王爱民：关于智能制造的基本性再思考

        智能制造是企业的永恒追求，说的是目标。CPS、工业互联网、数字孪生等，说的是技术手段，大数据、人工智能更是单点技术。现在提数字化转型，其实是换了一种方式表达利用数字化手段达到转型的目标。只是目前数字化转型跟最初的智能的目标还是有挺多差别的。

         这些概念或提法形成的过程其实挺有意思的。

       （1）从智能制造到数字化转型的词汇语法的再认识

        第一个方面是：刚开始提了智能制造，智能这个词这么高大上，使得大家一片茫然不知道咋搞，后来就提了一堆技术，让大家好下手，但下着下着手，发现没有目标了，不能为了技术而技术哈，所以又提了转型。似乎螺旋式上升。但从所追求的目标来说，相对于智能制造来说，笔者感觉是降低了，甚至有点走偏了。请继续看下文。

     （2）从智能制造到数字化转型的思维轨迹

        大家卯足劲奔着智能制造去了，发现这东西不好弄哈，搞个自动化线也没啥智能可言，轰轰烈烈的机器换人味道本来就不对。所以又出现了两个分支：

         一是通过大数据人工智能等，以及之前发展的各种先进制造工艺技术，都在一些点上开展智能制造，如果结合了企业的瓶颈痛点和难点，一般来说会取得不错的效果，尤其是在工艺方面的发力，自然不自然的抓住了提高产品质量和产出效率的这个企业最为核心的问题的。虽然可能是出于无意，但是这更加说明这么做是企业自然而然应该做的事情，是不需要靠什么外力推动企业自发都想做的事情。

         二是在发展智能制造过程中，发现很多企业的基础比较差，就宣称一定要2.0补课，否则搞不了智能制造。其实这些提法，因为没有把内涵讲清楚，就又让人无所适从了，在一些舆论引导下，开始了轰轰烈烈的以管理为核心的数字化建设。

        但上述两个分支对于企业实践来说是同时存在的，所以又增加了大家的茫然性，不是说2.0补课了达到了3.0的数字化才能搞智能制造吗？怎么有的企业不讲武德跨越性的实现了一些智能了呢？这是走弯路了还是走错路了？同时反映出过度追求数字化管理或者强调一定要实现对外部市场的快速响应，只是一个方面而已，并不是对所有企业都适用的。从长远来说，这个可能不是最重要的，肯定不是排第一位的。

         思考一下，国外的那些隐形冠军企业，你能数出来的任何一个，你的印象是什么，肯定是企业所提供的高质量高性能的产品，而不是这个企业搞了什么数字化乃至智能制造。

所以，不管是数字化还是智能化，最终都是为了生产出高性能高质量的产品的，不为这个服务那就迷失目标了，这也是转型的本质内涵。

     （3）数字化和智能化之间是充分必要的关系？

         写到这儿，就涉及到一个问题，智能化是我们的最终目标，但是智能化一定要基于数字化基础之上才能实现吗？这个应该还是有疑问的（人本身就是一个机器装置，没感觉是如何基于数字化的呢）。有了数字化的基础实现智能化应该是更加方便，这个应该是没有疑问的。所以，两者之间的关系应该是充分不必要。也因此，目前的所谓的数字化转型这种提法其实是有失偏颇的，尤其在当前的语境下，将所有企业等同，甚至忘了目标的眉毛胡子一把抓，其实可能有坏处的。

     （4）数字化需要一点冷思考

       通过数字化实现数据自动规范无中断的顺畅流动和集成，这是在解决什么问题？管理运行效率问题。企业的终极目标是高效率的生产出高质量的产品，其中的“两高”，高质量显然更加重要。所以，如果只是追求高效率，倒不是说不能追求高效率，而是应该感觉这里面应该有个“度”。

         管理上有个理论是短板理论或者木桶效应。从我们国家来说，我们现在已经是制造大国了，要走向制造强国，那我们的短板不是在”大”这个上面，而是在”强”这个上面，而强的主要的体现是什么？我认为当前最突出的就是高性能、高端等，是提升、创新和查缺补漏。面向管理的数字化肯定是实现不了这个目的的，充其量也就是敲边鼓的作用，尤其是进一步感觉到的很多民品行业，很多都在疯狂的做规模，通过工业互联网平台扩充产业链，以便达到一种垄断的效果，但在高端产品上面可能仍然有欠缺甚至遇难躲避。该啃的硬骨头不啃，不仅仅是硬骨头依然在，可怕的是把本来能够啃硬骨头的力量给分散了。因此，一己之见，感觉数字化管理虽然应该追求，但似乎目前不仅力度有点过，同时在跟走向高端产品研发和高性能质量的发展趋势和要求，以及与之的结合性也非常不足。

    （5）智能化的最主要特点是：决策

       智能背后的含义就是决策，不需要决策哪里需要什么智能，这也是为什么那种基于简单逻辑控制的自动化生产线并不是智能制造的根本原因。简而言之：无决策，不智能。

        虽然现在大数据和人工智能一直在发展，在某些场景下面也取得了很好的效果，但是当没有这些技术的时候，难道我们做事情不需要决策吗？这是不可能的，那决策是靠谁呢？就是：人。所以尤其在当前大数据人工智能，这些具有潜在替代或部分替代人的分析推理及决策能力的技术还处于发展的状态下，我们为什么提出来要实现人机融合，就是如何使得作为标的物的系统或装置，人能够充分的和更好发挥自己决策的作用。在当前及以后很长一段时间内都将处于这个状态。

          而另外一种决策就是基于工艺机理或者系统运行的内在机制所建立的分析推理模型，以实现或者部分取代人的决策能力。这个其实就是现在热追的数字孪生或者说和工业的APP或者说工业软件密切相关。

        这也是为什么？我在大概一周前左右时间写的另外一篇文章，数字化转型的着眼点应该是决策，其背后的原因和思考就在这里。

      好吧，末了加一句：

      一己之见，仅供参考。

作者信息：王爱民，北京理工大学数字化制造研究所所长，长期从事MES、APS等技术研究、系统开发与实施应用。