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            關于智能制造的基本性再思考

            文章來源:APS研究
            2021-04-19

            智能制造是企業的永恒追求,說的是目標。CPS、工業互聯網、數字孿生等,說的是技術手段,大數據、人工智能更是單點技術。現在提數字化轉型,其實是換了一種方式表達利用數字化手段達到轉型的目標。只是目前數字化轉型跟最初的智能的目標還是有挺多差別的。

                     這些概念或提法形成的過程其實挺有意思的。

                   (1)從智能制造到數字化轉型的詞匯語法的再認識

                    第一個方面是:剛開始提了智能制造,智能這個詞這么高大上,使得大家一片茫然不知道咋搞,后來就提了一堆技術,讓大家好下手,但下著下著手,發現沒有目標了,不能為了技術而技術哈,所以又提了轉型。似乎螺旋式上升。但從所追求的目標來說,相對于智能制造來說,筆者感覺是降低了,甚至有點走偏了。請繼續看下文。

                 (2)從智能制造到數字化轉型的思維軌跡
                    大家卯足勁奔著智能制造去了,發現這東西不好弄哈,搞個自動化線也沒啥智能可言,轟轟烈烈的機器換人味道本來就不對。所以又出現了兩個分支:

                     一是通過大數據人工智能等,以及之前發展的各種先進制造工藝技術,都在一些點上開展智能制造,如果結合了企業的瓶頸痛點和難點,一般來說會取得不錯的效果,尤其是在工藝方面的發力,自然不自然的抓住了提高產品質量和產出效率的這個企業最為核心的問題的。雖然可能是出于無意,但是這更加說明這么做是企業自然而然應該做的事情,是不需要靠什么外力推動企業自發都想做的事情。

                     二是在發展智能制造過程中,發現很多企業的基礎比較差,就宣稱一定要2.0補課,否則搞不了智能制造。其實這些提法,因為沒有把內涵講清楚,就又讓人無所適從了,在一些輿論引導下,開始了轟轟烈烈的以管理為核心的數字化建設。

                    但上述兩個分支對于企業實踐來說是同時存在的,所以又增加了大家的茫然性,不是說2.0補課了達到了3.0的數字化才能搞智能制造嗎?怎么有的企業不講武德跨越性的實現了一些智能了呢?這是走彎路了還是走錯路了?同時反映出過度追求數字化管理或者強調一定要實現對外部市場的快速響應,只是一個方面而已,并不是對所有企業都適用的。從長遠來說,這個可能不是最重要的,肯定不是排第一位的。

                     思考一下,國外的那些隱形冠軍企業,你能數出來的任何一個,你的印象是什么,肯定是企業所提供的高質量高性能的產品,而不是這個企業搞了什么數字化乃至智能制造。
            所以,不管是數字化還是智能化,最終都是為了生產出高性能高質量的產品的,不為這個服務那就迷失目標了,這也是轉型的本質內涵。

                 (3)數字化和智能化之間是充分必要的關系?

                     寫到這兒,就涉及到一個問題,智能化是我們的最終目標,但是智能化一定要基于數字化基礎之上才能實現嗎?這個應該還是有疑問的(人本身就是一個機器裝置,沒感覺是如何基于數字化的呢)。有了數字化的基礎實現智能化應該是更加方便,這個應該是沒有疑問的。所以,兩者之間的關系應該是充分不必要。也因此,目前的所謂的數字化轉型這種提法其實是有失偏頗的,尤其在當前的語境下,將所有企業等同,甚至忘了目標的眉毛胡子一把抓,其實可能有壞處的。

                 (4)數字化需要一點冷思考

                   通過數字化實現數據自動規范無中斷的順暢流動和集成,這是在解決什么問題?管理運行效率問題。企業的終極目標是高效率的生產出高質量的產品,其中的“兩高”,高質量顯然更加重要。所以,如果只是追求高效率,倒不是說不能追求高效率,而是應該感覺這里面應該有個“度”。

                     管理上有個理論是短板理論或者木桶效應。從我們國家來說,我們現在已經是制造大國了,要走向制造強國,那我們的短板不是在”大”這個上面,而是在”強”這個上面,而強的主要的體現是什么?我認為當前最突出的就是高性能、高端等,是提升、創新和查缺補漏。面向管理的數字化肯定是實現不了這個目的的,充其量也就是敲邊鼓的作用,尤其是進一步感覺到的很多民品行業,很多都在瘋狂的做規模,通過工業互聯網平臺擴充產業鏈,以便達到一種壟斷的效果,但在高端產品上面可能仍然有欠缺甚至遇難躲避。該啃的硬骨頭不啃,不僅僅是硬骨頭依然在,可怕的是把本來能夠啃硬骨頭的力量給分散了。因此,一己之見,感覺數字化管理雖然應該追求,但似乎目前不僅力度有點過,同時在跟走向高端產品研發和高性能質量的發展趨勢和要求,以及與之的結合性也非常不足。

                (5)智能化的最主要特點是:決策
                   智能背后的含義就是決策,不需要決策哪里需要什么智能,這也是為什么那種基于簡單邏輯控制的自動化生產線并不是智能制造的根本原因。簡而言之:無決策,不智能。
                    雖然現在大數據和人工智能一直在發展,在某些場景下面也取得了很好的效果,但是當沒有這些技術的時候,難道我們做事情不需要決策嗎?這是不可能的,那決策是靠誰呢?就是:人。所以尤其在當前大數據人工智能,這些具有潛在替代或部分替代人的分析推理及決策能力的技術還處于發展的狀態下,我們為什么提出來要實現人機融合,就是如何使得作為標的物的系統或裝置,人能夠充分的和更好發揮自己決策的作用。在當前及以后很長一段時間內都將處于這個狀態。
                      而另外一種決策就是基于工藝機理或者系統運行的內在機制所建立的分析推理模型,以實現或者部分取代人的決策能力。這個其實就是現在熱追的數字孿生或者說和工業的APP或者說工業軟件密切相關。
                    這也是為什么?我在大概一周前左右時間寫的另外一篇文章,數字化轉型的著眼點應該是決策,其背后的原因和思考就在這里。

                  好吧,末了加一句:
                  一己之見,僅供參考。

            作者信息:王愛民,北京理工大學數字化制造研究所所長,長期從事MES、APS等技術研究、系統開發與實施應用。


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