數(shù)字化不是工業(yè)4.0 工業(yè)4.0成熟度三部曲（上）

　　工業(yè)4.0能不能被評(píng)測(cè)?如果能，它如何被實(shí)施。這個(gè)問(wèn)題在行業(yè)內(nèi)一直被廣泛關(guān)注。在德國(guó)國(guó)家工程院acatech的推動(dòng)下，亞琛RWTH工業(yè)大學(xué)、德國(guó)人工智能研究中心DFKI和弗朗恩霍夫研究院等幾家機(jī)構(gòu)，歷經(jīng)一年，在今年4月聯(lián)合推出了《工業(yè)4.0成熟度指數(shù)》報(bào)告(Industrie4.0 Maturity Index)。本文節(jié)選編譯內(nèi)容為上篇。

　　1、錯(cuò)了，工業(yè)4.0不是技術(shù)范兒

　　工業(yè)4.0一詞自2011年以來(lái)，一直被廣泛用于描述制造業(yè)的未來(lái)。然而，現(xiàn)在即使德國(guó)也意識(shí)到，僅從技術(shù)角度闡釋第四次工業(yè)革命的相關(guān)發(fā)展，顯然是不足的，企業(yè)還需要組織和文化層面的改革。作為對(duì)這一點(diǎn)越來(lái)越明顯的趨勢(shì)，該指數(shù)的副標(biāo)題干脆就是“企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型管理”。

　　圖1：工業(yè)成熟度指數(shù)報(bào)告

　　德國(guó)工程院《工業(yè)4.0成熟度指數(shù)》(以下簡(jiǎn)稱工業(yè)4.0指數(shù))認(rèn)為，先進(jìn)技術(shù)可以獲得更廣泛的數(shù)據(jù)，但對(duì)數(shù)據(jù)潛在利用能力，完全取決于企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)和文化。

　　一個(gè)組織的最終目的是成為學(xué)習(xí)型敏捷的企業(yè)，對(duì)不斷變化的環(huán)境具備持續(xù)的敏捷性和適應(yīng)力。

　　《工業(yè)4.0指數(shù)》為企業(yè)實(shí)施變革提供指導(dǎo)，包括六個(gè)階段的成熟度模型，每個(gè)發(fā)展階段的實(shí)現(xiàn)都將獲得額外利益?！豆I(yè)4.0指數(shù)》著重于四個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域，而這四個(gè)領(lǐng)域都包含與其相關(guān)的兩個(gè)基本原則。

　　2、工業(yè)4.0下的企業(yè)目標(biāo)

　　企業(yè)目前并未在其戰(zhàn)略思考中對(duì)這些原則的充分影響予以足夠重視。許多組織仍缺乏對(duì)工業(yè)4.0關(guān)鍵環(huán)節(jié)的基本理解，例如，企業(yè)經(jīng)常錯(cuò)誤地以為工業(yè)4.0僅限于數(shù)字化或全自動(dòng)化領(lǐng)域。除此之外，各企業(yè)沒(méi)有建立共同目標(biāo)，許多已經(jīng)實(shí)施的行動(dòng)均是各自為政的孤立措施。德國(guó)工程院的《工業(yè)4.0指數(shù)》，可以依據(jù)各企業(yè)的需求，精確定制數(shù)字化路線圖， 從而幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)工業(yè)4.0的最大化利用，并轉(zhuǎn)型成為學(xué)習(xí)型敏捷組織。

　　多數(shù)公司實(shí)施的措施僅限于偶爾的試點(diǎn)項(xiàng)目，事實(shí)上更類似于技術(shù)可行性研究。但此類項(xiàng)目卻難以將工業(yè)4.0的全部潛力展示出來(lái)，因?yàn)樗鼈兒鲆暳税ü窘M織結(jié)構(gòu)和企業(yè)文化在內(nèi)的工業(yè)4.0實(shí)施的關(guān)鍵方面，結(jié)果就是變化僅僅是順應(yīng)自然的發(fā)展進(jìn)化。

　　圖2：常見(jiàn)的企業(yè)適應(yīng)過(guò)程

　　正如精益生產(chǎn)不等同于簡(jiǎn)單的防止浪費(fèi)，工業(yè)4.0也不只是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接機(jī)器和產(chǎn)品?！豆I(yè)4.0指數(shù)》強(qiáng)調(diào)的是需要進(jìn)行范式的轉(zhuǎn)變。

　　令人惋惜的是，這些變化往往無(wú)法反映組織的實(shí)際流程或滿足制造型企業(yè)的真正需求。因此，無(wú)論是獨(dú)立企業(yè)內(nèi)部還是整個(gè)經(jīng)濟(jì)層面上的轉(zhuǎn)型變革的實(shí)例，都只是鳳毛麟角。

　　這說(shuō)明，必須要合適的技術(shù)要素相結(jié)合，來(lái)壓縮企業(yè)的適應(yīng)過(guò)程。

　　圖3：工業(yè)4.0可以壓縮時(shí)間進(jìn)程

　　對(duì)于各企業(yè)來(lái)說(shuō)，實(shí)現(xiàn)工業(yè)4.0的道路各有不同，因此必須以分析企業(yè)現(xiàn)狀和目標(biāo)為起點(diǎn)。企業(yè)現(xiàn)狀的相關(guān)問(wèn)題包括企業(yè)未來(lái)幾年的戰(zhàn)略目標(biāo)，企業(yè)已經(jīng)實(shí)施的技術(shù)和系統(tǒng)，以及這些技術(shù)和系統(tǒng)在企業(yè)內(nèi)部的運(yùn)行情況。這些問(wèn)題的答案可以幫助企業(yè)確定成功引進(jìn)工業(yè)4.0所需的能力。

　　3、工業(yè)4.0的六步法

　　工業(yè)4.0的引入，涉及制造型企業(yè)數(shù)字化能力素質(zhì)的顯著提升，并需要企業(yè)組織的大規(guī)模改變。作為一項(xiàng)高度復(fù)雜的任務(wù)，這種轉(zhuǎn)型通常需要花費(fèi)數(shù)年。而且轉(zhuǎn)型的計(jì)劃和實(shí)施需要確保在整個(gè)轉(zhuǎn)型過(guò)程中的不同階段都可以實(shí)現(xiàn)積極盈利(如增長(zhǎng)和效率)。

　　在工業(yè)4.0轉(zhuǎn)型過(guò)程中的任何階段都應(yīng)實(shí)現(xiàn)可見(jiàn)的收益，這才可以支持轉(zhuǎn)型的整體成功。

　　該路徑包括六步法，也可以看成是工業(yè)4.0的六個(gè)階段，可分為計(jì)算機(jī)化、連通性、可見(jiàn)性、透明性、預(yù)測(cè)性、適應(yīng)性。每一步都建立在前一階段之上，并且說(shuō)明了達(dá)到每一階段所需要的能力和實(shí)現(xiàn)的企業(yè)效益。

　　圖4：工業(yè)4.0的六步法

　　該戰(zhàn)略要求企業(yè)發(fā)展必須按部就班。以工業(yè)4.0的基本需求為起點(diǎn)，為企業(yè)向?qū)W習(xí)型敏捷組織轉(zhuǎn)型的整個(gè)過(guò)程中提供支持。

　　圖5：工業(yè)4.0進(jìn)階六步法

　　非常重要的一點(diǎn)是，這種能力是一步一步構(gòu)建的，也就是說(shuō)第一階段的效益可以通過(guò)低于第二階段的能力實(shí)現(xiàn)。因此，轉(zhuǎn)型過(guò)程是步步遞進(jìn)、持之以恒的旅程，可能無(wú)法實(shí)現(xiàn)企業(yè)、工廠、生產(chǎn)線以及各個(gè)部門之間的完全同步。各個(gè)企業(yè)應(yīng)該自行判斷哪個(gè)發(fā)展階段可以代表自身特定情況下的成本和效益的最佳平衡，從而將該階段作為轉(zhuǎn)型過(guò)程計(jì)劃結(jié)尾的目標(biāo)階段。

　　直至今日，許多企業(yè)仍面臨的挑戰(zhàn)是創(chuàng)造工業(yè)4.0的基本條件。

　　數(shù)字化本身并非工業(yè)4.0的組成部分。

　　該報(bào)告的這一個(gè)判斷，應(yīng)該還是出乎很多人的意料。但報(bào)告強(qiáng)調(diào)，工業(yè)4.0的發(fā)展路徑以數(shù)字化為開(kāi)端，而計(jì)算機(jī)化和連通性是實(shí)現(xiàn)數(shù)字化的基本要求。這兩個(gè)初始階段之后的四個(gè)更高階段，才是工業(yè)4.0發(fā)展所需的進(jìn)一步能力。

　　4、六階段的描述

　　1)計(jì)算機(jī)化

　　發(fā)展路徑的第一階段是計(jì)算機(jī)化，因其提供了數(shù)字化的基礎(chǔ)。在這一階段，不同的信息技術(shù)在企業(yè)內(nèi)部獨(dú)立運(yùn)作。大多數(shù)企業(yè)的計(jì)算機(jī)化已經(jīng)相當(dāng)成熟，主要用于更加高效地處理重復(fù)性工作。通過(guò)計(jì)算機(jī)化，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)高標(biāo)準(zhǔn)、低成本制造，而且許多現(xiàn)代產(chǎn)品可以達(dá)到以前不可能達(dá)到的精密程度，從而實(shí)現(xiàn)獲得利益。但實(shí)際上，很多機(jī)器并不具備數(shù)字接口，特別是對(duì)于長(zhǎng)周期機(jī)械或人工操作的機(jī)器來(lái)說(shuō)。在這些情況下，終端經(jīng)常用于填補(bǔ)商業(yè)應(yīng)用和機(jī)器之間的缺失環(huán)節(jié)。

　　計(jì)算機(jī)化的例證之一就是CNC銑床。通過(guò)采用計(jì)算機(jī)數(shù)控，CNC銑床可以加工高精度零件，但是有關(guān)執(zhí)行行動(dòng)的細(xì)節(jié)，所需要的NC加工數(shù)據(jù)通常仍需要手動(dòng)傳輸給銑床，也就是說(shuō)，銑床并未實(shí)現(xiàn)連接。另一實(shí)例則涉及未與企業(yè)EPR系統(tǒng)連接的商業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)，這可能導(dǎo)致半自動(dòng)質(zhì)保，盡管在試驗(yàn)站實(shí)施，但記錄數(shù)據(jù)卻并未與相應(yīng)的工作環(huán)節(jié)關(guān)聯(lián)。這將導(dǎo)致一旦發(fā)生質(zhì)量問(wèn)題，回溯環(huán)節(jié)會(huì)變得異常困難。

　　2)連通性

　　在連通性階段中，相互關(guān)聯(lián)的環(huán)節(jié)取代了各自為政的信息技術(shù)。廣泛使用的商業(yè)應(yīng)用彼此連接并反映企業(yè)核心業(yè)務(wù)過(guò)程。操作技術(shù)(OT)系統(tǒng)的各部分實(shí)現(xiàn)了連通性和互操作性，但是依舊未能達(dá)到IT層面和OT層面的完全整合。

　　3)可見(jiàn)性

　　傳感器能夠獲得大量數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，從而捕獲整個(gè)過(guò)程。傳感器、微芯片以及網(wǎng)路技術(shù)價(jià)格的下降意味著現(xiàn)在可以實(shí)時(shí)記錄整個(gè)企業(yè)的事件和狀態(tài)，而不是像之前一樣僅僅記錄單獨(dú)的領(lǐng)域，如制造領(lǐng)域。所以現(xiàn)在可以始終保持工廠的最新數(shù)字模型。我們將這種數(shù)字模型稱為企業(yè)的“數(shù)字孿生”。“數(shù)字孿生”能夠顯示企業(yè)在任何特定時(shí)刻發(fā)生的情況，并根據(jù)這些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)作出管理決策。因此，我們可以將“數(shù)字孿生”視為下一階段的核心構(gòu)成元素。

　　4)透明性

　　第三階段涉及企業(yè)當(dāng)前形勢(shì)數(shù)字孿生的構(gòu)建，而第四階段是關(guān)于企業(yè)了解事件發(fā)生原因，并通過(guò)根本原因分析生成認(rèn)識(shí)。為了辨別和解釋數(shù)字孿生的交互，必須使用工程知識(shí)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。語(yǔ)義鏈接和數(shù)據(jù)匯集能夠產(chǎn)生信息和相應(yīng)的語(yǔ)境，為復(fù)雜和快速?zèng)Q策提供過(guò)程認(rèn)識(shí)。

　　5)預(yù)測(cè)性

　　達(dá)到預(yù)測(cè)能力階段后，企業(yè)可以模擬不同的未來(lái)情景，并確定最具可能性的情景。這包括將數(shù)字孿生投射到未來(lái)，以描繪多種情景，并評(píng)估它們發(fā)生的可能性。由此，企業(yè)可以對(duì)未來(lái)發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)，并適時(shí)作出決策和采取適當(dāng)措施。然而具體措施還是需要人工執(zhí)行，因此較長(zhǎng)的前置時(shí)間有助于限制消極影響。減少突發(fā)狀況或計(jì)劃變動(dòng)等引起的意外事件可以實(shí)現(xiàn)更為有效的經(jīng)驗(yàn)。例如，通過(guò)預(yù)測(cè)能力，可以在承運(yùn)人失職等反復(fù)出現(xiàn)的物流問(wèn)題發(fā)生之前對(duì)其進(jìn)行標(biāo)記，并通過(guò)更換承運(yùn)人防止此類問(wèn)題發(fā)生。

　　6)適應(yīng)性

　　預(yù)測(cè)能力只是自動(dòng)化行為和自動(dòng)化決策的根本要求，而持續(xù)的適應(yīng)性則使企業(yè)能夠向IT系統(tǒng)下放適當(dāng)決策，以便IT系統(tǒng)盡快適應(yīng)變化多端的經(jīng)營(yíng)環(huán)境。

　　適應(yīng)程度取決于決策的復(fù)雜性和成本收益比，通常最佳方式是實(shí)現(xiàn)單獨(dú)過(guò)程的自動(dòng)化，因此應(yīng)調(diào)查自主重復(fù)性操作的基本可行性。

　　作者簡(jiǎn)介

　　周峰：北京郵電大學(xué)碩士，中國(guó)軟件評(píng)測(cè)中心主任助理，主要研究面向工業(yè)控制系統(tǒng)系統(tǒng)的安全可靠測(cè)評(píng)技術(shù)、智能化能力評(píng)價(jià)技術(shù)。

　　安琳：北京航空航天大學(xué)博士，賽迪集團(tuán)旗下賽迪智能制造工程技術(shù)測(cè)評(píng)中心有限公司總經(jīng)理，主要從事企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型能力研究和咨詢服務(wù)工作。

　　林雪萍：南山工業(yè)書(shū)院發(fā)起人，北京聯(lián)訊動(dòng)力咨詢公司。