎn)到近分別為過(guò)去（Past）和未來(lái)（Future），以及經(jīng)驗(yàn)（Experience）和創(chuàng)新（Novelty）。 數(shù)據(jù)更多是強(qiáng)調(diào)過(guò)去事實(shí)的呈現(xiàn)，主要是確保業(yè)務(wù)正常開(kāi)展，正確地做事。而智慧則著重在未來(lái)，并且是為了應(yīng)對(duì)未來(lái)所提出的想法，其內(nèi)涵即是決策，是確保做正確的事。

從數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的深度和廣度的視角：所有數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和應(yīng)用都是圍繞具體問(wèn)題開(kāi)展，對(duì)問(wèn)題的定義越具體、理解越深刻，認(rèn)知越犀利。今天在落地過(guò)程當(dāng)中才能確保數(shù)據(jù)的及時(shí)性，準(zhǔn)確性，完整性，才能確保數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)利用有效。

4、在工業(yè)場(chǎng)景中認(rèn)識(shí)DIKW

以設(shè)備聲音異常監(jiān)測(cè)場(chǎng)景來(lái)看，假設(shè)設(shè)備聲音合理閾值在15分貝。通過(guò)紅外熱成像技術(shù)，對(duì)重要設(shè)備設(shè)施生產(chǎn)運(yùn)行時(shí)的溫度進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)及可視化呈現(xiàn)，當(dāng)采集上來(lái)的數(shù)據(jù)是20分貝。我們知道，

這個(gè)20是數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠做到全天候（7×24小時(shí)）不遺漏，便于實(shí)時(shí)掌握設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和數(shù)據(jù)；

已經(jīng)突破合理閾值范圍這就屬于信息；

20分貝下設(shè)備會(huì)出異常，這就是知識(shí)層面；

在設(shè)備出現(xiàn)重大異常前發(fā)現(xiàn)輕微異常信號(hào)，引導(dǎo)及時(shí)維修以避免重大事故發(fā)生。這是智慧層面了。

下圖將設(shè)備聲音異常監(jiān)測(cè)與DIKW模型結(jié)合來(lái)看：

由此可見(jiàn)，工業(yè)大數(shù)據(jù)不是簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)展現(xiàn)，分析而是需要基于DIKW底層數(shù)據(jù)邏輯構(gòu)建工業(yè)智能閉環(huán)體系。從現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備異常數(shù)據(jù)到行業(yè)領(lǐng)域know-how知識(shí)沉淀到AI智慧決策的業(yè)務(wù)閉環(huán)。

審核編輯 ：李倩