Archive for 工业4.0时代

美国奥巴马政府推动先进制造的经验

      美国白宫国家经济委员会(National Economic Council)于2016年10月发布《重塑美国制造业:奥巴马政府构建制造业领导地位基础的进展》(Revitalizing American Manufacturing: The Obama Administration’s Progress in Establishing a Foundation for Manufacturing Leadership),总结了奥巴马政府过去八年时间推进先进制造战略的经验及成就。工业4.0研究院认为,奥巴马政府通过先进制造战略,构建了美国制造业领导地位的基础,这将带领美国进入新的一个繁荣时期。

美国制造业产出与就业情况分析

      总的来讲,奥巴马政府在再工业化和制造业政策上做了不少工作,在过去八年时间,成功的推进了先进制造为核心的再工业化转型,实现了美国国家制造业战略目标。具体来讲,奥巴马政策推进的工作包括:

      1. 通过下一代技术驱动创新

      这包括了启动了国家制造创新网络(NNMI,National Network for Manufacturing Innovation,现在是Manufacturing USA),还有另外两个计划,即联邦制造研发投资计划(Federal Investment in Manufacturing Research and Development)和创客行动(Maker Movement)。

      客观的讲,美国在过去几年时间推出的国家制造创新网络给人印象深刻,迄今为止,已经有九个制造创新中心获得官方认可,每个制造创新中心面向制造生态的构建,也是吸取了联盟建设的经验,对中小企业的支持力度也是空前的。

      2. 加强了技能、社区和供应链吸引投资

      奥巴马政府推动实施了制造工作者培训计划(Manufacturing Workforce Training)、制造扩展伙伴计划(MEP,Manufacturing Extension Partnership)、投资制造社区伙伴计划(IMCP,Investing in Manufacturing Communities Partnership)、供应链计划(Supply Chain Innovation)和制造日(Manufacturing Day)等计划内容。

      3. 强化美国生产制造竞争优势

      为了提升美国生产制造的竞争优势,美国奥巴马政府相继实施了商业税收改革(Business Tax Reform)、美国基础设施计划、美国能源机会计划和美国管制改革等措施。

      美国对于财政税收等手段的应用,达到了非常娴熟的阶段,对于奥巴马政府提出的先进制造战略计划,其税收政策和基础设施支持,起到了较为明显的作用。当然,明年即将上台的新总统川普,想必会延续并加强其财政税收手段对制造业和基础设施的支持。

      4. 开放市场和平衡竞争关系

      奥巴马政府推动了TPP(The Trans-Pacific Partnership,环太平洋伙伴计划)、贸易政策和SelectUSA投资计划等等,这些计划推动了美国开放式创新的成果。

      最近新当选的美国新总统川普已经明确否定了TPP,这对于美国制造业来讲,并不一定是坏事情,除非美国新的贸易政策导致了全球的贸易战,但似乎这样的可能性并不大,美国可以借机更加关注国内的先进制造业发展,提升其独一无二的先进制造技术的研发,这有可能为2020年启动的第四次工业革命带来新的动力,从而会驱动新的全球制造业格局出现。

      在工业4.0创新平台发布的《全球工业4.0研究报告》(2017年版)中,工业4.0研究院王明芬副院长明确提出,目前全球各个主要工业国家,德国、美国和中国提出了立意明确的国家战略构想,但明确表达追求全球制造业领导地位的,当属美国无疑,其他国家大都对国家战略目标语焉不详,这也符合美国的开放式创新工业哲学。

      目前工业4.0研究院开放“美国再工业化及先进制造”(American Reindustrialization & Advanced Manufacturing, T-ARAM),有在读研究生或博士对该主题有兴趣,可以加入到开放研究课题中来。请来信注明自身背景(个人简历及课题情况),联系方式:wangmf(#)innobase.cn

胡权:智能时代的新自动化挑战

作者:胡权 工业4.0研究院院长兼首席经济学家 来源:本文发布在2016年9月号《清华管理评论》

      上个世纪50年代,控制论创始人诺伯特·维纳(Norbert Wiener)对自动化技术给人类社会带来的影响颇为忧虑,专门撰写了《人有人的用处:控制论与社会》(The Human Use of Human Beings: Cybernetics and Society)一书,在用通俗的语言介绍控制论的同时,也预测控制论应用将带来自动化发展趋势,同时,维纳还阐释了人类社会所面临的自动化挑战。

      所谓自动化挑战,是指自动化帮助人们摆脱繁重的体力和脑力劳动,但同时也会导致人们丧失工作的权力。1946年11月的《财富》杂志刊登了一篇名为《无需人的机器》(Machines Without Men)的文章,专门讨论“自动化工厂”,文章宣称,“无需劳动者的机器给我们带来了迫在眉睫的威胁与期望。”

      事实证明,当时所担忧的自动化挑战没有带来文章所描绘的结果,但这并不意味着人类社会无自动化挑战之忧,而是在于当时整个社会非常重视自动化带来的挑战,提出了一系列的解决办法。随着人工智能技术的深入应用,人类社会将进入智能时代,无人工厂和机器换人等高度自动化的应用,人类社会将再次面临新的自动化挑战。

      一、为什么是智能时代?

      在1948年维纳正式出版《控制论:或关于在动物和机器中控制和通信的科学》(Cybernetics: or control and communication in the animal and the machine)的时候,模仿人类的智能就作为了一种目标,当时计算机技术还不够发达,要实现大量的人的各种功能,基本上不太可能,但在1956年的时候,人们就正式提出了人工智能的概念,可见智能化已经成为人类探索的重要领域之一。

      随着计算机技术的发展,伴随着摩尔定律持续多年发挥作用,以及云计算等技术的应用,计算机的能力得到了大大的扩展,作为计算机分支的人工智能,自然也进入了一个新阶段,这个阶段被不少人称为智能时代。

      1. 中庸假说的概念

      虽然已经有不少媒体和行业人士把智能时代作为一种概念进行传播和应用,但从概念本身来讲,智能时代还缺乏严格的范式构建,因此,大家心目中的智能时代概念,各具特色,缺乏统一的认识。我们现在身处大变革时代,社会上出现了大量的新概念,每个概念也有不少的拥趸,形成了五花八门的概念及派别,即便在对未来工业的描述,也有德国的工业4.0、美国的工业互联网和中国的智能制造等。

      罗伯特·默顿(Robert King Merton)对此现象提出了“中庸假说”,他认为在一些特定时期,有一些概念主要基于经验数据,对严格界定的现象或关系进行概念化,虽然这样的方式可能对未来趋势有一定的揭示,但本质上仍然是解释性或描述性的,不具有严格的范式。

      即便如此,中庸假说并不是都一无是处。一个基于有限经验总结出来的概念和模型,只要没有被经验完全推翻,就不能断言这个概念毫无价值。如果创造概念的个人或群体,尽量遵循科学的原理,在提出概念之后,设计出一系列的分析工具,并指出实践或实现的路径,那么对于关注新概念相关领域的行业人士来讲,也拥有了一个分析的模板,从而找到历史经验在理论上的支撑点,实现理论与实践的统一。

      中庸假说的价值,更多体现在对大家的启发,而不仅仅是一个观点的阐述,它的重要意义在于为大家提供一个如何对客观事实进一步发掘的标杆,促使人们加强对概念描述内容的深刻认识。

      智能时代是一个新概念,但由于缺乏严格的定义,也只能是一个中庸假说的结果。目前对于智能时代的认识,大致分为互联网、产品或生产制造等流派,互联网领域的人士把智能时代认为是人工智能交互的应用,产品领域的人士则把焦点放到智能产品上,而关注生产制造的领域的人士,更愿意称智能制造。不管他们如何描述或定义智能时代,但智能时代是一个可以预见的未来。

第四次工业革命定义及特征

      工业4.0研究院对这个时代的描述是三个高度化,也就是高度自动化、高度数字化(信息化)和高度网络化。在三个高度化驱使下的新工业经济,将给人类社会带来翻天覆地的变化。如果企业可以逐步实现自动化、数字化(信息化)和网络化,就可以提升企业生产制造的智能化,从而提升企业的竞争力。

      2. 控制论的新应用

      众所周知,美国先进制造业和德国工业4.0概念和体系,都是基于信息物理系统(Cyber-Physical Systems,CPS)构建的,而信息物理系统的理论基础,可以追溯到1948年维纳发布的《控制论》一书,反之,2006年提出的信息物理系统概念,几乎是迄今为止控制论应用的最新成就。

      维纳在《控制论》一书中,明确指出控制论是一门新概念和新学科,他把控制论看作是一门研究动物(包括人类)、自动机器和有机体的控制和通信的理论,是将两者之中的某些控制机制加以类比,从而抓住一切通讯和控制系统所共有的特点进行概括而形成的(来源:《人有人的用处》一书)。简单地讲,控制论就是研究信息与控制的学科,用现代的术语来讲,也就是虚拟世界和物理世界首次正式融合的科学。

      当控制论这门学科产生之后,大量的计算机科学家、工业专家甚至于社会学家,都加入到了控制论进一步的研究中来。从实际效果来看,控制论在很多领域的应用成就斐然,特别是在工业自动化领域,控制论几乎成为其代名词。

      德国人在构建工业4.0概念和体系的时候,把可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC)的应用作为工业3.0的标志,本质上是控制论理论的一种实践应用。可编程逻辑控制器在自动化生产线上的应用,促使了自动化程度大大提高,推动了人类社会的工业化进程。

      不过,要实现维纳在《控制论》一书中描绘的智能化,很可能要利用信息物理系统这种技术。信息物理系统强调信息系统和物理系统之间的融合,它们之间的地位是平等的。为了实现复杂控制的自动化,需要使用大量的软件来实现,这些软件代表了所谓信息空间(或虚拟空间),当然,这些软件是跟物理系统(自动化设备)紧密结合在一起,而不可单独对待和不可分割的。

      总而言之,智能时代是一个中庸假说的概念,并无严格的定义和范式,但它基本上是半个多世纪前产生的控制论的一种发展应用,体现为信息物理系统在人类社会中广泛应用,这将推动自动化、数字化(信息化)和网络化进入到新的发展阶段,实现真正的智能化。

      二、自动化工厂的智能化

      毫无疑问,自动化是为了代替人的体力或脑力,它本质上是利用机器的力量(动力和计算能力),让机器可以实现比人更好的效率或效果。从技术的角度看,随着规模化应用范围更广,新型的技术应用效果会更好,这些自动化技术将比人类工作的效率和效果都要强大,当然,这会带来一个问题,人类的工作将被自动化改变。

      在戴维·F·诺布尔(David F. Noble)撰写的《生产力:工业自动化的社会史》(Forces of Production:A Social History of Industrial Automation)一书中,有一个章节就是“关于自动化工厂的争议”,其中主要指出了自动化工厂会带来工人的工作能力下降以及工人的失业,同时,作者也指出,新技术给人带来了新责任,然而当时没有法令规章对之进行监督,这才是可能造成未来工作影响的根本原因。

      1. 以效率为目的的自动化

      自260年前英国第一次工业革命发生以来,人们追求生产效率的意图一直没有改变,甚至于成为工业化的唯一追求。能够在生产效率上获得最大进展的企业,就有机会在降低成本方面获得优势,从而可以实现哈佛商学院教授迈克·波特提出的三大基本战略之低成本战略。虽然这个结论仍然有争议,但在第一、二次工业革命的发展过程中,这几乎就是事实。

      我们知道,以机械化为特征的第一次工业革命,实现的自动化程度并不高,其生产力提升程度也不显著,这也是为什么在第一次工业革命时期,中国工业产值仍然处于全球领先地位的原因。但到了第二次工业革命,电气化应用带来的自动化程度进一步提升,这更高幅度提升了生产力水平,其生产效率也达到了新的高度。如果我们把可编程逻辑控制器应用的时期界定为第三次工业革命(德国工业4.0体系是这样定义的,哈佛商学院钱德勒教授也曾有类似想法,可以参考钱德勒的《信息改变了美国》一书),一直延续至今的这场工业革命,促使人们的生产力水平提升到了一个前所未有的程度。

      过去几百年的工业化进程,其目的都是提升效率,实现更高的生产力水平。这些改变,都是通过不断提高自动化水平来实现的。我们观察中国过去三十多年的工业化进程,不少能够在此过程中脱颖而出的企业,大都比竞争对手更早更好采用自动化设备和生产线。

      虽然目前还有大量的行业难以实现全面的自动化,但在一些产品模块化好、工艺流程简单、加工设备精密度不高的领域,全面实现高度自动化已经没有技术上的障碍。例如,在个人电脑、家电、家具等领域,已经有了很多几乎是“无人工厂”的高度自动化生产线。这些高度自动化的生产设备和系统的使用,大大降低了过往生产过程中的人为因素,在提高生产效率的同时,也通过精益化的生产,实现了更高质量的产品生产。

      迄今为止,自动化已经成为一些行业的标准配置,这些市场已经无法容忍没有自动化设备的生产方式,因为非自动化的生产,既没有效率,也无法体现其效果的不同,它们退出市场是一种必然,这也是自动化技术应用的结果。

      2. 人工智能+自动化

      在1948年维纳发布《控制论》的时候,他所提出的控制论,本质上就是模拟人的思维和行为,但由于当时的计算机技术非常有限,要实现模拟人的头脑,完全做不到,虽然维纳在《控制论》一书中也提出了验证自动机是否具有较高水平(相当于是否有智能)的方法,但直到进入21世纪之后,各种智能化才得以一展身手。

      从技术上讲,人工智能虽然出现了很多年(1956年一群科学家正式提出人工智能概念),但能够在真实的场景中发挥作用,目前可见的场景也屈指可数,即便2016年3月15日Google开发的AlphaGo战胜了人类的围棋高手,也只是人工智能的深度学习技术在一个严格限制的条件下的成功,还谈不上普遍的成就,但人工智能跟多种技术结合的前景,让人们充满了期待。

      我们可以理性的判断,将来人工智能跟自动化技术结合在一起,将产生巨大的作用。工业4.0研究院的技术专家在工厂的生产现场尝试应用人工智能,提高生产线的各种智能化,解决诸如预测性维护或智能生产分析等挑战。通过在自动化生产线上应用人工智能,达到加强自动化程度的目的,让以前不能完全实现的全自动化变成可能。通过人工智能在生产制造领域的应用,可以实现生产制造过程的智能化,这也就是本文所提出的智能时代。

      虽然维纳在发布《控制论》和《人有人的用处》两本书的时候,就已经预测到控制论应用之后的自动化将对人类社会造成影响,但对于人工智能加上自动化的发展前景,迄今还没有太多的专家提出实质性的分析。从笔者研究未来工业的经验来看,人工智能加自动化导致的高度自动化,将导致生产制造环节所需要的工人更少,这是一个必然的结论。

      3. 无人工厂将成为常态

      虽然业内对无人工厂有很多争议,但随着人工智能等技术在生产现场的应用,自动化将高度发展,以前无法实现自动化的场景,将完全由自动化技术来达成,从而在大量的行业中实现无人工厂。因此,对于大部分行业来讲,虽然无人工厂实现的时间难以确定,但无人工厂将成为生产制造领域的常态,从产品设计、生产制造、渠道销售到产品服务的全产品生命周期来看,生产制造环节的全面自动化,也是一个主流。

      从企业经营来看,一方面需要设计好的产品,另外一方面还需要提供高质量的产品,同时还需要及时把大量产品交付给市场。了解生产制造的行业人士应该都清楚,具有竞争力的产品(同时满足以上三个条件)是难以通过人工来实现的,虽然可以利用经验丰富的技师手工制作,但要满足及时交付大量产品给市场,几乎无法通过人工来实现,这需要通过采用自动化工厂来满足这三个方面的要求。

      事实上,当产品设计已经完成,产品就进入到生产制造环节,这个时候的效率显得尤为重要,这也是工业革命以来的重点改善领域。威廉·拉佐尼克(William Lazonick)在《车间的竞争优势》(Competitive Advantage on the Shop Floor)一书中,就描述了第一次工业革命以来的车间革命,他们在车间投资巨大,其目的就是为了提高车间或工厂的生产效率,当然,还需要保证产品的质量。

      即便是现在,车间或工厂也难以实现全面的自动化,媒体喧嚣的所谓无人工厂,也只是在少数示范性工厂实现,这种示范性工厂并不需要真正产生实际生产效益,而只需要获得媒体、公众以及政府喜好即可。从能够产生实际效益的无人工厂来看,虽然短期内难以广泛推行,但利用诸如工业物联网、人工智能、工业大数据以及其他先进技术,已经逐步在一些行业不同程度实现。

      总的来讲,随着智能时代发展的深入,自动化将得以加强,特别是人工智能在生产制造领域的广泛应用,自动化工厂将演变为无人工厂,无人工厂也将成为高度自动化的最终结果,成为一种常态。既然无人工厂将成为常态,动辄万人的工厂也将成为历史,人类的工作也将发生改变。

      三、智能时代的新工业秩序

      对于善良的人来讲,技术应该永远服务于人类,改善人们的生活,提高人们的幸福感,而不是导致人们生活水平的恶化。在人类工作被大量替代的智能时代,无人工厂将大量出现,即便在服务领域,服务机器人等智能设备的使用,也将导致人们丧失工作的机会,这使得我们需要平衡技术与人之间的关系,构建新的工业秩序,这也就是智能时代的新自动化挑战。

      1. 经济规律作用下的工作

      在大卫·兰德斯(David Landes)在《解除束缚的普罗米修斯》(The Unbound Prometheus)一书中,对工业革命的进展过程中的现象进行了解读,其中有一段关于学校毕业生的分析,“刚从学校里毕业的工程师所获得薪酬,有的竟能达到与有着数十年从业经验的工程师相当的水平……我们有足够的理由相信,这种失衡状态的出现并非偶然……它在很大程度上要归因于那些受过最新训练的人所具备的先进知识。”

      对于出现这种现象,大卫.兰德斯解释道,“过去曾经一度认为,这种对新来者的优待不过是市场暂时失调的反映,是市场供给滞后于不断增长需求的结果。”这样的看法忽视了新时代对工作者的新要求。不过,笔者认为,之所以出现这样的状况,还因为有人类的生产力大大提升,财富也不断增长,但这些增长的财富被分配到了新工作者身上。

      在智能时代,笔者也有理由相信,新的工作者也将比有数十年从业经验的从业者更高的工资水平,因为他们应该已经接受了智能时代所需要的各种新知识和新技能训练。

      市场经济的规律在智能时代仍将发挥作用,由于新型数字化工厂以及智能工厂将在生产制造领域大量应用,传统的工人、技师、工程师的现场服务组织方式已经不能适应智能时代的生产制造需要,将产生一些新型的工作者,他们与现有的工作者不同,他们精通现代工厂的运作方式,对各种智能化设备使用得心应手,这些新型工作者不仅比已工作了十几年的工程师获得的工资更高,甚至于比公司管理层的工资还高,显然,这种场景也不是不可能出现。

      随着智能时代的深化发展,还将出现新的工作分工,会出现一些新型的工作种类,例如,将来有可能出现一种专门为消费者做定制化设计的工作者,因为工业4.0时代的个性化定制会成为常态,消费者更需要有创意的新型工作者帮助他们实现产品或服务的定制,这已经不是传统意义上的工作形态了。

      无论怎样,智能时代的工作种类会发生天翻地覆的改变,很多我们习以为常的工作种类将减少或消失,而一些我们难以置信的工作种类会出现,或者这些工作种类不再以工作的方式出现,例如,滴滴和优步代表的共享经济模式,很难用传统的工作种类来界定,因为滴滴司机完全可能是公务员、教师或者家庭主妇,这已经不是传统意义上的工作了。

      2. 人与机器人的协作

      虽然我们难以准确描绘未来工作的场景,但人的参与还是存在,人也许在电脑后面或者虚拟现实设备面前操作生产制造,同时,还有一个参与角色会大量出现,那就是机器人,不管是在生产制造现场还是餐馆服务现场,人需要跟机器人协作完成一些工作,新型工作者的同事很有可能是一台机器人。

      这样的场景已经在德国工业4.0的研究体系中呈现,德国阿尔冯斯·波特霍夫(Alfons Botthof)等编写的《工业4.0:开启未来工业的新模式、新策略和新思维》(Zukunft der Arbeit in Industrie 4.0,德文)一书中,专家们对未来工作形态进行了描述,这些工业4.0专家期望解决一个过去工业化进程中存在的自动化挑战问题,也就是如何避免自动化导致人与机器(人)对立的问题。

      在描述解决自动化挑战的办法中,考虑人与机器(人)的协作是最为关键的思路,这样既可以提高生产制造过程的智能化程度,还可以让人获得工作的机会。换句话来讲,工业4.0不是为了实现彻头彻底的无人工厂,而是为了让人与机器(人)能够共存。

      日本非常关注未来工业演进过程中机器人的作用,在日本发布的《日本新机器人革命》报告中,未来智能机器人(应用了人工智能的机器人)可以更好的解决日本人口老化的问题。工业机器人可以在无人工厂中不断工作,生产人们所需要的各种产品,而服务机器人在各种场所帮助老年人,或者提供各种自动化的服务,实现了一个未来机器人社会。

      总的来讲,人与机器人的协作将变得不可避免,这也是智能时代的主要特征之一,如果人与机器人的协作良好,那么人类就有了解决新自动化挑战的办法,但如果人与机器人的协作有问题,人类也许会面临覆顶之灾,这也是不少人工智能专家所担忧的。

      3. 中国制造2025与智能制造

      对于智能时代的来临,全球投入了大量的关注,中国也不例外,出于各种方面的考虑,中国把国家制造业战略称为“智能制造”,与美国先进制造业和德国工业4.0遥相呼应,形成了中国对未来工业的一种思考,并在2015年5月8日发布了《中国制造2025》,确定了未来十年的发展体系。

      在中国制造转型升级过程中,国家相继推出了两化(深度)融合、互联网+、智能制造等概念,地方政府也推出了诸如机器换人等产业支持政策。据工业4.0研究院观察,目前不管是国家智库,还是独立专家,关注智能化给我们的产业及企业带来影响的多,而关注智能化对我们社会带来影响的少。

      西方国家在推进工业化进程中,对工业革命给社会带来的影响研究颇多,甚至于有专家在1835年就写了《制造业哲学》(The Philosophy of Manufactures)一书,其后关注工业革命的书籍只能用汗牛充栋来描述。对于进入到第二次工业革命阶段的电气化和自动化,也有不少著作进行论述,到1948年维纳发布的《控制论》,已经指出了自动化对人们造成的社会影响。当然,对于智能时代的高度自动化影响,前面提及的《工业4.0:开启未来工业的新模式、新策略和新思维》一书就进行了较为深刻和全面的分析论述。

      中国制造似乎对于机器换人带来的影响避而不谈(笔者相信不少专家已经意识到了),更缺乏社会学家或专家进行研究,相信进一步的智能化设备应用导致的自动化程度加深,更会影响我们产业及经济的稳步发展,需要提醒相关专家关注并研究。

      笔者认为,如果要使中国制造转型升级成功,并引领未来工业的发展,现在就应该重视(新)自动化挑战,也就是应该从社会学或经济学的多个视角考虑自动化设备的应用,以及数字化工厂或智能工厂给工作场景带来的影响。在设计未来产业及工作模式的时候,应该深入考虑人与机器(人)的协同,实现真正持续的发展。

      总结

      以自动化为核心特征的人类工业化进程,大大改变了人类社会的形态,其影响的范围甚至于包含了政治、经济和哲学等领域。笔者相信,随着人工智能为基础的智能化进程的开始,人类社会将很快进入智能时代,这将为人类社会发展提出新的自动化挑战,那就是人与机器(人)如何共处?我们现在需要深入思考,找到相关的解决办法,才可能发挥技术的正面价值,避免负面影响带来的不良后果。

工业4.0的浑水摸鱼和浅滩捡鱼

      前一段时间,华为创始人任正非解释了华为战略的核心是后发制人。任正非进一步阐释了华为后发制人的“难处”,主要是华为自身的基础研究还不够,没有能力做到众人皆醉我独醒的状态,只好不冒进,等待产业发展进入“浅滩”的时候,自己再利用压强原则介入“捡鱼”。

      任正非对于浑水摸鱼和浅滩捡鱼的阐释,充分揭露了华为在电信领域的成功秘诀,这对于工业4.0领域的制造企业,是具有可借鉴的现实意义。

华为创始人任正非演讲图

      工业4.0是面向未来的概念

      在德国工业4.0三部曲之未来项目中,当时(即2013年)的工业4.0工作小组发布了一份德文报告,题目应翻译为中文为《德国工业4.0未来项目实施建议》,明确指出了工业4.0是德国面向未来创造的一个概念。

      国内大部分专家不清楚德文报告,只对媒体大肆报道的工业4.0所谓案例非常感兴趣,德国企业或因为不清楚或营销需要,任由中国各种专家大肆宣扬工业4.0的神奇之处。可惜的是,目前诸如西门子、SAP或博世等知名的德国企业推出的解决方案,在他们德国总部并不是面向未来的工业4.0解决方案。

      既然是面向未来的项目,那么对未来制造业特征的理解就显得非常重要。在2013年发布的《德国工业4.0未来项目实施建议》中,就明确指出了智能化和网络化是未来制造业的特征,只是因为各种原因,大家忽略了这两个清晰的特征,反而构建了不少其他判定标准。

      如果我们认同未来项目的设想,工业4.0不被大家所完整认知就在情理之中,即便在2015年,德国工业4.0平台也发布了工业4.0参考架构模型(RAMI 4.0),只是确定了一些框架性的内容,更进一步的设计和应用还需要更多时间来发展。

      当然,工业4.0研究院是反对一些专家所批判的工业4.0无用论,他们认为工业4.0完全是一个梦,德国毫不清楚工业4.0是什么。实际上情况当然不并不如此,德国已经在2013年的工业4.0愿景基础上,继续加强了研发及创新的规划和落实。

      “浑水摸鱼”还是“胸有成竹”?

      虽然工业4.0是面向未来制造业的一个概念,但这不影响一些商业机构利用这个概念去赚钱。从工业4.0创新平台跟踪全国各种商业活动来看,诸如德国工业4.0游学之旅、工业4.0道场以及国内大大小小的高端论坛会议,已经成为不少嗅觉敏锐的商业机构赚钱之道。

      按照华为任正非的说法,这些商业机构毫无疑问是浑水摸鱼。不过,任正非认为可以在浑水中摸鱼的,一定是洞悉未来的高手,虽然国内不少工业4.0专家对工业4.0体系并不熟悉,甚至于一些出自德资企业的专家,也没有搞清楚工业4.0体系中并无智能制造,三大集成各自有顺序等问题。

      无论这个世界如何改变,一定还是会出现胸有成竹洞悉未来的企业家或专家。最近一段时间,已经有不少投资家做出了正确的判断,同时有一些企业家为未来工业4.0做了布局。例如,日本孙正义掌控的软银,就花费了320亿美元收购了布局物联网的ARM公司;中国美的公司花费近40亿欧元收购德国机器人公司库卡。

      工业4.0研究院一直跟踪研究工业4.0领域的投资策略,如果从工业4.0体系所包含的未来机会来看,独具慧眼并洞悉未来的精明投资人或企业家显然是胸有成竹的,他们对于如何构建面向未来的工业4.0帝国,是有深入的思考。从这个意义上来讲,他们利用自己的洞察力,实现了浑水摸鱼的前瞻性布局。

      后知后觉也可以浅滩捡鱼

      对于一些仍然期望在工业4.0领域获利的企业和个人来讲,大部分都是处于后知后觉状态,要真正洞悉未来,可能需要花费大量的时间进行基础性研究和思考,这不是谁都可以承担的代价和成本。即便如此,人们仍然有机会获得工业4.0的发展机会,但很大程度上会是后知后觉之后的浅滩捡鱼。

      如何在后知后觉之后实现浅滩捡鱼的机会呢?

      从工业4.0体系发展来看,目前已经明确了制造环节的智能工厂、智能服务等改变游戏规则的概念和应用,将来随着工业4.0进一步发展和应用,会产生一些工业类的平台,这些平台逐步运行,会形成一些具有不同特征的生态,生态一定需要参与者,后知后觉的企业家可以根据自己的情况选择加入一些符合自己特质的平台。

      当工业4.0发展到一定阶段,企业家还可以利用大家犹豫不决的状态,尽快实现机会的把握和利益的兑现。

      2015年的MES并购大潮,实际上只是浑水摸鱼的一部分,一些做ERP或工控设备的企业开始介入到生产现场的信息化系统提供,亟需MES等系统平台,他们通过并购等方式很快进入,可惜并没有形成真正的工业4.0战略。

      之所以出现这样的场景,是因为工业4.0是面向未来的概念,现在不管是哪家企业提供的解决方案,大部分还是在原有自动化或信息化基础上的解决方案,并不是真正的工业4.0解决方案,要等待真正的工业4.0解决方案出现,这需要时间和耐心。

      总而言之,对于期待在工业4.0领域获得发展机会的企业家,目前应明确其工业4.0战略,即便华为任正非言称不清楚工业4.0无人区,但这不意味着下一代企业家难以洞悉工业4.0无人区的发展机会,这些面向未来的企业家有可能成为中国制造2025的中坚力量。

谈谈“工业4.0三部曲”的一些思考

      德国在2013年正式发布《德国工业4.0未来项目实施建议》,明确了德国制造业对未来工业的概念和愿景,是德国工业4.0体系的奠基之作,与2015年先后发布的《德国智能服务世界未来项目实施建议》和《德国工业4.0实施战略报告》结合在一起,形成了德国工业4.0体系的核心报告,工业4.0研究院把这三份报告称为“工业4.0三部曲”。

德国工业4.0未来项目实施建议

      为了便于国内行业人士更好理解德国工业4.0体系,工业4.0研究院协同上海工业4.0俱乐部,在2016年7月共同举办三次小型工业4.0研讨会,对有兴趣的行业人士介绍“工业4.0三部曲”,便于大家更好理解这三份报告在行业应用及历史发展中的地位和价值。

      建立在科学抽象层面的讨论

      工业4.0研究院认为,“工业4.0三部曲”是德国各界专家进行讨论的一个框架和结果,实现了在抽象层面(科学层面)与潜在企业及用户讨论未来项目工业4.0的目的,这是“中国制造2025”所缺乏的一个视角。国内一直强调的试点示范虽然对中国制造有价值,但实际上缺乏科学理论层面的抽象,难以进行体系的进一步发展和优化,对处于探索阶段的中国制造业牵引作用不够突出,特别是对于未来工业革命的人士,可能会导致一定的误解。

      客观的讲,德国是一个普遍具有科学素养的国家,对于工业革命的理解,显然超出了全球大部分国家,我们从德国在第二次工业革命中脱颖而出就可以看出,德国对工业革命的理解,是具有较深厚的科学素养功底的。

      了解科学哲学的科学家应该清楚,从抽象层面讨论一个概念和从案例实际讨论一个概念,其价值迥然不同。实际案例的讨论,可以解决企业个体的问题,但很有可能不具有推广意义,这需要科学家把问题抽象,并用科学的方法找到更为通用的解决办法,这个时候才是概念层面的科学解决方案。

      德国在推动新概念形成和发展,也颇具章法。先通过探索性质的工业4.0工作小组提出未来项目,然后在重点解决参考架构及标准,同时也明确了概念主题领域的关键着力点(制高点),这基本上是德国工业4.0三部曲所蕴含的基本过程。

      高度集成的德国工程哲学

      对于科学哲学来讲,本身就是价值观和世界观的体现。一个国家推出某个概念,毫无疑问会带有这个国家的价值观和世界观,工业4.0就是这么一个概念,它毫无疑问体现了德国的工程哲学,从《德国工业4.0未来项目实施建议》来看,它重点体现为三大集成。

      德国工业4.0工作小组(Working Group)在2013年推出“工业4.0三部曲”之一“未来项目”的时候,主要明确了工业4.0的愿景就是“智能化”和“网络化”,并且为德国明确了工业4.0的双领先策略。更重要的是,在“工业4.0三部曲”的“未来项目”中,蕴含了德国的工程哲学——“高度集成”。

      德国是一个比较小的国家,其领土面积不过相当于两个广东省一样,这促使德国必须采用外向型经济,换句话来讲,为了促进德国工业经济的发展,德国显然不能忽视诸如中国这样这样的装备设备进口的大国。

      但正如“工业4.0三部曲”之一“未来项目”所写,“确保德国制造业的未来”是德国提出工业4.0的根本动机,在确保德国制造业未来的具体举措中,领先的市场和领先的供应商(类似国内提的装备制造)是核心。

      与一般行业人士认识不同,工业4.0研究院认为,德国工业4.0三部曲中提到的领先的市场,更多是从装备制造商生态的角度来讲的,也就是如何联合德国国内的其他制造商,形成一体化(高度集成)的供应商合作生态,这如同德国西门子跟SAP合作,共同推数字化工厂解决方案是一个含义。

     中国制造借鉴工业4.0的价值

      客观的讲,国内一些行业人士在学习讨论德国工业4.0概念的时候,是有一定难度的,毕竟德国大部分资料是用德文撰写的,虽然也有英文撰写的报告,但跟德文比较起来,缺失了一些关键的信息,对我们理解德国工业4.0概念及内涵,是不太容易的,有的时候甚至于有误导作用。

      例如,德国在发布《德国工业4.0未来项目实施建议》英文版报告的时候,其英文标题中已经没有“未来项目”(Zukunftsprojekt,德文,含义是“未来项目”),而仅仅是《德国工业4.0战略计划实施建议》(Recommendations for implementing the strategic initiative INDUSTRIE 4.0),目前网上流传比较广的就是这个英文版翻译过来的。

      工业4.0研究院翻译了德国大部分工业4.0资料,特别针对德国工业4.0三部曲,进行了多轮审校,并举办内部和外部的小型工业4.0研讨会,对相关内容进行了深入探讨,期望可以为国内行业人士提供一个较小集(就是必看的最少资料)的工业4.0资料,为广泛的行业人士节省更多的研读时间。

      从概念提出者发布的书面资料入手,可以更好理解概念的本质含义和体系,德国工业4.0概念也不例外。虽然有部分来自德国的工业4.0专家也谈到了工业4.0概念和体系的内容,但远远不及这些书面资料更为真实,更便于我们进行研究,工业4.0三部曲的德文、英文和中文版报告,是我们学习德国工业4.0的最佳资料。

      工业4.0三部曲可以在德国相关官方网站找到,大家也可以到工业4.0创新平台上查看原版及翻译资料,这些资料都公开发布在工业4.0创新平台,以方面关注工业4.0的人士研究或学习之用。

     工业4.0三部曲的阅读方法

      为了便于行业人士更好了解工业4.0三部曲的精髓,工业4.0研究院翻译部做了几件事情:

      1. 工业4.0创新平台对这三份报告的德文原版、英文版和中文版(工业4.0研究院翻译)都进行了发布了,都可以在工业4.0创新平台上进行免费阅读和讨论。

      2.  在翻译工业4.0三部曲报告的时候,我们要求对所有内容(包括出版说明、工作组成员、脚注和尾注、所有附录等)进行翻译,以便有研究需要的行业人士参考。

      3. 为了更方便大家学习工业4.0三部曲,工业4.0创新平台邀请了行业专家在报告后面(官方网站页面上)进行评论,就一些难点和关键点进行解读。

      4. 工业4.0创新平台举办的小型工业4.0研讨会,可以根据企业或其他组织的需要,举办特定群体的工业4.0三部曲主题的工业4.0研讨会或学习会,帮助大家提高对德国工业4.0概念和体系的深入认识。

      当然,由于德国工业4.0概念和体系还在不断演进,工业4.0三部曲远远不能代表德国工业4.0体系的全部,另外,中国制造业有自己的实际情况,也不能完全用德国工业4.0概念和体系中的解决方法来解决,但这不妨碍我们学习借鉴全人类的先进思想,也期望中国制造能够早日形成具有科学基础的面向未来的新工业概念和体系。

工业4.0三部曲参考资料:

德国工业4.0未来项目实施建议(中文版)

德国工业4.0实施战略报告(中文版)

德国智能服务世界未来项目实施建议

活动:工业4.0三部曲之一:未来项目

活动:工业4.0三部曲之二:实施战略

活动:工业4.0三部曲之三:智能服务

正确认识工业大数据的三大挑战

  在参与工业4.0创新平台与清华大数据产业联合会举办的“工业大数据概念与关键问题”小型工业4.0研讨会中,笔者应邀分享了工业4.0研究院对工业大数据的一些看法,分别对工业大数据概念、工业大数据流派和工业大数据生态三个关键问题做了分析,并与各位专家进行了有意义的探讨。

  全面认识“工业大数据”概念

  工业大数据这个概念目前很受关注,特别是对于资本市场来讲,其想象空间比较大,但由于相关技术范式还不明确,因此大部分看法都是基于一些不完全的技术理解所做出的判断。

  从字面上理解,工业大数据很容易被认为是大数据在工业领域的应用,也容易把工业领域的一些信息系统使用的传统数据库上升到工业大数据的数据不够大的场景,当然,还有一些商业企业更会把收集的一些毫无价值的实时数据存储起来称为工业大数据。

  迄今为止,工业4.0研究院发现的工业大数据应用场景,虽然可能从生产现场采集了大量的数据,但实际上作为分析之用的数据并不多,一般都要对数据进行清洗和预处理,以便进行更具有知识的数据分析。

  为什么不能采用诸如金融或互联网领域的大数据分析方法?这是很多互联网企业涉足到工业大数据最为困惑的问题。

  实际上,互联网企业大都不清楚工业领域的“非标”特征,大量的装备设备是非标准化的,工艺流程也是非标准化的,因此在构建工业大数据架构和模型的时候,更应该考虑行业知识的应用,这样分析的结果会更加实用。

  一些国际型工业企业(例如西门子)在构建其工业大数据范式的时候,就非常强调应用场景知识的结合,了解互联网大数据或金融大数据的行业人士可以发现,两者考虑的技术关键点是不完全相同的。

  价值观驱动了工业大数据流派

  库恩在《科学革命的结构》一书中指出,科学范式实际上是代表世界观和价值观的。工业大数据作为正在形成的一种科学革命范式,也在逐步形成各种流派,他们代表了各自派别的价值观。

  工业4.0研究院初步研究认为,广泛意义上来认识工业大数据(例如工业互联网、智能服务等概念),美国通用电气牵头的工业互联网联盟可以用“工业互联网”来代表其价值观,由德国西门子等企业组成的工业4.0平台(Plattform Industrie 4.0)更愿意用“智能服务”和“智能数据”来阐释他们对未来工业大数据的认识,当然,中国简单直接用“工业大数据”来代表未来工业的一种新范式。

  对国内的工业大数据认识更进一步细分,还可以分为清华大数据产业联合会、中关村大数据联盟以及工业4.0研究院等具有鲜明特征的流派。

  总的来说,清华大数据产业联合会和中关村大数据联合会都是基于一般意义上的大数据(例如4V标志)来谈工业大数据,更多体现为工业应用场景大数据技术的应用。前者更体现了清华背景企业对大数据应用的商业模式,而后者体现了诸如亚信、用友等企业大数据应用的理解。

  构建工业大数据生态的关键

  任何熟悉IT领域的行业人士都清楚,企业最直接的业务模式是项目,但特别希望可以把项目通用化,形成产品或平台,但实际情况是,除了微软等国际型IT企业有能力形成较为通用的产品或平台,大部分IT企业很难达到预想目标。

  工业大数据生态要求企业有能力平台化,不管企业是生态的主导者还是参与者,工业大数据将来肯定是一种生态存在业态,只不过各家企业在其中的角色是不同的。

  德国工业4.0体系中明确指出了三大集成,工业4.0研究院利用产业经济学和双边市场经济学的理论把三大集成进一步深化为其发展路径。一般情况下,企业需要先完成企业边界内的纵向集成,然后才有机会在单一价值链上延展,实现端到端集成,形成一定的产业链控制力的企业才会更进一步跨界(跨越多条价值链),达到横向集成的结果。

  具有理想的工业大数据企业也许也要经历这样的过程,他们需要通过单个项目帮助企业完成内部的纵向集成,然后把解决方案产品化和平台化,进一步延展自己的核心竞争力。

  正如在工业大数据主题的工业4.0研讨会上讨论中提到的一样,也许工业大数据生态的演进还是要遵循技术、经济和社会的过程,谁能够深刻理解,它也许就会获得未来工业大数据生态的主导权。