安筱鵬博士最新演講 | 解構與重組,邁向數字化轉型2.0

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2019-09-25 來源:《不一樣的觀點》

導讀

 

數字化轉型一個定義,最本質的一個含義,在數據叫算法定義的世界中,以數據的自動流動化解復雜系統的不確定性,如何對外部的環境變化做出響應,最終的目的在于提高資源配置的效率。

 

 

各位來賓上午好:

 

非常高興在今天這個論壇分享對數字化轉型的一些理解和思考,我們今天都面臨著各種各樣的新的概念,物聯網、大數據、云計算、人工智能、區塊鏈、工業 4.0、智能制造、工業互聯網。有些時候這么多新的概念會影響我們對事物本質的理解。后來我起了名字,我說我們正在面臨一個叫做新概念霧霾在影響著我們的視線,那如何能夠看到新一代的信息技術與實體經濟與制造業帶來的影響它的本質呢?

 

 

 

我們需要三個東西: 第一,我們需要一個望遠鏡。 我們許多從更長的歷史視角來看這一輪的產業變革。 第二,我們需要一個顯微鏡。 能夠看到技術的細節。 第三,我們需要一個 CT 機。 能夠看到這輪數字化轉型的本質 

 

我們要理解物聯網、大數據、云計算、工業 4.0、智能制造、工業互聯網這些概念背后最本質的變化的時候,我們需要去理解什么?首先,什么是企業。從信息技術變革的角度來看,企業是什么?科斯曾經說過,企業是一個組織,企業是一個配置資源的組織,誰可以配置資源呢?政府可以配置資源,企業可以配置資源,市場也可以配置資源。 

 

 

 

那對于一個企業來說,信息技術對于它最本質的影響是什么呢?如果我們走進了一個企業的董事會,走進了車間,走進了研發中心,走進了物流中心,我們會看到企業面對各種各樣的挑戰,對于一個研發的團隊來說,他們思考的是如何縮短一個產品的研發周期,如何提高一部機床的使用精度,如何提高一個班組的產量,如何減少庫存等等,面對各種各樣的問題。

 

我們今天把所有的這些問題歸納為一個問題,這個問題就是如何提高你所面對的制造資源、物流資源、研發資源的配置效率。如何提高呢?背后在于我們研發、設計、物流、生產、配送的每一個環節,我們背后的各種各樣的決策。 

 

新品開發是決策,客戶定位是決策,營銷策略是決策,研發組織是決策,工商選擇是決策,排產計劃是決策,庫存管理是決策,進入新的市場是決策。 而信息技術,物聯網、大數據所有的一切帶來的變化,我們如何能夠支撐一個更加高效的、低成本的、精準的、科學的決策,實現“五個正確”,把正確的信息,在正確的時間,用正確的方式傳遞給正確的人,以此為依據幫助做出正確的決策。我把它定義為數據的自動流動。對于一個企業來說,最本質的一個特征就是在不確定性的世界中進行決策,是它最本質的特征。從這個意義上來講,什么是企業的競爭,企業競爭的背后,就是資源配置效率的競爭。 

 

 

 

我們都在講各種各樣的智能,如果我們用一個最抽象的表述來去理解智能,我的理解就是,智能就是一個主體對外部市場環境的變化做出響應的能力,這個主體可以是一個機器人、受控機床、AGV 小車、立體倉庫,可以是一個研發團隊,可以是一個車間,也可以是一個人,各種各樣的主體。我們判斷一個主體,是不是智能,車間是不是智能,工廠是不是智能,組織是不是智能,最重要的一個標志是,這樣的一個主體對外部環境的變化響應的能力有多高。 

 

美國 NIST 在講智能制造,智能制造解決三個基本問題:差異性更大的定制化服務、更小的生產批量、不可預知的供應鏈變更。如果把美國 NIST 對智能制造的理解概括為一句話,就是我剛才說的,一個組織、一個企業、一個車間對外部環境的變化做出響應的能力是它最本質的一個特征。德國在講工業4.0,工業 4.0 的一個邏輯起點就是它如何適應市場環境的快速變化,無論是個性化定制還是 C2B,這是我們認為的對智能的一個最本質的理解。 

 

 

 

我記得在幾年前的時候,我們去一個企業參觀,是一個個性化定制的服裝企業。后來,相關的部委也把它作為一個試點的典型,后來有一個企業的董事長參觀完這個企業他特別的失望,因為他去參觀的時候,沒有他想看到的一排排的機器人,沒有 AGV 小車,沒有先進的立體倉庫,他看到的是一排排的工人用手工的方式加工衣服,他的問題是,為什么是智能的?到底智能在哪里? 

 

后來我想了很長的時間,我說自動化有兩種,一種是看得見的自動化,我們的機器人、各種各樣的先進的設備、數控機床、AGV 小車、立體倉庫,這個是物理世界。還有一種自動化是看不見的,就是數據如何在企業內部自動的流動,當我們了解了采集了客戶需求的信息之后,這個信息就在企業內部的研發設計、物流配送的每一個環節去流動,這些信息不斷被加工、處理、執行,在這個過程中,能夠把正確的數據在正確的時間以正確的方式傳遞給正確的人和機器,我們采集了客戶的需求信息,這個信息就在你的經營管理、產品設計、工藝設計、生產制造、產品測試、產品維護的每一個環節去流動。 

 

 

 

流動的過程中,會有無數個閉環,我們今天所看到的智能,實際上是兩個世界,我們眼睛能看到的一個物理世界和看不到的一個虛擬世界,兩個都非常的重要。

 

如果說機器設備的智能化替代的是體力勞動者,那么數據的自動流動替代的是腦力勞動者,我們今天需要思考的問題是,在一個企業內部是不是智能,我們需要去看一看在數據、信息傳遞的每一個環節,是不是越來越少的不需要人去參與。過去的信息的流動是基于文檔的流動,而今天的信息流動是基于模型的、幾何、性能、工藝的流動,這是我們去思考的數字化轉型的本質。 

 

 

 

如果讓我給數字化轉型一個定義,最本質的一個含義,在數據叫算法定義的世界中,以數據的自動流動化解復雜系統的不確定性,如何對外部的環境變化做出響應,最終的目的在于提高資源配置的效率,這是我想給大家分享的第一個問題。 

 

第二個問題,我們今天面對各種各樣的數字化轉型的問題,這些問題如果歸納起來最根本問題是什么呢?哈佛的商業評論,德國工業 4.0 的 3 個集成,中國相關部門,工信部提個兩化融合的四個階段,提了很多新的概念。這些問題的背后本質上是一個問題,我們不同的業務系統的數據能夠實現互聯互通互操作,在幾年前的時候,工信部提出來,把兩化融合發展階段分成四個階段:基礎建設、單向應用、綜合集成、創新引領。單向應用就是一些客戶關系管理、ERP,集成就是能夠把這些不同的系統打通。 

 

后來我創造了一個名詞,集成應用陷阱,一個國家的人均 GDP 從 1 萬美元跳躍到 3 萬美元、4 萬美元跳不過去,在經濟學上叫中等收入陷阱。這樣的一個陷阱在數字化轉型、兩化融合,智能制造里面同樣存在,我們從單向應用遷移到集成應用的時候,面對很多的挑戰,所以我把它定義為集成應用陷阱。后來把這個詞改了,集成應用困境。我們從單一的應用要向跨行業、跨領域面對很多的挑戰。 

 

為什么集成如此重要呢?因為企業的信息化的投入和信息化的收益并不是一個平行線,企業的信息化收益只有跨越了某一個臨界拐點之后才會呈現指數化的增長。從單向應用,企業級集成,產業鏈集成和產業生態的集成,只有在企業界的集成跨越了某一個拐點之后,它的收益才會更大。但是今天我們看到,我們今天所能夠提供的解決方案,在更多的層面是在碎片化的供給階段,今天無論是德國的工業 4.0,中國相關部委提的兩化融合,工業互聯網所要解決的核心問題是在產業鏈和產業生態層面上如何構建一個新的數字化轉型的體系。 

 

 

 

事實上,真正要實現內部的集成是非常困難的,這是基于國內 10 多萬家企業,領先的企業對集成的水平的一個評估,能夠在產品設計、工藝設計以及在生產制造、生產過程控制、產品測試、產品維護,所有的環節打通的這些領先企業的數量是非常有限的。 

 

八十年代,我們在上學的時候學政治課曾經說,我們面臨的基本矛盾是人民日益增長的物質文化生活的需要與落后生產力之間的矛盾。十九大報告提出來,今天新的矛盾是什么呢?我們面臨的基本矛盾是人民對美好生活的向往與不均衡、不充分之間的矛盾,我們剛才講了各種各樣的數字化轉型的問題,我們把所有的問題歸納為一個根本的問題。今天我們面臨的物聯網、大數據、工業互聯網、智能制造等等新的概念,背后最基本的一個矛盾是什么呢?我把這個問題拋出來,供大家討論。 

 

 

 

我覺得最基本的一個矛盾,就是我們企業全局優化的需求和碎片化供給之間的矛盾。企業的競爭是資源優化配置效率的競爭,而這樣的一個競爭需要在更大的范圍、更廣的領域,全流程、全生命周期、全場景的數字化轉型。只有全局的優化,才能創造更多的價值。但是今天我們的供給還是一個碎片化,這兩者之間的矛盾是我們今天數字化轉型所要去解決的。

 

 

 當然這樣的一個問題,就像一本書《第五項修煉》所說的,今天問題的產生,源自于昨天的解決方案,我們如果去回顧過去 60 年 IT 的發展史,我們發現 IT 過去 60 年的發展史就是一個碎片化的供給史,無論是我們去講 ERP 還是去講研發,還是講我們企業內部的生產車間,我們過去的幾十年解決問題的一個基本思路都是先解決局部問題,把一個點的問題拓展為一個線的問題,但是今天我們不僅僅需要點,不僅僅需要面,我們需要一個生態,這是我們今天在數字化轉型所面臨的一個問題。 

 

 

 

講集成,集成本質是什么呢?是講的我們對資源優化的范圍、領域、深度的一個描述。 在時間上,集成只有起點,沒有終點。在空間上,集成資源的優化是沿著點線面、體、系統、大系統、巨系統不斷地去拓展,在頻率上,資源優化的頻率是在不斷地加快,我們講零庫存,我們講及時生產,背后的邏輯是我們的資源優化的頻率是在不斷地加快,這是我們對第二個問題的思考。 

 

面對這樣的一個挑戰,面對企業全局優化的需求和當前目前碎片化供給的這樣一個矛盾,面對集成應用的陷阱的這個問題,我們如何地去解決呢?我們首先看到,制造系統、商業系統變得越來越復雜,而原有的技術架構和解決方案與今天商業系統的復雜性之間的差距、支撐能力差距越來越大。我們正在構建基于邊緣計算、云計算、移動和這樣的一個技術架構體系之上的一套新的商業模式解決方案。這個時代都已經到來了,我們把它稱為“數字化轉型 2.0”,如果說數字化轉型的 1.0 是基于傳統的 IT 架構和桌面端,那么數字化轉型 2.0是基于邊緣計算、云計算、移動端為代表的 IoT 的一個新的技術渠道 

 

 

 

從需求端來說,過去我們更多的是基于相對的確定性的需求來提高我們的效率,如何能夠實現低成本、高效率,而今天在數字化轉型 2.0 時代,我們面對的是一個更加不確定性的需求,我們的個性化定制、我們對碎片化的需求,我們對客戶的需求的深入的洞察,我們要基于不確定性的需求,支撐它的創新,這樣的一個技術體系能不能形成?業務創新、產品創新、商業模式創新、組織創新。 

 

 

從供給端來說,我們過去數字化的解決方案,各種各樣的軟件更多的是面向局部的一個封閉的技術體系,而今天我們需要構建一個全局優化的一個開放的技術體系,過去我們軟件的開發業務是面向一個流程,而今天的軟件開發是一個面向角色、面向場景、面向需求的一個開發,過去我們是把一種產品解決方案交付給客戶,我們就任務完成了。而今天不僅僅有硬件、軟件,還有一個運營,和你的客戶一起,為客戶的客戶提供更有價值的解決方案。 

 

過去我們更多的是一種業務的數據化,而今天不僅僅業務數據化,而要實現數據的業務化,這是我們對數字化轉型 2.0 的一個理解。之所以實現這樣的轉型是因為在傳統的數字化轉型的 1.0 時代,我們的技術架構,我們系統數據的共享面對很多挑戰,我們今天需要構建一個集云、集業務中臺、數據終臺以及之上的一種快速適應客戶需求的各種各樣的解決方案。 

 

 

 

我們今天講,在這輪的 2.0 轉型的過程中,工業互聯網是它的一種實現的方式,而工業互聯網最重要的一個價值在我看來就在于實現了知識的沉淀,把工業的技術、經驗、知識、最佳實踐分裝為各種各樣的組建,它實現了工業知識的沉淀,復用、和重構,重構了新的工業知識的創造、傳播、復用的一個新的體系,誰在創新?創新什么以及如何創新。它帶來的一個價值就是降低了我們創新的成本,降低了我們的風險,提高了研發生產服務的效率。 

 

過去我們更多的 80%在做重復性工作,20%在做創造性工作,未來構建的這樣一個平臺使得我們更多的精力和時間從事創造性的工作。而背后帶來的是整個架構體系的一個遷移,這種遷移我們可以把它概括為四個階段,使我們原有的這套架構體系在不斷地解構,解構成了一些微服務的一些組建,無論是我們的庫存管理、訂單管理,我們的 CAD、ERP、MES 執行等等,這些傳統的軟件正在不斷地拆分,分解,微服務化,構建起了一個微服務池,基于這樣的一個微服務池呢,面向場景、面向角色重新地分裝面向特定問題的一個新的解決方案。 

 


我們的一個汽車需要召回,我們過去在原有的系統里面去找,誰生產的,庫存有多少,誰設計的,價格是多少,需要一個個的系統去打開,那我們今天把原有的這些來自于供應鏈管理 CAD、ERP 的數據不斷地用軟件去解構和分解之后,重新構建一個面向角色、面向場景的一個 APP,就面對這樣一個召回可以形成一個APP。 

 

 

 

但是這樣的一個解構和重組才剛剛開始,所以整個技術架構體系正在從原有的 1.0 時代向 2.0 時代去切換。就像剛才施耐德電氣的中國區的老總所說的,我們正在構建一個虛擬的數字孿生的一個一個世界。這種孿生的世界不僅僅在制造,在建設、在醫療、在城市,我們在構造一個虛擬的世界,這個世界對我們帶來的最大的一個價值在于我們正在邁向一個通向零成本試錯之路。 

 

 

 

因為在虛擬世界里面我們可以更加高效和低成本地、精準地去優化模擬物理世界、現實世界,然后把這些決策再反饋到現實世界。這是我們所看到的未來數字化轉型所帶來的一場巨大的變革。 

 

好,謝謝大家!  

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