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安筱鵬:擁抱數據驅動的智能+新時代

5G、物聯網、人工智能、數字孿生、云計算、邊緣計算、時間敏感網絡等智能技術群的“核聚變”,推動著人類社會從萬物互聯(Internet of Everything)邁向萬物智能(INTELligence of Everything),從大連接走向大賦能新階段,我們正在進入智能+新時代。

新一代信息通信技術的持續創新和滲透擴散,新一輪工業革命正在全球范圍孕育興起,制造業加速向數字化、網絡化、智能化方向延伸拓展,萬物互聯、數據驅動、軟件定義、平臺支撐、組織重構、智能主導正在構建制造新體系,成為全球新一輪產業競爭的制高點,全球制造業正邁向體系重構、動力變革、范式遷移的新階段。

制造業正邁向體系重構的新階段。工業革命300年來,從機械化、電氣化、自動化到智能化,技術變革是永恒的主題,在新一輪產業革命背景下,以互聯網、大數據、人工智能為代表的新一代信息通信技術與制造業加快融合發展,正在全方位重構制造效率、成本、質量管控新體系,全方位重塑制造業的生產主體、生產對象、生產工具和生產方式。

第一,誰來生產(who)在變。生產過程的參與主體從生產者向產消者(pro consumer)演進,個性化定制模式的興起讓消費者全程參與到生產過程中,消費者在產品過程的發言權和影響力不斷提升。

第二,生產什么(what)在變。 伴隨著萬物互聯時代的到來,生產對象從功能產品向智能互聯產品演進,可動態感知并實時響應消費需求的無人駕駛、智能機器人等智能化產品的商業化步伐不斷加快。第三,用何工具(which)在變。信息技術革命使得工業社會傳統的以能量轉換為特征的工具被智能化工具所驅動,形成了智能工具——具備對信息進行采集、傳輸、處理、執行能力的工具,當前,數字化技術使勞動工具加速智能化,生產工具從傳統的能量轉換工具向智能工具演進,3d打印、數控機床、智能機器人等智能裝備快速涌現。

第三,用何工具(which)在變。智能工廠的發展可能會帶來工廠布局的變化,因為不需要布線,工廠布局和重新配置裝配線將變得比以往更簡單。

第四,如何生產(how)在變。伴隨著新一代信息技術的發展,新型傳感、泛在網絡、云計算、人工智能、數字欒生等技術加速實體制造與虛擬制造加速融合,推動生產方式從傳統制造的“試錯法”到基于數字仿真的“模擬擇優法”轉變,構建制造業快速迭代、持續優化、數據驅動的新生產方式。

第五,在哪生產(where)在變。網絡化協同制造、分享制造等制造業新模式推動生產地點從集中化走向分散化,跨部門、跨企業、跨地域的協同成為常態,尤其是分享制造的發展,構建起了檢測、加工、認證、配送等制造能力標準化封裝、在線化交易的新體系,推動制造能力在全社會范圍內進行協同。

制造業正邁向動力變革的新階段。新一代信息通信技術尤其是大數據技術的發展,驅動制造業邁向轉型升級的新階段——數據驅動的新階段,可以從三方面來理解。

首先,資源優化是目標。新一代信息通信技術與制造業融合主要動力和核心目標就是不斷優化制造資源的配置效率,就是要實現更好的質量、更低的成本、更快的交付、更多的滿意度,就是要提高制造業全要素生產率。

其次,數據流動是關鍵。新一代信息通信技術是如何優化制造資源配置效率?信息流是如何帶動技術流、資金流、人才流、物資流?關鍵是數據流動,即能夠把正確的數據、在正確的時間、以正確的方式、傳遞給正確的人和機器,把數據轉化為信息,信息轉化為知識,知識轉化為決策,以應對和解決制造過程的復雜性和不確定性等問題,提高制造資源的配置效率。

第三,工業軟件是核心。數據如何轉化為信息,信息如何轉化為知識,知識如何轉化為決策,其背后都有賴于軟件,軟件本質上是人類隱性知識顯性化的載體,是一套數據自動流動的規則體系,把數據轉變為信息,信息轉變為知識,知識轉變為決策,不斷優化資源的配置效率,全面提升全要素生產率,激發經濟創新活力、發展潛力和轉型動力,培育基于數據驅動的新動能。

制造業正邁向范式遷移的新階段。制造范式指在一定時期、在特定技術條件下對制造業價值觀、方法論、發展模式和運行規律的認識框架。新一代信息通信技術和制造業的融合發展,正在帶來范式的遷移,人類認識和改造世界的方法正從傳統的理論推理、實驗驗證向模擬擇優和大數據分析轉變。

第一,理論推理法。以牛頓定律、愛因斯坦相對論為代表的理論推理法是人類認識世界的最根本的方法,19世紀末發展到極致,理論推理法以“觀察+抽象+數學”為關鍵要素,依賴于少數天才科學家,具備嚴密的邏輯關系,是實驗驗證和模擬擇優的基礎。

第二,實驗驗證法。以愛迪生發明燈泡為代表的實驗驗證法在16世紀文藝復興開始萌芽,20世紀伴隨著工業化進入鼎盛時期,實驗驗證以“假設+實驗+歸納”為關鍵要素,依賴于設備材料的高投入,實驗過程大協作、長周期,驗證結果直觀。

第三,模擬擇優法。以波音777研發為代表的模擬擇優法興起于20世紀80年代,以“樣本數據+機理模型”為關鍵要素,依賴于高質量機理模型的支撐,投入少、周期短。和傳統的“試錯法”相比,依托基于模型的產品定義(MBD)、全數字化樣機、虛擬仿真技術等一系列模擬擇優法的新技術、新理念,可推動產品研發、驗證、制造、服務業務在賽博空間的快速迭代,實現更短的研發周期、更低的制造成本、更高的產品質量和更好的客戶體驗。

第四,大數據分析。以GE通過平臺優化風電設備性能為代表的大數據分析興起于21世紀初,以“海量數據+大數據分析模型”為關鍵要素,依賴于海量數據的獲取,計算、存儲資源的低成本和高效利用,是一種基于數據驅動的價值創造范式。這主要是因為,物聯網、大數據、云計算等新一代信息技術正在建立一個廉價、快速、高效的數據存儲、計算和處理體系,新一代信息通信技術正推動人類進入一個全面感知、可靠傳輸、智能處理、精準決策的新時代,尤其是大數據技術的應用,拓展了人類認識世界的視野,通過大數據分析技術可對不可見世界和未知世界進行預測,進一步豐富了人類對客觀世界的認識。

我們正在迎來一次新工業革命,在這場前所未有的大變革中,我們不只是旁觀者、見證者,而是這場偉大實踐的親歷者、參與者、實踐者。1980年代國際社會提出智能制造的概念,伴隨著新技術應用和實踐探索,智能制造的內涵和外延在過往的40年一直在不斷演變。2012年國際社會提出工業互聯網并日益成為各界關注的焦點,智能制造與工業互聯網是面對制造轉型升級需求,基于不同時代的技術體系、需求結構、競爭格局提出的解決方案,既有聯系又有區別,從智能制造到工業互聯網,是信息技術體系從傳統架構向云架構的遷移,是制造資源從局部優化到全局優化的演進,是業務協同從企業內部到產業鏈的擴展,是競爭模式從單一企業競爭到生態體系競爭的升級,是產業分工從基于產品的分工到基于知識的分工深化,但其內的邏輯是一致的——以數據的自動流動化解復雜系統的不確定性。

不重構,無未來。面對數字化未有之大變局,如何穿越紛繁晦澀的新概念迷霧,厘清數字化轉型的技術、經濟和商業邏輯,重構企業的戰略思維、技術體系、商業模式、產業版圖、核心能力和組織架構?這些是我們業界同仁共同思考的問題。我們需要思維重構,在數據+算法定義的世界中,探索升維思考之后降維落地之路;需要戰略重構,數字化轉型帶來了工具革命和決策革命,人們要重新思考戰略的形成、演化與落地。需要技術重構,大科學、大技術交叉融合的時代,技術體系的解耦、分化、再封裝正在構建新技術體系。需要能力重構,技術賦能時代,傳統能力升級與新型能力培育的交織,重塑競爭力體系;需要組織重構,企業組織迎來了一場轉基因工程,無邊界的液態組織正在激活企業的內生動力。

面以紛繁復雜的技術產業趨勢和競爭格局,我們需要思考如何穿越概念霧霾,從云計算、大數據、物聯網到人工智能,從智能制造、工業互聯網、工業4.0到兩化深度融合,我們需要穿越概念霧霾的凈化器;思考如何厘清轉型本質,本質是以數據的自動流動化解復雜系統的不確定性,優化資源配置效率;思考如何洞察技術變局,以OT與IT融合、云架構升級、微服務落地,如何粉碎僵化開發模式和陳規桎梏,重建技術支撐體系;思考如何升級思維體系,以大視野、大科學、大融合維度視角,審視新一輪科技革命和產業變革機理,打通穿透數字化轉型的技術、產業、經濟、商業、政策的語境與邏輯。

基于對萬物互聯、兩化融合、智能制造、工業互聯網、制造強國的思考,梳理碎片化的、應景式的、脈沖式的思想碎末,就是想去厘清制造業轉型的基本邏輯,形成了《重構:數字化轉型的邏輯》這本書,盡管這種思考有些不自量力,這種思考有些凌亂、也不夠嚴謹,還有許多值得商討之處,唯一的希望是這些思考能夠為業界同仁提供一點啟發。

轉載自:工業4俱樂部
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