解讀數位化轉型 十大關鍵詞|鼎新電腦


尊龙凯时·(中国)人生就是搏·官方网站

解讀數位化轉型 十大關鍵詞

文:摘錄/《重構:數字化轉型的邏輯》作者 安筱鵬博士 演講

企業數位化轉型 工業4.0 應用價值 智慧製造 數據賦能

十大關鍵詞.png

如今有很多新的概念在我們身邊不斷誕生,這些概念很多時候給廣大企業家、學者,包括相關主管部門帶來了很多困惑。我把它稱之為「新概念霧霾」,不止聞起來嗆鼻子, 更擋住了事實真相。因此,我們需要「望遠鏡」,能,夠看得更遠,需要「顯微鏡」,能夠看到技術細節,也需要一台「斷層掃描機」,能夠通過現象看到事物的本質。關於數位化轉型,我把它提煉出來概括成了十個關鍵字:不確定性、複雜系統、競爭的本質、轉型的邏輯起點、工具革命、決策革命、數據的自動流動、數位化轉型的基本矛盾、技術架構的大遷徙時代、體系重構。當然他們中間也有一個最基本的邏輯,就如我在書裏說的:「在數據加演算法定義的世界中,以數據的自動流動,化解複雜系統的不確定性,提高製造資源的配置效率。」

編按 :『數位化轉型』無疑的是繼『工業4.0』和『智慧製造』與『工業互聯網』後最受關注的趨勢議題。由於一下冒出這麼多熱詞,讀者可能很難短時間內去分辨四個名詞背後的異同,以及找到適合自己企業的實踐路徑。於此本專欄特別摘錄於今年五和六月在廣州和寧波所舉辦「解讀工業互聯網賦能企業數位化轉型」的活動演講實錄,以及推薦本書予企業通讀者,期待本文觀點可以助力企業回歸轉型的本質,找到適合自身公司的數位化轉型邏輯。

安筱鵬.jpg重構.png

▲《重構》作者:安筱鵬博士:數位化轉型的本質是要實現數據的自動流動,企業競爭的本質是資源配置效率的競爭。數據自動流動就是能夠把正確的數據,在正確的時間以正確的方式傳遞給正確的人和機器。

關鍵字一:不確定性

不確定性源於資訊約束條件下,人們有限的認知能力。今天在大數據的時代,我們對未來風電功率的預測,美國工業互聯網領域的明星創業公司UPTAKE,其對世界上最大的工程機械和礦山設備生產廠家卡特彼勒,進行設備全生命週期運維;阿里巴巴新零售代表盒馬鮮生,對生鮮食品的品類與數量選擇,淘寶依靠淘寶網龐大的資料庫,提出的千人千面概念,從細分類目中抓取那些特徵與買家興趣點匹配的推廣寶貝,展現在目標客戶瀏覽的網頁上,他們的背後共同構建了一套面對不確定性的新的決策方法論,就是數據加演算法。回到資訊理論的本身。克勞德·夏農曾經說什麼叫資訊?資訊就是用來減少隨機不確定性的東西,資訊的價值就是確定性增加。

決策革命.png

▲決策革命:基於數據+ 演算法的決策( 圖表為安筱鵬博士自繪,鼎新電腦重繪)

關鍵字二:複雜性

哈佛商學院教授麥克‧ 波特有個核心的觀點是:傳統的單一產品正演進為萬物互聯的智能產品,進而成為一個產品體系。它背後反映的是從單一產品到複雜系統的過程。從自動化到智能化,本質上是一個從局部優化到全局優化的過程。自動化我們認為是單點的、低水準的、有限的資源優化,而智能化一定是多點的、高水準的、全局的優化。過去的製造體系是一個機械系統,而今天有了內部設備的互聯,人和設備的互聯,人和人的互聯,以及企業內部的資源與供應商的供應商,與你的銷售商,與你的客戶在不斷連接,從機械系統演變成了開放的、生態式、複雜的生物系統。這個變化背後是湧現、自組織、生態、範圍經濟。


關鍵字三:競爭的本質

諾貝爾經濟學獎的得主羅納德·寇斯曾說,企業的本質是一種資源配置的機制,如何用你的資本、人才、土地、技術、廠房、銷售管道…並優化配置這些資源,以更低的成本、更高的效率滿足客戶的需求,這就是企業。那如何優化你資源配置效率?背後靠的是決策的科學性、準確性和及時性。回到今天談的數位化轉型。數位化轉型的本質就是要實現數據的自動流動。什麼叫數據的自動流動?就是你能夠把正確的數據,在正確的時間,以正確的方式傳遞給正確的人和機器。如果實現了數據的自動流動,企業就可以在不確定性的環境中實現精準的、高效的、低成本的決策,而這種決策可以優化企業的資源配置效率。在金融危機期間,我去過一家鋼鐵廠,當時礦石的價格在劇烈波動,鋼鐵產品的價格也在劇烈波動,這時來了一個訂單是接還是不接? 能不能按期交貨?利潤是多少?在這樣一個高度複雜的不確定環境中,資訊化能不能解決這個問題?這背後就需要決策的支持。


數據自動流動.png

▲智能製造的本質就是創建一套數據自動流動的規則體系( 圖表為安筱鵬博士自繪,鼎新電腦重繪)

關鍵字四:轉型的邏輯起點

工業4.0 的邏輯起點是什麼?就是企業如何適應競爭環境的快速變化。市場的環境變了,客戶的需求變了, 作為製造企業,如何對外部的環境的變化做出即時的反應?這就叫做智能。美國國家標準與技術研究院對智能製造有個定義,智能製造就是要解決三個基本問題:差異性更大的客製化服務、更小的生產批量、不可預知的供應鏈的變化和中斷,概括起來就是企業如何對需求的變化做出相應的反應。今天,製造體系正變得越來越複雜,一方面產品本身變得更加複雜,另一方面需求本身也在不斷變化。如何應對這種複雜而快速的變化,是我們所討論的數位化轉型的邏輯起點。


關鍵字五:工具革命

在我看來製造業的數位化轉型本質上是兩場革命,一個叫做工具革命,一個叫做決策革命。在資訊社會最核心的是智能工具,智能工具是在原有的能量轉換工具上不斷加載感測器、通訊CPU操作系統,構建起的自組織、自優化的工具,以自動化提高工作效率。所以工具決定了你能跑多快,而決策才決定了你是不是能夠離你的目的地越來越近。 對於數位化轉型來說,本質上也對應了這兩件事,如何正確地做事和做正確的事情。


關鍵字六:決策革命

如果說工具革命是以自動化提高工作效率,那決策革命就是以智能化提高決策的科學性,精準化。什麼叫決策?就是在比特世界的汪洋中重構原子世界的運行軌道。資訊物理系統(CPS,Cyber-Physical Systems) 的建設就是在比特的世界中構建物理世界的運行的框架和體系,是以數據的自動流動優化資源配置的效率。在Cyber 空間的決策有著更高的效率、更低的成本,更加精準、更加科學,如果把基本邏輯提煉出來,就是數據加演算法帶來的服務,這個服務可以在Cyber 空間裏描述物理世界,洞察、預測和做出決策。這過程中數據加演算法所帶來的價值不斷深化,背後在於優化製造資源的配置效率。


數位化轉型.png

▲數位化轉型1.0 VS. 數位化轉型2.0( 圖表為安筱鵬博士自繪,鼎新電腦重繪)

關鍵字七:數據的自動流動

有兩種自動化,一種自動化叫做看得見的自動化,就是在富士康工廠裡面隨處可見的AGV小車、立體倉庫、機器人,這生產裝備的自動化就是工具革命。而大陸的大型服裝企業青島紅領集團探索的是在看不見的自動化裡做文章,如何實現數據流動的自動化,也就是決策革命。當生產模式從批量生產演進到客製化生產時,企業所面對的問題的複雜度將上千倍甚至上萬倍的增長,如何把複雜的資訊在正確的時間、以正確的方式傳遞給正確的人,這就是數據流動的自動化。一個企業採集了客戶的需求資訊後,這些資訊就在產品設計、製程設計、生產製造過程控制、產品測試、產品維護等每個環節間流動,形成無數個數據閉環。

過去企業的數據流動是基於檔案的,在智能製造形態下變為基於模型。看一家企業智能製造水準的高和低,一方面要去看設備的先進程度,另一方面要去觀察在每一個數據流動環節,有多少人參與,參與的人越少,說明企業的智能化水準越高。智能化的極致追求是在每一個環節減少人員的參與。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,那麼問題來了,你怎麼知道正確不正確?誰來判斷呢?背後靠什麼?靠演算法、模型和軟體。軟體構造了數據流動的一套規則體系,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,這個是軟體的價值所在。數據的自動流動關鍵需打通狀態感知、即時分析、科學決策、精準執行四大環節,構建起數據自動流動的閉環,這又需具備兩個條件,第一是隱性數據的顯性化能夠被採集彙聚,第二是隱性知識的顯性化。這使得數據不斷被放到各種軟體演算法模型中去加工,加工完之後將數據變成資訊和知識,之後再用決策去實現優化製造資源、研發資源、物流資源配置效率的最終目標。

關鍵字八:轉位化轉型的基本矛盾

對於企業而言真正實現內部的數據打通,實現數據自動化流動,是一件富有挑戰性的工作。大陸某機構曾做過一組評估:在產品設計和製程設計兩個環節能夠實現數據互通的企業比例達四五.七%,但僅有一八.七%的企業能夠實現覆蓋產品生命週期的數據互通;採購管理與生產管理的有效集成的企業比例僅三十%,生產管理與銷售管理有效集成的企業比例僅為二十%;在經營管理環節,生產計畫指令能自動下達的企業占比為四十%,生產過程數據能自動上傳的企業占比為四七%,生產製造數據能自動上傳的企業占比僅為二四%。

所以,今天我們碰到的數位化轉型最大的問題是什麼?就是企業的資訊化投入和收益不是線性指數關係。企業的資訊化收益指數只有跨越了某個價值拐點後,才會呈現指數化的增長。這是從對幾萬家企業的實踐評估中得出結論。過去我們更多時候是在局部解決問題,今天講工業互聯網、兩化深度融合,核心問題是要在產業鏈集成、產業生態系統集成方面如何做文章,這是企業數位化轉型所面對的一個基本矛盾,也就是全局優化的需求跟碎片化供給之間的矛盾。企業需要思考的是,如何從內部局部系統的數位化,轉向構建企業價值網路,將供應商、供應商的供應商、銷售商和企業自身實現橫向、縱向的整合,從而從產品全生命週期、全產業鏈、全場景的角度,考慮企業的數位化轉型。

關鍵字九:技術架構大遷徒時代

面對全局優化與碎片化供給之間的矛盾,如何解決?我們正在迎來一個技術架構的大遷移時代。製造系統變得越來越複雜,傳統IT架構和解決方案與複雜製造系統之間落差區間越來越大。今天我們正在構建一套新的基於雲架構的解決方案,我給它一個新概念,就是我們正在經歷從數位化轉型1.0轉向數位化轉型2.0。我們看到雲化轉型的歷史進程已經開啟,這背後是整個軟體架構體系的遷移。這種轉變本質上是要解決剛才所提到的數位化轉型的基本矛盾下,企業全面集成水準還比較低的問題。

關鍵字十:體系重構

幾百年來製造業不變的追求是製造的高效率、高質量、低成本、高滿意度,但技術的變化帶來了製造體系的重構,製造業新階段有五大特徵:數據驅動、軟體定義、平臺支撐、服務增值和智能主導。今天我們討論C2B和客製化時,我們討論的是誰在參與生產?面對無人汽車、智能產品,我們討論的是從功能產品演進到智能互聯產品,我們要生產什麼?面對3D列印、數控機床,我們討論的核心是能量轉換工具到智能工具,我們可以用什麼樣的工具?從試錯法到模擬擇優法到數字雙胞胎,我們考慮的是如何生產,以及在哪生產?因此,整個數位化體系正在改變,我們正在構建一套新的體系。


相關資訊

  • 企業數位化轉型 工業4.0 應用價值 智慧製造 數據賦能

    以數據驅動價值服務 建構工業賦能之路

    站在富士康的角度,我們更多談的是從實踐出發,怎樣把理念轉化成技術, 並利用這些技術真正轉化成價值,Value as Service。燈塔工廠衍生出了兩個重要價值,首先是在﹁創新生產系統﹂上的價值,就是怎樣用更高的效率、最小的成本,生產出最高最好品質的產品。。另一個價值面向是「創新端到端價值鏈」,如何整合供應鏈資源快速推出新的產品和服務, 從而更加靈活地適應及滿足小批量多批次生產模式下,更短的生產週期和更快的產品迭代要求。

  • 企業數位化轉型

    數據賦能企業數位化轉型

    本期企業通以『數據賦能』為主題,什麼是賦能?賦能一詞最早是源自於心理學中的一個名詞,旨在通過言行、態度、環境的改變給予他人正能量。所以賦能顧名思義就是為誰或某個主體賦予某種能力和能量。隨著大數據、雲計算、移動互聯網、人工智慧…等新技術愈發成熟和被運用後,不同的數據被應用於不同的場景需求,愈來愈多的企業在管理決策的過程中持續挖掘數據價值,通過數據賦能來實現管理升級。

  • 企業數位化轉型 智慧製造 數據賦能

    數位化轉型賦能 新零售和新製造創新價值

    不論是新零售或新製造,數位化轉型皆是一場以企業價值主張及戰略藍圖作為起點,以商業模式變革並邁向新增長模式作為終點,並且將是不斷審視目標並優化調整的閉環。哨聲已經響起,您已準備好加入這場馬拉松賽局了嗎?

x
友情链接: