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智能制造的幾個深層次困難

2016-12-19 來源：作者：郭朝暉

有位學(xué)者曾指出，智能制造與全局型的優(yōu)化有重要的關(guān)聯(lián)。我們認(rèn)同這種觀點(diǎn)：互聯(lián)網(wǎng)讓我們具備在更大范圍內(nèi)迅速獲得并傳送信息的能力、計(jì)算機(jī)實(shí)時計(jì)算能力的增強(qiáng)，為推進(jìn)大規(guī)模復(fù)雜優(yōu)化創(chuàng)造了條件。

這個認(rèn)識看似平庸，其實(shí)大有可取之處。它啟發(fā)我們?nèi)绾握业街悄苤圃斓膬r(jià)值空間：智能制造不能離開現(xiàn)有條件憑空產(chǎn)生；現(xiàn)在做得不好的地方，就是智能制造可創(chuàng)造價(jià)值的地方。所以智能制造和精益的思想有關(guān)聯(lián)：或許可以看成面向更大視野的精益。

但是，要推進(jìn)全局或大范圍的優(yōu)化，還涉及到三個基礎(chǔ)條件：現(xiàn)實(shí)世界中的信息能否轉(zhuǎn)化成計(jì)算機(jī)可以處理的信息；優(yōu)化所需的知識和算法是否合適；計(jì)算機(jī)是否被賦予調(diào)動資源的權(quán)力。這三個要點(diǎn)對應(yīng)我們在《三體智能革命》中定義的最初級的智能。

第一個問題是感知問題。傳感器可以測量基本的物理信號，卻未必能得到直接用于決策的信息。比如，我們可以測量溫度和震動信號，卻未必能知道設(shè)備狀態(tài)是不是正常的。最近，人工智能領(lǐng)域的信息感知很熱，但在工業(yè)界這個問題應(yīng)該對應(yīng)“軟測量”技術(shù)、是一個人們已經(jīng)研究多年的領(lǐng)域。隨著大數(shù)據(jù)條件的具備，這個技術(shù)的迅速發(fā)展是可以期待的。

第二個問題涉及到?jīng)Q策領(lǐng)域。其關(guān)鍵是知識的數(shù)字化、模型化。十多年前，王洪水先生就說：把人的知識放到計(jì)算機(jī)中是件很了不起的事情。如果可以把人的決策知識放入計(jì)算機(jī)中，就可以不斷地完善、修訂、補(bǔ)充，讓決策的科學(xué)性不斷地增強(qiáng)。按照這個邏輯，計(jì)算機(jī)完全可以在具體問題的處理上勝過最優(yōu)秀的專家。工業(yè)界的優(yōu)化和模型，就是這個方面的工作。ICT技術(shù)為這個工作提供了更好的條件、而社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展為這個領(lǐng)域的發(fā)展提供了更大的需求。長期以來，我們重視硬件、輕視軟件、更輕視知識的積累，對知識的數(shù)字化、模型化關(guān)注不足，很多人也不愿意貢獻(xiàn)自己的知識。與國外相比，我們推進(jìn)智能化的難度很大，這就是原因之一。

第三個問題是執(zhí)行的問題。要具備執(zhí)行力，就涉及到組織流程和商業(yè)模式的改革。

現(xiàn)實(shí)中，前兩個問題與最后一個問題往往形成一種“雞蛋悖論”：技術(shù)問題不解決，就難以進(jìn)行組織流程改革；不進(jìn)行組織流程改革，技術(shù)問題就難以解決。這種“雞蛋悖論”一定帶來很多麻煩，但并不是不可解的：在發(fā)展中解決問題、通過矛盾分離解決問題。

智能制造的推進(jìn)應(yīng)該從易到難、價(jià)值驅(qū)動。其中，最簡單有效的情況是：問題關(guān)鍵在于某一個方面，如“信息集成”或者組織流程改革，其他條件都是具備的。這時，“雞蛋悖論”是不存在的，推進(jìn)智能制造往往是投入少、見效快的辦法。

但是，如果面向未來建立核心競爭力，就必須為智能制造的發(fā)展創(chuàng)造條件，去消除感知、決策和執(zhí)行過程中的困難和障礙：去直面“雞蛋悖論”、去系統(tǒng)化地思考問題；不僅要砍柴、更話時間去要磨刀、造刀。這就像下面的這張圖所揭示的：要到達(dá)理想的目標(biāo)，就要花點(diǎn)時間去修橋補(bǔ)路。

這不是短期內(nèi)能夠解決的問題，關(guān)鍵要看企業(yè)的魄力和眼光。只有這樣做了，智能制造才會是一場革命，而不僅僅是持續(xù)改進(jìn)。當(dāng)然，這不是每個企業(yè)都適合做的。

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