下面是我罗列的几个要点:
1、从自动化到智能化演变的动力是ICT技术和社会的发展。ICT技术让感知的空间范围更大、更深;大数据让决策和感知涉及的时间范围更长、速度更快;计算能力也让决策的能力大大提高。当然,所涉及的资源和主体也大大增加了。
2、演变首先体现在服务对象变化。从蓝领变化为白领,从体力劳动者到知识工作者。如上说书,这个变化是范围和深度变化导致的。从代替人的角度看,智能化不可能像自动化那样相对彻底:这不是不想做,而是做不到。因为问题的复杂性大大增加了。
3、范围变化导致的手段变化:涉及范围变大后,协同、共享、重用的价值就凸显出来了。在自动化时代,强调最多的是协同。但到了智能化时代,协同的范围变大了。共享的内容、范围和深度也都扩大了。知识的共享、数据的共享、人才的共享、资源的共享都变得很重要。在某种意义上讲,重用也是一种共享。
4、从控制论的逻辑看演化: ICT的直接作用体现在对感知和决策的促进、对学习能力的提升。协同、共享、重用则体现在执行的过程。
5、对自动化的继承:感知和决策需要信息和知识。与自动化逻辑一样:知识都必须是嵌入工作流程中的、以工作流程为基础。这样的知识才能创造价值。换个角度讲,这些知识都是被流程“结构化”的。这一点,智能制造的知识管理和文档的知识管理有天壤之别。
6、在继承中发展。与自动化相比,智能化的知识管理更复杂:智能化主要是针对白领的工作,白领知识的碎片化更严重,否则过去就不一定用人来解决了。所以,我主张要有新一代平台化的软件工具管理知识。注意:这样的软件是工业软件、不是OA的文档管理软件——知识使用的逻辑与自动化是一致的。
7、工作理念要改变。用好计算机,就是把复杂、麻烦的事情交给计算机去做。但是,编程的过程是麻烦的。类似地,用好知识就是把复杂的知识要机器去管,而把知识装入计算机是麻烦的。高级语言,用来解决编程的困难。知识管理的平台软件,要解决把知识装入计算过程的困难。建设和维护平台,需要大量的白领。这些人看似工作量增加了,但是:只要一条知识得到重用,他们的价值就体现出来了。
8、创造价值的机制。有人把智能化与全局优化联系起来,这是有道理的。我们强调的协同、共享、重用就是促进全局优化的(包括提高响应速度)。优化的效果,决定于知识和信息的质量。智能制造的知识之所以能够优化,也是有原因的:除可以借助大数据,更重要的是:平台系统中的数字知识更容易进行PDCA的优化,从而逐渐胜过人脑。这一点,与西医逐渐胜过中医的逻辑相同。
9、优化不是革命,也是革命。这就好比:把公路上的弯道拉直、坑洼填平、红绿灯取消不是建设新路,但是可以把普通公路变成高速公路。于是,量变到质变。优化必须有一个优化的对象,这就是(白领的)工作流程。把这个些流程很好地提炼出来,可能是个巨大的工作量。
后记:最近几年,我一直觉得知识管理对智能制造是关键性的。但却一直感觉没有把逻辑整理清楚。这篇文章算是一个交代吧。