智能制造的幾個深層次困難
2016-12-19 來源： 作者：郭朝暉
有位學者曾指出，智能制造與全局型的優化有重要的關聯。我們認同這種觀點：互聯網讓我們具備在更大范圍內迅速獲得并傳送信息的能力、計算機實時計算能力的增強，為推進大規模復雜優化創造了條件。
這個認識看似平庸，其實大有可取之處。它啟發我們如何找到智能制造的價值空間：智能制造不能離開現有條件憑空產生；現在做得不好的地方，就是智能制造可創造價值的地方。所以智能制造和精益的思想有關聯：或許可以看成面向更大視野的精益。
但是，要推進全局或大范圍的優化，還涉及到三個基礎條件：現實世界中的信息能否轉化成計算機可以處理的信息；優化所需的知識和算法是否合適；計算機是否被賦予調動資源的權力。這三個要點對應我們在《三體智能革命》中定義的最初級的智能。
第一個問題是感知問題。傳感器可以測量基本的物理信號，卻未必能得到直接用于決策的信息。比如，我們可以測量溫度和震動信號，卻未必能知道設備狀態是不是正常的。最近，人工智能領域的信息感知很熱，但在工業界這個問題應該對應“軟測量”技術、是一個人們已經研究多年的領域。隨著大數據條件的具備，這個技術的迅速發展是可以期待的。
第二個問題涉及到決策領域。其關鍵是知識的數字化、模型化。十多年前，王洪水先生就說：把人的知識放到計算機中是件很了不起的事情。如果可以把人的決策知識放入計算機中，就可以不斷地完善、修訂、補充，讓決策的科學性不斷地增強。按照這個邏輯，計算機完全可以在具體問題的處理上勝過最優秀的專家。工業界的優化和模型，就是這個方面的工作。ICT技術為這個工作提供了更好的條件、而社會經濟的發展為這個領域的發展提供了更大的需求。長期以來，我們重視硬件、輕視軟件、更輕視知識的積累，對知識的數字化、模型化關注不足，很多人也不愿意貢獻自己的知識。與國外相比，我們推進智能化的難度很大，這就是原因之一。
第三個問題是執行的問題。要具備執行力，就涉及到組織流程和商業模式的改革。
現實中，前兩個問題與最后一個問題往往形成一種“雞蛋悖論”：技術問題不解決，就難以進行組織流程改革；不進行組織流程改革，技術問題就難以解決。這種“雞蛋悖論”一定帶來很多麻煩，但并不是不可解的：在發展中解決問題、通過矛盾分離解決問題。
智能制造的推進應該從易到難、價值驅動。其中，最簡單有效的情況是：問題關鍵在于某一個方面，如“信息集成”或者組織流程改革，其他條件都是具備的。這時，“雞蛋悖論”是不存在的，推進智能制造往往是投入少、見效快的辦法。
但是，如果面向未來建立核心競爭力，就必須為智能制造的發展創造條件，去消除感知、決策和執行過程中的困難和障礙：去直面“雞蛋悖論”、去系統化地思考問題；不僅要砍柴、更話時間去要磨刀、造刀。這就像下面的這張圖所揭示的：要到達理想的目標，就要花點時間去修橋補路。
這不是短期內能夠解決的問題，關鍵要看企業的魄力和眼光。只有這樣做了，智能制造才會是一場革命，而不僅僅是持續改進。當然，這不是每個企業都適合做的。
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