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工业互联网与工业4.0与的问题

2024-03-08 16:39:47
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最近批评工业4.0和工业互联网的文章很多、也很热。但在我看来,许多批评是不到位的、甚至批评者本人就是误入歧途的。甚至属于“更不懂工业的人批评不懂工业的人”。

本文作者:郭朝晖,优也首席科学家,前宝钢研究院首席研究员,中国工业智能领域权威专家

最近网上流行一篇文章,把“工业4.0”批评了一通并强力推荐AI。在我看来,对许多企业来说,这种主张很可能是用一条更艰难的道路取代艰难的道路,用一个更严重的错误取代一个严重的错误。
有一种说法:历史事件的意义,短期看往往被高估;长期往往被低估。工业4.0的提出、AI的进展都属于这种类型的事件。现在出现的问题几乎都属于“短期被高估”导致的。
长期来看,AI的发展将会影响整个人类的发展进程,意义非常大。但依我的判断:如果以5~10年为限,除了机器视觉,工业4.0理论给工业企业的启发和可借鉴的思想是要比AI大的。而且,对制造企业来说,应用工业4.0中某些理论的难度往往比AI(特别是大模型)要低。有些中型制造企业可以直接借鉴其中的思想、自己牵头去做。而AI的关键技术,恐怕几乎所有中型企业都要借助专业公司了。工业企业推进AI,一般是要依靠大公司解决通用型问题,形成工具产品供普通公司用。这就像多数工业公司不适合自己开发CAD工具软件一样。普通公司只要等待机会、保持关注就可以了。普通企业过于关注AI(尤其是大模型)比强推工业4.0更不靠谱。
如前所述,中国现实的问题是“短期被高估”:因为出现了泡沫。但从社会发展的角度看,泡沫不都是坏事:10个企业1个成功,这就是泡沫;但成功的企业会影响100家、1000家企业。这就是泡沫的意义。这种意义是针对国家、社会层面的。所以,国家有些“过头”的政策也是有道理的。但是,对企业来说,关键是不要让自己成为90%的失败者,成为数字化技术的“先烈”。所以,相比于国家层面,企业层面做事要保守一点。这些都是合理的。所以,国家鼓励的事情,自己要想想。
为什么革命性的技术总是短期被高估呢?这就要理解工业发展的基本逻辑(我称之为工业的基因)。比如渐进性(继承性)、场景依赖、经济性等等。换句话说:一个先进理论或方法出现了,并不是立刻就能全面改变世界的,而是要在渐进的过程中改变世界。为什么是渐进呢?就是因为要关注经济性、渐进才有经济性。项目的成败,为什么会有场景依赖呢?就是因为不同场景的经济性不同。所以,在一段时间内,只有部分特别合适的场景才能成功。
所以,我经常说:什么是好技术呢?对企业来说,不是先进的技术是好技术,能赚钱的技术才是好技术。
昨天有个企业家说:他的公司有许多新技术,但资源有限,不知道该先推什么?我就告诉他:先推赚钱的技术。能赚到钱,就可以保证企业生存下去、保证融资,在此基础上才能保持持续改进。通过持续改进,才有发展成为高技术企业的条件。为此,我还给他讲了“消防员救姑娘的故事”(科技人员要区分重点与难点):企业经营的难点不是技术竞争,而是生存竞争。
所以,企业(尤其是中小企业)推进技术的时候,一定要遵循“价值驱动”的原则。工业4.0、工业互联网领域遇到的问题,本质上都是没有遵循这个原则导致的。试想:如果企业都赚钱了,只是用了一点点工业4.0和工业互联网的理论,你能说他失败了吗?反之,你严格遵循工业4.0、工业互联网的理论,但最终亏本了。你能说自己成功了吗?
国内的乱象说明:许多人真的不懂创新。创新有什么特点?一定是具体问题具体分析、结合自己特殊的场景去做,而不是盲目地模仿。原因很简:盲目模仿往往是没有经济性的!所以,我经常说一个段子:小老板想模仿马云成为大老板。马云买了私人飞机、你也买私人飞机吗?
所以,具体到每一个“先烈”型企业,工业4.0和工业互联网的问题是不善于学习。背后则是不愿意动脑子、只是邯郸学步、东施效颦。不动脑子又想取得创新的成功,有点天理难容。
我们特别要说明:新技术出现时,往往只适合上述场景(少数场景有经济性)。所以,当技术投入速度大于市场发展速度时,就会导致失败。2018年GE公司放弃工业互联网的时候,我曾经给出一个观点:这个失败就像“大象钻不过老鼠洞”。意思是说:投入太大、目前的市场太小,最终导致经济上不划算而失败。
要是找到合适的场景,工业4.0的一些思想是可以落地的。比如,我一直比较推崇海智在线,就是典型的支持“横向集成”的平台。去年这家公司的老总被相爷接见,一下子出名了。其实,几年前,相爷在上海时,我就通过上海市委统战部推荐这家公司与相爷座谈。他们成功的一个重要原因,就是找对了合适的场景。
我曾经讲过多次,什么场景比较适合成功。比如,广东推进“产业集群”的做法就很值得借鉴。因为这种做法可以通过“知识复用”提高经济性。再如,某些企业集团, 通过数字化和自动化的融合,提高经济性并实现知识复用。这里我就不多讲了。
另外,对国外技术的发展,我们要慎言。我发现:很多人对美国推崇工业互联网背后的原因并不是很清楚。美国人推进工业互联网的一个原因是解决制造业外流所带来的问题。希望“美国之外的人干活”,美国人通过工业互联网掌握技术和供应链。从这种意义上来说,许多美国企业的做法是成功的。
为了给交大的MEM准备创新课,我画了一幅图。说明好项目的特点。如下所示:
好的科技创新项目,往往有三个特点:简单的技术逻辑、周密的业务逻辑、巧妙的价值逻辑。要做到这三点,难在什么地方呢?首先是周密的价值逻辑。含长期、间接、潜在、随机价值。找到能够便于赚钱的场景;其次是周密的技术逻辑,要深刻地理解用户的场景、考虑到各种关键问题,开发技术时不要丢三落四。第三点是简单的技术逻辑。技术逻辑简单,但找到这样的技术逻辑并不简单啊!有了这个基础,才会有周密的技术逻辑,甚至才会有巧妙的价值逻辑。
但进一步去想:哪有用“简单的技术逻辑”就能赚钱的好事呢?其实这也是有条件的。至少三个条件必须同时具备:
◉ 首先是新的机会。包括新的技术机会或市场(需求)机会。有了新的机会,才能用简单的方法去创新、去超越前辈的事情,去赚钱。否则,前辈中牛人很多,凭什么你比前辈牛?你去看看工业企业的实践,几乎都具备这个特点。发现新机会,其实是防止无知者无畏。而且,如果发现了新机会,往往不需要太先进的技术就能解决问题。国内专家普遍的问题是过于强调方法的先进性,而没有看到信息通信技术发展带来的,“用简单方法创新”的机会。所以,才会经常炫耀新名词。
◉ 其次是要学会补足条件。前面讲的机会是一般性的机会。比如计算机能力强了、5G出现了等等。但是,要解决企业自身的问题,需要找到合适的路径。在这个路径上,要让技术成功变得简单。比如,计算机带来大数据的机会。但如果你的数据治理搞不好,一堆垃圾数据,还会有什么用呢?有的时候,对理想的目标,条件总不成立。这个时候,就要变通目标。也就是我说的“养花不生烂叶子”的智慧。所以,善于分析条件,是创新者素质的重要表现。
◉ 最后是合适的场景。场景决定经济性、场景决定技术的难度。如果找不到合适的场景,就相当于“缘木求鱼”,累死你都没有办法。大家可以看一看:哪一些成功者没有特殊的场景?
总之一句话:搞数字化需要一点常识、需要一点智慧。要遵循技术发展的规律顺势而为才行。人们之所以失败,很大程度上是因为只会跟风、邯郸学步。许多“专家”也只会卖弄新名词。这样搞创新,不摔跟头是不可能的。我一怒之下花了一个小时写了这点东西,想到哪里写到哪里。不对之处,欢迎有识之士指正。