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數字化不是趕時髦數字化不是趕時髦

數字化不是趕時髦數字化不是趕時髦 Tob行業(yè)頭條
2024-04-01
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導讀：真正的數字化推進，它卻時常是灰頭土臉、慘不忍睹、悲催的時刻。
數字化已經流行了有些年頭了—它究竟重要不重要，毋庸置疑—但是，是否我們對數字化認知是清晰的，這卻是值得懷疑的。
 
因為，數字化、智能化仿佛成了趕時髦，你要是不談談數字化，你都不好意思說你在玩制造業(yè)里，不談談智能，你都不好意思說你是技術領先的企業(yè)。但是，究竟斤兩如何，大家都心知肚明—但“看破不說破”，是行走江湖的基本素質。
 
區(qū)分真的是在數字化，還是僅“葉公好龍”，其實就在于是否“言之有物”—都知道數字化要解決品質問題，但不能這都流行了差不多10年了，還停留于“降本增效”這種不會錯的言辭。而沒有針對究竟它如何，在什么場景里，帶來了哪些具體的數字改善，或者，如果你沒有講到它的障礙、難題、挫折、失敗、彎路…其實，也算不上干貨。
 
因為，講的光鮮靚麗，是一貫的做法，但真正的數字化推進，它卻時常是灰頭土臉、慘不忍睹、悲催的時刻。明明統(tǒng)計學聽到的成功率很低，但卻每個企業(yè)都在講成功故事…不過，失敗的企業(yè)的確沒有來講也是真的。

數字化是產業(yè)認知的結果

數字化能否推進的好，對于企業(yè)來說，它是企業(yè)運營水平的問題。對于產業(yè)來說，則是整體產業(yè)所處的階段的問題。它看到的是數據、信息、知識、決策的問題，但這背后卻是幾個層面的問題：
 
（1）在工藝層面：什么是影響品質、成本的關鍵因素，什么是可被測量的，用于直接或間接反映生產過程的關鍵因素。包括因果與相關的分析，而這決定了我們如何去分析品質，采集什么數據—現場不是缺數據，也不是采集不到數據—而是你真的知道你需要什么數據嗎？或者，作為服務商，你清晰了解什么數據是需要采集的嗎？
 
（2）在裝備層面：機器-機器間他們是如何寫作的，他們在時間、空間、位置、速度方面的協作需要什么？材料、產品規(guī)格變化后，他們需要改變的是什么？
 
（3）在工廠層面：現場數據、物料、信息、能源，這些如何構建了品質、成本、交付的效率持續(xù)改善的架構。這些是清晰的嗎？
 
（4）生產作業(yè)變化：當系統(tǒng)發(fā)生了變化，我們整個系統(tǒng)如何將什么信息，以什么方式頻率下發(fā)，并快速的重構生產過程-驗證，并執(zhí)行。這個問題我們是否清晰呢？
 
數字化表面是對數據、信息的應用，但背后卻是對生產、制造的裝備、工藝流、生產作業(yè)流、資產評估等運營問題的認知。
 
在自動化水平整體不高、精益水平尚未有清晰的認知情況下，那么對于數字化的認知一定是不清晰的—現在所謂的數字化存在的數據采集不到、傳輸問題…它都是對制造本身的認知問題，而不是技術實現的問題。
 
因為，如果你不知道問題在哪里，那你就不會知道如何解決問題。

物理場的強耦合是制造數字化的難題

很多將互聯網、AI的想法都拿到了現場-這些前沿、時髦、流行的概念，都試圖要改變制造業(yè)。是的，幾乎沒有人否認這種趨勢和未來的前景—但是，它卻不是高談闊論的專家所看到的。前幾天與幾位同仁談到這個話題…現在做工業(yè)互聯網的大廠都開始撤退了。他們信誓旦旦的要改變制造業(yè)。
 
冰老師說“Cyber-Physics System”，大家關注“賽博”這個抓眼球的，可是這個Physics好像重要性沒有被充分認識。根據“屁股決定腦袋”原理—那么，就是考慮到資本、互聯網、AI企業(yè)的立場，他們會將Cyber拿個大喇叭吆喝，這也是情理之中，非意料之外。
 
我們要找到關鍵標桿用戶、了解用戶感知、抓住用戶痛點、找到技術抓手、下沉到現場、對齊認知、構建技術底座、拉通數據、提高數據顆粒度、拆解問題、解耦復雜的關聯、封裝知識、以達到復用目的。然后通過持續(xù)迭代-成為具有可快速遷移的知識容器。賦能企業(yè)的運營，吃透商業(yè)邏輯、樹立行業(yè)標桿、然后跨界復制、擊穿行業(yè)壁壘、共享共性資源、持續(xù)進化、成為數字化轉型的賦能者。
 
用所謂的互聯網黑話隨機組織一點內容，挺適合高端論壇講講—大家覺得像不像？
 
這種在各個高談闊論的論壇上講的數字化，與現場可能是形成了截然不同的—很多所謂的數字化其實，根本就談不到現場的復雜性。商業(yè)意義的互聯網、AI它與工業(yè)最大的差異來自于現場的特殊性，即，物理的對象在力學、聲學、熱學、光學、電磁學等多個場域里的復雜耦合關系—而互聯網純軟件的數字化、AI它并不存在這一障礙。
 
這是商業(yè)互聯網、AI領域的思想到了現場會尷尬的關鍵-而這些問題如果沒有搞清楚，所以，如果我們沒有搞清楚現場的問題，那么我們基本上也沒有真正搞清楚制造的數字化問題。

不能解決核心問題的數字化都是虛的

 
制造業(yè)的數字化，一定是數據源于現場，而用于現場的-這需要對現場的認知，而現場的認知則來源于對物理世界的認知，而這些都建立在對材料物理學特性，如塑料的彈性/塑性力學、結構力學、疲勞力學、斷裂力學等基礎上。
 
即使我們講工業(yè)軟件，卷繞控制建立在對柔性薄膜/紙張類材料的特性，而半導體沉積則包括物理性和化學反應的電磁場、溫度場的影響基礎上，對于電池則聚焦于界面工程，以及光伏核心在于鈍化工藝（PERC/HJT/TOPcon是不同的鈍化-也算是界面工程）。材料像膠體、流體、粉體、固體、液體他們都會有不同的特性，在制造過程中影響著品質、效率及成本。
而這些，才是制造業(yè)競爭的核心問題。但是，我們很多數字化，它偏離了這些基礎問題的決定性，而把相關性問題當做了因果性—大肆放大它的意義和價值，而事實上，并未真正從根源上解決制造業(yè)的問題。如果數字化軟件、系統(tǒng)企業(yè)從廣告意義上要制造這種氛圍，那是可以理解的，但是，對于在制造業(yè)的企業(yè)領導者，則需要回歸到解決本質問題上。

源于現場，用于現場

數字化，互聯、智能、無論多么高大上-它必須源于生產現場，而用于現場。這就是知行合一，理論聯系實踐的一個動態(tài)循環(huán)過程。
 
數字化，如果不了解現場—或者不了解現場的具體的對象，那么，就無法真正做好數據、信息、知識、決策的上行，以及下行的應對變化—把知識復用于解決問題，并挖掘新的知識，應用于解決現場問題的過程。
 
因此，認知制造，才能認知數字化，做好數字化。
【聲明】內容源于網絡
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