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  • 關注 | 創新奇智孫剛:制造業不會消失 只有落后的制造業才會消失

    導語 2019年3月12日,“智變與突破——制造業人工智能產業峰會”在南京召開,創新奇智制造業合伙人孫剛出席峰會并發表了《人工智能在制造業的發展與現狀》的主題演講。本文精選自嘉賓峰會演講內容。
     


    ▲創新奇智制造業合伙人 孫剛

     

            邀您思考:

            1.人工智能逐漸代替人的工作,你有過哪些焦慮?
            2.企業如何平衡“人”與“人工智能”之間的關系?

            去年我個人認為有關制造業最有概括性的東西,是馬云先生在2018年云棲大會上有關新制造的一段論述,這里截取了兩段話:

             “制造業不會消失,只有落后的制造業才會消失。以前的制造業靠電,未來的制造業靠數據,以前看電力指數,未來我們看計算指數。大數據、云計算驅動未來制造業的數據,大數據是生產資料,云計算是生產力,互聯網是生產關系。大數據不是數據大,而是計算大,只有計算能力強,大計算加云計算才是我們今天所說的大數據。”

            在新制造里面,提到一個非常非常關鍵的詞,叫做重新定義制造。我們不去做過多的論據性或者論述性的動作,從我的理解來講,其實制造業的重新定義更多的是來源于不同的行業。

            這個不同的行業會包含我們現在講得非常多的2B領域,就是典型的制造業,其實也包含了2C的領域,甚至包含了2G領域,就是和政府之間的,相互借鑒、相互融合和相互轉化。比如說大規模訂制,比如說在第一時間了解客戶的需求,比如把產品做出來推給我們的客戶。

            如果我們看看其他行業,其實其他行業很多點點滴滴是相互轉化的。我們傳統行業,比如高科技、高端制造等等的企業,其實總體上來講都是比較傳統的,包括思維上,我們是有一個需要“一停二看三通過”的結構。這里面更多的是遵循第二性原理,就是做跟隨者的角色。為什么現在這種跟隨者突然加快,最大的推動力是科技創新。

            其實我們在2C的行業,零售、快消品,他們在過去十年二十年,在消費領域所發生的事情,現在正在慢慢向2B的領域過渡。我們要怎么樣把跨行業之間的協同做好?

            如果直接去看制造業內部的話,其實這種轉變會更加的明顯。但實際上我相信制造業的人,尤其是有IT背景的人對這些一定不陌生。我們可以從最上面按照B(O)T來制造,到EPC,到ETO,我們從中期的采購,到最后的呈現,最后我把這個東西做出來,把鑰匙交出來,以及我們在建設、運營、交付的場景。

            大家想想,模式變革的時候,其實很多東西在運營模式上過去已經有了,只是沒有傳導到其他的行業,比如汽車行業、傳統的裝備制造行業、某一個高科技3C、半導體,或者光伏等等行業。現在當技術支撐不夠的時候,這種傳導,這種蛻變就開始發生了。

            AI賦能制造業

            無論是為制造業賦能的企業,還是一個制造業企業,我們應該從哪個方向著手?

            其中一個領域是動能激活。從動能的角度,我們怎么樣利用我們的技術變成產品,用產品聚焦到一個行業的場景上,然后真正地去賦能這個場景,從而賦能企業的長治久安,持續性地往前發展。

            另外一個領域,我把它叫做效率的躍升。我們是希望通過技術的驅動,做一個效率的躍升。本來這個事兒需要160個工人去做,你會發現如果用了AI新的生物學技術的時候,第一,有點可怕或者說讓人類有點沮喪的是:這160人可能會被替代掉;第二,你可能要想想這160個人的出路是什么。

            它的效果是比人好得多,效率是你會發現一臺機器人可能一秒鐘就可以做一個,而且有一個最大的問題是它不需要睡覺。當我們在講三班講兩班的時候,它可以持續性,只要我們保證它沒有不合理的宕機,我們就可以保證它的效率。

            這張圖片,大概是2013、2012年的時候,由馮小剛先生拍的一個電影,這張圖片很適合我要表達的這個意思。這里面有一句非常核心的詞: “成全他人,投其所好”。

            首先在入口端,目前我們看到的,尤其在消費級工業品制造領域,比如服裝、汽車等,我們直接可以把產品交付給最終使用者,也就是消費者,我們都把它叫做消費者級的制造,我把這個稱之為千客千面。

            另外一點是出口端,在出口這個領域,我們現在確實可以看到,至少是一個驅動式的變化,或者是一個漸進式的變化。我們可以看到從產品向提供的綜合服務轉型,這不是一個單純的提升我們售后服務水平的這樣一個訴求,而是我們整個商業模式的裂變。

            我們接下來會考慮從KPI的角度或者數字的角度出發,工程機械目前全國服務領域能夠拿到10%的傭金,全球比較大的工程機械公司,比如說卡特彼勒超過一半的利潤是來自于服務的提供,而不是產品的售賣。現在我們無論是從入口端,還是出口端,確實在強調私人訂制的過程。

            加速服務轉型是大勢所趨

            我現在簡單分析一下,入口端驅動的能力模型,我們看一下它的形態是什么樣的?如果形態是多種類共存的話,每一種不同的形態權重是什么?

            第一個,在一個確定性的系統當中,追求所謂的最優級。這個存在很多年,現在依然需要繼續存在。其實我們能夠看到,時至今日,剛才我提到消費品的制造,其實大量都是純2B的。我們其實仍然在使用大規模重復制造,我們看到豐田很精益的思路,去擠成本,把精益做出來,最后獲得盈利空間。

            我的動力機制仍然是我要考核質量、考核成本、考核生產效率,整個系統是相對確定的,然后追求一個最優級。這個存在很多年,現在依然需要繼續存在。

            第二個,大規模訂制,從入口這一端我要了解客戶需求,從入口這一端了解我能做什么。你所需要的東西,可能跟這個產品本身其實并沒有直接的關聯。你需要新鮮的食物,我只要提供能夠幫你做到食物保鮮的產品,而它對于你來說是叫冰箱還是叫其他什么,是無所謂的。

            另外就是出口,當我把一個想要給你提供的東西以什么樣的形態提供出去,這兩點一入一出,會局限出這樣的一個生產形態,叫大規模訂制。

            當然我們還有另外一個形態,叫小規模訂制,在國內,我們軍工制造是一個典型的小規模訂制。我們做一個長征,一堆人上去,連研發帶制造,以及后面的種種服務,我們都是圍繞著第一發。最后100次是4到7年發出的,一年也就才發射23次而已,這是一個典型的非常非常小規模的訂制。

            如果再往我們身邊貼近一點的話,比如說蘭博基尼,這種是典型的小規模的訂制。你有錢,而且你對這個品牌往往是認可的。

            在這個過程當中,它的研發以及整個生產過程,其實跟用戶有一個高度協同的,而且它往往對于整個輸出的時間沒有特別硬性的要求,或者說它給了一個不平衡競爭的情況。

            舉個例子,比如說在軍工制造領域,我們一定會說出嚴格按照一個什么時間生產出來,其實我們考慮的時候已經考慮了整個研產體系,最后交付這個產品的時候應該需要多久,所以我們往往看到提前了3個月或者提前6個月完成什么什么產品。其實反過來講,可以看出來,除了我們的努力,還有整個時間跨度,實際上給得是比較富裕的。

            縱觀整個第二產業,三種業務模式在可預見的未來會呈現并存的狀態。在制造業的多個領域,尤其是在消費品制造領域,實現大規模訂制已經成為激活動能一個重要的手段。

            在出口端,我想說服務轉型,拿一些權威機構的一些數據來看,左邊這張圖是右邊這張圖的原生版,你能看到這個是IDC給出來的到2022年為止制造業的12個趨勢,前5項全部是跟服務轉型有關。不是賣壓縮機,而是賣壓縮機產出的空氣。海爾賣的不是空調了,可能賣的是制冷或者一個舒適的環境。

            第三個,是提高服務營收占比。

            第四個,是通過IOT物聯網增加新的服務內容。甚至我們可以擴展到所謂的為競爭對手的產品提供后市場服務。

             “智能+”重新定義制造業 

            我剛才提過一句“服務轉型絕對不是簡單地提升所謂的售后服務水平等等”。你所提供的這個服務的成本和最終這個服務最終帶來的效率,這個差異很大,這個就是服務效率和能力對盈利能力的影響。

            現在這個領域,無論是在入口端,還是在出口端,促使服務轉型的變化最大的原因是科技創新,科技創新里面就落在這個架構里。

            我把架構寫得非常簡單,如果你考慮是設備,現在通過PLC,如果你考慮一個產品,你考慮IOT,在上面收、發、存、轉各種各樣的數據。現在很多時候我們都會用到云的架構平臺,在這個云的平臺上,你要做一個維保或者遠程監控。

            我們在跟上海,全球最大的鋼鐵公司做合作的時候,我需要判斷這個鋼有沒有邊損等問題,這上面很重要的一點是模型和引擎。

            當有了這一塊以后,我們再往上延展說我對我的產品做訂制,或者是基于應用拓展我的模式。這當中產生最重要的一點是數據。

            首先這里面有一個很重要的基礎是工業企業對業務邏輯的理解,還有一個很重要的是數據的所有權是在工業企業和他的客戶。還有一塊,是真正利用架構或者說技術資源去實現我們基于對所能獲取到的這些數據,然后對它進行處理,獲取產品或者應用的時候,我認為其實和左邊的架構相比,右邊的協同實際上更重要。

            這個是我們創新奇智在動能激活這個領域想要傳遞的第一個信息或者說我們做的第一個思考,動能激活的支撐在于工業知識資源、工業數據資源和IT資源的和,是在這一領域融合最核心的一個體現,我們希望按照這樣一個思路往前走。

            第二點,對于效率躍升這個事,我們比較與時俱進,剛剛提完智能+,我把它叫通過“智能+”來實現效率提升。這里面我提一個叫注智,第一個是運營注智,核心是在于內部運營效率的提升。

            其實我個人認為精益的思想,哪怕是在新的云大智移的顛覆性技術背景下仍然有它的意義。大家知道精益是小迭代,用整體改進的方式去做,不斷地做小迭代。下一代精益的核心是通過數據,這是最最核心的一個問題,而且是通過一個整體的數據。

            第二個是產品注智,數字化孿生智能產品是一個核心,你要想象當我在客戶這一邊,任何一個產品,尤其是工業的實體產品總有一個狀態,這里面有很多的利益相關方,比如說有設計者、生產者、原材料的供應商、使用者、服務提供商等等。但是往往這里面只有一個過程是實體的,在制造過程的時候,就是只有在制造工廠這邊。

            第三個是模式注智,比如說剛才提到銷售產品,去賣,基于使用的付費。比如說事務、流程型營銷等等,這些不展開說了,因為這不是我們的重點。

            我們的重點就是在運營注智的這個領域,而且我們把這個領域做了一定的收斂。我覺得300人能做的事兒還是需要一個逐漸壯大的過程,所以我們的發力點是在這三個大的領域。

            第一個領域是高標準、精細化、零缺陷;第二個領域是我來替您;第三個領域是降低成本。一句話就是“向質量、技術、成本要效率紅利。”

            我們已經從中國制造到中國質造到中國智造,現在確實有一個大的問題,是先解決質量問題。

            我們來看一下,我們在質量領域做了哪些?我們過去在質量管理體系里面有大量的非常好的理論也好,可以被使用的系統也好,我用了一個比較簡單的朱蘭質量三元論,這里面有質量計劃、質量控制、質量改進。

            通過信息化質量改進的這種方式,是解決得比較好的。我們越來越多的人力,效果和效率,和我們招人,每年過完年以后,很多人回到老家,有30%流失率的時候,我們對質檢效率和效果、成本是一個很大痛點。

            另外一個,質量改進,這里面有很大的數據,我們現在發現送來的是海水,我們需要把它淡化。也可能送來的是污水,我不能喝,或者喝了以后會造成更大的問題,所以我們對數據的完整和實時性確實有很高的要求。這兩塊是我們想在中國質造里面想要重點發力的一個領域。

            我演講的內容是想跟大家探討在動能激活和效率躍升這兩個領域的認識,基于這些認識,我們創新奇智團隊想要做什么事情?第一個是技術躍升效率,而數據是可以激活動能的。第二點,其實技術是可以提供數據,當然中間會有工業對人和數據對人的一個協同,而技術+數據會帶來更多的價值。

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