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給明白人講明白話:智能化背后的一些道理

  蟈蟈創新隨筆  2019-10-22 00:00:00   郭朝暉
當人們能夠從成本和價值方面認識智能制造的項目和發展方向,才算是真正的明白。

昨天,參加了中國鋼鐵年會并做了一個報告。會上遇到多位老領導、老同事和老朋友,感到非常親切。這次把內心深處的一些想法,都講了出來。

在這個報告中,我從40年前何老的觀點談起,進而談到了20年前、10年前的一些故事,再談到現在并展望未來。期間提到了很多概念的產生和演變過程。從時間維度談了技術的發展,從行業角度比較了相似和不同。

報告開始我就提到:鋼鐵行業現在做的,正是何老先生近40年前設想的:“我們需要建立一個知識寶鋼、一個虛擬的數字化寶鋼,能夠在計算機和網絡的平臺上,充分地描述實體寶鋼的實時活動。” 他的這個理想一直沒有變。但表達思想的概念在變。如果用現在的概念,何老的想法就是:要在Cyber空間建立寶鋼的數字孿生體。

我們知道:一個人可以有多個不同的名字,在中國叫狗剩,在美國可能就叫TOM;也可以穿多件不同的衣服,今天穿西裝、明天穿長衫;長期來看,年齡甚至也會發生變化,從小毛頭變成耄耋老人。但是,這些變化并不能改變“你還是你自己”的事實。反之,不能僅僅根據名字、衣服、年齡相同,來認定一個人。這樣反而會犯錯誤。

同樣,我們可以把特定的“思想”比作一個人。

描述特定思想的理論和概念就像人的名字和衣服。同樣的思想,未必用相同的概念來描述,而懂得一些概念也未必懂得何老的想法。正如會“念經”的人很多、得道高僧卻很少。三年多年前,何老就對我說過:“歪嘴和尚念經的人太多了”——很多人講的智能制造,名詞是對的,內涵卻是在胡說八道。

我曾經花了很長時間,把概念之間的關系清理出來。比如,工業4.0體系中的數字化設計、個性化定制、CPS、信息集成等許多概念之間是有邏輯關系的。概念之間的關系搞清楚了,理論體系就清楚了。這種工作,有助于我們理解這些理論體系。

然而,理解了理論體系,也未必容易落地——何老40年前就有的想法,現在也沒有落地啊。事實上,好的理論體系如何落地,主觀上需要有方法、客觀上需要有條件。何老40年前的想法之所以在今天成為熱點,是因為外部的技術條件在變、企業和市場在變、工具和方法在變。

我一直強調:這些變化,往往是“數量”上的變化。我的意思是說:如果不能理解數量變化帶來的變化,就不是真正理解智能制造,也不會理解如何落地。

40年來,最基礎的變化就是計算和通信的性能提高了、成本降低了。所以,我們常說:ICT技術推動智能制造的發展。但是,僅僅知道這個是不夠的。

這些條件的變化,可能不會在企業內部引發實質性的變化。這些基礎的變化,就好比有人給我們提供了一些“木板”,而不是我們需要的“木桶”。企業需要的木桶,需要企業自己來定身打造。其中,如果企業打算打造一個新的“木桶”,那就是系統性的轉型升級;如果拿來對老的木桶“補短板”,那就是持續改進。

所以,我們關注的重點,是如何用ICT技術打造木桶或者補短板的技術。把握這樣的問題,同樣也要認識到“數量變化”才能到位。

比如,我在多次報告中都強調,中國多數企業需要用持續改進的方式推進智能制造。原因就是多數企業在這個方面有著巨大的經濟價值、而且也容易推動(風險小、周期短、成本低)——注意,這個觀點就包含著“量”的概念。

再如,個性化定制、供應鏈管理、數字化設計多重要呢?不同的產品、不同的行業、企業發展的不同階段是不一樣的。如果發展不到一定的程度,重要性(量的概念)就顯現不出來,也就沒有價值體現。而且,即便價值有了,還要看成本的大小。只有價值大于成本,有些事才值得企業去做。我講到的歷史,就是和大家來回顧價值和成本的變化過程。

我經常用“多米樂骨牌”來描述需求和條件的變化:有了內燃機,才會有汽車;有了汽車,才會有紅綠燈;有了紅綠燈,才會有高速公路.......這樣的一種“思維模型”也適合于對智能化的認識:比如,CPSPLM、數字孿生、工業互聯網平臺、工業APP,都是在一定的條件下產生的。

智能化是ICT技術帶動的;互聯網會帶動管理和控制系統的拓展(信息集成);系統的拓展會帶來更多復雜性和實時性問題,對可靠性、靈活性的要求會更高。

對系統的研發和維護者來說,這些要求會帶來(系統維護)成本的上升、效率的降低、(軟件)質量的降低。

要解決這些問題,我們要從工具上動腦筋——這是人類幾千年來的歷史證明了的。工業互聯網平臺、工業APP等技術,其實就是從工具層面考慮問題。目的就是為了降低開發成本、提高開發效率、降低開發風險。

工作怎樣才能實現這些目標呢?要針對開發過程中的問題,如專業知識分割、數據管理混亂.....而解決這些問題的出發點是盡可能地實現知識或者數據的重用、提供各種有效的數據和模型管理工具等。實現這些目標的技術手段則包括數字孿生、流式計算.......

如前所述,工具的價值,本質上就是降低開發成本、提高開發效率和質量。但是,我們需要知道智能化工作者是如何做事的,才能提供合適的工具。這就還比,如果他要耕地,就不要給他提供鋸子;如果他要做木工,就不要給他提供鎬頭。

未來智能化是如何工作的呢?現在看來,日本的IVRA模型是個有洞察力的體系。關于這個話題,我曾經說過多次。這里就不講了。

昨天講完以后,有人針對知識數字化提了一個問題。我注意到,他強調的是通過數字化方法發現知識。回答問題的時候,我指出:我強調的是把人(產品、工藝、設備等)的知識變成數字化的知識,即模型或軟件;而不是從數據中發現知識(那是大數據課講的內容)。

我認為,要充分尊重工業人多年來積累的知識和方法。從知識數字化角度看,這樣做是更具經濟性。我的師傅王洪水先生就說過:把人的(哪怕是碎片化的)知識放在計算機里,是意義非常大的工作。

現在,我們經常強調王先生的這個觀點。這同樣是因為經濟性的變化:

基于工業互聯網、工業APP和數字孿生技術,知識數字化的成本和風險大大降低了;在信息充分集成的前提下,知識發揮作用的機會大大增多了。如果知識能夠跨企業共享,意義就更大了(這次談到優也公司開發的數字孿生,就是想做這方面的嘗試)。這一增一減,使得“知識數字化”的意義發生逆轉。于是,“知識數字化”的價值,發生從量變到質變的變化。

我們知道:獲得知識是有成本的(比如鋼鐵廠做連鑄混澆的試驗)。如果這些知識的應用場景少、應用次數少,知識創造的價值就可能難以抵消獲取知識的成本。這時,人們對獲取知識(數據)的熱情就會低、甚至不去做這些試驗。

隨著工業APP、工業互聯網等技術的發展,知識復用和推廣會大大加強,知識創造的價值的機會就幾倍、幾十倍乃至成千上萬倍的增加。這樣一來,許多“知識生產”的盈虧線就能突破。于是,過去因為成本而不去做的研發,現在就有了價值。

鋼鐵行業的很多知識都是專業技術人員(材料、工藝、設備)發現、在他們的頭腦中。我們搞智能制造的人,主要的目的是讓這些知識的價值倍增。這種工作的意義,比我們親力親為地用數據發現知識的價值更大,也更重要。

這個觀點同樣適合對智能制造的認識。當人們能夠從成本和價值方面認識智能制造的項目和發展方向,才算是真正的明白。看來,這個觀點再強調都不為過。

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