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引子

随着计算能力不断增强以及工业物联网（IIoT）日益成熟，将解锁海量并仍不断增长的数据。我们应该如何利用传统工具来识别关键的少数？工业大数据和分析在哪些方面有助于我们确定和解决质量问题？

*来源于“观察立”公众号

盘古智库学术委员

玖道科技首席战略官

20%的人在问题中找答案，80%的人在答案中找问题。20%的人思考问题积极正面，80%的人思考问题负面情绪为多。意大利经济学者帕累托的“二八定律”或“Pareto principle“之所以得到业界的推崇就在于其提倡的“有所为，有所不为”的方略，直觉上我认同这个说法。

从19世纪英国人的财富和收益模式发现财富的流向，帕累托带给我们的并不仅仅发现财富在人口中的分配是不平衡，更重要的是，让我们从中发现诸如此类的生活中，存在许多不平衡的现象。 当然，从统计学来看， 精确的80%和20%的概率非常小，而且关注的重点多半在那些20%，而非底部的80%。

我们在讨论企业产品质量相关问题时候，经常会结合二八定律。

企业家多半是被认为很现实的一个群体，“企业不是慈善机构”是被多数的企业家所认可的一句话。于是，管理层必须通过案例分析，从80%的结果推到出20%的根源，找出企业最盈利的产品。毕竟企业的时间和精力（资源）都是非常有限的，要想真正“做好一个产品”要学会合理分配的所拥有的有限资源。

我从业互联网工作20多年， 信息安全一开始就是学习关注的焦点。信息安全的20%的风险往往造成80%的伤痛，而且问题多半来自于企业内部；就如同帕累托自己观察到他的花园中80%的豌豆来自20%的豆荚一样，软件20%的故障会造成80%的企业应用系统的业务中断。这一切似乎都于二八原则相关。

随着计算能力不断增强以及工业物联网（IIoT）日益成熟，将解锁海量并仍不断增长的数据。我们应该如何利用传统工具来识别关键的少数？工业大数据和分析在哪些方面有助于我们确定和解决质量问题？

作为企业七种基本质量工具之一的帕累托图是由约瑟夫·朱兰Joseph M. Juran首次描述出来。 它是一种常用的用于识别质量问题的工具， 而且也可以用于帮助企业来确定首先应该处理哪些质量问题可以改善运营状况。

帕累托图一般用来帮助我们识别最常见的缺陷， 而这些缺陷的信息来源一般都是最常见的客户调研或是投诉问题。这就好比我们在信息服务系统ITSM中确定造成缺陷或服务问题的根本原因分析（root course analysis）一样，更像是一种因果关系的分析法则。在品质上还有一种应用二八定律的方法，这种方法与企业部署的辅助管理质量流程的技术有关，也与你需要采集以实现质量目标的数据有关。

大多数情况下，指定商业流程中，80%的活动都能够通过支持该商业流程的20%的应用程序得以完成。 这意味着二八原则不仅仅是长久地使其成为品质计划的核心工具，而且，在制造业企业的运营管理中，在企业质量管理系统（EQMS）的质量技术和工具的部署，资产性能管理（APM）以及环境、健康和安全（EHS）等方面都有非常广泛的应用。 

一般来讲质量也往往与这一基本原则紧密相关。理解了二八原则如何在你的企业中对品质造成影响，将有助于企业长久地专注于关键的少数。事实上，这一定律本身也叫作“关键少数法则”。

工业物联网的时代，情况正在迅速转变。在企业分析产品质量的工作中，传统上的做法是，通过各种渠道，做好客户满意度调查。在互联网时代，产品如果未能提供预期价值时，人们一般不是直接向制造商或产品商投诉产品问题， 而是倾向于在类似与微博或微信朋友圈等社交媒体上发泄。客户满意度测评是大数据和分析已经产生高效益的方法。

通过挖掘社会数据，可能会发现未知的问题，进而利用传统的质量工具进一步改进这一问题。通过将大数据和分析应用于社交群体的平台，之前没有通过正常渠道了解过的未发现的质量问题可能就得以发现。

工业物联网汇聚了来自智能资产通过大量感应器和传感器所聚集的生产制造所有相关的环境数据，而这些智能设备数据与我们的制造流程聚合后，就形成了工业大数据和分析能够介入的着手点。