工业互联网为什么真的有用?

以下文章来源于蝈蝈创新随笔 ,作者郭朝晖

导读

重要的问题需要认真地从底层考虑,而不是人云亦云。深度不够的观点,往往是错误的观点。不问到5、6个为什么,往往深度不够。本文以质量为例,构想了一个思考的逻辑。

文章来源

本文作者郭朝晖老师,优也首席科学家,前宝钢研究院首席研究员,中国工业智能领域权威专家,公号蝈蝈创新随笔,本文首发于2021年4月。

最近一个多月,我感到了一种非常好的变化:很多高层领导和专家在问我一些常识性的问题。比如,为什么要数字化转型啊?为什么要用数字孪生啊?工业互联网真的有用吗?

听到这种问题,我特别高兴:他们是真的深入思考问题!我知道,多数人其实很像“皇帝新衣”中的群众:别人说好,我也只好跟着说好。因为我不好意思让别人知道自己不懂。其实,不经过疑惑或质疑,是不会真的懂的。有了这些质疑,说明风气在好转。

我个人也是从困惑开始的。5、6年前,有家国外企业向我展示他们的工业互联网软件。看过之后,我的心里充满疑惑和失望:这不就是常规的远程监控吗?1990年我就在开发类似软件、宝钢有无数个这种功能多年软件,只不过现在放在网上了、开发工具更好了,到底有什么用呢?正因为有这些疑惑,我才一直思考问题。

要回答这个问题,我们还是要从工厂的现实问题谈起。

某厂有非常严格的质量管理制度。凡是出现质量问题、特别是质量索赔,一定要有明确的处理意见和措施。包括明确责任方、提出杜绝下次再犯的办法。然而,在有些处理意见中,却有明显的不合理性。比如,某个处理意见是:要求某工序保持生产稳定。这明显是个敷衍的处理:因为大家都知道保持生产稳定的重要性、知道几十年了,只是现实做不到罢了。

但问题是:为什么会有这样敷衍的处理呢?

我们设想一下,处理这类问题的办法很多。比如,把产品直接降级。为什么不这么做呢?因为生产不稳定是一种常态,大多数用户是可以接受的。如果动辄就给产品降级,成本太高了。换句话说:生产不稳定时,多数产品可以不降级,只是这次偶然出了问题。

这次为什么出问题呢?

可能有三个方面的原因:

1、这次生产的稳定性太差;

2、这种产品对生产稳定性要求高;

3、客户的要求高。

所以,要找到合理的改进方法,就要从不高这三个角度分析问题。这三个方向分别涉及工艺、产品、客户服务问题。粗粗算下来,可能涉及到7、8个部门。所以,一时难以确定好的处理方法,就只好敷衍了。

这种敷衍会带来什么问题呢?

一个是企业难免会被索赔,一个是用户要充当小白鼠。如果从长期看,问题更加严重。我经常谈到:高科技产品往往意味着高质量,而高质量意味着高度的质量稳定性。允许这种事情发生,质量稳定性一定会存在“天花板”、存在着难以超越的屏障。久而久之,我们与国外的差距就这么拉开了。

要解决这类问题,需要许多技术支持。

首先要把数据串起来,也就是信息集成。只有这样,才能知道哪里出现了异常。同时,要用历史数据进行比对:过去这种工艺、这种产品是否出现过类似问题;出现类似问题时,其他用户是否也有过索赔。在我看来,做数据分析主要就是做比对,而不是“神经元分析”等复杂算法。搞工业大数据算法或者工具的人应该做的,是让这种比对工作更加方便、高效,人机互动更方便。

其次,这种分析是非常耗时的。必要时可能还需要做实验或试验。这就出来一个新问题:这样做划算吗?

在质量文化好的企业,肯定支持这样的工作;质量文化差的企业,不会支持这种工作。其实,质量文化差的企业从来不会承认不重视质量,他们只会做一件事:算效益。质量改进工作很麻烦、效益却不容易算。而效益涉及到对人的评估,很少有人愿意做这种事情。在我看来,提高质量的工作不是效益低,而是直接、短期效益不容易算。这种观念,是导致中国企业技术落后的重要原因。

我们也可以从技术入手,找出解决这类问题的思路:提高质量工作的效益。具体的思路是通过知识的复用来实现:把问题研究透,把研究结果拓展到不同的产品和用户,做到举一反三。如果一个知识被用成千上万次,价值自然就体现出来了。

但是,举一反三之后,管理的复杂度就会增加。而且,这样的知识往往是碎片化的,人的脑子里根本记不住,也难以执行。所以,解决这类问题的关键是要数字化、标准化、模型化,让计算机去进行质量管理。

计算机管理质量时,还会遇到新的困难:首先是要把用户、产品、工艺数据实时地集成起来,才能及时反应,做到有效地管理。其次是知识向计算机沉淀时麻烦很大、成本可能很高,开发一个功能可能花费很高。而解决这两个麻烦的办法,就是采用更方便的工具,如工业网平台和数字孪生。所以,如果把问题看得透一点:工业网平台和数字孪生其实并不是解决技术可行性问题,而是解决经济可行性问题。

再往后,质量管理的问题越来越多地交给机器去执行了,人做什么呢?人的作用就是不断地完善这类系统。其实就是从生产一线退到二线,做知识的生产者。做专职的知识生产者以后,人的专业水平也会越来越高,技术经济性也就越来越强了。这样,知识经济就真的有了经济性了。

我的故事能不能成真呢?美国的大河钢铁公司就是这么做的。大河公司说:我们是一家科技公司,只是因为偶然的机缘做起了钢铁。

现在很多人意识到:工业的发展不是一日之功。为什么不是一日之功?因为需要积累。积累背后的含义是什么?其实就是重视小的进步!盲目强调跨越式发展,其实就是轻视小的积累!积累是谁做的?是一线工人和工程师。所以,强调积累的重要性,才能培养工匠精神!中国的古人有很多好的思想:“飓风起于青萍之末”;“合抱之木生于毫末,九层之台起于累土”;“勿以恶小而为之、勿以善小而不为”;“骐骥一跃不能十步,驽马十驾功在不舍”、“不积跬步无以至千里、不积小流无以成江海”。当一家企业致力于世界一流企业的时候,应该认真回顾古人的教诲。

要记住:数字化最大的优势是便于标准化,从而便于传承、便于持续改进、便于更加高效地持续改进,就是便于积累。看不到数字化的价值,往往是因为看不到持续改进的力量。而看不到持续改进的力量,往往是因为我们没有真正把自己定位在技术的引领者。过度强调“跨越式发展”的人,往往是“叶公好龙”式地重视技术:重视的不是真的技术,而是技术带来的名利。对他们来说真的好技术,不如包装好的差技术。

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