工程師的數(shù)字化思維
文:郭朝暉2024年第二期
導(dǎo)語(yǔ):按照傳統(tǒng)的技術(shù)和工藝,某工廠(chǎng)加熱鋼坯時(shí)需要8小時(shí)的時(shí) 間。呂博士聽(tīng)說(shuō)之后,就陷入了思考:真的需要8個(gè)小時(shí)嗎?于 是,他建立了一個(gè)數(shù)學(xué)模型,用理論方法計(jì)算加熱時(shí)間。
數(shù)字化思維是科學(xué)思維
按照傳統(tǒng)的技術(shù)和工藝,某工廠(chǎng)加熱鋼坯時(shí)需要8小時(shí)的時(shí) 間。呂博士聽(tīng)說(shuō)之后,就陷入了思考:真的需要8個(gè)小時(shí)嗎?于 是,他建立了一個(gè)數(shù)學(xué)模型,用理論方法計(jì)算加熱時(shí)間。根據(jù)計(jì) 算結(jié)果,加熱4個(gè)小時(shí)就足夠了。這不僅可以加快生產(chǎn)效率,還 可以節(jié)約大量的能源。工廠(chǎng)的老師傅看到這個(gè)結(jié)論很興奮,但不 太敢相信這個(gè)結(jié)果。于是,采取逐步縮短時(shí)間的辦法改進(jìn)工藝。 最后,呂博士的觀點(diǎn)果然是對(duì)的!
在工業(yè)企業(yè)中,許多做法都是依照經(jīng)驗(yàn)制定的。我經(jīng)常發(fā) 現(xiàn),有些經(jīng)驗(yàn)非常不合理。比如,有些問(wèn)題是前工序?qū)е碌?,? 處理方式則是改變后工序。經(jīng)過(guò)計(jì)算,后工序的方法其實(shí)完全沒(méi) 用。這種錯(cuò)誤的做法是某一次偶然的錯(cuò)誤導(dǎo)致的,但卻一直保留 了下來(lái)。
另外,還有些方法過(guò)于保守,有些做法根本沒(méi)有必要,有些 方法則可以隨著設(shè)備和工藝水平的上升與時(shí)俱進(jìn)。通過(guò)建立數(shù)學(xué) 模型進(jìn)行理論分析,往往能夠發(fā)現(xiàn)可能的優(yōu)化機(jī)會(huì)。然后通過(guò)漸 進(jìn)的方式,平穩(wěn)而安全地過(guò)渡到好的方法。
數(shù)字化思維是以理服人
我有位朋友,曾經(jīng)在某大企業(yè)擔(dān)任CIO。若干年后,他 被一家民企以500萬(wàn)年薪聘請(qǐng)他擔(dān)任CEO。但老板的要求是每 年增加30%的銷(xiāo)量。
CIO出身的他習(xí)慣于用數(shù)據(jù)說(shuō)話(huà)。他發(fā)現(xiàn):影響銷(xiāo)售量的 主要原因是代理商不給力、產(chǎn)品賣(mài)不出去。于是,他把代理商召 集到一起,給他們下達(dá)指標(biāo):明年增加30%的銷(xiāo)量。但是,代理 商老張?zhí)鰜?lái)帶頭抵制:明年連10%的銷(xiāo)售量都增加不了,增加 30%是不可能的。
這位代理商是老板的發(fā)小,兩人私交很好。我的朋友是老板 聘請(qǐng)來(lái)的CEO,顯然不能硬來(lái)。于是,他繼續(xù)發(fā)揮用數(shù)據(jù)說(shuō)話(huà)的 特長(zhǎng),花了很大的代價(jià)進(jìn)行調(diào)研、摸清基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。然后來(lái)到老張 所在的城市。
他對(duì)老張說(shuō):老張,你和老板的關(guān)系非常好,應(yīng)該帶頭幫助 老板實(shí)現(xiàn)銷(xiāo)售目標(biāo)。老張說(shuō):我也想啊,但市場(chǎng)就這么大,實(shí)現(xiàn)不了啊。我的朋友就對(duì)他說(shuō):你負(fù)責(zé)的這個(gè)縣,有13家商場(chǎng)銷(xiāo)售 我們這類(lèi)產(chǎn)品,但你只進(jìn)入了一家,明年是否可以進(jìn)入第二家? 如果你不能再進(jìn)入一家,可否換成別人來(lái)做代理?在準(zhǔn)確的數(shù)字 面前,老張只好答應(yīng)明年增加30%的銷(xiāo)量。
推進(jìn)數(shù)字化的時(shí)候,經(jīng)常會(huì)遇到各種利益沖突和矛盾。人們 總是以各種借口不愿意改變。用強(qiáng)硬的辦法推進(jìn),常常會(huì)招致怨 恨和抵制,最終導(dǎo)致工作的失敗。數(shù)字化思維的一個(gè)好處,是用 數(shù)據(jù)說(shuō)話(huà),讓客觀事實(shí)迫使這些人讓步,而不是把矛盾集中在個(gè) 人的身上。
數(shù)字化思維是追求極限
廣東有一家優(yōu)秀的民營(yíng)企業(yè)。最高領(lǐng)導(dǎo)曾經(jīng)給他們題詞: 中小企業(yè)能夠辦大事。他們?yōu)橐患抑腥蘸腺Y的汽車(chē)廠(chǎng)建立了一個(gè) 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。通過(guò)這個(gè)平臺(tái),這家工廠(chǎng)每小時(shí)多生產(chǎn)兩輛汽 車(chē), 一個(gè)多月就收回了投資成本。
眾所周知,日本企業(yè)的精益化管理做得非常好,為什么還會(huì) 有提升的空間呢?這家企業(yè)的老板告訴我:在汽車(chē)生產(chǎn)過(guò)程中, 需要從一個(gè)工位移動(dòng)到另外一個(gè)工位,移動(dòng)過(guò)程其實(shí)可以加快。 比如,很多工位可以加快0.3~0.7秒。這個(gè)時(shí)間非常短,很 難靠人工的優(yōu)化來(lái)實(shí)現(xiàn),但是,如果用計(jì)算機(jī)來(lái)管理,這段時(shí)間 就可以?xún)?yōu)化下來(lái)。積少成多,就成就了這個(gè)技術(shù)。
現(xiàn)代工業(yè)是在追求極限的過(guò)程中發(fā)展起來(lái)的。人們經(jīng)常追 求零缺陷、零庫(kù)存、零延遲、零傷亡、零排放。為什么要追求這些極限指標(biāo)呢?其實(shí),追求極限指標(biāo)是一種手段,在追求極 限的過(guò)程中容易發(fā)現(xiàn)企業(yè)隱藏的各種問(wèn)題,促進(jìn)企業(yè)的持續(xù)改 進(jìn),從而實(shí)現(xiàn)“久久為功”。在追求極限的過(guò)程中,機(jī)器比人有 更大的優(yōu)勢(shì)。
所以,我經(jīng)常對(duì)人說(shuō):數(shù)字化是追求極限的工具,通過(guò) “久久為功”促進(jìn)技術(shù)的發(fā)展,有了極限意識(shí),就比較容易推 進(jìn)數(shù)字化的進(jìn)展。
數(shù)字化思維要勇于采用“笨辦法”
有位朋友想根據(jù)一個(gè)數(shù)學(xué)公式計(jì)算一個(gè)重要的參數(shù)。這個(gè)參 數(shù)關(guān)系到一個(gè)重要設(shè)備的安全運(yùn)行,是國(guó)外對(duì)我們“卡脖子”的 技術(shù)??吹竭@個(gè)公式,我感覺(jué)有點(diǎn)復(fù)雜,也不確定自己的推導(dǎo)是 不是正確。于是,我建議他不要去推導(dǎo)公式,而是用隨機(jī)模擬的 辦法分析;通過(guò)無(wú)數(shù)次計(jì)算找到合適的參數(shù)。不久之后,他興奮 地告訴我:這個(gè)方法成功了,并得到了上級(jí)主管部門(mén)的認(rèn)可。
我經(jīng)常發(fā)現(xiàn):實(shí)踐中的思路往往與讀書(shū)時(shí)的思路不一樣。讀 書(shū)的時(shí)候遇到難題, 一般就要想破腦袋去尋找巧妙的辦法?,F(xiàn)實(shí) 中,往往不存在這種“巧妙的辦法”, 一味地追求巧妙的做法可 能是“緣木求魚(yú)”,永遠(yuǎn)都不可能成功?,F(xiàn)實(shí)中有效的辦法,往 往是那些“笨辦法”,靠硬算或試驗(yàn)解決問(wèn)題,有趣的是:聰明 學(xué)霸們往往想不到這些“笨辦法”。
在數(shù)字化時(shí)代,計(jì)算機(jī)的能力大大增強(qiáng)。這使得許多過(guò)去 沒(méi)有辦法(在允許的時(shí)間內(nèi))計(jì)算的辦法能夠算出來(lái)了。這使得 “笨辦法”的應(yīng)用范圍大大增強(qiáng)。特別地,把人類(lèi)的思維方式轉(zhuǎn)化成計(jì)算機(jī)的算法時(shí),往往就是要采用“笨辦法”。善于用“笨 辦法”,才能更加有效地解決困難的問(wèn)題。
數(shù)字化思維強(qiáng)調(diào)知識(shí)的復(fù)用
數(shù)字化技術(shù)的一個(gè)重要原理,是把人的知識(shí)寫(xiě)到軟件里、讓 計(jì)算機(jī)去做。大約10年前,我和寶鋼梅山的胡恒法首席就意識(shí)到 這個(gè)問(wèn)題。但卻遇到了一個(gè)意外的困難:我們想做一件事,人卻 沒(méi)有知識(shí)。所以,我們遇到了“巧婦難為無(wú)米之炊”的困境。
遇到這樣的問(wèn)題,應(yīng)該怎么辦呢?我就去思考:為什么沒(méi)有 知識(shí)呢?答案其實(shí)很簡(jiǎn)單:許多工業(yè)知識(shí)是實(shí)驗(yàn)的結(jié)果。沒(méi)有知 識(shí)是因?yàn)闆](méi)做實(shí)驗(yàn)。過(guò)去為什么沒(méi)做實(shí)驗(yàn)?zāi)?因?yàn)椴粍澦悖簭埩_ 幾個(gè)月做次實(shí)驗(yàn),花費(fèi)很多,收益卻很少,打個(gè)比方,投入100 萬(wàn),收益30萬(wàn),根本不劃算啊!
怎么解決這種問(wèn)題呢?解決的方法其實(shí)很簡(jiǎn)單:靠知識(shí)復(fù)用 來(lái)解決!
知識(shí)的價(jià)值是在應(yīng)用中產(chǎn)生的。知識(shí)創(chuàng)造的價(jià)值大體上與應(yīng) 用的次數(shù)成正比。如果我們把知識(shí)放在計(jì)算機(jī)中、變成軟件,而 不是放在人的腦子中,應(yīng)用的次數(shù)就可能增加10倍。如果我們把 這個(gè)軟件推廣到10個(gè)地方,應(yīng)用的次數(shù)又可以增加10倍。這樣, 收益就可以變成100倍。過(guò)去不劃算的事情,現(xiàn)在就劃算了;過(guò) 去不值得做的實(shí)驗(yàn),現(xiàn)在就值得做了。
我發(fā)現(xiàn):數(shù)字化的價(jià)值,往往是通過(guò)“知識(shí)復(fù)用”來(lái)實(shí)現(xiàn) 的。但知識(shí)復(fù)用往往需要條件和機(jī)會(huì)。比如,擁有多個(gè)工廠(chǎng)的大 企業(yè)就容易復(fù)用,小企業(yè)就不容易復(fù)用;有產(chǎn)業(yè)集群的地方就容 易復(fù)用,沒(méi)有產(chǎn)業(yè)集群的地方就不容易復(fù)用等等。如何為知識(shí)復(fù) 用創(chuàng)造條件,是企業(yè)家應(yīng)該重點(diǎn)考慮的問(wèn)題。
還有幾個(gè)故事值得講。比如數(shù)字化是協(xié)同、數(shù)字化是服務(wù)、數(shù)字化是持續(xù)迭代等,以后有空時(shí)繼續(xù)寫(xiě)。
作者簡(jiǎn)介:
郭朝暉博士,教授級(jí)高工,前寶鋼中央研究院首席研究員,多年來(lái)一直 從事自動(dòng)控制、數(shù)據(jù)建模、智能制造、大數(shù)據(jù)等研究和開(kāi)發(fā)工作,參與 了中國(guó)工程院《中國(guó)智能制造發(fā)展戰(zhàn)略研究報(bào)告》、國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中 心《借鑒工業(yè) 4.0,推動(dòng)中國(guó)智能制造轉(zhuǎn)型升級(jí)》等多個(gè)國(guó)家重大戰(zhàn)略 咨詢(xún)項(xiàng)目,并參與了工信部下屬單位發(fā)布的《CPS 白皮書(shū)》、《工業(yè)互 聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)白皮書(shū)》、《工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用白皮書(shū)》、《工業(yè) APP 白皮書(shū)》、 《工業(yè)大數(shù)據(jù)分析指南》等眾多文件的編寫(xiě)。
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