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      1. 解讀數字化轉型十大關鍵詞 邁向創新導向的數字化轉型2.0

        文:整理自/ 數字化企業研習社副理事長 安筱鵬現場演講實錄(全文有刪減)

        數字化轉型 新技術

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        如今有很多新的概念在我們身邊不斷誕生,這些概念很多時候給廣大企業家、學者,包括相關主管部門帶來了很多困惑。我把它稱之為“新概念霧霾”,不止聞起來嗆鼻子,更擋住了事實真相。因此,我們需要“望遠鏡”,能夠看得更遠,需要“顯微鏡”,能夠看到技術細節,也需要一臺“CT機”,能夠通過現象看到事物的本質。

        關于數字化轉型,我把它提煉出來概括成了十個關鍵詞:不確定性、復雜系統、競爭的本質、轉型的邏輯起點、工具革命、決策革命、數據的自動流動、數字化轉型的基本矛盾、技術架構的大遷徙時代、體系重構。 當然他們中間也有一個最基本的邏輯,就如我在書里說的:?在數據加算法定義的世界中,以數據的自動流動,化解復雜系統的不確定性,提高制造資源的配置效率。?

        關鍵詞一:不確定性

        不確定性源于信息約束條件下人們有限的一個認知能力。今天在大數據的時代,我們對未來風電功率的預測,UPTAKE對卡特彼勒工程機械設備全生命周期運維,盒馬鮮生對生鮮食品的品類、數量選擇,以及今日頭條、淘寶首頁的千人千面,他們的背后共同構建了一套面對不確定性的新的決策方法論,就是數據加算法。

        回到信息論的本身??藙诘隆は戕r曾經說什么叫信息?信息就是用來減少隨機不確定性的東西,信息的價值就是確定性增加。

        關鍵詞二:復雜性

        哈佛商學院教授邁克爾·波特有個核心的觀點是:傳統的單一產品正演進為萬物互聯的智能產品,進而成為一個產品體系。它背后反映的是從單一產品到復雜系統的過程。

        從自動化到智能化,本質上是一個從局部優化到全局優化的過程。自動化我們認為是單點的、低水平的、有限的資源優化,而智能化一定是多點的、高水平的、全局的優化。過去的制造體系是一個機械系統,而今天有了內部設備的互聯,人和設備的互聯,人和人的互聯,以及企業內部的資源與供應商的供應商,與你的銷售商,與你的客戶在不斷連接,從機械系統演變成了開放的、生態式、復雜的生物系統。這個變化背后是涌現、自組織、生態、范圍經濟。?

        關鍵詞三:競爭的本質

        諾貝爾經濟學獎的獲得者科斯曾說,企業的本質是一種資源配置的機制,如何用你的資本、人才、土地、技術、廠房、銷售渠道…并優化配置這些資源,以更低的成本、更高的效率滿足客戶的需求,這就是企業。那如何優化你資源配置效率?背后靠的是決策的科學性、準確性和及時性。

        回到今天談的數字化轉型。數字化轉型的本質就是要實現數據的自動流動。什么叫數據的自動流?就是你能夠把正確的數據,在正確的時間,以正確的方式傳遞給正確的人和機器。如果實現了數據的自動流動,企業就可以在不確定性的環境中實現精準的、高效的、低成本的決策,而這種決策可以優化企業的資源配置效率。

        在金融危機期間,我去過一家鋼鐵廠,當時礦石的價格在劇烈波動,鋼鐵產品的價格也在劇烈波動,這時來了一個訂單是接還是不接? 能不能按期交貨?利潤是多少?在這樣一個高度復雜的不確定環境中,信息化能不能解決這個問題?這背后就需要決策的支持。

        關鍵詞四:轉型的邏輯起點

        工業4.0的邏輯起點是什么?就是企業如何適應競爭環境的快速變化。市場的環境變了,客戶的需求變了,作為制造企業,如何對外部的環境的變化做出實時的反應?這就叫做智能。

        美國國家標準與技術研究院對智能制造有個定義,智能制造就是要解決三個基本問題:差異性更大的定制化服務、更小的生產批量、不可預知的供應鏈的變化和中斷,概括起來就是企業如何對需求的變化做出相應的反應。今天,制造體系正變得越來越復雜,一方面產品本身變得更加復雜,另一方面需求本身也在不斷變化。如何應對這種復雜而快速的變化,是我們所討論的數字化轉型的邏輯起點。

        關鍵詞五:工具革命

        在我看來制造業的數字化轉型本質上是兩場革命,一個叫做工具革命,一個叫做決策革命。在信息社會最核心的是智能工具,智能工具是在原有的能量轉換工具上不斷加載傳感器、通信CPU操作系統,構建起的自組織、自優化的工具,以自動化提高工作效率。

        所以工具決定了你能跑多快,而決策才決定了你是不是能夠離你的目的地越來越近。 對于數字化轉型來說,本質上也對應了這兩件事,如何正確地做事和做正確的事情。

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        關鍵詞六:決策革命

        如果說工具革命是以自動化提高工作效率,那決策革命就是以智能化提高決策的科學性,精準化。什么叫決策?就是在比特的汪洋中重構原子的運行軌道。信息物理系統(CPS,Cyber-Physical Systems)的建設就是在比特的世界中構建物理世界的運行的框架和體系,是以數據的自動流動優化資源配置的效率。

        在Cyber空間的決策有著更高的效率、更低的成本,更加精準、更加科學,如果把基本邏輯提煉出來,就是數據加算法帶來的服務,這個服務可以在Cyber空間里描述物理世界,洞察、預測和做出決策。這過程中數據加算法所帶來的價值不斷深化,背后在于優化制造資源的配置效率。

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        關鍵詞七:數據的自動流動

        有兩種自動化,一種自動化叫做看得見的自動化,就是在富士康工廠里隨處可見的AGV小車、立體倉庫、機器人,這生產裝備的自動化就是工具革命。而青島紅領探索的是在看不見的自動化里做文章,如何實現數據流動的自動化,也就是決策革命。

        當生產模式從批量生產演進到定制化生產時,企業所面對的問題的復雜度將幾百倍、上千倍甚至上萬倍的增長,如何把復雜的信息在正確的時間以正確的方式傳遞給正確的人,是青島紅領面臨的問題。這就是數據流動的自動化。一個企業采集了客戶的需求信息后,這些信息就在產品設計、工藝設計、生產制造過程控制、產品測試、產品維護等每個環節間流動,形成無數個數據閉環。過去企業的數據流動是基于文檔紙張的,在智能制造形態下變為基于模型??匆患移髽I智能制造水平的高和低,一方面要去看設備的先進程度,另一方面要去觀察在每一個數據流動環節,有多少人參與,參與的人越少,說明企業的智能化水平越高。 智能化的極致追求是在每一個環節減少人員的參與。

        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,那么問題來了,你怎么知道正確不正確?誰來判斷正確和不正確?背后靠什么?靠算法、模型和軟件。軟件構造了數據流動的一套規則體系,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,這個是軟件的價值所在。

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        數據的自動流動關鍵需打通狀態感知、實時分析、科學決策、精準執行四大環節,構建起數據自動流動的閉環,這又需具備兩個條件,第一是隱性數據的顯性化能夠被采集匯聚,第二是隱性知識的顯性化。這使得數據不斷被放到各種軟件算法模型中去加工,加工完之后將數據變成信息和知識,之后再用決策去實現優化制造資源、研發資源、物流資源配置效率的最終目標。

        關鍵詞八:數字化轉型的基本矛盾

        對于企業而言真正實現內部的數據打通,實現數據自動化流動,是一件富有挑戰性的工作。工信部下設的電子情報曾做過一組評估:在產品設計和工藝設計兩個環節能夠實現數據互通的企業比例達45.7%,但僅有18.7%的企業能夠實現覆蓋產品生命周期的數據互通;采購管理與生產管理的有效集成的企業比例僅30%,生產管理與銷售管理有效集成的企業比例僅為20%;在經營管理環節,生產計劃指令能自動下達的企業占比為40%,生產過程數據能自動上傳的企業占比為47%,生產制造數據能自動上傳的企業占比僅為24%。所以,今天我們碰到的數字化轉型最大的問題是什么?就是企業的信息化投入和收益不是線性指數關系。企業的信息化收益指數只有跨越了某個價值拐點后,才會呈現指數化的增長。這是從對幾萬家企業的實踐評估中得出結論。

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        過去我們更多時候是在局部解決問題,今天講工業互聯網、兩化深度融合,核心問題是要在產業鏈集成、產業生態系統集成方面如何做文章,這是企業數字化轉型所面對的一個基本矛盾,也就是全局優化的需求跟碎片化供給之間的矛盾。企業需要思考的是,如何從內部局部系統的數字化,轉向構建企業價值網絡,將供應商、供應商的供應商、銷售商和企業自身實現橫向、縱向的整合,從而從產品全生命周期、全產業鏈、全場景的角度,考慮企業的數字化轉型。

        關鍵詞九:技術架構大遷徙時代?

        面對全局優化與碎片化供給之間的矛盾,如何解決?我們正在迎來一個技術架構的大遷移時代。制造系統變得越來越復雜,傳統IT架構和解決方案與復雜制造系統之間落差區間越來越大。今天我們正在構建一套新的基于云架構的解決方案,我給它一個新概念,就是我們正在經歷從數字化轉型1.0轉向數字化轉型2.0。

        我們看到云化轉型的歷史進程已經開啟,這背后是整個軟件架構體系的遷移。這種轉變本質上是要解決剛才所提到的數字化轉型的基本矛盾下,企業全面集成水平還比較低的問題。

        關鍵詞十:體系重構

        幾百年來制造業不變的追求是制造的高效率、高質量、低成本、高滿意度,但技術的變化帶來了制造體系的重構,制造業新階段有五大特征:數據驅動、軟件定義、平臺支撐、服務增值和智能主導。

        今天我們討論C2B和定制化時,我們討論的是誰在參與生產?面對無人汽車、智能產品,我們討論的是從功能產品演進到智能互聯產品,我們要生產什么?面對3D打印、數控機床,我們討論的核心是能量轉換工具到智能工具,我們可以用什么樣的工具?從試錯法到模擬擇優法到數字雙胞胎,我們考慮的是如何生產,以及在哪生產?因此,整個數字化體系正在改變,我們正在構建一套新的體系。



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