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智能化道路是长征而非短足企业需谋而后动《资讯》

发布时间:2020-08-20 10:45:56 阅读: 来源:砂带厂家

智能化道路是长征而非短足,企业需谋而后动

工业4.0:新工业革命“新”在哪儿?

提问:关于工业4.0与第四次工业革命的关系,目前多几种不同观点共存。不知您如何理解两者关系?您认为工业4.0向前发展的驱动力是什么?

郭朝晖:我把工业4.0当作第四次工业革命的简称。当然,现在面临的工业或技术革命应该算第几次有不同的说法,如第二次机器革命、第三次工业革命、第三次变革与创新浪潮等等。从大处讲,工业4.0最主要的驱动力主要来自两个方面:一个是人口特别是老龄化问题的推动,一个是ICT技术发展的拉动。

提问:第四次工业革命是新一代工业革命,您认为它“新”在哪里?它是否已经来临?

郭朝晖:我个人认为,工业4.0的新颖性主要表现在全方位的智能化。其中,互联网、移动互联将发挥极大的作用。要应对这种挑战,要进行全面深入的数字化,尤其是知识的数字化。

提问:其实,当工业4.0概念从德国传导到国内时,很多人都以为只是炒作概念,因为对于我们制造基础来说,工业4.0所描绘的场景和愿景确实太遥远。记得您提出过引入“场景”概念去解读这个事情,给人耳目一新的感觉,跟我们讲讲如何理解工业4.0。

郭朝晖:工业4.0的实践一定是从部分先进企业开始的。狭义的工业4.0或许只适合部分先进的、工业3.0的企业。这类企业一定要有较好的基础,比如:高度重视质量、高度自动化、精益的管理。这时,大数据、设备智能维护等技术的必要性和价值才能显现出来。否则,先进技术很可能变成“锦上添花”,难以落地。

我们刚从一个落后的农业国走来,国情与技术先进的德国不同。一个技术能落地,关键是和国情结合,能够创造价值。显然,没有经济价值的支撑,任何新技术都是没有生命力的。

提问:我有一个观察,就是由于人们对工业4.0的描绘和期望,又促使我们去回看和重新定义之前的概念和其价值内涵,如信息化或者说数字化、物联网等。这两者都被再次提升到新的高度,也将得到更高的重视和发展。您怎么看待这种现象?

郭朝晖:工业4.0的体系,为这些技术的发展提供了创造价值的系统性逻辑。故而能够帮助企业将先进技术落地。过去的概念,则相对碎片化。工业4.0的可贵之处,就是提出了体系性的设想。客观来讲,工业4.0技术体系里所用到的部分技术可以追溯到20多年前,并且已有相关的实践活动。

从源头理解智能和智能制造

提问:有一个基本共识是,工业4.0还是愿景,距离规模化产业化实现距离还很遥远。而智能制造是可以预期的未来,也是中国制造2025的主攻方向。您觉得从传统制造模式向智能制造模式的转型,它们有哪些本质的不同?

郭朝晖:与传统制造模式相比,智能制造重视数字化、网络化。这是一个本质性的差异。我觉得,要从DIKW体系的角度,全面看待数字化。

有一个观点供大家批评:数字化和网络化推动的智能制造,就是将来源于互联网、物联网等数据(D),转化为可以使用的信息(I),驱动模型化的知识(K),在生产制造、研发服务、销售采购等流程中产生决策行为,比如管理和控制,体现智慧(W)。按照这个逻辑,机器就能够过模型化的知识接受信息。

我认为,在这个过程中,机器使用的知识主要来自人而不是机器自学习;信息是用来驱动知识的;数据是用来构成信息的。

提问:“智能”在英语中有多个不同的单词来描述:例如,工业4.0体系多用“Smart”描述;工业互联网论述里多用“Intelligent”表述。两者有何差别?是否可以初步对“智能制造”下个定义?

郭朝晖:我多种场合反复强调二者的差异,目的是不要被传统的概念混淆思维。“智能”的内涵历史上就争议很大。不同的学派从不同的角度理解智能,就像盲人从不同的角度触摸一个大象。

Intelligent对智能的理解偏重于机器“会思考”、“会学习”这类高大上的、以知识的推理、演绎为特征的智力活动。理论界的代表学派分别为计算机学派、生理学派。

这两个学派的影响很大,长期以来是“人工智能”的主流学派。然而,对本次智能制造学派贡献最大的,恰恰是另一个学派,即控制论学派或行为学派。在我看来,这个学派把智能理解为“耳聪目明”、“见多识广”、“灵活反应”,常用Smart来描述。

Smart的“智能级别”可能相对较低,但却对应普通劳动中体现的智能:比如,操作机器、分拣货物、订立合同等。所以,推进这种类型的智能,有助于人类摆脱单调、无聊简单劳动。这种智能的影响范围广,对人类生产力进步的意义非常重大。我甚至开玩笑说,这是迈向共产主义的一步:人们不喜欢干的活让机器去做,人去做喜欢做的活,比如去做董事长、总经理.....

信息为什么能带来智能呢?举一个现实中的例子:巴菲特被称为股神、拥有高级的智能。但是他炒股的业绩比不上台湾的吴淑珍和大陆的一些官太太们。为什么呢?因为后者拥有信息。显然,推理也好、学习也好,都是为了减少认识中的不确定性;但如果有了可靠的信息,可以直接将学习思考过程“短路”掉,直接降低了不确定性。所以,巴菲特比不过吴淑珍。

在工业4.0的白皮书中,将智能制造定义为“用数字化、网络化生产方式创建的智能制造体系”。这个定义抓住了本质,但略显单薄。我国智能制造领域著名专家宁振波先生将智能制造定义为:“充分利用网络化、数字化制造的基础,融入人工智能和机器人技术,形成人、机、物的交互与深度融合,使设计、工艺、实验、生产、保障管理等阶段的智能化成为现实。”

提问:对比德国制造所体现出的工匠精神,对此也有过多次讨论,现在国内对于这方面有很大的缺失。真正的工匠精神是“将心注入”,在工作中无我的投入,主体与客体融为一体的境界。而国内“唯快不破”,心多浮躁,如何做到“谋定而后动,知止而有得?

郭朝晖:我国制造业缺乏工匠精神,这与历史文化渊源、国家的经济发展阶段和质量管控的法治环境有关。说白了,我们还是刚刚从农业社会走出来的。

这种状况会随着我国制造业的转型而得到改变。但如果缺乏主动意识,改变的过程会付出重大的代价,包括企业的倒闭。要推动这种改变,国家层面要从加强质量监管、推动教育改革入手。企业则要建立质量第一的价值观、并加强对员工的质量意识。

我曾经在上海交大讲过一个观点:制造转型的重点是两个,一个是提高劳动效率:手段是智能化、自动化和发展第三产业。另外一个是提高质量。最近中央提出的供给侧改革,与提高质量、满足中产阶层消费需求密切相关。要真正理解这些问题,一定要研究中国的人口问题。但说来话长。这里没法展开。

提问:“机器换人”不是一个新话题,但会持续下去。“机器换人”当然有合格劳动者缺失的因素存在,但据观察,现实中更多的是企业对低成本的无限追求。这是谋求在“微笑曲线”底端实现腾挪。您如何看待各地掀起的“机器换人”热潮?

郭朝晖:追求低成本不是企业的错误,而是企业的任务。不追求价值的企业是不道德的。企业不是慈善机构,企业最大的道德是在遵守法律和人类底线的前提下创造价值。而且,机器换人可以提升产品的质量和效率,并非传统的、以压低质量、牺牲环境、压榨劳工为手段的低成本战略。

研究一下中国的人口就知道:未来的自动化水平提高,本质上是缺少劳动力导致的;不一定是企业主动要做的,是不得不做的。两年前,自动化博览约我写篇文章,我记得题目好像是:未来十年是自动化黄金十年。就是基于中国人口问题作出的判断。

提问:未来十年,正是大量企业从工业2.0向工业3.0迈进的关键周期,也是中国制造业提升自动化水平的黄金十年。在投入产出、设备维护等方面有哪些误区?如何绕开这些误区呢?

郭朝晖:1、自动化水平不是越高越好,不要盲目追求先进性。2、设备价格要用全生命周期的观点来看,不要贪图购买价格的便宜。3、设备维护是个重要问题,自动化程度越高、对质量要求越高,重要性越大。我这里提醒各位:未来的企业一定要靠质量取胜。过去,有些企业把“质量第一”写在墙上,但这是给客户看的、甚至是欺骗客户的;今后还不重视质量,就要把自己骗了。

提问:在大力推进智能制造方面,政府根据阶段首先进行试点和标杆项目打造,并根据试点经验总结后再推广。大型民企如三一重工等也在按照市场规则在有侧重地推进。对于国内智能制造的推进有何担心?有哪些可能的风险需要提前防范?

郭朝晖:我最担心的事情,是“贴标签”式的智能制造,缺乏统一的规划和顶层设计。这样做出来的智能制造系统,很可能就像有一个木板高低不同的“木桶”,不具备经济性。

另外,我们的文化中缺乏认真、严格、执着的精神,不喜欢基于数据的工作方式、不注重知识的积累。这对推进智能制造也是很不利的。

提问:企业作为推进智能制造的主体,目前来看,并没有很好的方向和切入点。对于这场迎面而来的新工业革命,除了技术方面的考量,您还将社会、经济、甚至政治等因素纳入统筹思考范畴。为什么会进行复杂化思考?

郭朝晖:创新理论之父熊彼特认为:只有将发明用于经济活动并取得成功,才能算是创新。所以,谈创新必然谈经济。而且,在发展中国家,技术的先进性和经济性往往是矛盾的。

举个例子:我小时候经常看到成百上千的社员拿着锄头箩筐去参加水利建设。他们为什么不用挖掘机呢?要知道:一个挖掘机的工作效率,能够抵得过几十个壮劳力。道理很简单:没钱、买不起。如果一个农民要自主研制挖掘机,有必要吗?显然没有必要。所以,经济落后的时候,采用高技术往往是没有必要的。

这样的矛盾,在当今的中国还是普遍存在的。发展中国家的技术进步和创新,与发达国家有很大区别。当然,在经济现象背后,是人口、社会、政治等问题。这些问题的改变,会改变经济运行的规律。

要推进技术进步,必须学会利用市场。通过制定合适的市场规则,让市场推进创新。这一方面,我国差距太大。喜欢对科研的直接投资,最后的结果往往背离初衷。对此,美国人很有经验,值得参考。

工信部安筱鹏司长有个很有见地的观点:美国的制造业为什么回归?本质原因是金融危机后,美国加强了对金融的监管、赚钱困难了。于是,资本大鳄开始投资制造业。这就是通过法治影响市场,通过市场影响经济。

人无远虑必有近忧。今天的近忧是昨天缺乏远虑的结果。看得远一点,才能知道哪些是发展方向、哪些是泡沫。不看政治、经济、社会,就看不到技术发展的趋势,眼光就是看不远的。

提问:大企业有建立生态和开发平台的能量和号召力,推进工业4.0方面看上去更有优势,也更顺利些;那中小企业在工业4.0时代的生存法则是什么?

郭朝晖: 小企业的优势是反应速度快,特别适合在新兴领域迅速发展。从这种意义上讲,优秀的小企业会有更多的优势。我年初参观过一家企业,一个感觉是:生产高附加值产品的企业,推进智能制造的条件比较好。当然,能否抓住机会,最关键的是靠优秀的企业家。

提问:中国不仅是全球最大的制造工厂,也是未来最大的智能装备应用之地。丰富的应用场景,给我们带来了他国无法比拟的工业大数据。要充分挖掘工业大数据的商业价值,企业方面要着手开始哪方面的行动?要注意避开哪方面的陷阱?

郭朝晖:大数据技术的推进,要根据企业自身的条件来决定。用大数据之前,先要学会用数据说话;用数据说话,就要有高质量的数据作为基础、还要知道数据会说假话。所谓数据高质量,不仅是精度高,更重要是数据的完整性要好。片面的数据,很容易导致错误的分析结果。

现在关于大数据的畅销书,主要是针对个人大数据的。针对工业企业的理论总结很少,而且很多总结得不好。我个人认为:工业大数据和商务大数据的使用方法有着本质的区别,切忌将商务大数据的理念和方法,生搬硬套到工业大数据。

如果把现在流行的说法用在当前的场景,大数据分析创造价值是要碰运气的、有时候是非常困难的。有些专家自己没有做过,体会不到。我的一个初步判断是:现在有些畅销书、学术界的观点,可能只适合高大上的企业。有些案例,如飞机发动机诊断,或许只适合GE、西门子这样的超级大企业。所以,还是那句话:一切从自身的实际出发。

我一直觉得,中国企业最需要改进的是管理,其次才是技术。管理不到位,再好的设备和技术也发挥不出来。我个人认为:工业大数据在提高我国企业管理水平方面有独特的优势。因为企业管理往往是我国企业最严重的短边。我分析过一个企业,大数据及相关配套技术能创造的价值,可能超过其利润总和。相当的惊人!

大数据很重要,现在很热,但我觉得是过热。如果大家都不清楚怎么做,连菜场大妈都在谈大数据了,这不正常。要用好大数据,一定要深入思考。不要人云亦云。自己想不明白的事情,不要盲动。

提问:以自动化和信息化为主题“两化融合”在我们国家和推广多年,但总体成效乏善可陈,智能制造时代推动下,国家倡导“两化深度融合”,在您看来,企业推进两化深度融合面临哪些难点?

郭朝晖:做好信息技术,很早就有所谓“一把手工程”和“二把手工程”的说法。

所谓“一把手工程”就是公司主要领导高度重视。这是因为:信息技术的推进会涉及到大量的部门和个人利益。没有一把手的强力推进,这些困难是无法克服的。

所谓“二把手工程”,指的是要有真正懂得公司业务、深刻理解IT的公司高层领导直接领导IT项目。否则,做出来的东西很可能是为信息化而信息化。有种说法:搞好信息系化,企业里至少要有一个明白人。这个看法看似可笑,其实没那么简单。

另外,信息化要破除部门之间的围墙。所以,信息化应该通盘考虑、要站在整个企业的高度去考虑。

提问:两化深度融合与工业4.0所倡导的纵向集成和端到端集成是一个什么样的关系?

郭朝晖:工业4.0要推进个性化定制。个性化定制产品的数字化描述要在用户的参与下完成,然后交付企业进行生产制造,最后相关信息用于产品的使用、维修、维护过程,直至报废。相关过程的信息集成就是端到端集成。

个性化定制的生产组织很困难。很可能导致质量下降、效率的降低、能耗的上升。要解决这个问题,必须智能化地安排和组织生产。这时,必须把合同订单信息、生产制造信息、设备状态信息、工艺参数信息、产品质量信息等集成起来,进行智能化的动态调度。这就是信息的纵向集成。

提问:有“工业4.0教父”之称的孔翰宁在接受经济日报专访时说:“今天发展工业的准则是,数字化一切可以数字化之物,并由此开辟新的价值创造模式”。数字化是网络化和智能化的基础,是进行集成和互联的“共同语言”,但开始的“数字化战略”落地并不能带来对等回报和价值投资,如何权衡投入与收益的关系,把握好原则?

郭朝晖:越是长远的计划,越是应该谋定而后动。孙子说:胜兵先胜而后求战,败兵先战而后求胜。在我看来,应本着长期规划、分步实施、价值驱动的原则推进,小步快跑为好。

这时,公司战略和顶层设计很重要,信息技术如果没有战略和顶层设计,就会形成新的信息孤岛。

质量为本与创新方法

提问:企业转型升级总是绕不过去产品质量,您对质量话题进行长期关注并不断发声。这在一定程度上表明企业间的竞争还处于低成本低层次上,而中产阶层的消费崛起将是一个非常大的倒逼力量。在您看来,成本导向的质量观能否根本改变?国内企业该如何做好产品质量和品质保证?

郭朝晖:在我看来,能否改变重成本轻质量社会风气,与中国能否跨越“中等发达陷阱”是一个问题的两个方面。然而,对企业来说,重视质量还是成本,关键是看经济利益:如果偷工减料的企业容易生存,在大环境一定是逆向淘汰。这就是过去十多年我们看到的情况。

要改变这种利益格局,关键是看国家的法治建设。要让生产劣质产品的企业受到严重的惩处甚至倾家荡产,要鼓励维权而不是把维权群众看作“麻烦制造者”。要让企业像对待“恐怖分子”那样对待自己的劣质产品,中国制造业就有前途了。

众所周知,国外先进企业有种管理理念叫做6sigma。这个管理理念的经济基础是:在用户那里发现一个劣质产品,将会导致1000倍的经济损失。否则,追求那么高的合格率干什么?合格率高是要有成本的。

最近中央提出“供给侧改革”,我非常兴奋。这才是该干的正事啊!

提问:2015年3月,中共中央、国务院专题下发《关于深化体制机制改革加快实施创新驱动发展战略的若干意见》,这是最高决策层从深化体制改革下手对创新发展的藩篱着手破除,也是从战略高度确定作为经济发展的驱动力,明确要建立技术创新市场导向机制,扩大企业在国家创新决策中话语权,深化转制科研院所改革等。在推进中国制造2025的进程上,创新转型应该如何走?

郭朝晖:在我看来,中国院校的很多科研是有问题的。院校科研不能健康发展的原因是与经济脱节。当然,这不仅是科技人员的事情,也是大环境的必然结果。现实中的企业,往往不需要有技术含量的创新。我刚才讲的“挖掘机”的例子就说明了这个道理。当然随着中国经济的转型,这种情况会发生改变。

我个人认为:除了基础性、公益性科研以及涉及国家重大利益的技术,国家不宜直接对高校从事的、普通的实用技术研发进行投资。对于这些项目,需求应该来自企业、资金应该来自市场。国家的直接投资,不仅经济效益低,还会导致严重的学术浮夸与腐败。省下来的经费,不如直接用来提高教师和科研院所科技人员的工资待遇,让他们安心教学和正规业务、不要为生活所迫做些花架子的事情。

另外,企业和学校的人员应该交流起来。否则学术界和企业的结合就很难真正的深入。最近关于智能制造、大数据的大型会议很多。这些会议似乎分成了两种类型:一种是科研院所主导、一种是企业界人士很多。这种现象值得品味。

提问:前华中科技大学校长、中国工程院院士李培根老师在近期智能制造论坛演讲时提到制造业技术转型与创新时,可分为产品创新、制造过程创新、商业模式创新,指明了非常明确的方向。但创新绝不是一蹴而就的,作为工业企业的首席研究员,您如何看“根叔”提出的转型思路?突破的方法又是什么?

郭朝晖:李院士有许多真知灼见,他本人也是推动创新的践行者。虽从未谋面,但我很尊重并认可他的观点。

但您的这个问题很大。我个人认为,传统产业的技术进步可以用四句话描述:始于学习、成于设计、精于质量、强在积累。创新需要技术手段、科学方法、经济驱动、人文情怀。

我指的科学方法,不仅是科学技术方面的方法,还包括科技管理的方法。在我看来,除了华为等个别优秀企业外,科技管理是我国企业普遍存在的短板。与国外先进企业相比,研发落后更甚于生产技术落后:生产技术引进容易,科研管理引进难。改革创新管理,应是很多企业的当务之急。

我再强调一下:华为是个非常值得学习的企业。我从华为身上看到了中国企业的希望。但学习华为要结合自己的实际。不学习别人的产出、不结合自身实际,同样都不会成功。

提问:创新需要科学方法,也有其自身的规律。在技术人员和企业家看来,又有着不同的理解和侧重。您作为宝钢的首席研究员,在这方面有很多心得和思考,跟我们分享下。

郭朝晖:您的这个问题,让我觉得一言难尽。几年前,我写过一本小册子《管中窥道:技术创新的观念与方法》。可以说,这是我从事科研工作20年酸甜苦辣的结晶。总结成一句:发展中国家的创新,不同于发达国家,不要邯郸学步。

提问:您有一个观点令人印象深刻:“面对工业革命,文化冲突不可避免。”一般来说,传统产业是发展比较慢的产业,IT产业是发展比较快的产业,而互联网是发展更快的产业。这种差别会反应到操作人思考逻辑、做事风格和效率上,而未来工业是相互融合的,如何才能跨越这道鸿沟?

郭朝晖:在现实中,这个矛盾非常突出。在不同专业背景下形成的文化,互相很难理解、甚至相互鄙视、难以达成共识。要解决文化的问题,还是要靠文化本身:要有包容的心态、虚心学习的精神。我很早之前就说过:一个专业的博士,在另一个专业可能只有小学水平。创新需要跨界、需要互相学习,当然也需要互相尊重。我接触过很多专业的人士,感觉到不同专业的“文化”有很大差别:可能大于御医和兽医之间的差别。人们首先要认识到自己的不足、体会到别人长处,才能促进真正的创新。

提问:互联网时代极大的促进了信息的传播与分享的效率,同时也导致巨量的碎片化、无价值的信息充斥在周围,而人的关注能力是有限的,人们会不自觉的茫然在信息获取方面,却没有能力构建成体系的知识结构和逻辑,这在一定程度上造就了“信息的消化不良”。您在信息获取与思考、写作本身的平衡如何把握?

郭朝晖:我曾经说过:结构化自己的知识,一生都要做的事情。我很早之前就发现:很多人的知识是碎片化的,说什么他都知道、但稍微深入就不懂了。更有趣的事:有的人抽象的道理都是懂得,一到具体问题就不懂了。要解决这些问题,一定要加强思考和总结。

孔子说:学而不思则罔,思而不学则殆。在信息社会,人们常常被淹没在知识的海洋中,结果就是“学而不思”。

我有个习惯:每次有心得体会,就赶紧把它写下来,进行总结提炼。这样,思想的火花就可以燃烧起来。有时候,想到的几句话,写下来却成了千言万语。而自己的认识,也在写作中提高了。

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