九、智能制造与管理

智能制造需要创造价值，但价值管理却是令很多企业感到头疼的问题。我们调研发现：在我国各类企业里，由于管理问题导致的损失至少能够占到企业总成本的10%~20%，甚至更高。所以，通过智能化、大数据的手段提升企业的管理水平，价值潜力非常巨大。但是，这一方向的主要困难是管理的价值损失往往是隐蔽的，不容易被公司管理层直接看到。

管理水平低，常常是制约我国企业产品质量提升和技术发展的瓶颈，是个普遍性的问题。在管理不到位的情况下，设备、操作、原料、检验的稳定性就不高，产品质量就很难稳定，成本也就降不下来。我们看到很多所谓的“技术水平不高”，本质上是管理不到位造成的。所以，从某种意义上说，管理水平“定义了技术工作的边界”：管理越是不好，技术的应用环境就越差，应用效果就越不理想。

要对管理进行“优化”，前提是找到管理中的漏洞和不足。这些漏洞和不足，是过去没有做好的地方，也是价值之所在。但是，这些问题并不好找：如果容易找到，现在很可能就不是问题了。找不到问题的原因有很多，大体上可以分成三类：

1）没有量化的数据，更不能实时地得到数据，不利于精确管理；

2）问题涉及多个部门，信息没有集成起来，不能有效地协同；

3）涉及个人或部门的局部利益，人们会有意无意地掩盖问题。

ICT的机遇在于能够提供解决这些问题的技术工具。例如，广泛地推动数字化，可以帮助人们解决第一类问题；推进互联网的应用，可以用来解决第二类问题；用数字化实现业务和价值的透明化，可以用来解决第三类问题。

下面通过一个形象的例子，谈谈我们对透明化的理解。

有一家生产豆腐的传统工厂，管理上有很多问题，如工人操作不规范、偷懒等。后来，这家企业在车间安装了几个摄像头，并把监视器安装在管理者的办公室里。这样一个小小的办法，竟然让管理水平提高了很多。

虽然“透明化”的工作可能不像安装摄像头这样简单，但原理是一样的：通过数字化记录企业运行的方方面面，让各种生产经营活动的每一个动作都处于受控的状态，变得可追溯，管理的漏洞自然就会减少。大数据和工业互联网，为推进透明化提供了有力的工具。

现实中的透明化，往往不能简单地把各种数据收集上来。我们知道：一个企业往往有成千上万的数据，如果把这些原始数据直接展现在管理者的面前，他会陷入“数据的海洋”，无法提取其中有效的管理信息。这样的“透明化”是没有办法提高管理水平的。

要提高管理水平，必须让管理者能够用有限的精力，去关注那些真正需要管理的重点问题。为此，必须建立数字化的模型和算法，让计算机从纷繁复杂的数据中提炼出管理者真正关心的业务事件。这其实就是智能化。

要做到这一点，需要跨学科的知识：首先要有管理知识，知道管理者关注什么样的业务问题；其次需要有专业领域知识，知道如何从数据中判断业务活动是否正常；另外需要有数据处理能力，能把数据中的干扰和噪声去除掉。

石家庄天远公司就是一个典型的案例。这家公司帮助用户管理各种移动装备，如卡车、挖掘机等。他们有用户需求的知识，知道用户企业的管理者关心什么。比如，用户关心司机有没有用公司的车辆干私活。其次，他们有必要的业务知识，知道如何判断司机是否干私活。比如，如果车辆的载重在某些地方突然发生改变，就可能意味着司机装上了货物。这就是一条知识。但是，知识的应用过程会遇到困难。比如，数据可能是间接的、有干扰的，需要数据分析师把这些干扰过滤掉，减少误报警。这时，就需要数据分析和建模的知识。

这样，只有到真正发生问题的时候，计算机才会向管理者发送信息。于是，一个管理者可以轻松有效地管理成百上千台的设备，管理的能力也就提升了。总之，“透明化”的要点，就是让管理者能花费尽量少的时间和精力，去管理尽量多的重要问题。这在本质上就是管理能力的提升。这种做法，是让机器帮助人决策，是“人机界面的重构”，自然属于智能化的范畴。 npqNmg6luDhRNsin7mK0buySfATEDCWFP27olHd6uw5iygFQLKjHCI8gUhoaLOIt