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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。 EStSanaFoSwd93eS0AHSe/NumkwW5B2tZe2p1BpdPMAlw/EVs+LPDyRNskpyoWRz

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