姜紅德
從早期的游牧社會(huì)開始,人類社會(huì)就面臨著一個(gè)永恒的話題,要在不確定的環(huán)境中進(jìn)行決策。早在2000多年前的《史記·龜策列傳》中這樣記載:“自古圣王將建國(guó)受命,興動(dòng)事業(yè),何嘗不寶卜筮以助善!”
進(jìn)入近代社會(huì),工業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)的不確定性不斷在增加。1972年,阿羅獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng),其在1963年發(fā)表的論文《不確定性和醫(yī)療保健的福利經(jīng)濟(jì)學(xué)》中指出,醫(yī)療服務(wù)的特殊性源于其普遍存在的不確定性。在現(xiàn)代醫(yī)生的手邊,有6000多種藥物,4000多種治療手段,每種有不同的使用要求、風(fēng)險(xiǎn)、注意事項(xiàng)。
克勞德·香農(nóng)認(rèn)為“信息是用來(lái)減少隨機(jī)不確定性的東西,信息的價(jià)值是確定性的增加”,信息最重要就是要減少不確定性而增加確定性。信息社會(huì),各種新興技術(shù)不斷涌現(xiàn),大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能給人類生活、生產(chǎn)帶來(lái)了更多更大的變化。“信息大爆炸”帶來(lái)的大量數(shù)據(jù)和信息,改變了我們的生活環(huán)境,也帶來(lái)了巨大的不確定性。比如,在復(fù)雜多變的商業(yè)環(huán)境中,如何根據(jù)市場(chǎng)環(huán)境做出正確的判斷?同樣面對(duì)客戶更多的個(gè)性化需求,制造業(yè)企業(yè)如何去一一滿足?這樣的例子比比皆是。
今天,面對(duì)復(fù)雜的數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及同樣復(fù)雜的制造生產(chǎn)系統(tǒng),人類要如何進(jìn)行抉擇?可以依賴的工具或者方法又有哪些?這些問(wèn)題背后的結(jié)論其實(shí)離不開大數(shù)據(jù)、人工智能和算法(或者叫模型)等新概念,我們且仔細(xì)分析一下。
2019年3月10日,一架載著149名乘客的波音737-MAX8墜毀在埃塞俄比亞首都亞的斯亞貝巴附近,所有乘客全部罹難。這是繼去年10月29日印尼獅航空難造成189人罹難的波音737-MAX8客機(jī)發(fā)生的第二起空難。
從目前事故調(diào)查結(jié)果來(lái)看,這兩起空難的主要問(wèn)題可能出在飛機(jī)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)上。該型號(hào)飛機(jī)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)設(shè)計(jì)了一個(gè)智能化功能,系統(tǒng)基于錯(cuò)誤的信息自動(dòng)觸發(fā)了錯(cuò)誤的決策,并且無(wú)法進(jìn)行人工干預(yù)。事件提示我們,在實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的數(shù)字化和智能化的過(guò)程中,應(yīng)當(dāng)恪守一條重要底線,那就是可靠性和安全性。
在信息技術(shù)快速發(fā)展的背景下,航空工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型走到了時(shí)代的前列。以波音公司為例,母公司的主要任務(wù)是完成飛機(jī)制造的設(shè)計(jì)圖和產(chǎn)業(yè)分工,剩下的生產(chǎn)和裝配組裝等工作早就實(shí)現(xiàn)了全球化協(xié)作。這種復(fù)雜的協(xié)作在其他行業(yè)也逐漸成為一種常態(tài),但是因?yàn)楦鞣N無(wú)法預(yù)知的因素和變化,由此帶來(lái)的不確定性并沒(méi)有減少,反而增加了。
數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代,高科技發(fā)展一日千里,海量大數(shù)據(jù)堆積如山,這些信息技術(shù)和產(chǎn)品的使用,給工業(yè)制造業(yè)帶來(lái)的不確定性也是增加的。還是以波音為例,它在研制787飛機(jī)時(shí),使用了8000多種軟件,除了不到1000種外購(gòu)的商業(yè)軟件外,有7000多種是自己的私有軟件,波音關(guān)于飛機(jī)的設(shè)計(jì)、技術(shù)和知識(shí)經(jīng)驗(yàn)等都凝結(jié)在這7000多種軟件中, 是工業(yè)技術(shù)軟件化的典型寫照。
全球經(jīng)濟(jì)貿(mào)易摩擦增加和世界經(jīng)濟(jì)的不確定性,導(dǎo)致了制造業(yè)的不確定性也在增加,供應(yīng)鏈的變化,合作伙伴之間的不確定,導(dǎo)致了企業(yè)之間的不確定性也在增加,因此在決策時(shí)需要更加謹(jǐn)慎。
面對(duì)新興技術(shù)發(fā)展和服務(wù)化轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn),制造企業(yè)要想成功應(yīng)對(duì),就必須加速進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新,通過(guò)深度應(yīng)用數(shù)字技術(shù)來(lái)更加敏捷地響應(yīng)市場(chǎng)的變化,并實(shí)現(xiàn)IT、IOT(物聯(lián)網(wǎng))和OT(自動(dòng)化)技術(shù)的集成應(yīng)用,擁抱智能制造。
當(dāng)前大多數(shù)制造企業(yè)正在通過(guò)組織變革、業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型和技術(shù)升級(jí)等方式實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型。埃森哲的研究報(bào)告顯示,80%的中國(guó)企業(yè)正在嘗試通過(guò)數(shù)字技術(shù)讓企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)變得更加高效,促進(jìn)業(yè)務(wù)的增長(zhǎng),然而,僅僅只有4%左右的企業(yè)真正釋放了數(shù)字化的潛力。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)在面對(duì)不確定的市場(chǎng)環(huán)境時(shí),難以做到正確決策。面臨問(wèn)題,企業(yè)有各種各樣的決策,在信息不完備、不確定性的環(huán)境中決策,包括新品開發(fā)、客戶定位、研發(fā)組織、商業(yè)模式等。中國(guó)信息化百人會(huì)執(zhí)委安筱鵬認(rèn)為,企業(yè)決策是否成功,關(guān)鍵在于“企業(yè)能否優(yōu)化資源配置效益:正確的數(shù)據(jù)、在正確的時(shí)間、以真無(wú)奈宮闕的方式傳遞給正確的人或者機(jī)器,以數(shù)據(jù)的自動(dòng)流動(dòng)化解復(fù)雜系統(tǒng)的不確定性”。
那些數(shù)字化轉(zhuǎn)型比較成功的企業(yè),基本上都能成功做到這一點(diǎn)。以紅領(lǐng)服裝(青島酷特智能)為例,其創(chuàng)建的服裝個(gè)性化定制模式,在于采集了客戶身上18個(gè)部位的22個(gè)關(guān)鍵指標(biāo),自動(dòng)生成了人體的版型和數(shù)控機(jī)床的的加工指令,自動(dòng)生成200個(gè)工序的加工工藝。定制化生產(chǎn)跟規(guī)?;a(chǎn)相比,其復(fù)雜度、面臨的不確定性遠(yuǎn)遠(yuǎn)地超出幾個(gè)量級(jí),青島酷特智能解決了這一難題。
總結(jié)一下,應(yīng)對(duì)不確定性,有了算法就可以解決,如果加上及時(shí)準(zhǔn)確的數(shù)據(jù),那么制造業(yè)企業(yè)面臨的主要困難會(huì)迎刃而解。就像安筱鵬博士所言,“數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)是,在數(shù)據(jù)+算法定義的世界中,以數(shù)據(jù)的自動(dòng)流動(dòng)化解復(fù)雜系統(tǒng)的不確定性,優(yōu)化資源配置效率,構(gòu)建企業(yè)新型競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)?!?/p>