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簡單 or 復雜:智能制造的Dilemma

  丁少華  2019-10-21 00:00:00   三之一智聯
以數據驅動的智能制造,就是要求我們將“簡單”獻給用戶,將“復雜”留給自己。

乾以易知,坤以簡能;易則易知,簡則易從;易知則有親,易從則有功;有親則可久,有功則可大;可久則賢人之德,可大則賢人之業。

——《周易·易傳·系辭》

人人都喜歡簡單。簡單好啊,沒心沒肺,長命百歲。簡單背后的潛臺詞是懶惰。因為懶得走路,所以點外賣;因為懶得挑戰,所以去送外賣。筆者無意貶低送外賣這個行當,可是,如果那么多恰同學少年,風華正茂的年輕人都去從事這種不需太用腦的行當,對一個國家,一個民族,或是一個家庭,到底是好還是壞呢?很多事情就是這樣,明明可以有很多選擇,有的人卻選擇了最沒有挑戰的選擇,中國的很多制造企業也是如此。

企業也喜歡簡單。有些老板們的想法是每天二郎腿一翹,龍門陣一擺,功夫茶一泡,機器轟隆隆地叫,鈔票就嘩啦啦從天上往下掉。可是,這可能嗎?環境的變化越來越快,客戶的需求越來越碎片化,產品結構越來越復雜,簡單式管理已不可能了。筆者多次說過,隨著資源價格的上升,人口老齡化和競爭全球化,以及環保治理的日益嚴格,以往建立在生產要素低成本獲取上的中國制造競爭力已不可持續。企業必須轉換自己的發展動能,將競爭力調整到生產方式和生產關系的優化上來,這就要求企業必須提升自己對復雜事物的理解力和系統性的管理能力。

制造業已經進入到這樣一個時代,用戶越來越懶,我們可以美其名曰“簡單”;市場環境(個體化需求)、制造系統(定制生產、精益和柔性)和產品結構(機械、電子、軟件等的復合體)卻越來越復雜。企業在為廣大個體化客戶提供簡單(產品或服務)界面的同時,還要駕馭好內部的各種復雜,這看似是一種兩難(Dilemma)。如果這個使命交給智能制造,那么,智能制造必須解決好這種兩難,否則就只能停留在概念和紙面上。

智能制造首先指的是企業的制造能力,這種能力的實現要落實到制造系統的三個基本要素上:人員(People)、流程(Processes)和工具(Tools);其中,工具也包括技術、設備,等等。實際上,基于這三個要素,業內曾經有三種類型的制造哲學:以人為本的Know-how,比如日本制造;以流程和軟件為本的Know-how,比如美國制造;以及以工具為本Know-how,比如德國制造。當前的工業4.0、工業互聯網或智能制造,應該是綜合了這三種制造哲學,充分借鑒了數字化技術,建立在人員、流程和工具等高度集成基礎上,以數據驅動(Data-Driven)的制造新范式。

以數據驅動的制造范式

如圖2所示,企業的制造能力由人員、流程和工具等三類要素構成。通過流程與工具的集成,可以實現制造能力的自動化;通過人員與流程的集成,可以實現制造能力的規模化;通過人員與工具的集成,可以支持制造能力的創新性。那么,建立在人員、流程和工具等三者高度集成基礎上,以數據驅動為核心的智能制造到底如何解決界面“簡單”和結構“復雜”之間的矛盾呢?筆者認為,重點還是要落實到以數據驅動的內涵上。

數據驅動的內涵

筆者認為,數據驅動可以做如下幾個方面的解讀和引申:

1)首先,數據驅動從模型(Model-Based)的角度來看待和構建企業的制造能力,基于模型的企業(Model-Based EnterpriseMBE)是其靈魂。企業的產品也好,企業的能力也好,企業的資源也好,從功能或邏輯上看,它們都可以理解為是某種模型,而數據就是對模型屬性、參數和行為的數字化映射。通過基于模型的視角,看似雜亂無序的環境、產品和能力就變得高度的結構化、關聯化和可追溯,看似復雜的事物也變得不復雜了。進一步,企業還可以基于模型來開發現實世界的各種數字孿生(Digital Twin),以支持監測、控制和優化等業務場景。

2)其次,數據驅動是將業務運行虛擬化為無所不在、永不停息的數據“溪流”(DigitalThread)。這就如同百川東入海一樣,業務數據雖然有各自的來源,但它們都是在某種特定業務目標指導下進行流動的。如果說精益制造主要指的是精益物流,智能制造就可理解為精益信息流,數字化制造的轉型也可以從消除制造環節的各種信息孤島和“堰塞湖”入手。

3)再次,數據驅動代表的是業務背后的算法,而算法則代表業務的自動化選擇、取舍和決策。李冰父子所修建的都江堰,就是應用了“堰”的結構來自動分配江水的流向和流速,自動分離江水和砂石,而“堰”的背后可以理解為某種算法。

4)最后,數據驅動代表了各種面向用戶和角色的序列化應用場景,也就是所謂的“特別的愛獻給特別的你”。基于IT系統的用戶畫像(User Persona),系統將高度匹配(Right Information)的數據推送個相關用戶(Right Person),簡化了用戶操作。

在數據驅動的智能制造中,基于模型、數據“溪流”和算法,解決了制造系統在環境和結構上的“復雜”;基于場景,則解決了制造系統在用戶界面上的“簡單”;前臺的“簡單”和后臺的“復雜”融為一個有機的整體,并可遵循從可視化到透明化,再到可預測和可配置,最終實現自主管理的制造系統。從結構上講,相比較ERPMES等傳統信息化,智能制造不是變得更簡單了,而是變得更復雜了。作為IT從業人員,以數據驅動的智能制造,就是要求我們將“簡單”獻給用戶,將“復雜”留給自己。

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