秦嶺
根據(jù)英特爾公司發(fā)布的報(bào)告,應(yīng)用了數(shù)字化技術(shù)的制造企業(yè)中有三分之二尚未將此類項(xiàng)目大幅展開(kāi)。是哪些挑戰(zhàn)導(dǎo)致了智能工廠項(xiàng)目難以實(shí)施或擴(kuò)大?領(lǐng)導(dǎo)者又該采取哪些舉措來(lái)避開(kāi)其中的陷阱?
隨著大數(shù)據(jù)的普及,聯(lián)網(wǎng)條件的升級(jí),以及計(jì)算機(jī)處理能力的突飛猛進(jìn),人工智能與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將成為工廠加速轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。但根據(jù)英特爾公司發(fā)布的報(bào)告,應(yīng)用了數(shù)字化技術(shù)的制造企業(yè)中有三分之二尚未將此類項(xiàng)目大幅展開(kāi)。原因在哪兒?下文就是報(bào)告中提出的5大挑戰(zhàn),以及英特爾提出的相關(guān)建議。
36%的受訪者稱,技術(shù)技能方面的缺口對(duì)企業(yè)的智能工廠項(xiàng)目的投資構(gòu)成阻礙。為了成功實(shí)施新技術(shù)并維持運(yùn)營(yíng),公司的員工要了解制造流程,同時(shí)掌握為這些流程提供支持的數(shù)字化工具。為此,我們提出了這樣的解決方案:
第一,制作課程以支持現(xiàn)有員工不斷學(xué)習(xí),然后把新的概念跟一手的實(shí)踐機(jī)會(huì)結(jié)合,讓員工能夠在運(yùn)營(yíng)活動(dòng)的背景下應(yīng)用;構(gòu)筑相互關(guān)聯(lián)的模組,讓員工能夠逐漸開(kāi)發(fā)和磨練其技能,從而提高效率。
第二,就未來(lái)重要性可能進(jìn)一步提升的數(shù)字化工具和技能提供指導(dǎo)。材料的內(nèi)容要全面,包括網(wǎng)絡(luò)安全,基礎(chǔ)設(shè)施,人工智能,數(shù)據(jù),存儲(chǔ)和算力需求。
第三,比起解決方案的實(shí)施,應(yīng)該更注重強(qiáng)調(diào)問(wèn)題的評(píng)估和解決。
第四,在啟動(dòng)新的智能技術(shù)項(xiàng)目時(shí),在外聘專家和培養(yǎng)內(nèi)部人才之間達(dá)成平衡,從而讓公司的數(shù)字化能力得到足夠的發(fā)展。
27%的受訪者提到了“數(shù)據(jù)敏感性”,并且對(duì)數(shù)據(jù)和IP的隱私、所有權(quán)和管理等問(wèn)題表現(xiàn)出越來(lái)越多的關(guān)注。這意味著必須分享數(shù)據(jù),但許多公司不愿將他們的數(shù)據(jù)與第三方解決方案開(kāi)發(fā)商進(jìn)行分享。針對(duì)此類問(wèn)題可以用多下述方法解決:
第一,將數(shù)據(jù)的分享政策常態(tài)化,讓組織內(nèi)外的數(shù)據(jù)傳輸能夠順利進(jìn)行。
第二,制定數(shù)據(jù)治理政策,從而權(quán)衡分享數(shù)據(jù)與隨之而來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。但也要注意,政策的制定必須根據(jù)具體情況進(jìn)行調(diào)整,大而化之的做法會(huì)留下隱患。
第三,在企業(yè)開(kāi)展智能化項(xiàng)目之前就考慮好數(shù)據(jù)的分享需求,并在項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)的日程安排中留出時(shí)間,以便就此類需求進(jìn)行協(xié)商。
23%的受訪者稱,企業(yè)內(nèi)應(yīng)用的協(xié)議、組件、產(chǎn)品和體系缺乏互用性。這種麻煩一直存在,但在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中顯得尤為關(guān)鍵,這方面的欠缺限制了企業(yè)的創(chuàng)新能力,以及對(duì)系統(tǒng)組件升級(jí)的能力,因?yàn)樗麄儫o(wú)法輕易地變更供應(yīng)商,或是更換系統(tǒng)中的某一組成部分。對(duì)此,我們應(yīng)該:
第一,積極推進(jìn)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的制定并給予支持,從而提高互用性;盡可能地參加相關(guān)的協(xié)會(huì)和團(tuán)體。
第二,與供應(yīng)商合作制定和部署模塊化的解決方案,并設(shè)法推進(jìn)多供應(yīng)商方案,以打通長(zhǎng)期的升級(jí)路徑。
第三,在上馬智能技術(shù)項(xiàng)目時(shí)考慮開(kāi)源方案。
22%的受訪者提到了安全威脅,對(duì)工廠現(xiàn)有的和將來(lái)可能出現(xiàn)的隱患表示擔(dān)憂。智能工廠結(jié)合了物理和數(shù)字化兩套系統(tǒng),雖然大大方便了員工對(duì)相互關(guān)聯(lián)的系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)操作,但遭受黑客攻擊的風(fēng)險(xiǎn)也隨之提升。企業(yè)的防御手段普遍不足,往往依靠技術(shù)和解決方案提供商代勞。對(duì)此,解決方案如下述所示:
第一,讓運(yùn)營(yíng)和IT方面的技術(shù)人才加入智能化項(xiàng)目團(tuán)隊(duì),以評(píng)估人員、流程、機(jī)器和網(wǎng)絡(luò)方面可能存在的漏洞和弱點(diǎn)。
第二,了解供應(yīng)商在其設(shè)備和運(yùn)營(yíng)活動(dòng)中的新動(dòng)向,預(yù)測(cè)可能會(huì)出現(xiàn)哪些新的漏洞。
第三,針對(duì)一些極端的情況進(jìn)行預(yù)演,比如運(yùn)營(yíng)活動(dòng)中的每一個(gè)組成部分都沒(méi)有重大漏洞,但彼此之間的聯(lián)動(dòng)會(huì)構(gòu)成新的漏洞。對(duì)這種情況要有所準(zhǔn)備。
18%的受訪者提到了企業(yè)的數(shù)據(jù)在規(guī)模和產(chǎn)生速度上的增長(zhǎng),以及利用數(shù)據(jù)的機(jī)制。隨著人工智能的應(yīng)用,企業(yè)會(huì)以更快的速度產(chǎn)生更多數(shù)據(jù),而且數(shù)據(jù)的格式也更加多樣化。因此應(yīng)用數(shù)據(jù)的難度也成倍數(shù)地提升,比如說(shuō)人工智能提出的推薦建議必須能夠結(jié)合以不同方式、不同頻率產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。另一方面,人工智能的算法必須讓人便于理解,才能對(duì)決策有所幫助。解決方案如下所示:
第一,去理解能夠產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值的數(shù)據(jù),從企業(yè)資產(chǎn)的層面去平衡算力、帶寬以及對(duì)實(shí)時(shí)(低延遲)反饋的需求。
第二,要能夠提前預(yù)估足夠反映機(jī)器或運(yùn)營(yíng)狀態(tài)的采樣率。沒(méi)有必要將一切數(shù)據(jù)都收集起來(lái)。