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知行:工业基因的数字化演进

知行:工业基因的数字化演进

书籍作者:郭朝晖 ISBN:9787111718680
书籍语言:简体中文 连载状态:全集
电子书格式:pdf,txt,epub,mobi,azw3 下载次数:8257
创建日期:2024-03-20 发布日期:2024-03-20
运行环境:PC/Windows/Linux/Mac/IOS/iPhone/iPad/Kindle/Android/安卓/平板
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内容简介

本书阐述现代工业基础上的技术创新。本书分成六个部分。前面两部分介绍技术演进的基础知识,中间三部分分别从IT、DT、OT的角度理解数字化技术,以及对错误观念和文化冲突进行了反思

作者简介

郭朝晖 ,博士,教授级高工,1997年毕业于浙江大学工业控制技术研究所,曾任宝钢股份中央研究院首席研究员,曾担任中国工业与应用数学学会副理事长、中国现场统计学会理事等,曾担任上海交通大学、东北大学、浙江大学、华东师范大学等高校的兼职教授,现为上海优也信息技术有限公司首席科学家。长期从事自动化、智能化相关技术的研究,具有丰富的实践经验。


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前言

积跬步以至千里
谈到数字化转型,人们经常陷于各种情绪的纠结中。
看到了机会,发现了价值,就会感到激动;想不清思路,找不到办法,就会感到焦虑;受到用户的批评,价值得不到体现,就会感到困惑。其实,矛盾的冲突往往体现在“时间”上:长期看(看未来),往往满怀希望;短期看(看眼前),往往充满困惑。长期看,数字化技术的价值往往被低估,数字化转型的意义巨大;短期看,价值往往被高估,实际的意义不大。短期看,要防止过热就快不得,需要一步一个脚印地往前走;长期看,要抓住机会就慢不得,需要只争朝夕。我们需要找到一条从当下开始并通往未来的道路。这条道路就是逐步演进之路。
要理解未来,理解数字化转型的长期作用,可以沿着一条线索思考:从“人机关系”的改变到“人人关系”的改变。
数字化技术的直接作用是改变人机关系,提高自动化和机器决策的能力。但人机关系的改变会诱发人与人关系的改变。人人关系的改变往往表现为业务流程再造、商业模式创新和新型企业的出现。这些改变会促进社会分工,导致经济社会的发展,并反过来促进人机关系的进一步改变。数字化技术的作用,就是在人机关系和人人关系相互促进的过程中不断演进,深刻地改变着工业技术、经济社会和人类文明。
前途是光明的,道路却是曲折的。要理解数字化转型当前的困难,就要理解技术的经济性。
理论家展望未来,似乎有无限的发展空间,而实践者要脚踏实地解决眼前的困难。人类历史发展过程中的一粒尘土,就可能成为挡在实践者面前的一座高山。所以,实践时常不能沿着理论的方向直线式前进。我们注意到,企业数字化转型中的现实困难,本质上是技术先进性与经济性的矛盾。也就是说,先进的技术未必带来经济效益。这就会阻碍数字化技术的推进。对企业来说,先进性和经济性的统一是知行合一的基础。我们的注意力应该集中在如何实现并促进这种统一上。
演进策略就是解决这个矛盾的思路。企业采用演进策略时,应该放弃数字化转型一步到位的执念和奢望,每一步的行动都应结合具体的条件和现实的需求。这样,就可以把数字化转型中“登天的困难”化解成“登山的困难”,才能促成技术先进性与经济性的统一。通过长期的坚持,积跬步以至千里,就能够引发技术和社会发展的质变和飞跃。逐步演进可以有效地化解创新中的风险,顺应社会发展的需求,让企业成为技术的“先驱”,而不是“先烈”。
坚持演进的道路并不容易。要只争朝夕,更要坚定不移。要看到方向,还要看到困难,更要有克服困难的勇气和解决困难的思路。既要有“知难而进”的决心,也要有“知难而退”“知难而变”的智慧和眼光。既要有追求极致的精神,还要有舍弃理想主义的决断。既要善于解决具体问题,又不能止步于就事论事,要为长期的持续改进铺路。
走演进的道路,要继承现代工业的优秀基因,并让技术具备经济性。有些专家的学术地位很高,对数字化技术的话语权很大,如果他们缺乏企业的实践经验,不熟悉现代工业的技术和管理的特点,对技术演进的规律理解不深,就容易对企业的数字化工作造成误导和干扰。对这种问题的担忧也是写作本书的动力之一。
本书的写作目的是帮助工业企业的管理人员和技术人员把数字化转型的思想和思路贯通起来,从不同层面全面地认识数字化转型,从而更深刻地理解现代工业和以此为基础的技术创新。全书总共分成六篇。
第一篇从企业的角度理解技术创新。企业的创新不同于学术研究,数字化转型是技术创新的过程,而技术创新是不断演进的过程。创新一般是由外部条件和需求变化引发的,技术随着外部条件的变化而不断演进。创新时常发生在条件不太成熟,需求不太清晰的时候。创新者要学会顺应技术发展的规律,要善于把握条件变化的时机以及技术进步的
分寸。
第二篇介绍现代工业的本质特点和经济社会发展的需求。现代工业的基因不同于实验室中的技术原理,是指现代工业技术和管理的特点和精髓。认识工业基因,是促成技术先进性和经济可行性统一的基础。技术演进必须长期坚持,演进方向需要顺应经济社会的发展,才能取得数字化技术的先机。
第三篇从人机关系的角度讨论数字化技术的演进。从人机关系出发,可以把机械化、自动化、信息化、智能化放到控制论的体系内,从而便于理解技术演进的逻辑。工业互联网和人工智能都可以看作重构人机关系的方法。技术演进的推动力是新一代信息技术的发展。计算机决策具有巨大的潜力,相关技术发展的过程,是潜力释放的过程,也是应用场景不断拓展的过程。工业界和学术界的创新机会,往往来自新的应用场景。数字化技术的应用,其实是重构人机关系的过程。
第四篇从知识角度讨论数据技术与工业知识的相关问题。工业大数据和工业互联网的发展产生众多的应用场景和机会,使得根因分析、数据建模、工业App的技术经济性发生了本质变化。工业企业要抓住这个机会,需要深刻认识工业大数据和工业互联网平台的作用。
第五篇从价值创造的角度讨论数字化技术。走演进之路的目的,是促进技术先进性和经济性的统一。以快速响应为桥梁,可以

目录

目录
序一
序二
前言
第一篇 技术创新的演进逻辑
第一章 技术创新的概念与特点┆3
幸存者偏差┆3
创新中的人择难题┆4
熊彼特定义的创新┆6
模仿与创新的差异┆8
技术创新与科学研究┆9
第二章 抓住技术创新的机遇┆11
背离理论的算法┆11
工程师的方法论┆12
基础条件与创新┆14
需求拉动的作用┆15
创新的机遇期┆16
创新条件的差异┆17
创造条件的智慧┆19
第三章 重新定义用户的需求┆21
创新与个性化需求┆22
需求的综合性和矛盾性┆23
潜在需求┆24
挖掘潜在需求┆25
需求的三种类型┆27
需求描述的误区┆28
定义需求的智慧┆29
现实约束与退半步┆30
退半步与持续演进┆32
需求驱动的内涵┆33
第四章 超越自己的视野┆35
认知的视野与关键问题┆35
从需求到技术原理┆37
从原理到技术成功┆39
从技术到商业成功┆40
第五章 企业的创新与研发管理┆42
风险防范的逻辑┆42
创意的产生┆44
常识性筛选┆45
三个常识性问题┆47
战略性筛选┆50
项目过程管理┆51
研发管理的挑战┆53
第二篇 工业基因与经济社会环境
第六章 现代化工业的基因┆59
理解效率┆60
理解质量┆62
理解成本┆67
理解标准┆69
理解管理┆71
从原理到工业技术┆73
第七章 技术演进的经济视角┆77
技术的经济可行性┆77
先进性与经济性的矛盾┆80
分工协作与第三产业┆82
知识的价值与知识经济┆85
高科技与市场化┆86
数字化技术的经济动因┆88
竞争、同质化与长尾┆89
第八章 社会发展与技术经济性┆91
机器代人与社会发展┆91
机器代人与民众就业┆93
社会发展与质量要求┆94
社会发展与时间成本┆96
社会发展与劳动力供求┆98
后发优势与后发劣势┆100
第三篇 人机关系的演变逻辑
第九章 从机械化到自动化┆105
传统机器的局限性┆105
维纳的深刻思想┆106
催生控制论的技术条件┆107
典型自动控制系统┆109
自动化产线与无人工厂┆111
第十章 信息化与管控融合┆114
信息化的控制论视角┆114
工业企业的计算机系统┆116
管理与控制的融合┆117
工业互联网与管控融合┆119
数字时代的管理┆121
第十一章 计算机决策的潜力┆123
知识、信息与决策┆123
认识模型的意义┆125
模型求解的潜力┆127
数学模型的局限性 ┆129
技术对潜力的约束┆130
第十二章 人工智能及相关学派┆132
人工智能的思想┆132
人工智能的学派┆134
学派之间的关系┆136
第十三章 从自动化到智能化┆140
机器决策的隐患┆140
工业场景中的机器决策┆142
智能潜力释放的三条线索┆143
CPS┆146
从感知走向认知┆148
第十四章 数字时代的人机关系┆151
算法的局限性┆151
人机协同决策的层次┆152
远程化的意义┆154
第四篇 数据技术与工业知识
第十五章 引爆技术热点的机会┆159
理解数据质量┆159
消除断点的意义┆162
工业互联网平台的作用┆163
大数据与工业大数据┆165
常见的数据质量问题┆167
第十六章 工业知识软件化与工业App┆171
管理系统中的工业App┆171
研发类工业App┆173
实时管控与工业App┆175
实时管控工业App的开发┆177
工业App的调整问题┆178
工业App的人才需求┆179
第十七章 工业数据的根因分析┆181
理解根因分析┆182
根因分析的陷阱┆183
陷阱背后的深层原因┆186
跳出陷阱的思路┆189
提高根因分析的效率┆191
第十八章 工业对象的数据建模┆194
数据建模的出发点┆194
大数据时代的建模机会┆196
第四范式与科学规律的发现┆199
第十九章 知识管理与软件化┆201
知识管理的困境┆201
知识管理与计算机的结合┆203
智能化时代的知识管理┆204
知识范畴的拓展┆206
第五篇 数字化技术与价值创造
第二十章 价值创造的时间视角┆212
控制论与快速响应┆212
快速感知┆213
快速决策┆215
快速执行┆216
第二十一章 价值创造的空间视角┆218
市场与优质资源┆218
资源对接的建立┆219
资源对接的平台┆222
第二十二章 价值创造的不同视角┆225
一线工人的视角┆225
基层管理者的视角┆227
技术人员的视角┆228
高层管理者的视角┆229
第二十三章 价值创造的演进视角┆232
持续改进中的问题┆232
丰田公司的经验┆234
对标找差与PDCA┆236
PDCA与IVRA┆237
平台与持续改进┆238
数字孪生、移动通信与持续改进┆240
第六篇 固有观念与工业文化
第二十四章 创新过程的固有观念┆244
创新中的常见观念问题┆244
创新中的常见偏见┆245
项目管理中存在的问题┆247
科技活动中的话语权问题┆250

第二十五章 抛开数字化转型的执念┆253
放弃理想的执念┆253
实践带动技术进步┆256
责任心是基础┆257
第二十六章 工业文化与工业数字化┆259
工业文化┆259
IT文化与工业文化┆260
研发与生产的文化冲突┆261
工业数字化与科技向善┆262

短评

近年来,随着工业基因技术的不断发展和数字化技术的快速普及,工业基因数字化演进逐渐加速,取得了显著进展。具体来讲,工业基因数字化演进呈现如下特点: 一方面,工业基因技术逐渐实现数字化化。基因检测、基因编辑等技术的数字化测序、模拟、仿真等技术渐成熟。数字化技术的应用也提高了工业基因技术的精准度和效率,使得工业基因技术可以更好地应对市场需求。 另一方面,数字化技术的普及也正推动着工业基因的数字化演进。物联网技术、云计算技术、大数据处理技术的应用,为工业基因实现了数字化管理和智能化控制提供了更为便捷高效的手段。通过数字化的方式,工业基因能够更方便地搜集、传输、管理和分析相关数据,帮助企业实现精细化管理。 总体来看,工业基因的数字化演进正在为企业的发展提供全新的思路和机会。数字化技术的应用,可以大大提升工业基因的质量和效率,优化生产流程,提高企业竞争力。在数字化时代的背景下,工业基因数字化演进对推动现代制造业的转型升级和提升企业竞争力具有重要作用。

2023-03-21 10:10:37

工业基因的数字化演进是一个不断发展的过程。随着数据和技术的进步,工业企业正在转变为信息驱动的企业,这为厂商提供了更多的机会和挑战。 数字化转型为企业提供了更多的数据和工具来优化流程,提高生产效率,降低成本。这些工具可以包括前端数据采集、云计算、大数据分析、物联网、人工智能等技术,能够帮助企业更好地管理生产、优化供应链、提升产品质量。 数字化转型对企业来说也是一个全面转变的过程,它需要企业在组织、文化、技术和管理等方面进行调整和升级,才能真正实现数字化转型的目标。 数字化工业基因的演进无疑将会加速工业企业的智能化、高效化和可持续发展,并在未来的竞争中占据领先地位。

2023-03-21 10:10:37

工业基因的数字化演进是一个持续不断的过程,涉及到各种技术、工具和平台。在数字化时代,工业基因已从传统的制造过程中的物理组成,逐渐转变为数据、算法和人工智能的集合。 数字化演进的第一步是数据收集和处理,通过各种传感器和设备采集不同类型的数据,如温度、湿度、振动等。这些数据经过处理和分析,可以帮助企业做出更准确的决策。 数字化演进的第二步是设备和系统的互联互通,通过工业互联网技术实现设备之间和设备与系统之间的连接,使生产系统和业务系统实现信息共享和资源共享。 数字化演进的第三步是应用人工智能和机器学习技术,通过大量的数据和算法来优化生产过程和预测未来趋势,使生产效率更高、质量更稳定。 数字化演进的第四步是构建完整的数字化生态系统,包括数字化供应链、数字化制造、数字化产品和数字化服务等,从而实现生产的全生命周期数字化管理。 总的来说,工业基因的数字化演进是一个持续不断的过程,需要企业不断地投入资金和人力,不断地迭代和优化,实现数字化转型和业务变革。

2023-03-21 10:10:37

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