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數(shù)字化轉(zhuǎn)型的歸納和總結(jié)

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)前線 ? 來源:蟈蟈創(chuàng)新隨筆 ? 作者:郭朝暉 ? 2020-10-13 10:06 ? 次閱讀
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作者:郭朝暉

來源:蟈蟈創(chuàng)新隨筆 本文已授權(quán)

最近在思考數(shù)字化轉(zhuǎn)型的頂層設計時,對過去的一些想法進行了一些歸納和總結(jié)。

搞技術(shù)的人要善于把握細節(jié)。有些細節(jié)把握不好,就會成為阻礙前進的“壕溝”。磚家的毛病,就是不懂細節(jié)。把握細節(jié)的辦法之一,就是去總結(jié)歸納事物發(fā)展的線索。這些線索的本質(zhì),就是實際發(fā)生的路徑。然而,復雜事物往往會沿著幾條線索并行發(fā)展,它們可以給人們提供更多的觀察角度。這些線索的交叉,又讓我們認識到更多的細節(jié)。從而便于推進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的頂層設計。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展的過程就比較復雜,我們有必要從幾個線索及其相互關系來認識它。下面我總結(jié)了三個視角、或者說三條線索。 第一條線索是網(wǎng)絡的廣度。 工信部兩化融合專家組組長王安耕先生曾經(jīng)研究了數(shù)千份兩化融合的報告。他發(fā)現(xiàn):兩化融合往往是沿著信息集成的脈絡展開:從部門內(nèi)部使用拓展到部門間的協(xié)同,從企業(yè)內(nèi)拓展到企業(yè)之間。

例如,銷售、生產(chǎn)、采購和財務就是最常見的一條線索。這條線索的背后是業(yè)務邏輯:銷售接到訂單以后,需要知道什么時候能夠安排生產(chǎn)、是否需要安排采購、還要準備好采購的資金。任何一個環(huán)節(jié)掉鏈子,都會對企業(yè)產(chǎn)生不利的影響。 王先生的觀點與工業(yè)4.0的“三個維度的信息集成”不謀而合。只是工業(yè)4.0提出的線索更加具體一些。 第二條線索是數(shù)據(jù)的數(shù)量。

計算機存儲資源稀缺時,很多工作就難以在計算機上進行。比如,計算機存儲量能力小時,數(shù)字化的協(xié)同設計就比較麻煩;生產(chǎn)設備數(shù)據(jù)不會采集上來,某些生產(chǎn)協(xié)同就難以用計算機來做。 隨著數(shù)據(jù)成本的下降和云大物等技術(shù)的應用,復雜產(chǎn)品設計可以數(shù)字化、復雜生產(chǎn)過程仿真也可以數(shù)字化。在這樣的平臺上,我們就比較容易地推進工業(yè)APP和數(shù)字孿生等技術(shù);CPS和數(shù)字孿生的思想也可以拓展到工廠級別。

設備數(shù)據(jù)采集、傳輸?shù)拿芏仍黾雍螅芾砗涂刂频娜诤弦簿瓦M入了新的時代。GE工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的思想就體現(xiàn)了這樣的趨勢。在筆者看來,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)三要素(智能的機器、高級算法和工作中的人),可以理解為“重構(gòu)人和機器的界面”,也可以理解為“管理與控制的融合”。 第三條線索是智能化的程度。

計算機做決策的前提是信息和知識的完備性:計算機必須獲得做決策的必要信息,才能做決策。受完備性的影響,過去的智能決策(自動化)往往限于小系統(tǒng),如設備、閥門級的系統(tǒng)。

前面談到的兩條線索,使得計算機能夠獲得更多的信息和知識等決策要素。所以,前面兩條線索的發(fā)展,促進了計算機的智能決策。這時,智能決策開始針對復雜大系統(tǒng)了。但決策機制往往是筆者所謂“吳淑珍式的智能”——用及時、準確、完備的信息加上簡單的決策規(guī)則進行決策。 促進智能決策發(fā)展的技術(shù)還有兩個:一個是大數(shù)據(jù)帶動認知能力的提升,典型的就是圖像識別。第二種是借助數(shù)字化手段利用經(jīng)驗性知識:把實踐中好的做法記下來,下次遇到相同的情況就去用。

特別需要指出的是:企業(yè)是難以完全實現(xiàn)智能決策的。因為機器是無法完全替代人的作用的。所以,在可以預見的未來,人機界面的重構(gòu)、讓機器幫助人決策,是智能化的主要方向。

三條線索的發(fā)展有一定獨立性:網(wǎng)絡的發(fā)展推進第一條線索,大數(shù)據(jù)的進步推動了第二條線索,信息和知識的完備性推動了第三條線索。但是,三條線索之間又是互相關聯(lián)的。比如,互聯(lián)網(wǎng)帶動了大數(shù)據(jù),而大數(shù)據(jù)技術(shù)有促進了互聯(lián)網(wǎng)的應用;大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)提升了信息的完備性、進而促進了智能決策,而智能決策又為大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)應用創(chuàng)造價值。 我們還注意到:這三條線索與中國工程院智能化發(fā)展的三個范式(如下圖所示)是非常接近的。但在筆者需要強調(diào):智能化發(fā)展的關鍵往往不是算法,而是決策要素的完備性和價值。

需要特別指出的是:推進三條線索進步的,不僅是數(shù)字化技術(shù),還有其他與經(jīng)濟相關的因素。比如,勞動力成本上升以后,會推動自動化程度的提高;而自動化程度的提高,會讓數(shù)據(jù)采集變得容易。再比如,針對個性化小批量市場的企業(yè),生產(chǎn)組織的困難度比較高,就比較容易推動網(wǎng)絡化協(xié)同、數(shù)字化設計。再如,客戶對產(chǎn)品質(zhì)量要求高了以后,會對管理提出更加嚴峻的要求,這是有利于推動管控一體化。 所以,推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型,首先是CEO的事情,其次才是CIO的事情。

原文標題:數(shù)字化轉(zhuǎn)型的三條線索

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責任編輯:haq

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原文標題:數(shù)字化轉(zhuǎn)型的三條線索

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