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制造业与互联网的融合
不夸张地说,当代制造业基本都走过一段经验主义道路,靠习惯和工作经验来管理企业,靠老师傅在一线车间的经验传帮带徒弟。
直到ERP的诞生,将企业的管理思想逐渐固化和规范下来,用ERP改造管理经验主义;到MES的应用,将企业生产制造的流程固化和规范下来,用MES改造生产制造经验主义。
但不得不说,工业经济时代企业内外部环境相对来说比较稳定,挖出多少铁矿石就一定能生产出多少铁或钢材,相对简单的干扰条件,经验主义几乎能准确地预测和分析结果。而现在,市场的瞬息万变、技术的快速的提升、工业设施的升级换代,专家的经验主义是否还能上演“斯坦门茨”般的神奇?
现今的制造企业,是一个由数据充斥的商业综合体,其数据有很多种。简单列举就包括数据采集、数据存储与备份、数据安全、数据建模与可视化、数据分析与预测等过程数据;涉及的数据类型包括静态数据和动态数据,也可大致分为实时数据和非实时数据,还可大致分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,来源包括企业的信息系统、设备、传感器、供应链以及社交网络。
如何从这些种类非常之多的数据中挖掘价值?如何让企业从依靠经验主义过度到数据价值洞察阶段?这既是一个相互博弈的过程,也是一个不断探索和实践的过程。
在经验主义和数据价值博弈此消彼长的过程中,网络技术发挥着巨大的使能作用。但客观来讲,制造业和互联网之间的鸿沟比大家想象得要大。
笔者曾经参观过很多制造企业,不管是总装线上舞动着机器人手臂的汽车主机厂,或是焊接车间电光火石般的重型装备企业,抑或是要换掉防尘防静电服才能进入的电子企业,还是正在流水线上发酵或装罐的酿酒企业,大多数伴随着轰鸣的机器声、或多或少呛鼻的味道。
当这些企业将某一单点应用作为样板呈现在同行企业面前时,支撑其业务运行的工艺流程、IT系统或是生产线往往被声声称道,因为还有更多企业未达到这样的水平。
但如果做个横向对比的话,随便一个IT公司的实验室、或是互联网公司的创新中心,都比以重资产着称的制造企业车间高大上得多,其信息化应用也要成熟得多。
所以,当云计算、大数据、人工智能这些概念铺天盖地袭来的时候,仍然需要对中国制造业的发展现状保持着理性认识:因为还有很多企业MRP都跑不起来,还有很多企业连物料和图纸以及其他技术资料的关联性都做不好,还有很多企业一定依靠手工变更BOM信息。
事实是,制造业与互联网的融合并没有想象简单,制造业长期固化和累积的习惯、经验、模式,在互联网强调灵活和快速迭代的特性面前,存在着不只是技术就可以逾越的鸿沟。
这也是中国政府大力推动“中国制造2025”战略、2016年出台《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》、2017年签署发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》的原因。
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