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亿欧王彬:智能制造的核心问题在于“认知升级”

王彬
2019-06-18 · 10:23
[ 亿欧导读 ] 制造业需要解决的问题,是逐步让更多人普及理念、普及认知。事实上,理念升级对行业预判是十分重要的。
王彬,行业活动,智能制造,领导者,认知升级,挑战者,观望者,探索者

作者:王彬,图片来自“亿欧图库”

2019年6月13日,由上海市长宁区青年联合会、亿欧公司联合主办的“2019全球新经济年会•新制造未来峰会”在上海长宁区世贸展馆成功举办。亿欧公司联合创始人兼总裁王彬,代表主办方发表致辞,并发布亿欧智库2019智能制造产业研究报告。

他表示,传统制造业的认知主要靠口碑相传,但目前这种方式显然不再适应发展。目前,制造业需要解决的问题,是逐步让更多人普及理念、普及认知。事实上,理念升级对行业预判是十分重要的。

现在,5G新技术普及,其在工业领域的应用甚至已经非常先于在日常生活的应用,但社会对此普遍认知不足,智能制造的核心问题在于认知升级亿欧新制造成立初衷,是让整个从事制造行业的人能够清楚认知行业新的解决方案,新的物种,以及新理念

以下是王彬的致辞原文,亿欧新制造在不改变致辞原意的基础上,进行了编辑。

智能制造的核心挑战在于认知升级

王彬:各位制造行业的朋友们,大家上午好!每当举办制造的峰会时,我都感到非常亲切。我本人深耕制造业十几年,主要是制造调度的研究,所在行业是钢铁行业,就是我们一会儿要讲的黑色金属冶炼及加工,是工信部划分的十九个品类之一。

此前,我在北京科技大学读了十几年书,也就是以前的北京钢铁学院,主修冶金专业,从事的是冶金专业和计算机专业的交叉工作。很多人会问我,你为什么读了这么多年的钢铁专业,然后又研究了这么多年的智能调度和高级排程,怎么最后选择了亿欧?今天,在新制造峰会,我可以给大家分享一下原因。

我读书时候接触了超过四五十家企业,它们包括国内顶级的钢铁钢厂,和合资民营钢铁企业等。以前,我来上海只在宝山区活动,没有去过其他的区,因此在认知上存在一些局限。

昨天领袖峰会的最后环节,我跟吴伯凡老师——认知方法论的作者,聊了很多,其中一个共识是认知上缺少的维度会导致决策上的改变。在2009年,对于钢铁行业,我发现有很多企业的经济业务收入出现问题,但他们没有想到通过创新改善经营情况,我认为当时的大多企业是缺乏创新意识的。

另外,在2007年,我本科毕业的时候,那时钢铁行业正处于下滑期。到2009年,我硕士毕业钢铁行业处在更加低的点。现在我反过来思考,我们在钢铁行业流程优化、在过程工艺的改进方面,到底提供了什么价值?经过反思发现,是我们对价值的疏导出现了问题。

在当时,有很多优秀解决方案的提供商,SAP就是其中的代表之一。今天,我们有幸邀请到了SAP的董总给大家分享。SAP很低调务实,他们仅靠口碑相传就占领了中国众多制造企业。但一个局限是社会对此普遍认知不足,现在制造业要解决的问题,就是逐步让更多人普及理念、普及认知,智能制造的核心问题在于认知升级

其次,第二个局限在于,当时企业对技术的预判缺少信心。因技术达不到要求,所以很多智能制造的改造都没办法实施。而现在,我的师弟们,我相信他们都很幸运,他们赶上5G发展的好时期。前段时间,我和联通的黄璿院长聊到,现在5G的普及,在工业领域的应用已经远超于在我们生活的应用。它能实现低延时,较快数据传输,能让更多的数据产生出来。

一个真实的案例是,在钢铁企业,数字化的过程其实是把一种设备的信号转化成电脑可以识别真实动作的信号,这是它的意义。然而,实际上钢厂有很多过程没有数据,都是电信号,把电信号转换成数字信号,这个过程需要理解工艺的人去做。

我们做的多工序、多设备优化,钢包作为中间传输的介质,每时每刻的位置改变都会影响整个运行的效率。现如今,钢包的位置可以利用互联网实时传递信号,在十几年前是不可能的,那怎么办呢?只能依靠人工标记,需要人工加班加点塔表。此外,我们当时也想了很多解决方法,包括给钢包天车的师傅一个手机,利用手机传输位置。但师傅拉钢包的时候根本顾不上,只要缺失了一个数据,后面的整个数据就没有意义。

尽管困难重重,但我们发现,做这件事情更大的意义,在于态度的感知。当时我们去钢厂实施项目,加班加点24小时记录数据的时候,钢铁企业的工人看到我们的态度,认为我们是比较敬业,比较愿意付出的一支团队。

但遗憾的是,我们当时没有看到技术的前沿性,对技术缺乏信心;并且,不知道数据产生以后如何处理,再加上当时的算力也完全不足,就没有继续做这项有意义的工作。 

第三个局限在于,系统做好之后的具体实施。在今天,有很多工业富联解决方案级别的提供商,他们到企业做大量的培训、运维辅导,甚至需要手把手教他们怎么用系统。这就是因为相关知识普及推广不够,导致感知不足。在这里,我们认为理念亟需升级。但当时,亿欧也还没有成立,大家不知道整个行业未来走向何方。所以,我们成立亿欧,就是做让整个从事制造行业的人能够知道,这个行业有什么新的解决方案,有什么新的物种,有什么新的理念可以普及,这也是亿欧一贯坚持的理念。其实,亿欧最早从移动互联网渗透率相对高的行业起步,包括餐饮、零售、生活服务等。直到去年,我们才切入制造业。我们认为,对智能制造业的研究,已经发展到了一个合适的时机。

领导者挑战者观望者探索者

大家都知道,把制造业从数字化到网络化再到智能化,怎么把信号变成我们需要的数据,再把不同的企业数据连接共享到云平台,这整个智能制造发展的路径是一个复杂的过程,在以前,数据是私域数据,再后来变成了公域里更广阔的数据,海量数据整合分析对指导决策,辅助决策意义重大。

对于整个大的制造业,工信部划分了十九个行业。今年,亿欧智库选取了2000家上市公司,收集了各个行业2000多家上市公司的财报数据进行分析。我们得出四个象限词,纵轴是需求,需求从低到高,横轴是数字化的阶段,从电气化到数字化、网络化、智能化四个阶段。这四个象限就出现四类,四种不同级别的行业发展情况,分别是领导者、挑战者、观望者和探索者。

我国智能制造细分行业现象图.png

我们先讲领导者。比如计算机制造行业、芯片制造行业、汽车制造行业,汽车工业,他们对整个流程化、自动化的精准控制要求更高,所以处于领导者行业。领导者行业的从业者成本也比较高,这种需求倒逼行业不断提升自动化和智能化水平。

挑战者的一个典型代表是航天航空业。航空业系统极为复杂,可能遇到的装配问题远远高于汽车制造行业,甚至电气制造行业,里面要考虑可靠性、稳定性的因素等等。那么,为什么能搞这种系统工程?因此航空航天业是挑战者。

再就是观望者,如何理解呢?今天我们请到了利乐包装的负责人,他所从事的造纸包装和食品饮料行业,目前还处于机会比较多大,发展潜力比较大的阶段,因此被定义为观望者阶段。目前,现有的食品饮料相关产业,部分进入了数字化阶段,但这种数字化还是以粗放生产为主,未来应该向着智能化发展。举个案例,就是我老家所在的伊利,它从最早的粗放经营,逐步发展到精细化生产,然后进化到现在的智能化生产。

我曾经所从事的钢铁行业,我们认为是它处于探索阶段。因为这个行业需求不是很高,在调度系统做好之后,评估实施成本、运营成本,得到的结论是这样做不如找几个有用的智能调度师,他们能把事情做得更好。

以上就是我们归纳分析整个行业后划分的四个象限。在这份报告里我们在四个象限都选取一个具体行业来分析,在这里因时间关系我就不具体给大家展开了,感兴趣的朋友可以免费下载我们的报告查阅。在报告里有很多,我们叫理念升级的东西。

讲一件小事,今天我在上电梯的过程中,碰到几个观众,他们在讨论新经济年会为什么举办。我听到有一个观众说,现在聊新经济有什么意义吗?旁边一个观众说,举办方可能是响应政策、普及知识、我们来这里提升一下理念也不错。我很赞同他的说法,只要能够让大家对新理念有一些感知,对新技术有一些认识,这已经很好了

为做好这件事,我们今天邀请到很多制造行业杰出的代表,包括SAP、美的、阿里云、工业富联等制造业企业代表和大家一起讨论。我们就是为了提升认知,智能制造的核心问题就在于认知升级。希望大家今天通过这场会能够升级自己的认知。谢谢大家!

本文来源于亿欧,原创文章,作者:王彬。转载或合作请点击转载说明,违规转载法律必究。

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