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工業4.0與工業互聯網的問題何在?

http://www.199rrr.com 2024-03-05 14:45 來源:東西智庫

最近批評工業4.0和工業互聯網的文章很多、也很熱。但在我看來,許多批評是不到位的、甚至批評者本人就是誤入歧途的。甚至屬于“更不懂工業的人批評不懂工業的人”。

本文作者:郭朝暉,優也首席科學家,前寶鋼研究院首席研究員,中國工業智能領域權威專家

最近網上流行一篇文章,把“工業4.0”批評了一通并強力推薦AI。在我看來,對許多企業來說,這種主張很可能是用一條更艱難的道路取代艱難的道路,用一個更嚴重的錯誤取代一個嚴重的錯誤。

有一種說法:歷史事件的意義,短期看往往被高估;長期往往被低估。工業4.0的提出、AI的進展都屬于這種類型的事件?,F在出現的問題幾乎都屬于“短期被高估”導致的。

長期來看,AI的發展將會影響整個人類的發展進程,意義非常大。但依我的判斷:如果以5~10年為限,除了機器視覺,工業4.0理論給工業企業的啟發和可借鑒的思想是要比AI大的。而且,對制造企業來說,應用工業4.0中某些理論的難度往往比AI(特別是大模型)要低。有些中型制造企業可以直接借鑒其中的思想、自己牽頭去做。而AI的關鍵技術,恐怕幾乎所有中型企業都要借助專業公司了。工業企業推進AI,一般是要依靠大公司解決通用型問題,形成工具產品供普通公司用。這就像多數工業公司不適合自己開發CAD工具軟件一樣。普通公司只要等待機會、保持關注就可以了。普通企業過于關注AI(尤其是大模型)比強推工業4.0更不靠譜。

如前所述,中國現實的問題是“短期被高估”:因為出現了泡沫。但從社會發展的角度看,泡沫不都是壞事:10個企業1個成功,這就是泡沫;但成功的企業會影響100家、1000家企業。這就是泡沫的意義。這種意義是針對國家、社會層面的。所以,國家有些“過頭”的政策也是有道理的。但是,對企業來說,關鍵是不要讓自己成為90%的失敗者,成為數字化技術的“先烈”。所以,相比于國家層面,企業層面做事要保守一點。這些都是合理的。所以,國家鼓勵的事情,自己要想想。

為什么革命性的技術總是短期被高估呢?這就要理解工業發展的基本邏輯(我稱之為工業的基因)。比如漸進性(繼承性)、場景依賴、經濟性等等。換句話說:一個先進理論或方法出現了,并不是立刻就能全面改變世界的,而是要在漸進的過程中改變世界。為什么是漸進呢?就是因為要關注經濟性、漸進才有經濟性。項目的成敗,為什么會有場景依賴呢?就是因為不同場景的經濟性不同。所以,在一段時間內,只有部分特別合適的場景才能成功。

所以,我經常說:什么是好技術呢?對企業來說,不是先進的技術是好技術,能賺錢的技術才是好技術。

昨天有個企業家說:他的公司有許多新技術,但資源有限,不知道該先推什么?我就告訴他:先推賺錢的技術。能賺到錢,就可以保證企業生存下去、保證融資,在此基礎上才能保持持續改進。通過持續改進,才有發展成為高技術企業的條件。為此,我還給他講了“消防員救姑娘的故事”(科技人員要區分重點與難點):企業經營的難點不是技術競爭,而是生存競爭。

所以,企業(尤其是中小企業)推進技術的時候,一定要遵循“價值驅動”的原則。工業4.0、工業互聯網領域遇到的問題,本質上都是沒有遵循這個原則導致的。試想:如果企業都賺錢了,只是用了一點點工業4.0和工業互聯網的理論,你能說他失敗了嗎?反之,你嚴格遵循工業4.0、工業互聯網的理論,但最終虧本了。你能說自己成功了嗎?

國內的亂象說明:許多人真的不懂創新。創新有什么特點?一定是具體問題具體分析、結合自己特殊的場景去做,而不是盲目地模仿。原因很簡單:盲目模仿往往是沒有經濟性的!所以,我經常說一個段子:小老板想模仿馬云成為大老板。馬云買了私人飛機、你也買私人飛機嗎?

所以,具體到每一個“先烈”型企業,工業4.0和工業互聯網的問題是不善于學習。背后則是不愿意動腦子、只是邯鄲學步、東施效顰。不動腦子又想取得創新的成功,有點天理難容。

我們特別要說明:新技術出現時,往往只適合上述場景(少數場景有經濟性)。所以,當技術投入速度大于市場發展速度時,就會導致失敗。2018年GE公司放棄工業互聯網的時候,我曾經給出一個觀點:這個失敗就像“大象鉆不過老鼠洞”。意思是說:投入太大、目前的市場太小,最終導致經濟上不劃算而失敗。

要是找到合適的場景,工業4.0的一些思想是可以落地的。比如,我一直比較推崇海智在線,就是典型的支持“橫向集成”的平臺。去年這家公司的老總被相爺接見,一下子出名了。其實,幾年前,相爺在上海時,我就通過上海市委統戰部推薦這家公司與相爺座談。他們成功的一個重要原因,就是找對了合適的場景。

我曾經講過多次,什么場景比較適合成功。比如,廣東推進“產業集群”的做法就很值得借鑒。因為這種做法可以通過“知識復用”提高經濟性。再如,某些企業集團, 通過數字化和自動化的融合,提高經濟性并實現知識復用。這里我就不多講了。

另外,對國外技術的發展,我們要慎言。我發現:很多人對美國推崇工業互聯網背后的原因并不是很清楚。美國人推進工業互聯網的一個原因是解決制造業外流所帶來的問題。希望“美國之外的人干活”,美國人通過工業互聯網掌握技術和供應鏈。從這種意義上來說,許多美國企業的做法是成功的。

為了給交大的MEM準備創新課,我畫了一幅圖。說明好項目的特點。如下所示:

好的科技創新項目,往往有三個特點:簡單的技術邏輯、周密的業務邏輯、巧妙的價值邏輯。要做到這三點,難在什么地方呢?首先是周密的價值邏輯。含長期、間接、潛在、隨機價值。找到能夠便于賺錢的場景;其次是周密的技術邏輯,要深刻地理解用戶的場景、考慮到各種關鍵問題,開發技術時不要丟三落四。第三點是簡單的技術邏輯。技術邏輯簡單,但找到這樣的技術邏輯并不簡單?。∮辛诉@個基礎,才會有周密的技術邏輯,甚至才會有巧妙的價值邏輯。

但進一步去想:哪有用“簡單的技術邏輯”就能賺錢的好事呢?其實這也是有條件的。至少三個條件必須同時具備:

◉ 首先是新的機會。包括新的技術機會或市場(需求)機會。有了新的機會,才能用簡單的方法去創新、去超越前輩的事情,去賺錢。否則,前輩中牛人很多,憑什么你比前輩牛?你去看看工業企業的實踐,幾乎都具備這個特點。發現新機會,其實是防止無知者無畏。而且,如果發現了新機會,往往不需要太先進的技術就能解決問題。國內專家普遍的問題是過于強調方法的先進性,而沒有看到信息通信技術發展帶來的,“用簡單方法創新”的機會。所以,才會經常炫耀新名詞。

◉ 其次是要學會補足條件。前面講的機會是一般性的機會。比如計算機能力強了、5G出現了等等。但是,要解決企業自身的問題,需要找到合適的路徑。在這個路徑上,要讓技術成功變得簡單。比如,計算機帶來大數據的機會。但如果你的數據治理搞不好,一堆垃圾數據,還會有什么用呢?有的時候,對理想的目標,條件總不成立。這個時候,就要變通目標。也就是我說的“養花不生爛葉子”的智慧。所以,善于分析條件,是創新者素質的重要表現。

◉ 最后是合適的場景。場景決定經濟性、場景決定技術的難度。如果找不到合適的場景,就相當于“緣木求魚”,累死你都沒有辦法。大家可以看一看:哪一些成功者沒有特殊的場景?

總之一句話:搞數字化需要一點常識、需要一點智慧。要遵循技術發展的規律順勢而為才行。人們之所以失敗,很大程度上是因為只會跟風、邯鄲學步。許多“專家”也只會賣弄新名詞。這樣搞創新,不摔跟頭是不可能的。我一怒之下花了一個小時寫了這點東西,想到哪里寫到哪里。不對之處,歡迎有識之士指正。

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