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                    原寶山研究院首席研究員,優也科技信息公司首席科學家 《工業互聯網與智能制造背景下的工業大數據》《從自動化到智能化》 提供專業企業內訓,政府培訓。 13439064501 陳老師
                      2021年08月08日    數字工業知識中心     
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                    智能化的一個重要目的,就是要把人不愿意做的事情交給機器去做,我想這就是智能化給我們帶來的非常偉大的意義,值得我們把后半生投入進去!

                    智能化的到來

                    智能化是一件非常了不起的事,以至于過去我在一家非常大的企業工作,后來辭職出來,原因就是我認為這將是一個非常偉大的時代。

                    上中學時,老師告訴我們:到了共產主義社會,勞動是人的第一需要。當時我并不能很好地理解這句話,現在我逐漸意識到,勞動有兩種,一種是人愿意從事的勞動,例如有價值感的、創造性勞動;一種是人不愿意從事的勞動,例如簡單的、重復性的勞動。智能化的一個重要目的,就是要把人不愿意做的事情交給機器去做,我想這就是智能化給我們帶來的非常偉大的意義,值得我們把后半生投入進去!

                    這個過程當中,我聽到各種各樣的說法,其中一種典型的意識就認為:搞智能化很難得,有各種很復雜的技術問題。根據我自己的體驗,現實往往不是這樣。

                    我曾經在一個會上做評委,看到一個項目特別好,評完了之后,一起開會的一個小姑娘說:他這個技術其實一點都不先進,我讀研究生時候研究的算法都比他復雜。她的意思是這個項目這么簡單,你怎么會說他好呢?我就跟這個小姑娘講了自己親身經歷的一件事情:我曾經在冶金界做了一個控制軟件,有點相當于現在的工業APP,獲得了比較大的影響,但是我用的理論其實是300年前就有的,一點都不先進。我為什么能夠憑著一個很不先進的理論,做出創新呢?

                    道理其實很簡單:在我之前,計算機的性能實在太差,沒有辦法用這套理論來做;到了現在就很輕松了,因為計算機的性能提升了。所以,智能化也好,AI也好,很多技術都有類似的邏輯:從理論上來講它其實不難,但是過去之所以沒能被應用,是因為計算機、大數據這些性能達不到要求,即使有人明白,也沒有辦法把它用起來。所以我一直講,創新其實并不難,我指的是技術原理并不是大家想象的那么難;但是從另外一個角度看,創新又是很難得,從什么角度呢?從用創新能不能賺錢這個角度。好的技術并不見的能夠賺錢,企業做創新,就是為了創造價值,但是好的技術不一定能夠創造價值。

                    為什么好的技術不一定能夠創造價值?

                    我經常舉一個例子,幾十年前挖水渠用的是鐵釬,為什么不用挖掘機?道理很簡單,那個時候很窮,有好的技術也用不起?,F在智能制造為什么熱了呢?條件發生改變了。因為勞動力越來越貴,機器人越來越便宜,只有在這種情況下,企業才會對這種新技術的采用感興趣。所以真正的技術難點往往不在于技術,而在于采用后能不能賺錢,能不能賺錢這件事,不是技術單獨說了算的。發展中國家的技術創新,往往是需求拉動,而不是技術驅動。

                    發展中國家的技術創新,往往是需求拉動,而不是技術驅動。

                    重構的產生,需要一個發展過程。智能制造有各種各樣的概念,安筱鵬司長有句話叫做“概念的迷霧”,新名詞太多了,把大家搞得很糊涂。為什么會很糊涂呢?因為沒有發展到那個階段,你理解不了。比如,有了汽車之后,紅綠燈才變得重要;交通燈影響了交通之后,大家才想到要有高速公路;高速公路建起來之后發生交叉了,大家才想到做立交橋。

                    換句話說,技術發展過程當中,往往是一個東西發展到一定階段,然后下面一部分就來了,它就變得重要了。在我們智能制造過程當中,之所以有各種各樣的問題把我們搞得糊里糊涂,原因往往是我們的技術沒有發展到那一步。等到發展到那一步之后,很多事情就自然明白了。咱們的信息化基本上也是這樣,信息通信技術在To C行業應用的時候,大家就已經體會到這個問題了。剛開始有智能手機的時候,你根本不知道它會產生什么影響,后來有了APP,有了互聯網金融,大家就不需要現金了,不帶現金之后,小偷沒東西偷了,社會治安變好了。這就是一件事情的產生,推動了另外一件事情的發展。

                    許多的概念,我們要知道發展的邏輯,才能把問題真正體會透。

                    在工業領域也有類似的邏輯,許多的概念,我們要知道發展的邏輯,才能把問題真正體會透。比方說,我們發展到一定程度,一定會像安司長《重構》書中說的一樣,要進行重構。在鋼鐵行業,發展到一定程度之后,它就不是單純的信息通信的事了,整個生產流程也要做大的改動。所以,智能制造之所以有各種各樣的概念,工業技術軟件化有各種各樣的概念,我們要放在歷史的發展脈絡當中,才能明白它是如何產生的,它的發展是一波一波、一個個波浪這樣過來的,我們要理解波浪發展的邏輯,才能真正明白工業技術軟件化,為什么一下子變得重要了。

                    回顧歷史,制造端是如何出現了工業技術軟件化這方面的需求?

                    寶鋼有位非常了不起的老先生叫何麟生,今年已經92歲了,他是寶鋼信息技術的奠基人。他曾經說過,“認識企業信息化有很多角度,其中一個就是從知識管理的角度切入。一個企業可以沒有首席技術官,也可以沒有首席信息官,但是要有首席知識官。我們需要建立一個知識寶鋼,也就是說要有一個虛擬的數字化的寶鋼,能夠在計算機和網絡的平臺上,充分地描述實體寶鋼的實時活動?!边@是一位非常有智慧的老先生,這段話是他十多年前說的,按現在的說法就是:在Cyber空間中建立企業級的數字孿生。當時我并不理解何老先生的這句話到底是什么樣的含義,直到后來我漸漸才明白,他說的知識是什么。大家知道,寶鋼是個非?,F代化的鋼鐵企業,僅僅熱軋這個環節就有1000多種鋼種,如果再考慮到厚度、表面、寬度等,它給用戶提供的產品可以說是成千上萬種。在這個過程當中,就面臨一個問題:高度自動化的生產,如何兼顧到多品種?需要哪些知識?

                    “認識企業信息化有很多角度,其中一個就是從知識管理的角度切入。一個企業可以沒有首席技術官,也可以沒有首席信息官,但是要有首席知識官。我們需要建立一個知識寶鋼,也就是說要有一個虛擬的數字化的寶鋼,能夠在計算機和網絡的平臺上,充分地描述實體寶鋼的實時活動?!?/p>

                    在寶鋼這樣現代化的企業,早已實現了標準化操作,即把知識變成了一種標準,這個標準包括產品標準、技術標準、作業標準、手順書等。例如,用戶有一個需求,我得知道符合哪一種標準的產品能夠滿足用戶的這個需求,比方說抗拉強度多少、屈服強度多少、表面光潔度應該多少,這叫產品標準;要想達到這個標準,我要反過來再往下轉換,用什么樣的成分、用什么樣的工藝參數來實現,這就是技術標準;技術標準又要轉換成操作標準等。大家注意到,這些都是標準,從這個角度來講,知識就是標準!現代化企業的生產,一定是按照標準進行生產,否則你根本談不上是一個現代化的企業。寶鋼之所以能夠滿足各種各樣的用戶需求,是因為我們的知識都已經標準化了。

                    標準化的知識為什么要跟計算機相結合?

                    當時這些標準化的知識相對簡單,往往就是一個數據結構。我們編程序的人都知道什么叫數據結構,一個表格,比方說碳硅錳硫磷,厚度多少,強度多少等等,構成這個表格。那個時候的標準,往往可以變成一種表格來表達,這種表達有什么好處?它可以被計算機直接用。為什么要被計算機直接用?因為要自動化的生產就必須這樣。比方說一小時軋幾十卷鋼,一卷鋼生產者,馬上另外一卷鋼就要過來了,幾十個參數要進行切換,人來切換是根本來不及的,必須讓計算機去做。計算機對這卷鋼進行識別,整條線上應按照什么工藝參數進行操作,就馬上切換成它所對應的標準。所以,必須要跟計算機相結合,這些知識標準才能落地執行。這就是何老當時提的最重要的知識,其實就是這些標準。

                    隨著技術的發展,我們發現還有另外一些知識。鋼材是標準情況下的生產,但是有些生產是有波動的。比如化工廠的催化劑,慢慢地它會變性,這個時候就要對這些標準進行不斷的修改,如果想要實現標準隨著外部的變化而變化,就更要跟計算機相結合了。這個在鋼鐵行業叫模型,在化工行業叫APC(先進控制),或者叫做RTO(實時優化),有各種各樣不同的叫法,其實它也是一種知識,這種知識就非常像我們現在的工業APP了。20年前,我們意識到這是一種非常重要的知識,所以寶鋼花了20年的時間,把引進的相關技術全部消化吸收,變成自己的知識,落地應用。那么,是不是到這里就結束了?知識全部就這么多了?后來發現不是,還有一種知識,非常重要,但是完全在我們的意料之外。

                    再跟大家講一個小故事。大家都知道,寶鋼有一種拳頭產品叫汽車板,當時引進技術的時候,老外沒有告訴我們汽車板應該怎么生產,因為我們的產品大綱中沒有這個產品,要生產的時候,糟糕了,軋機的能力不夠,軋不了這么薄。怎么辦呢?老外給的解決方案是要換馬達,要多少錢呢?1.3億。換馬達¥1.3個億,再加上停產,各方面的損失就不計其數了。怎么辦呢?

                    我們有一位老先生注意到一件事,我們是五個軋機一起軋,就像五匹馬拉車一樣,有的馬使出了95%的力氣,有的馬只使了60%的力氣,把參數同時往上提,或者同時往下拉,是做不到的,因為有的已經接近100%負荷了。為什么有的60%,有的95%?其實這個表格,也就是我剛才說的知識,是老外給的,老外的這個表格是根據什么算法原理生成的?不知道。這才是人家的核心技術,人家告訴你這么軋就行了,為什么這么軋?人家不告訴你。算法人家是有的,但是不能告訴你。好在我們老師傅了解這個參數的來源,他按照自己的理解編了一套程序,來計算這一個數據結構,計算出來了之后,沒有進行改動,按照他計算的,讓這五匹馬平衡了,汽車板就軋出來了。

                    這件事給了我們一個重大的體會,還有一類模型,人家沒有告訴我們,就是產生知識的知識!這種知識在做產品研發的時候才會重要,一開始的時候,我們不搞產品研發,我們想的是產品大綱中有哪些我們就生產哪些,人家也從來不宣傳,你也不知道人家有,后來實踐中要做創新時,才發現這是一個很大的問題。當你要做產品研發的時候,你會發現,我們缺少點“東西”,因為缺少這點“東西”,你會付出巨大的代價。如果你的批量很小,你可能根本就沒有辦法來應對這樣的“東西”,所以我們的工業知識必須軟件化。

                     

                    在軟件化之前,全靠專家拍腦袋,拍的對就行,拍得不對就不行。什么叫專家拍腦袋?老外不是給了很多數據結構么,新的鋼種來了之后,我們就找一個類似的去套用,后來發現這種邏輯走不通了,必須得從根源上找出計算方法。這個時候,工業知識軟件化就進入了第二個階段,其實工業技術軟件化通常都是在研發的過程當中產生的,而我們是從生產過程當中發展到研發過程當中,發現它越來越重要了。

                     

                     

                     


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