我們常把智能制造與轉(zhuǎn)型升級聯(lián)系在一起。但對一個企業(yè)來說,智能制造常常指的是技術層面的問題,轉(zhuǎn)型升級是企業(yè)戰(zhàn)略方面的事情。從理論上說,轉(zhuǎn)型升級就是對組織、流程、業(yè)務等要素的重構。
我們有時候把智能制造簡單地定義為“ICT技術在工業(yè)領域的深度應用”。所謂“深度應用”,主要就是伴隨轉(zhuǎn)型升級和重構。而不是單單是服務于現(xiàn)有業(yè)務。強調(diào)這些的背景是:基礎技術提供的新機會在這里。這也是從技術手段角度定義智能制造。還可以從企業(yè)的外部表現(xiàn)或結(jié)果、目標來定義,比如提升企業(yè)的快速響應能力。從業(yè)務角度看,提升快速響應能力的手段包括“協(xié)同、共享、重用”。其中,“共享、重用”針對的是資源的準備,而協(xié)同則是資源的使用。
從業(yè)務角度看,互聯(lián)網(wǎng)的作用是提高協(xié)同能力;從經(jīng)濟學角度看,是提高了資源配置能力。故而,互聯(lián)網(wǎng)能夠促進“協(xié)同、共享、重用”。按照熊彼特的觀點,創(chuàng)新就是企業(yè)家的資源配置。所以,智能制造是企業(yè)家主導的、與技術密切相關的創(chuàng)新活動——表現(xiàn)為“轉(zhuǎn)型升級”這種戰(zhàn)略活動。其中,“共享、重用”涉及到資源的使用權限,需要有業(yè)務或者商業(yè)模式的創(chuàng)新來保證、需要由企業(yè)家推動。而“信息集成”則是從IT技術角度為“協(xié)同”奠定基礎。當然,“協(xié)同”本身屬于業(yè)務范疇,IT如何集成則是要符合OT技術的要求。特別地,協(xié)同過程先要規(guī)范成“業(yè)務流程”,才能標準化,進而實現(xiàn)智能化。事實上,流程本身就是一種知識。
協(xié)同的結(jié)果是快速響應。從實現(xiàn)的原理角度看,則表現(xiàn)為智能原理的應用。這樣,“智能制造”才與“智能”這個概念掛上鉤。“智能”最基本的三個要素是“感知、決策、執(zhí)行”的統(tǒng)一;也就是維納當年提出的觀點。這是人工智能的三個學派之一。但長期以來,這不是主流學派。因為主流學派關注的是復雜決策相關的方法和理論?;ヂ?lián)網(wǎng)提升了“感知和執(zhí)行”能力,故而促進了智能制造。從某種意義上說,智能制造的思想,可以追溯到維納、與自動化是同源的。但是,現(xiàn)在的條件與過去差別大了。在互聯(lián)網(wǎng)的背景下,這個理論再次彰顯生命力。
安曉鵬博士認為,智能制造是決策革命。
通過“共享和重用”,互聯(lián)網(wǎng)幫助人們對更多的資源進行配置。配置過程就是決策過程。這使得資源配置優(yōu)化的空間增大了,故而價值性增強。與此同時,優(yōu)化配置的難度也因此而增大。故而,人們往往需要機器幫助人來配置資源。機器幫助人類決策,意味著人們控制復雜問題的能力增強了。這就會釋放出工業(yè)創(chuàng)新的空間。比如“流水線上的個性化定制”,這就是工業(yè)4.0。而工業(yè)4.0又會帶動數(shù)字化設計等一系列技術的進步,如數(shù)字化設計。
決策需要知識。這種知識可以來源于人腦:用人腦的知識操作Cyber空間、把人腦的知識(邏輯)直接寫成機器代碼、采用大數(shù)據(jù)記錄的成功案例、讓機器自己學習知識??傊R的來源或者使用方式在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)的條件下發(fā)生了變化,有了更多的選項。其中,學術界指的“人工智能”側(cè)重決策,而“新一代人工智能”側(cè)重機器學習、尤其是深度學習——這種學習特別適合那些不便編碼的感性知識。
互聯(lián)網(wǎng)能夠帶動大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)促進決策智能技術和人工智能,智能化彰顯大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)的價值;進而促進大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)的應用。
我們一直強調(diào),智能制造要關注人機關系。換句話說,強調(diào)利用人的知識、彌補人的不足。這是從實現(xiàn)手段上說的?,F(xiàn)實中,只有這樣做有技術可行性。潛臺詞是反對過度強調(diào)機器學習、機器決策。我們反對把智能制造理解為“機器換人”,原因是這約束了人們的視野、丟掉很多機會、還常常不具備經(jīng)濟性。
據(jù)羿戓制造所了解,智能制造的瓶頸往往是經(jīng)濟可行性。經(jīng)濟可行性包括效益和成本兩個部分。前面說的資源配置,是效益的來源之一。效益從何而來呢?在我看來,中長期是轉(zhuǎn)型升級帶來的效益,短期內(nèi)是管理水平提升帶來的效益。
智能制造可以顯著提升管理水平。互聯(lián)網(wǎng)可以實現(xiàn)“扁平化”、“遠程化”;大數(shù)據(jù)實現(xiàn)“透明化”、智能算法讓人避免淹沒在大數(shù)據(jù)的海洋中。由于歷史的原因,智能制造的機會往往在于管理與控制的融合;或者說“信息化”與“自動化”的“兩化融合”。所謂的“歷史原因”,就是指的這方面的機會比較多。
從管理入手,就要找到管理中的問題。這時候,精益管理、六西格瑪、PDCA等方法就有用了。這些方法,讓我們先從OT角度發(fā)現(xiàn)價值,然后再從IT角度推進智能化、讓價值落袋。這也是從技術經(jīng)濟可行性角度考慮的。所謂標準化、流程化、精益化是智能化的基礎,就是這個意思。
智能制造的另外一部分價值來源與成本的降低:“共享和重用”讓成本降低;大數(shù)據(jù)讓知識獲取的成本降低;工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺讓管理和持續(xù)改進的成本降低。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺如何讓持續(xù)改進的成本降低的?工業(yè)APP和數(shù)字孿生的思想解決了這個問題。
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