最近幾年,一直有人問“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是MES、ERP上云?”這個問題?;卮疬@個問題之前,我們先看看工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)帶來的機會是什么?
我們知道:過去工廠里的計算機系統(tǒng)是分級的。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。這些級別的特征是:底層的響應速度快而管控范圍小,高層響應速度慢而管控范圍大。以鋼鐵行業(yè)為例,L1是閥門級、L2是設備級、L3是車間級、L4是公司級,范圍不斷擴大。但L1的響應速度是秒級、毫秒級,而L4并不是實時處理的。把管控范圍和響應速度放在一起,就能看到原來計算機系統(tǒng)的局限性:限于相應速度慢或者管理范圍小的三角形內(nèi)部。
自動化系統(tǒng)機器決策,信息系統(tǒng)人決策;系統(tǒng)響應速度、涉及范圍之間存在矛盾。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代,要突破這個矛盾!這就是傳統(tǒng)計算機系統(tǒng)的局限性。
了解了這個局限性之后,“機會”也就清楚了:突破三角形的束縛。范圍大、相應速度快的領(lǐng)域,是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的機會空間。所以,MES、ERP上云并不一定能解決“范圍大、相應速度快”的要求,并不是典型的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應用。
林詩萬博士的視角,也是不同時間周期系統(tǒng)的融合
要理解工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的特點,就要分析過去為什么會有局限性。
從技術(shù)角度講,這個局限性是信息通信技術(shù)不夠發(fā)達導致。但技術(shù)基礎(chǔ)具備后,人們需要考慮的是經(jīng)濟性問題:什么樣的業(yè)務活動,能夠發(fā)揮這種技術(shù)的優(yōu)勢。
我們注意到,網(wǎng)約車、外賣平臺針對 都是“范圍大、相應速度快”場景。在這個場景中,平臺本質(zhì)的作用是管控。北京大學陳龍博士在《數(shù)字控制下的勞動秩序:外賣騎手的勞動控制》中寫道:平臺更像是一名管理者,真正的老板并不存在。
但工業(yè)中的場景是什么呢?
在筆者看來,本質(zhì)上也是提高管控能力。在能源、質(zhì)量、安全、設備、操作等方面。因為計算機可以根據(jù)實時數(shù)據(jù),判斷能源是否平衡、實時發(fā)現(xiàn)質(zhì)量、安全和操作問題,及時發(fā)現(xiàn)安全隱患。過去人們常說:現(xiàn)場有黃金。意思是人們要下現(xiàn)場才能發(fā)現(xiàn)問題。但是,在互聯(lián)網(wǎng)時代,許多問題不需要下現(xiàn)場、不需要走到設備旁邊,就可以更加及時準確地發(fā)現(xiàn)問題。對現(xiàn)場管理來說,這其實是一種革命性的變革。
在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)白皮書中,指出了3個要素:智能的機器、高級算法、工作中的人。所謂智能的機器,最基本的要求就是“不聾不啞”(朱鐸先生的說法),能夠給人送信息。但人的精力是有限的,難以處理成千上萬臺設備送來的秒級、毫秒級的數(shù)據(jù)。所以,需要“高級算法”來幫忙。我把“高級算法”形象地稱為“小秘書”,其作用是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問題、報告給人。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的三個要素
生產(chǎn)正常的時候,人類沒有必要看大量的實時數(shù)據(jù):這其實是浪費精力。而“小秘書”的作用就是發(fā)現(xiàn)異常,報告給人。發(fā)現(xiàn)異常的邏輯也非常簡單:異常就是不正常,不正常就是超出正常范圍,正常范圍就是標準規(guī)定的范圍。所以,企業(yè)必須重視標準的建設:標準之內(nèi)是正常、標準之外是異常。事實上,網(wǎng)約車、外賣平臺的管理,就是這個邏輯。這樣,依靠“小秘書”的幫助,人類就可以用有限的精力,去關(guān)注大范圍實時性的問題了。
隨著數(shù)字化技術(shù)的應用,企業(yè)一項“后臺”工作,會逐漸走向“前臺”: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題和異常,做“救火隊員”?!皟?yōu)化”常常被當成“點綴”、“附加”的工作。但是,在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代,管理和技術(shù)人員的主流工作就是優(yōu)化:因為日常處理是機器來做的。日本的IVRA結(jié)構(gòu),說的其實就是這個問題。我們可以設想: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
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。
然而,在現(xiàn)實中上述兩件事并不太容易做。某企業(yè)出現(xiàn)質(zhì)量問題時,一般要花3~7天的時間。試想,如果技術(shù)人員每天面對幾十個質(zhì)量問題怎么辦?哪有精力處理?本人過去做類似APP這樣的工作時,要花幾個月的時間,成本算下來有幾十萬。如果不能解決這些問題,我前面講的邏輯就是無法落地的:可以偶爾做示范,但無法成為日常的活動。因為經(jīng)濟上不劃算、是賠本的買賣。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、5G、數(shù)字孿生,本質(zhì)上是解決這個問題的,也就是解決上述邏輯的成本和效率問題。舉個例子:
做數(shù)據(jù)分析的時候,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,我們試圖解決數(shù)據(jù)孤島問題。但每個系統(tǒng)都是單獨建設的,消除孤島的頂層設計太難做了。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,知識沉淀成APP的過程,還可能會影響系統(tǒng)穩(wěn)定性,帶來很多的阻力。這個時候,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題。
推進工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)時,重視應用是對的。但如果只重視應用、滿足于短期的成績,可能會喪失真正的機會。
作者:郭朝暉
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