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从经济角度看工业互联网平台

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  昨天下午参加中德工业互联网论坛时和李颋博士坐一起。顺便探讨了工业互联网的技术和经济性问题。他建议我把这些观点记下来。

 

1、要从经济性的角度,研究工业互联网技术应用和推广的规律。

智能制造有很多理想化的模式,如无人工厂、远程监控等。研究案例就会发现,推进工业互联网应用的直接瓶颈,往往在经济性方面。我研究创新问题时就曾发现:技术领域遇到的困难和机遇,常常是技术领域之外的原因引发的。如果仅从技术角度看问题,就难以明白推进过程中遇到的困难和阻力,也就找不到工业互联网发展的规律。

 

2、企业数字化转型模式的路径

在我看来,企业数字化转型的路径有两种:一种是突变型的,一种是渐变型的。能做突变型转型的企业是少数、是个案、是精英;对多数企业来说,渐变型的转型才是主流。所谓渐变,就是通过逐步提高技术和管理水平,从量变走到质变。渐变的好处是:价值驱动、风险小,对顶层设计的要求低。

 

我曾经多次论证:推进智能化的切入点可以从提升管理水平入手。昨天在徐晓兰女士的报告中,我见到了日本人工业互联网参考架构。在日本人的架构中,有一个维度就是管理维度。这一点,与我一贯的想法不谋而合。

 

3、渐变型转型面临的问题。

 

    渐近型的数字化转型,是通过不断地对业务的数字化、网络化改进实现。换个角度看,通过PDCA,不断优化业务流程。如何老所言,PCA涉及到Cyber空间和物理空间的交替。其中,A要不断优化Cyber空间——也就是把新得到的知识用数字化沉淀下来。有意思的是:日本的架构中居然也有PDCA这个维度。我甚至怀疑:宝钢出来的人,是不是潜移默化地受到了日本人思维方式的影响?

 

   持续改进过程的知识沉淀,是个“聚沙成塔”的过程。每一次的沉淀其实都需要付出成本,如开发成本、运行风险等。这个过程能否持续下去,很大程度上决定于知识沉淀的成本。试想,如果一个知识沉淀可以创造10万价值而沉淀的成本却有50万,沉淀过程就不可持续。知识沉淀成本的门槛越低,转型越是容易。

 

现实中,这个门槛并不低。我在宝钢时,发现工人师傅经常收到一些“联络单”,给出一些产品的特殊要求。由于这些“联络单”需要工人来处理,经常会导致各种失误。为什么不能把联络单变成计算机的自动执行呢?从某种意义上说,这种问题的根源在于计算机系统:数字化沉淀知识不容易。所以我认为:现有计算机系统,难以支撑渐变型的数字化转型的。

 

4、工业互联网平台的作用

 

我们知道:互联网带来了大尺度、跨部门、跨企业资源动态配置的能力。这是价值的源泉。这时,价值优化的空间大了,但问题的复杂性也增加了——我常说,世界上没有免费的午餐,互联网把不确定性变成了复杂性。然而,计算机的优势在于处理复杂性。所以,互联网会带动智能化

 

智能化需要跨专业的知识沉淀到计算机里。知识沉淀时会遇到几个麻烦。比如,数据采集的麻烦、专业知识的分割、ITOT的分割等。大尺度的优化往往靠碎片化的知识来改善(聚沙成塔)。这会带来知识管理的复杂性,弄不好会影响系统的可靠性和安全性,就犯了企业的大忌。从经济角度看,工业互联网平台的作用之一,是解决这些问题,降低知识沉淀的成本和风险;作用之二是促进重用和分享,让知识的价值倍增。

 

5、工业互联网平台的做法

 

CPS、数字孪生都是近几年的热点话题。这些概念和思想,有利于解决上述知识沉淀的问题。这些概念其实特别简单,没必要复杂化。我甚至认为:把概念弄复杂的人,是不懂科技发展规律、缺乏实践经验的表现。为什么要提出特别简单的概念呢?这是因为:简单的思想才有利于解决复杂问题。当然,这些“简单”是让使用平台进行改进的人简单,开发平台会很复杂。最近,听到亚控的林总和同济的沈斌教授谈了一些想法。在我看来,这些想法也是让知识沉淀简单化。

 

6、存在的问题

 

用简单的思想描述复杂的对象,是需要方法 论的。在我脑子里,CPS、数字孪生、SYSLM等都属于这种方法   论。但我总觉得这些方法 论的完整性不够强,理论方面还有待突破。



来源:蝈蝈创新随笔
SLM理论数字孪生工厂
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首次发布时间:2023-07-22
最近编辑:1年前
蝈蝈创新随笔
只是把思考的日志搬运,不当之处...
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