重用、智能制造与知识管理

    "知识是人类进步的阶梯“，但获得知识是要有代价的。

   “什么东西能吃、什么东西不能吃”本质上都是知识。这些知识保证了人类的生存和发展能力。但这些知识是我们的祖先用生命的代价换来的：不知有多少人因为误食有毒的东西死掉了。

    这些知识的价值，或许在于重复使用。

   人类利用语言和文字，将这些知识拓展开来，被人们成千上万次地重复使用，不再需要冒着被毒死的危险，就可以获得食物。这就是“知识重用”的价值。科学知识之所以有价值，很大的原因就是可以被“重复使用”。人类的知识总是越积累越多，这就保证了人类社会总是向着更发达的方向发展。

除了“知识”、“信息”的重复使用，实物的“重复使用”也很重要。

人类从石器时代进入青铜器时代、铁器时代，生产力水平大大提升。一个原因就是：工具的寿命增加了，制造一次工具，可以使用很多次、乃至很多年。能够使用的次数多、时间长就是“耐用”，是“质量”的第一要义。对于耐用品（如住宅），寿命增加一倍，相当于劳动效率提升一倍。在工业流水线上，一个关键设备的故障可能导致整条生产线的停产。这时，人们对质量的要求就变得特别高，高质量带来的价值也就特别大。  

工程界早已意识到“重用”的必要性。

“模块化”等就是在这个背景下产生的。“模块”的概念广泛地用于机械、电子、软件等多个行业。对“模块”进行标准化，又可进一步提高重用的程度。有些行业就用这种办法，把零件的数量大大降低。零件数量的降低又带来了库存的减少、研发周期的缩短、研发成本的降低、维护费用的降低。

在笔者看来，“重用”也是智能制造创造价值的重要手段。

智能制造讲究协同，一件事情发生了相关的部门可以并行工作，提高效率、减少差错、减少各种信息不透明所导致的损失。而协同的前提是信息的共享——也就是信息的重用。智能制造还讲究共享：库存的共享、人才的共享、设备的共享，用共享来降低成本、加快响应速度——而共享其实也是一种重用啊。工业4.0强调个性化定制；但个性化定制会带来交货期的延长、成本的增加、质量稳定性的降低、生产组织和制造过程的的复杂化——而要解决这些问题的关键措施之一，就是要推进模块和子系统的重用：用共用的模块，搭建满足个性化需求的系统。GE的Predix要发挥作用，本质上是要提高知识和数据的重用性：当成千上万台发动机的数据连接到GE的平台时，在一台机器上发现的问题和经验，可以被其他机器利用。

在ICT技术的帮助下，信息、知识的记录和传递变得非常方便。这就为信息和知识的重用创造了空前的条件。  

在信息时代，信息和知识大爆。这时，人们对信息和知识的关注能力却成了瓶颈：我怎么知道这条信息或知识是对我有用的？看一条无用的知识和信息，是时间的浪费也是成本的浪费。用了一条不正确的知识和信息，还可能会造成巨大的损失和浪费。

所以，解决这个瓶颈问题，让人和机器能够迅速找到适合自己的信息和知识，应该是未来重要的技术研究方向。这个方向不仅互联网公司要关注，企业自己也要关注：企业自己的私有知识，是高价值密度的知识、是限制性知识，只能靠自己才能管起来。在未来，或许只有那些能把知识管好的企业，才能生存下来。