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        安筱鵬:數字化轉型的十個關鍵詞

        更新時間: 2020-02-09 16:14:49

        4月28日在清華大學經管學院舉辦的高教論壇上,安筱鵬博士圍繞「數字化轉型2.0」進行了主題發言,以下是發言主要內容。


        圖說:安筱鵬博士在清華大學經管學院舉辦的高教論壇上現場發言。


        各位來賓上午好!


        在座的各位都是清華經管學院的校友,非常高興在清華108年校慶期,和各位清華校友交流數字化轉型這個話題。今天,我們業界關於企業數字化轉型有很多新的概念,有些時候新概念太多,也造成了「新概念霧霾」,我們需要一個「霧霾凈化器」;我們需要一個望遠鏡,能看到數字化轉型的全局;我們需要一個顯微鏡,能看到數字化轉型的細節;我們也需要一個CT機,能看到數字化轉型的本質。


        什麼是數字化轉型的本質?我們認為,數字化轉型的本質是,在數據+演算法定義的世界中,以數據的自動流動化解複雜系統的不確定性,優化資源配置效率,構建企業新型競爭優勢。當前,全球信息通信技術正進入技術架構大遷徙時代,企業數字化轉型正在經歷從基於傳統IT架構的信息化管理(數字化轉型1.0),邁向基於雲架構的智能化運營(數字化轉型2.0)。如何理解和認識企業數字化轉型,這十個關鍵詞也許可以幫助勾勒出數字化轉型的本質:1、不確定性,2、複雜系統,3、競爭的本質,4、轉型的邏輯起點,5、工具革命,6、決策革命,7、數據的自動流動,8、軟體的本質,9、技術架構的大遷移時代,10、體系重構。


        1.不確定性


        只有深刻認識不確定性,才能深刻理解數字化轉型的本質


        對不確定性的恐懼是人們認知社會規律的內在動力。人類社會發展一直伴隨著對確定性的追求,確定性是行為能夠被預測的前提,也是我們安全感的來源。人類社會的發展史就是一部對抗不確定性、尋求人類命運發展確定性的歷史,對不確定性的恐懼和對確定性的追求一直伴隨著人類社會的發展和演進。


        不確定性源於信息約束條件下人們有限的認知能力,應對不確定性,是人類永恆的挑戰。在過去幾千年裡,每一個個體、族群、部落、企業、國家等都會面臨著各種各樣的挑戰,如戰爭、衝突、災害、競爭等。人們都面臨著如何在不確定性的環境中進行決策,這些決策正確與否會導致事情的成敗、得失、利弊、對錯、好壞、優劣等結果,決策結果又會影響個體的幸福、部落的興衰、企業的成長、國家的繁榮、歷史的走向。


        化解不確定性的「三部曲」。第一,理解和認知世界運行的規律,是化解不確定性的邏輯起點;第二,理解運行規律之後需要預測將會發生什麼,這是決策的基礎和依據;第三是控制,是將決策付諸行動的具體路徑。



        面對不確定性如何決策?


        幾千年來,人類社會一直面臨的重大挑戰是,如何在不確定性的環境中進行決策,從游牧社會、農業社會、工業社會到信息社會,這都是一個永恆的話題,而在過去幾千年人類是如何進行決策?2000多年前,《史記·龜策列傳》中記載「自古聖王將建國受命,興動事業,何嘗不寶卜筮以助善!」500年前,正如馬克斯·韋伯在《新教倫理與資本主義精神》所說的,新教構建了一套對世界的解釋體系,企業家們面對各種不確定性進行決策的時候,宗教是指導他們在不確定性的環境中進行選擇的依據。


        100前,愛迪生經過幾千次試驗發明了電燈,1969年美國人把人類送到了月球,波音747實現首飛。人類上月球的每一個決策、飛機研發的每一次重大決策的背後是基於什麼?是科學。今天,風電功率預測、工程機械設備全生命周期運維、盒馬鮮生對生鮮食品的品類及數量選擇、淘寶首頁的千人千面的背後,構建了新的決策機制:數據+演算法。


        對不確定性認知的分野:從哲學到科學


        對於不確定性的認知,也是從哲學、科學、經濟學分化的一個重要的因素。從資訊理論來看,克勞德·香農認為「信息是用來減少隨機不確定性的東西,信息的價值是確定性的增加」,信息最重要就是要減少不確定性而增加確定性。回到數字化本質,那就是在數據+演算法定義的世界中,化解複雜系統的不確定性。



        醫療的本質:應對不確定性


        關於不確定性,我們把這個話題拓展到其它領域。1972年,阿羅獲得諾貝爾經濟學獎,其在1963年發表的論文《不確定性和醫療保健的福利經濟學》中指出,醫療服務的特殊性源於其普遍存在的不確定性。醫療是什麼?向外看,是懸壺濟世;向內看,就是如何應對不確定性。在現代醫生的手邊,有6000多種藥物,4000多種治療手段,每種有不同的使用要求、風險、注意事項。面對疾病世界,從幾百年前的簡單,到幾十年前的複雜,再到現在的「非常複雜」。醫學成了一門掌控極端複雜性的藝術,它考驗著作為人是否能夠駕馭這種複雜性。


        2.複雜系統


        從萬物互聯到萬物智能


        沒有網路的世界是一個機械系統。隨著感測器、互聯網、物聯網的出現,IoT時代正在到來,所有的產品最終都將成為一個網路終端。正如波特所說,未來,所有的產品功能將由四個基本模塊構成:動力部件、執行部件、智能部件、互聯部件,未來的智能產品可以監測、可以控制、可以優化,產品的功能靈活性、易擴展性、安全性、可管理性都得到提高。



        單一產品走向複雜系統,從機械系統走向生物系統


        萬物互聯網使得孤立產品走向複雜產品網體系。約翰迪爾公司(John Deere)作為全球最大的農業機械製造商和世界第二大工程機械製造商,其產品沿著傳統產品→智能產品→智能互聯產品→產品系統→產品體系的路徑逐步演變。它不僅僅是一個產品,而且成為一個網路體系的組成部分。當成為一個網路體系組成部分的時候,就從一個原有的機械系統演變成複雜的生物系統。


        智能系統:單一系統、局部系統、複雜系統到巨系統


        我們再來看智能製造,我們可以定義一個智能的最小單元——具有感知、分析、優化、執行功能的智能單元,如數控機床、智能機器人、AGV小車以及刀具管理、工裝管理系統等,這些最小智能單元散布在製造體系的各個角落。今天,隨著物聯網、邊緣計算、工業互聯網等新的架構和技術體系的出現,以及市場需求對跨企業、跨環節、大尺度資源優化的需求,最小的智能單元從一個小系統被不斷接入企業內部大系統,企業內部大系統與上下游實現互聯互通互操作,構建複雜產業鏈系統。在此基礎上,當企業把產業鏈系統向整個社會開放時,開始構建起一個複雜巨系統。那我們可以看出來,商業和製造系統變得越來越複雜,從一個機械系統演變成了一個複雜生物系統。


        德國工業4.0講橫向集成、縱向集成、端到端集成,從這個角度來講,什麼是集成?集成是數據的互聯互聯網互操作,集成的本質就是對製造資源優化範圍、領域深度的描述,從自動化到智能化,就是從局部優化到全局優化的過程,在時間上優化只有起點沒有終點,空間上參與優化的資源從點、線、面、大系統、巨系統的方向不斷地擴展。如果說,自動化是單點的、低水平的,有限的資源優化;那麼,智能化是多點、高水平、全局的資源優化。所謂集成的過程,就是對製造過程的範圍領域不斷地深化的過程。



        智能製造:複雜的生態系統


        傳統的製造體系是一個簡單的機械體系,確定性是常態。而智能製造是一個複雜的生態系統,要解決的核心問題是如何降低系統的不確定性。今天,當人們在理解製造業、理解智能製造的時候,我們要換一個視角,我們從一種靜態思維、機械化思維,走向生態思維、系統思維。



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