工業(yè)智能化，面向不確定性進(jìn)行抉擇

姜紅德

從早期的游牧社會(huì)開(kāi)始，人類(lèi)社會(huì)就面臨著一個(gè)永恒的話題，要在不確定的環(huán)境中進(jìn)行決策。早在2000多年前的《史記·龜策列傳》中這樣記載：“自古圣王將建國(guó)受命，興動(dòng)事業(yè)，何嘗不寶卜筮以助善！”

進(jìn)入近代社會(huì)，工業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)的不確定性不斷在增加。1972年，阿羅獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)，其在1963年發(fā)表的論文《不確定性和醫(yī)療保健的福利經(jīng)濟(jì)學(xué)》中指出，醫(yī)療服務(wù)的特殊性源于其普遍存在的不確定性。在現(xiàn)代醫(yī)生的手邊，有6000多種藥物，4000多種治療手段，每種有不同的使用要求、風(fēng)險(xiǎn)、注意事項(xiàng)。

克勞德·香農(nóng)認(rèn)為“信息是用來(lái)減少隨機(jī)不確定性的東西，信息的價(jià)值是確定性的增加”，信息最重要就是要減少不確定性而增加確定性。信息社會(huì)，各種新興技術(shù)不斷涌現(xiàn)，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能給人類(lèi)生活、生產(chǎn)帶來(lái)了更多更大的變化?！靶畔⒋蟊ā睅?lái)的大量數(shù)據(jù)和信息，改變了我們的生活環(huán)境，也帶來(lái)了巨大的不確定性。比如，在復(fù)雜多變的商業(yè)環(huán)境中，如何根據(jù)市場(chǎng)環(huán)境做出正確的判斷？同樣面對(duì)客戶(hù)更多的個(gè)性化需求，制造業(yè)企業(yè)如何去一一滿(mǎn)足？這樣的例子比比皆是。

今天，面對(duì)復(fù)雜的數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及同樣復(fù)雜的制造生產(chǎn)系統(tǒng)，人類(lèi)要如何進(jìn)行抉擇？可以依賴(lài)的工具或者方法又有哪些？這些問(wèn)題背后的結(jié)論其實(shí)離不開(kāi)大數(shù)據(jù)、人工智能和算法（或者叫模型）等新概念，我們且仔細(xì)分析一下。

"智能+"時(shí)代，不確定性增加

2019年3月10日，一架載著149名乘客的波音737-MAX8墜毀在埃塞俄比亞首都亞的斯亞貝巴附近，所有乘客全部罹難。這是繼去年10月29日印尼獅航空難造成189人罹難的波音737-MAX8客機(jī)發(fā)生的第二起空難。

從目前事故調(diào)查結(jié)果來(lái)看，這兩起空難的主要問(wèn)題可能出在飛機(jī)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)上。該型號(hào)飛機(jī)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)設(shè)計(jì)了一個(gè)智能化功能，系統(tǒng)基于錯(cuò)誤的信息自動(dòng)觸發(fā)了錯(cuò)誤的決策，并且無(wú)法進(jìn)行人工干預(yù)。事件提示我們，在實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的數(shù)字化和智能化的過(guò)程中，應(yīng)當(dāng)恪守一條重要底線，那就是可靠性和安全性。

在信息技術(shù)快速發(fā)展的背景下，航空工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型走到了時(shí)代的前列。以波音公司為例，母公司的主要任務(wù)是完成飛機(jī)制造的設(shè)計(jì)圖和產(chǎn)業(yè)分工，剩下的生產(chǎn)和裝配組裝等工作早就實(shí)現(xiàn)了全球化協(xié)作。這種復(fù)雜的協(xié)作在其他行業(yè)也逐漸成為一種常態(tài)，但是因?yàn)楦鞣N無(wú)法預(yù)知的因素和變化，由此帶來(lái)的不確定性并沒(méi)有減少，反而增加了。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，高科技發(fā)展一日千里，海量大數(shù)據(jù)堆積如山，這些信息技術(shù)和產(chǎn)品的使用，給工業(yè)制造業(yè)帶來(lái)的不確定性也是增加的。還是以波音為例，它在研制787飛機(jī)時(shí)，使用了8000多種軟件，除了不到1000種外購(gòu)的商業(yè)軟件外，有7000多種是自己的私有軟件，波音關(guān)于飛機(jī)的設(shè)計(jì)、技術(shù)和知識(shí)經(jīng)驗(yàn)等都凝結(jié)在這7000多種軟件中， 是工業(yè)技術(shù)軟件化的典型寫(xiě)照。

全球經(jīng)濟(jì)貿(mào)易摩擦增加和世界經(jīng)濟(jì)的不確定性，導(dǎo)致了制造業(yè)的不確定性也在增加，供應(yīng)鏈的變化，合作伙伴之間的不確定，導(dǎo)致了企業(yè)之間的不確定性也在增加，因此在決策時(shí)需要更加謹(jǐn)慎。

面對(duì)新興技術(shù)發(fā)展和服務(wù)化轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)，制造企業(yè)要想成功應(yīng)對(duì)，就必須加速進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新，通過(guò)深度應(yīng)用數(shù)字技術(shù)來(lái)更加敏捷地響應(yīng)市場(chǎng)的變化，并實(shí)現(xiàn)IT、IOT（物聯(lián)網(wǎng)）和OT（自動(dòng)化）技術(shù)的集成應(yīng)用，擁抱智能制造。

“數(shù)據(jù)+算法”幫助應(yīng)對(duì)抉擇

當(dāng)前大多數(shù)制造企業(yè)正在通過(guò)組織變革、業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型和技術(shù)升級(jí)等方式實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型。埃森哲的研究報(bào)告顯示，80%的中國(guó)企業(yè)正在嘗試通過(guò)數(shù)字技術(shù)讓企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)變得更加高效，促進(jìn)業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)，然而，僅僅只有4%左右的企業(yè)真正釋放了數(shù)字化的潛力。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)在面對(duì)不確定的市場(chǎng)環(huán)境時(shí)，難以做到正確決策。面臨問(wèn)題，企業(yè)有各種各樣的決策，在信息不完備、不確定性的環(huán)境中決策，包括新品開(kāi)發(fā)、客戶(hù)定位、研發(fā)組織、商業(yè)模式等。中國(guó)信息化百人會(huì)執(zhí)委安筱鵬認(rèn)為，企業(yè)決策是否成功，關(guān)鍵在于“企業(yè)能否優(yōu)化資源配置效益：正確的數(shù)據(jù)、在正確的時(shí)間、以真無(wú)奈宮闕的方式傳遞給正確的人或者機(jī)器，以數(shù)據(jù)的自動(dòng)流動(dòng)化解復(fù)雜系統(tǒng)的不確定性”。

那些數(shù)字化轉(zhuǎn)型比較成功的企業(yè)，基本上都能成功做到這一點(diǎn)。以紅領(lǐng)服裝（青島酷特智能）為例，其創(chuàng)建的服裝個(gè)性化定制模式，在于采集了客戶(hù)身上18個(gè)部位的22個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)，自動(dòng)生成了人體的版型和數(shù)控機(jī)床的的加工指令，自動(dòng)生成200個(gè)工序的加工工藝。定制化生產(chǎn)跟規(guī)?；a(chǎn)相比，其復(fù)雜度、面臨的不確定性遠(yuǎn)遠(yuǎn)地超出幾個(gè)量級(jí)，青島酷特智能解決了這一難題。

總結(jié)一下，應(yīng)對(duì)不確定性，有了算法就可以解決，如果加上及時(shí)準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，那么制造業(yè)企業(yè)面臨的主要困難會(huì)迎刃而解。就像安筱鵬博士所言，“數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)是，在數(shù)據(jù)+算法定義的世界中，以數(shù)據(jù)的自動(dòng)流動(dòng)化解復(fù)雜系統(tǒng)的不確定性，優(yōu)化資源配置效率，構(gòu)建企業(yè)新型競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。”