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智能化的切入點:對管理賦能
來源:article
發布時間:2020-06-22 點擊:970

工業技術軟件化:把人的知識變成計算機的知識



工業技術軟件化就是把各種數據加以標準化、量化,這種進步就像從中醫到西醫,能把知識數字化、明確地表達出來。

在這個過程當中,很多人有一個心理障礙:總是擔心自己的模型不太精確,原理上有漏洞。我認為這種擔心是沒有必要的。為什么呢?先試用再說,有了問題,大家再回過頭來研究這些問題。據說日本人有個特點,任何的東西都把它模型化,這樣一來就可以傳承了,出了問題也可以進行持續改進。所以模型確實非常重要,一定要把知識記錄下來,記錄下來最好的辦法就是變成一個很明確的東西,變成一個計算機可以實現的東西,很多問題就都解決了。

在這個過程當中,我們要做的很重要的一件事情,就是要人的知識變成計算機的知識,朱鐸先總和趙敏總寫過一本書叫《機·智》,某種程度上來講,他們就主張把人的智慧變成計算機的智慧。其實優也也是這么做的,優也的基因之一是咨詢,我們怎么去做咨詢呢?第一步,要發現有價值的東西,比方說鍋爐熱效率比最優的時候下降了3%,價值就在你發現的問題里。我一直強調,會搞技術的人一定是價值驅動的,這個價值不是虛的,是實的;第二步,問題根源在哪里?煙道堵了;第三步,怎么解決?掃一下灰。效果如何?兩邊數據進行對比,報給領導。搞咨詢是這樣一個邏輯。那么我們搞智能化、知識軟件化什么邏輯?你需要把以下思考告訴我:你憑什么知道鍋爐的熱效率下降了?你憑什么知道是煙道堵了?你什么時候發指令讓它清掃?清掃的效果如何?報給領導作為考核的標準。其實這就是把人的知識變成計算機執行的東西。在過去,一個咨詢師要花1-2天才能發現這個問題,現在把它軟件化之后,它可以實時監控著。而且,知識不僅可以用到你這里,還可以用到各地,從而知識就被極大的重用了。所以,知識軟件化并不難,多數情況下是人想清楚了,交給機器去做,就這樣的一種邏輯。


技術問題背后的管理問題


搞智能化,很多人搞偏了,有的人說,先上機器人吧,或者先上一個什么系統吧,結果有時候一個機器人的成本等于3-5個工人的成本,我們要機器人干嘛呢?工人失業了,企業花錢又多,也很難掙回來。不具備經濟性的所謂的技術進步,其實是一種資源的浪費,甚至可以說是犯罪!

智能化必須是有經濟價值的。在我看來,智能化的經濟價值很大程度跟管理有關系。我們把很多事情當成技術問題,其實它的背后不是技術問題,而是管理問題。

我先講個小故事。一家鋼鐵廠,有一個重要的煉鋼指標,叫一次拉碳的雙命中,即碳和溫度同時達到要求。這個公司花了很長時間,把命中率提高到百分之九十幾,覺得水平已經很高了,因為已經考慮到所有能考慮的條件,似乎已經達到天花板了。后來跟國外最先進的企業對標,問對方你們的雙命中率是多少?國外的專家一聽,感到很奇怪,問什么叫雙命中?他解釋說是碳和溫度同時命中。國外的專家反問,還有不命中的嗎?這件事情讓我們中國的這個同志就感到非常的驚訝,問難道你們100%都命中嗎?對方說不一定,一年有個一兩次也是有可能的。換句話說,不命中的情況實在是鳳毛麟角,以至于人家不把雙命中當成一種指標。為什么會有這么一種本質性的差別在這里面?這位同志回來思考后,得到一個答案:我們總是試圖用技術解決生產中變化的問題,但是國外公司的出發點就是把變化都控制住,不發生變化,就可以永遠按照這個邏輯走。它是通過管理,讓生產過程變得很穩定,就不會不命中了。我用這件事情告訴大家一個什么邏輯呢?管理定義技術的邊界。一個問題之所以是技術問題,往往是因為管理不到位,才變成技術問題,假設管理到位,往往它就不是一個技術問題。如果一個企業的技術水平真高,往往是管理水平高,而不見得是真正的技術水平高。

有位老先生是優也的顧問,過去在豐田負責精益,聽了我這個故事之后非常感慨。他說我們一開始在發展中國家設廠的時候就發現了一個問題,發展中國家的工人和技術人員的技術水平,比我們美國和日本人的水平高,為什么呢?因為發達國家的工人和技術人員,永遠面對一種穩定的生產過程,出了問題不知道該怎么辦;但是發展中國家,管理過程中會有各種各樣的麻煩,這些麻煩都會甩給技術人員去解決,所以技術人員就見多識廣了,因此技術水平反而比發達國家的人的技術水平還要高。所以,我們看技術問題要看它的背后的管理問題。


數字化轉型的切入點:管理的優化


在鋼鐵行業或者一些大企業當中,管理和控制,都是由計算機系統來實現的。計算機是分級的,底層的叫控制,高層的叫管理。高層的和底層的是有差別的,底層管的范圍很小,響應速度很快,主要是以自動控制為主;高層管的范圍很大,響應速度慢,主要靠人。過去計算機不發達的時候,底層能做得都做了。隨著工業互聯網的發展,我們可以把管理和控制融合在一起,讓計算機代替人的管理,幫助、監督人的管理,特別適合空間大、相關要素多、實時性要求復雜的情況。因為空間大,過去沒有辦法實施做;相關要素多,人腦子轉不過來;實時性強,人腦也算不過來。有了互聯網,可以把數據都提取上傳,把邏輯告訴計算機,一秒鐘就可以算出人工一個小時算的東西,計算機的優勢就出來了。

計算機用于管理,其實是一個老問題。1982年的時候,江蘇有家企業就想用計算機來看一看擋車女工干了多少活,當時被稱作“電子包公”。因為它很公平,誰干的活多,誰干活少,按這個結果論功行賞。20多年前大家搞過CIMS,當時條件不充足失敗了,CIMS的一個重要想法也是把管理和控制融合在一起,過去沒有條件,現在開始有條件了。管理和控制放在一起,真正困難在什么地方?它的困難第一是價值隱藏。

價值隱藏,舉個例子,有一家鋼鐵廠,他的鐵礦石的買家和負責收購的人串通勾結,讓這家企業一年損失20個億。還有一個煉鋼廠,一年被偷的合金有1個億。再比如說有一家工廠,他的設備燒了,損失1000多萬,就認為是設備故障,其實是操作工睡著了。大家注意到,這些問題往往跟個人利益有關系,當事人不愿意讓你看到,這叫看不見的損失。

第二種是忽略掉的成本。比方說研發的過程,看起來都是小事,你出了點錯改改,他出點錯再改改,他改錯了,其他人也得相應調整,這么一來二去,本來研發時間一年,拖成了三年,都是因為小事;交貨周期也是這樣,本來是計算機一秒鐘可以做的,換成人來協調,如果涉及多個部門,一個禮拜都決策不下來,等等。很多這些小損失往往大家注意不到,但是加在一起是非常大的,大到什么程度呢?一般說法是占到成本的20-30%,是這些看不到或者忽視的成本。為什么忽視?因為不好管。當企業的管理有短板時,才會出現這個問題。

做智能制造要從價值出發,價值在哪里?就在看不見的地方。如果你能把企業這些看不見的問題都管好,你的企業差不了。

所以做智能制造要從價值出發,價值在哪里?就在看不見的地方。如果你能把企業這些看不見的問題都管好,你的企業差不了。那么,看得見為什么有用呢?有家豆腐廠裝了個攝像頭,產量就提高了;有家生產筆記本電腦的企業,裝了個攝像頭,信號都還沒連,次品率就降低了。廠長跟我講,為什么會發生這種變化?看到裝了攝像頭,操作工都不知道沒連通信號,他干活就認真了。所以,當被看見的時候,管理水平就會上去。

數據有什么作用?數據就是用數字來表征,讓人看得見。涂子沛先生寫過一本書叫《數文明》,他認為管理加強之后,會把我們帶入一個新的文明時代。何老先生也說過一句話:智能化可以讓管理能力顯著增強。新冠疫情期間有一個健康碼,可以管到每一個人的每一天的每一個時刻,設想一下,沒有數字化,我們怎么可能管得這么細!所以,能把每一個個體、每一個時刻的全生命周期都管起來,沒有數字化是做不到的。如果用在工業生產上,就可以看到每一個時刻、每一個產品是不是處在最優狀態,盡量地去接近,現狀和最優之差就是你改進的空間。把每一個個體、每個時間段、每件事都管好,讓最佳的做法能夠保持并成為常態。

我有一個同事講過這么一句話:“管理最大的麻煩,是授權和受控的麻煩。”你給一個人權利,他就開始以權謀私了;你不給他權利,他就沒有辦法發揮積極性。這個矛盾怎么解決呢?辦法就是你授權給他,但是看得見他干得好壞。何老也有類似的說法,數字化能解決利和義的統一。干得好的,計算機給記下來,干得不好的,計算機也給記下來,所以干好就能得到表揚,干壞就會得到懲罰,利義就會統一。過去倡導管理者要和生產相結合,很麻煩,但是有了計算機,操作者可以知道自己的操作對于管理效率可以產生多大的影響,管理者也知道生產者干得是好是壞,這個手段可以靠計算機實現,這才是真正有意義的地方。

清華大學王建民老師幫石家莊天遠公司做了這樣一件事情:個別卡車司機跑冒滴漏干私活,如果一個老板有1000輛車,他不可能時刻跟著這1000輛車。于是就在卡車上裝一個GPS,把速度信號和功率信號提取出來,根據F=MA,就算得出它的質量是多少,也就知道了卡車在哪里增加了重量,在哪里減少了重量。這樣一來,當貨車在不該增加的時候增加,不該減少的時候減少,就可以判斷他干私活了。計算機幫助人去做管理,哪怕有10000輛車,它都管得好好的。這情況下,被管理者就不會干私活了,這個漏洞就被補上了。所以,數字化可以對管理賦能。用智能的辦法,把數據變成可認知的信息,用有限的精力實現更好的管理。

我常說:管理的優化,往往是數字化轉型的切入點。這些價值在于平時的跑冒滴漏。困難就是些“兔子”。因為這些兔子都是隱藏的。一般來說,別人沒有把事辦好,是不會主動告訴你的!這是人性所在啊!所以管理優化首先是要解決人的問題,這事比較難,這種做法,叫做“管理帶動技術”。

來源:數字工業知識中心  郭朝暉:上海優也科技信息咨詢有限公司首席科學家,曾長期擔任寶鋼研究院首席研究員。

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