必須回歸到制造本質，IIOT、I4.0都是方法。
美好的愿景并非現實
在和同行、IT、用戶多方交流的過程中，讓我看到一些困惑，制造業的發展人們都聚焦在了工業互聯網、智能制造，但是，又有很多異議，常見的就是：
描繪的美景并沒有出現：人們講工業互聯，協同制造，但卻沒有看到什么好的場景，而且，大部分時間在互聯這個環節就出現了大的問題，那些舉著Internet+的所謂工業互聯網企業也似乎并沒有能夠從中受益，這使得很多人產生了懷疑—究竟這個工業物聯網/工業互聯網有沒有前途。
人工智能到底能不能改變制造業？這個困惑也時常出現，因為似乎大家都希望在制造業發現應用場景，也有號稱找到了應用的，然而真實的場景卻可能類似于手工的作業一樣，使得大家都很疲勞。
為什么難以落地？
對于工業4.0的理解，有各種虛浮的概念附著于產品與概念上，很多企業都號稱有4.0解決方案或者產品，這件事情原本就很莫名其妙—有牽強附會的賣弄風雅之嫌，然若你問他究竟是什么，感覺也就是流行于世的各種概念，落到實處卻連個數據都還無法能夠連接，我時常感覺奇怪，為什么這么多討論工業4.0和智能制造的人卻很少對OPC UA了解，而OPCUA也并非推廣的非常好，據說國內自動化廠商實現OPC UA的并不多。
現在很多工業互聯網公司所干的事情其實就是“導表”—把底層的設備中的變量地址表分析清楚，然后在上位來訪問這些數據，鑒于很多企業都不開放，這個事情做起來就非常困難，其實就變成了“體力活”—因此，終端企業反映說為了實現這個工業互聯網的升級需要花費每臺設備2-3萬的成本。
其實，這與我們之前制造業快速賺錢卻從沒有認真規劃過自己的數據有關，今天想起來，才發現進來的設備都是千奇百怪，我們買了全世界各個地方的設備，但卻沒有很好的規劃過—這不難理解，即使是智能制造、工業4.0也才是最近幾年才興盛起來，而且，還理解的支離破碎，因此這就是為什么大家都想做工業互聯卻似乎一頭霧水。
Internet+在制造業
的困境是什么？
IT的企業把這視為機會，但是，在商業和個人消費領域的IT玩法在制造業卻沒有辦法玩，因為類似游戲、摩拜單車、網約車這類的數據應用是建立在非常大量的用戶基礎，通過大量的用戶來稀釋基礎設施和企業的投資，就像微信擁有10億用戶，通過大量的應用（游戲、電商、公共服務支付、金融服務等）來稀釋整個成本，但是這個在工業卻無法管用。
這導致了IT企業在進入制造業時候無法適應，因為以前賺錢的方法在這里不管用。就像人工智能，在制造業就會遇到小數據，大應用，且需要清晰的解釋，而工業互聯網也同樣如此，如果你遇到那么多的總線需要編寫驅動、新增網絡交換設備、新增人員現場的導表，你就無法讓這件事情變得“經濟”，郭朝暉老師反復強調技術推進中以及創新中的“經濟性”就是這個道理，如果確保經濟性，那么IT產業原有的那種盈利模式就無法在制造業推進。
這是OPC UA TSN的意義，有人問我說為什么要用TSN，我開玩笑說因為可以少用一根線?。‖F在的實時網絡和標準以太網分別用于不同的應用，但是，如果有TSN就可以同一網絡中進行數據傳輸，少一根線的意義是什么？
全國的制造業現場網絡少一根線的意義可大了，至少接線就少了50%，編寫程序就少了、調試就少了，這就是效率，也是經濟性的體現。
當然了，我這個純屬開玩笑，同樣道理，OPC UA的角色也在于降低了工程量，讓數據訪問這件事情變得簡單，同樣是“經濟”的方式推動數據互聯—沒有經濟性，任何美好的規劃都無法實現。
德國人談工業4.0和我們的差別
其實，在2014年德國開始提出工業4.0的時候，我覺得沒什么稀奇，到處聽到人們在討論工業4.0，因為我發現貝加萊的很多設計理念、所遵循的標準規范都與4.0很接近，讓我來理解就會變得非常容易，我那時候就想到，這個4.0是德國人或者整個歐洲區域的制造業基礎與自動化技術、軟件、標準等具有非常好的基礎，在原有的技術上進行了封裝。
因此，就德國來推進4.0來說，實際上第一件事情就是標準化，而事實上也是如此，這因此產生了OPC UA這樣去連接設備、端到端軟件的標準推進，而FMU/FMI則去推進仿真建模領域的各個軟件的標準，在2016年彭老爺子給我了一份NIST陸燕教授對于智能制造標準的全景研究，對于包括設備層、管理層、設計、供應鏈等一系列的標準進行了梳理—這是一篇非常重要的文章。
整個智能制造的架構包含了大量的標準來實現連接
后來看到關于數據字典的標準，我才知道eCI ss（應該是這么拼寫）公司已經對此開發了SDK，很多事情表明，歐洲人推進4.0、智能制造是建立在已有技術之上，然后對其進行標準化。
這是我們與他們推進智能制造的最大差別，我們是在很多基礎的操作系統、開發平臺、建模仿真、管理軟件都還沒有成熟的基礎上就去規劃，而他們主要是用標準把數據、接口統一。
IoT遇到障礙是互操作標準與安全連接同樣在工業相同
就像《變形金剛》中那些小的變形金剛可以一起組裝一個更大的變形金剛一樣，可以想象，要做到這一點，這些變形金剛在連接時，機械規格、數據通信接口、語義都要一致，而且，軟件必須模塊化—因為這個時候，大的變形金剛需要一個主的控制來協同其它才能確保整體的戰斗力。
那么，智能制造同樣如此，必須確保每個單元都是需要與其它單元具有機械、電氣連接、軟件、控制策略的標準協同。
我們必須走過那些坑
前天在洲際酒店大廳與IT的朋友交流，偶遇我仰慕已久的趙敏老師，趁著趙敏老師會議空閑交流了目前智能制造中的問題，趙敏老師認同任正非先生的必須堅定的向歐美學習的講話，因為制造業有很多基礎的過程我們沒有完成，最基本的就是“品質”問題，談到某家國內家電企業，他的領導人已經儼然成為了一個管理學大師，也要去做智能制造，但是，關于他們產品品質的問題卻經常聽到很多抱怨。
制造業必須回歸到本質，先要確保質量，而一切所謂的工業物聯網、人工智能、智能制造都要服務于品質這個核心。這個解決了，其實，是否智能制造并不重要，只能說，智能制造的相關思想、技術可以幫助你實現，但本質還是要回到品質、成本和交付能力上。
記得我在看《金剛經》的時候，我的一位朋友就指出“你看這些，但是，你知道，這存在很大的問題”—在他說話的一瞬間，我明白他想說什么，因為剛好，我看到南懷瑾《如何修正佛法》一書的開篇，南師跟學生們講，你們今天學這些佛經典籍，都是佛陀證悟后的結果，你拿這些結果來讀并不代表你能夠證悟佛法—你必須像佛陀一樣花費12年時間去尋找明心見性、拋棄雜念、苦修、踐行的過程，就像后世的禪宗，人們都把精力花費在了“參話頭”—以為有快速的法門可以證悟，即使禪宗的祖師惠可、道信、慧能這些人都是對佛法修為很高的人，只是到了后來他們為了教育學生采用了簡單的方法。
有很多路，你必須走過才能體會其中的滋味，才能明白那些必須填的坑，我對于制造業的了解，就像之前提到的稻盛和夫在《活法》中所提到的他們聽本田宗一郎課程，在一個溫泉浴場洗澡、然后坐在榻榻米上等本田先生，結果本田先生剛剛從工廠里來對他們說“你們這些笨蛋，在這里怎么能夠學習管理，只有到工廠才能??！”—一切的悟道都要來自于現場，來自于實踐，而不是來自于那些概念。
最近讀了一些佛教的書，讓我總結起來就是：
--鍛煉身體非常有必要，身體好，心情好，才能很好的工作，所以，禪宗坐禪，入定，這樣才能獲得正念、正信這些修煉的基礎。
--沒有行動的思想不能稱之為智慧：佛教講六度波羅蜜，無論布施、持戒、忍辱、精進、禪定、般若每個過程都是讓你行動，放棄雜念，去做本心中的善事，不要說，不要想，你要去做，才是修行，才能獲得智慧（般若）。
我也沒打算成為一個佛教徒，但是，這的確給我印象深刻，佛教與儒家都強調“行動”，陽明講知行合一，其實，就是要讓理論和實踐必須相互作用，不要做“二元對立”，這是系統思維，也是佛教講“不二法門”的原因。
從掃地做起
同樣道理，制造業不要試圖“彎道超車”—必須扎扎實實的從最基本的“掃地”做起，很多時候，制造業總是抱怨政府稅收重，環保整治導致大家沒有錢賺，雖然有時候我也會覺得“似乎的確如此”—但是，我必須說為什么我們沒有想過知識產權方面我們也節省了很多成本??！
因為我們抄襲別人的機器的時候可是省去了研發、測試驗證的成本??！最近社保嚴格了，但是，我們難道沒有發現過去我們很多企業沒有為員工支付社保這不是成本就比歐美低了嗎？
精益很重要—現在逐漸被大家認識到這是制造業的基礎，包括數據的基礎。如果你去工廠里看看，你會無處不在的看到浪費，我時常會感慨—這樣的工廠何以盈利，你要知道，歐美的制造業尤其是日本的豐田在“精益”上面有多少年，多大的投入嗎？
很早以前做5S的時候—這是一項被稱為“掃地”的工作，現場整理、整頓，我曾經做過這項工作，印象深刻，培訓的第一課講“整潔的環境使人保持頭腦清晰”—這樣才能提高工作效率，在OTIS的時候關于5S的講解是這樣的，經過大量測試，發現工地現場的工具擺放非常整齊—我們用筆在板上畫出各個扳手、鉗子等工具的輪廓，必須用完放回原處。
OTIS的統計是對于混亂和整齊的工地，每個工人因為尋找工具會每天多浪費30分鐘，而每個電梯需要四個人安裝，每天浪費2小時，而一個10層站的電梯需要30天的安裝時間，會導致60個工時的浪費，那么對于00年西子一家就安裝11000臺電梯的公司而言，就是6600萬工時的浪費—這僅僅是一個安裝工地，對于工廠、辦公室，對于生產制造的每一個細節，到底會有多少浪費？
我們從來都是“差不多”文化的土壤，沒有精細的管理你的工廠、制造流程。而歐美的企業已經經過百年的發展，他們已經經歷了無數的競爭，不斷的在每個細節降低浪費、消除不合理的流程、降低庫存—你會發現所有的運營管理教程都來自于歐美，因為他們經歷了很多過程，他們總結了這些，并且形成了豐富的管理思想、原則、方法、工具體系。
這個道路你是必須走的—因為，這是無法跨越的，沒有經歷這個過程就無法理解智能制造要提高質量，應該采集哪些數據、建立什么樣的模型來分析？如何改善，會遇到那些矛盾需要平衡。
質量成本與交付才是制造的核心問題
智能制造的生產過程如何去通過數字化來獲得“可觀測性”—控制理論基本的思想就是“能觀能控”—先要監測到你的問題，用數據說話，你才能知道問題在哪里，而在數字化過程所蘊含的管理思想、方法、模型與工具才是真正的“Know-How”—而Internet只是工具，這就是為什么任正非先生說“我們不要炫耀鋤頭，而忘了種地本身”。
因此，踐行智能制造，必須回歸到制造本身，不斷去用精進、禪定的專注才能發現問題，不斷的進步。
智能制造是一條路，一條很長的路，那些坑必須被填平，我們才能走在穩定而正確的道路上。
文章來源：信息化和軟件服務網
