問題想深了,常常會發(fā)現(xiàn)不一樣的風景。
在工業(yè)企業(yè)中,成功利用數(shù)字化技術的案例不少。這些成功的本質(zhì)是經(jīng)濟成功,未必是技術上多么高明。經(jīng)濟成功其實就是滿足了用戶的需求。滿足需求的背后又是什么呢?滿足需求的特點是結(jié)合實際、結(jié)合現(xiàn)實。結(jié)合實際的實質(zhì)又是什么呢?所謂結(jié)合實際,常常指的是結(jié)合企業(yè)具體的個性化問題。
為什么常常是個性化問題呢?因為一般性的問題,人們很早就注意到了。如果能解決,老早就解決了;如果不能解決,可能也就解決不了了。
解決個性化問題的難點是什么呢?關鍵往往不在于解決問題,而在于發(fā)現(xiàn)問題。發(fā)現(xiàn)問題關鍵是信息,信息來自于現(xiàn)場。所以,深入一線才容易發(fā)現(xiàn)問題。我們過去一直強調(diào)實踐的作用,就是因為實踐往往能得到一手的信息,否則往往是被“美顏過”的、扭曲的信息。從“美顏過”的信息中,就看不到問題了。
現(xiàn)場的問題為什么不容易被發(fā)現(xiàn)?因為這些問題往往與某些人的能力、努力程度和利益有關。他們習慣于問題的存在或者不愿意公開問題;有些人總在一線,也發(fā)現(xiàn)不了問題。所以,發(fā)現(xiàn)問題不僅要通過眼睛看,還要用心來看、要拋開個人利益,還要通過工具來看。
有人預計,未來85%以上的創(chuàng)新與信息技術有關。一個重要的原因是:通過數(shù)字化技術,即便人不去一線也能發(fā)現(xiàn)問題,甚至有可能發(fā)現(xiàn)得更加深刻。比如,在遠程看設備的參數(shù)和曲線,可能比在現(xiàn)場用肉眼看設備更容易發(fā)現(xiàn)問題。數(shù)字化技術能讓人變得聰明,很大程度上是因為技術能讓人看到更多的信息和真實的事實,所以才聰明了。現(xiàn)在很多在工業(yè)企業(yè)搞AI的人不懂得這個道理,往往看不清技術的實質(zhì),才會炫耀算法。
創(chuàng)新領域有一種現(xiàn)象:想解決的問題,總是解決不了;新技術往往解決的是想不到的問題。其實,“想不到的問題”解決了以后,想得到的問題可能會自然解決。例如:城市里的小偷是抓不完的。但電子支付發(fā)達后,人們不帶鈔票了;小偷偷不到錢,自然就少了。再如,攝像頭多了以后,壞人就不太敢做壞事了。
同樣,信息技術發(fā)達了以后,很多問題都容易看清楚了,令人頭疼的很多技術問題就會沒有了。信息技術的意義,或許在此。在工業(yè)界,人們追求極限的質(zhì)量、效率、庫存和響應速度,一個重要的原因就是:解決這些問題的時候,技術和管理問題會暴露出來。這些問題都解決了,企業(yè)和技術自然就好了。而信息技術的作用,恰恰是幫助人們追求極限的質(zhì)量、效率、庫存和響應速度。
用信息技術把企業(yè)“調(diào)理”一下,意義是很大的。
今天上海開了一個AI大會。我聽了某些人的發(fā)言后,想到了下面這張圖,也激發(fā)我寫了上面寫的這點東西。
作者:郭朝暉(工學博士,教授級高工。企業(yè)研發(fā)一線工作20年;優(yōu)也科技信息公司首席科學家;東北大學、上海交大等多所院校兼職教授。國內(nèi)知名智庫、走向智能研究院的發(fā)起人之一。原寶鋼研究院首席研究員)