我們知道：過(guò)去工廠里的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)是分級(jí)的。離散制造業(yè)典型的分法是BA、MES、ERP，鋼鐵行業(yè)的典型分法是L1~L4。這些級(jí)別的特征是：底層的響應(yīng)速度快而管控范圍小，高層響應(yīng)速度慢而管控范圍大。以鋼鐵行業(yè)為例，L1是閥門(mén)級(jí)、L2是設(shè)備級(jí)、L3是車間級(jí)、L4是公司級(jí)，范圍不斷擴(kuò)大。但L1的響應(yīng)速度是秒級(jí)、毫秒級(jí)，而L4并不是實(shí)時(shí)處理的。把管控范圍和響應(yīng)速度放在一起，就能看到原來(lái)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的局限性：限于相應(yīng)速度慢或者管理范圍小的三角形內(nèi)部。
自動(dòng)化系統(tǒng)機(jī)器決策，信息系統(tǒng)人決策；系統(tǒng)響應(yīng)速度、涉及范圍之間存在矛盾。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，要突破這個(gè)矛盾！這就是傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的局限性。
了解了這個(gè)局限性之后，“機(jī)會(huì)”也就清楚了：突破三角形的束縛。范圍大、相應(yīng)速度快的領(lǐng)域，是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的機(jī)會(huì)空間。所以，MES、ERP上云并不一定能解決“范圍大、相應(yīng)速度快”的要求，并不是典型的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。
林詩(shī)萬(wàn)博士的視角，也是不同時(shí)間周期系統(tǒng)的融合
要理解工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的特點(diǎn)，就要分析過(guò)去為什么會(huì)有局限性。
從技術(shù)角度講，這個(gè)局限性是信息通信技術(shù)不夠發(fā)達(dá)導(dǎo)致。但技術(shù)基礎(chǔ)具備后，人們需要考慮的是經(jīng)濟(jì)性問(wèn)題：什么樣的業(yè)務(wù)活動(dòng)，能夠發(fā)揮這種技術(shù)的優(yōu)勢(shì)。
我們注意到，網(wǎng)約車、外賣平臺(tái)針對(duì) 都是“范圍大、相應(yīng)速度快”場(chǎng)景。在這個(gè)場(chǎng)景中，平臺(tái)本質(zhì)的作用是管控。北京大學(xué)陳龍博士在《數(shù)字控制下的勞動(dòng)秩序：外賣騎手的勞動(dòng)控制》中寫(xiě)道：平臺(tái)更像是一名管理者，真正的老板并不存在。
但工業(yè)中的場(chǎng)景是什么呢？
在筆者看來(lái)，本質(zhì)上也是提高管控能力。在能源、質(zhì)量、安全、設(shè)備、操作等方面。因?yàn)橛?jì)算機(jī)可以根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，判斷能源是否平衡、實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)質(zhì)量、安全和操作問(wèn)題，及時(shí)發(fā)現(xiàn)安全隱患。過(guò)去人們常說(shuō)：現(xiàn)場(chǎng)有黃金。意思是人們要下現(xiàn)場(chǎng)才能發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。但是，在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，許多問(wèn)題不需要下現(xiàn)場(chǎng)、不需要走到設(shè)備旁邊，就可以更加及時(shí)準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。對(duì)現(xiàn)場(chǎng)管理來(lái)說(shuō)，這其實(shí)是一種革命性的變革。
在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)白皮書(shū)中，指出了3個(gè)要素：智能的機(jī)器、高級(jí)算法、工作中的人。所謂智能的機(jī)器，最基本的要求就是“不聾不啞”(朱鐸先生的說(shuō)法)，能夠給人送信息。但人的精力是有限的，難以處理成千上萬(wàn)臺(tái)設(shè)備送來(lái)的秒級(jí)、毫秒級(jí)的數(shù)據(jù)。所以，需要“高級(jí)算法”來(lái)幫忙。我把“高級(jí)算法”形象地稱為“小秘書(shū)”，其作用是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、報(bào)告給人。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的三個(gè)要素
生產(chǎn)正常的時(shí)候，人類沒(méi)有必要看大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)：這其實(shí)是浪費(fèi)精力。而“小秘書(shū)”的作用就是發(fā)現(xiàn)異常，報(bào)告給人。發(fā)現(xiàn)異常的邏輯也非常簡(jiǎn)單：異常就是不正常，不正常就是超出正常范圍，正常范圍就是標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的范圍。所以，企業(yè)必須重視標(biāo)準(zhǔn)的建設(shè)：標(biāo)準(zhǔn)之內(nèi)是正常、標(biāo)準(zhǔn)之外是異常。事實(shí)上，網(wǎng)約車、外賣平臺(tái)的管理，就是這個(gè)邏輯。這樣，依靠“小秘書(shū)”的幫助，人類就可以用有限的精力，去關(guān)注大范圍實(shí)時(shí)性的問(wèn)題了。
隨著數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用，企業(yè)一項(xiàng)“后臺(tái)”工作，會(huì)逐漸走向“前臺(tái)”：這就是優(yōu)化。傳統(tǒng)上，企業(yè)管理和技術(shù)人員的日常工作是處理問(wèn)題和異常，做“救火隊(duì)員”?！皟?yōu)化”常常被當(dāng)成“點(diǎn)綴”、“附加”的工作。但是，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，管理和技術(shù)人員的主流工作就是優(yōu)化：因?yàn)槿粘Ｌ幚硎菣C(jī)器來(lái)做的。日本的IVRA結(jié)構(gòu)，說(shuō)的其實(shí)就是這個(gè)問(wèn)題。我們可以設(shè)想：一家企業(yè)的技術(shù)人員主要在“救火”，另外一家在“優(yōu)化”：哪家企業(yè)的水平更高？
工廠的智能化思路：持續(xù)改進(jìn)
完成上述邏輯需要做兩件事：分析數(shù)據(jù)、(用APP的思路)沉淀軟件化知識(shí)。
然而，在現(xiàn)實(shí)中上述兩件事并不太容易做。某企業(yè)出現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題時(shí)，一般要花3~7天的時(shí)間。試想，如果技術(shù)人員每天面對(duì)幾十個(gè)質(zhì)量問(wèn)題怎么辦？哪有精力處理？本人過(guò)去做類似APP這樣的工作時(shí)，要花幾個(gè)月的時(shí)間，成本算下來(lái)有幾十萬(wàn)。如果不能解決這些問(wèn)題，我前面講的邏輯就是無(wú)法落地的：可以偶爾做示范，但無(wú)法成為日常的活動(dòng)。因?yàn)榻?jīng)濟(jì)上不劃算、是賠本的買(mǎi)賣。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、5G、數(shù)字孿生，本質(zhì)上是解決這個(gè)問(wèn)題的，也就是解決上述邏輯的成本和效率問(wèn)題。舉個(gè)例子：
做數(shù)據(jù)分析的時(shí)候，需要的數(shù)據(jù)是難以事先確定的。往往需要從不同的系統(tǒng)中獲得數(shù)據(jù)。多年來(lái)，我們?cè)噲D解決數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題。但每個(gè)系統(tǒng)都是單獨(dú)建設(shè)的，消除孤島的頂層設(shè)計(jì)太難做了。但現(xiàn)在有辦法了：有孤島不可怕，只要易于連接就可以了。再如，知識(shí)沉淀成APP的過(guò)程，還可能會(huì)影響系統(tǒng)穩(wěn)定性，帶來(lái)很多的阻力。這個(gè)時(shí)候，我們就可以談信息通信技術(shù)的作用了。例如，云原生技術(shù)就可以幫助人們解決這類問(wèn)題。
推進(jìn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)時(shí)，重視應(yīng)用是對(duì)的。但如果只重視應(yīng)用、滿足于短期的成績(jī)，可能會(huì)喪失真正的機(jī)會(huì)。
作者：郭朝暉
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