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对话李杰:工业互联网在中国制造业企业如何实践?

智能化改造 / 作者:龙智造工业云 / 来源:本站原创 / 浏览:187

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2018-11

      李杰担任美国麦肯锡全球资深顾问,他的研究重点是以工业大数据分析为主的智能预测技术、产品及服务的主控式创新设计,实践经验丰富,与全球100多个企业合作工业人工智能与工业大数据研发与应用,还担任富士康工业人工智能总顾问。
 

 
      李杰告诉记者,长期来看工业互联网一定是有需求的,是朝阳产业,短期来看是企业的经营管理的问题,需要看企业是怎么管理和执行的问题。目前中国企业在工业互联网领域有观念上的一致性,但是企业之间差异化很大。另外,现在中国的信息量过大,影响了企业的专注性,大家对区块链、AI等感到焦虑,都生怕错过了什么。


龙智造工业云平台:媒体报道,GE正计划出售其数字化公司,包括工业互联网平台Predix、MES软件Proficy、管理APM软件,你对GE和国内的富士康等企业都比较熟悉,国内很多企业以GE为工业互联网转型标杆,您怎么评价GE的做法(放弃数字业务)?

 
李杰:

      工业互联网本身和GE应该分开来看。GE放弃工业互联网,我认为是因为它亏损,公司不得不忍痛割爱,我不觉得GE放弃工业互联网代表工业互联网产业的结束,这个观点是错的。恰恰相反,GE放弃了工业互联网产业,反而使它专注于做“蛋黄”的产业,它做产品做得很好,但是现在它把服务作为主力,这个观点是错误的。因为GE是专做蛋黄(做产品)的公司,它用蛋白(服务)增加对顾客的价值。


      GE不能用做APP的思维去做工业,工业与服务业的不同,从这点上来看的GE基础的思维是错误的,不能把手机社交、生活APP的观念用在工业上。相对社交、生活APP来说,人的生活需求是有共性的,但是工业是更加复杂和多元化的。GE的放弃不代表工业互联网的结束。


龙智造工业云平台:那你认为工业互联网对于工业发展的本质作用是什么?

 

李杰:

      工业互联网的慢慢形成加速了工业对数据的认识,有了工业互联网,可以产生和采集工业的数据,比如挖掘机的数据、飞机的降落率等,数据的来源性增大,加速了我们对工业制造的认识,有利于降本减存。另外工业互联产生了数据关系型的产业;同时进一步认识了工业制造中的问题。


“两化融合”中国企业实践差异大


龙智造工业云平台:相对美日德来说,我们正在推动的工业互联网现在处在什么阶段?


李杰:

      在工业领域,日本工匠解决了素质问题,德国器匠解决了体质问题,美国技匠解决了本质问题。


      日本讲究培养人才,讲究工匠精神,工人流动性不强,讲究终身制,企业也更愿意培养工人。德国工业4.0,因为企业危机意识比较强,讲究用工业装备改变社会,美国讲究技术改变世界,政府不用推,企业自己去做,美国有技术改变社会的DNA。


      中国的很多技术的推进,很多事情都是自上而下地推进的,政府先发一个产业政策、白皮书,再开很多大会;国外政府也有口号,但是企业还是做他们自己的事情,政府也没有“糖”(资金政策福利)可以撒,政府没有“给企业挂牌”或者“树标杆企业”,对企业的影响少。


      中国推出信息化、两化融合,是推动中国企业对之高度认识的重要性,但不代表现在中国工业能做到信息化、两化融合。中国企业差异化很大,虽然都有共同的口号,但“两化融合”方面,中国企业在观念上是一致的,但是行动上不一致。有些企业已经做得很好,但有些小企业连机器上网都没做到。


龙智造工业云平台:这意味着中国工业互联网的实践还很初级?对此你有什么建议?


李杰:

      推动工业互联网,首先企业要有认知 ,另外企业明白自己的需求,然后才是行动。中国在推动信息化、两化融合、智能化的方向都是对的,但是在具体做法上,我们不能让政府顾着撒钱,企业跟着政府的钱的指挥棒走,天天去开会,但是自己的企业到底做什么都不知道。


      “中国制造业没必要全部学习工业4.0”


龙智造工业云平台:中国的企业是有需求的,比如富士康、三一都是很积极地去迎接工业互联网的。政府也面临制造业转型的压力,你担任富士康的智能工业顾问,你认为企业在具体实践中存在的问题是什么?


李杰:

      中国制造业面临的是三个问题,本质问题、体质问题、素质问题。本质问题决定你要做什么,为什么要做;体质问题,做得好不好,提质增效降本减存;素质问题,人的管理,设备平台、数据收集。


      从这三个问题看,中国目前首先要解决的是素质问题,不靠人来决定数据在哪里,这是整合中国企业革命很大的一个步骤,因为当信息化不对称的时候无法做统一管理(第一点即信息对称)。第二个是体质问题,即管理对称。中国工厂管理现在的问题是,我叫做体制不均匀,管理理念很难形成。对于中国制造业来说,没必要大家全部都去学习工业4.0、做工业互联网,也没有必要都去做数字化、人工智能;所以应该有一个认知,我的产业适合做作什么,而不是别人做我也跟着做。


      现在对于中国企业信息量过大,反而影响了企业的专注性,大家对区块链、AI等感到焦虑,都生怕错过了什么。第三本质问题,就是企业应该专注做“蛋黄”。


      我从一些国内工业互联网产业的数据看到大家出发点有个隐忧,第一,大家把德国日本美国的定义制造系统当做中国的基础线,这是错误的,不管是MES还是ERP,中国工业的体系和其他不同,他应该有一套自己的做法,没有必要走德国日本的路线。




 
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