每每提及IT項目,第一個讓人想起的總是ERP、MES、PDM項目三駕馬車,談及信息化想則是需求調研、需求報告、實施方案、業務藍圖、原型確認、功能開發與測試,或者是信息化項目邊界不清晰而造成項目管理困難的性質,綜合來講就是將IT項目等同於軟件,這樣的理解則是將整個IT項目狹隘化。
埃森哲公司經過實踐證明的 IT戰略制定框架作爲分析和設計的基本模型。埃森哲認爲,完整的 IT 戰略包含三個基本層面: IT 戰略方向、 IT 架構和 IT 管控。
根據圖上的描述,IT 總是與業務緊密相關的。一方面,業務決定了 IT 的方向,而另一方面, IT 則爲業務的實現提供支持。也就是說IT一定是爲業務服務的,當在IT功能設計之前肯定需要了解業務的方向,比如是爲了降低成本,還是爲了縮短交付週期,或者是爲了擴大產能。即在確定的 IT 戰略方向時,既要看業務發展對 IT 提出了哪些要求,也要看 IT 能在哪些方面促進業務的發展,IT戰略可以通過業務的願景、目標、角色以及能力幾個方面進行定義。
一般大家在寫方案時,對於前邊的背景、趨勢、現狀需求不太重視,但是其實對於彙報對象來講,首先關注的應該是這個項目是什麼?從何而來?解決什麼問題?這種靠抄往往會讓彙報對象認爲不符合自己企業的現狀、需求,而且舶來品也比較膚淺,不能深刻表述企業真正的背景與意圖,而且會讓人感覺到方案千篇一律沒有針對性。所以一個方案如果想寫的落地性高,則需要花大量時間在願景、目標、角色與能力上下功夫
一個項目有個願景與需求,則會帶出通過IT手段解決相關問題,則以IT架構的視角闡述,其中IT 架構包含流程和數據、應用系統以及 IT 基礎設施(硬件設備、系統軟件和網絡等)三個方面的內容。其中,流程和數據部分解決的是 IT 與業務的接口問題,同時也闡述的是未來的業務流程。如有必要,在制定 IT 戰略時有可能需要對部分的業務流程進行適當的調整與優化。
最後則是IT管控,由於項目中人們大部分精力放在了應用系統功能是否完善,功能是否漂亮是否滿足業務需求。但是對於IT管理的業務流程、組織方式並不太關注,但是其實是真正體現項目落地的保障。
所以在項目中經常會出現將業務願景、目標沒有了解清楚,對於管控保障沒有明確,僅僅就IT應用系統功能進行闡述,但是應用系統功能往往千變萬化,甚至跟隨時間UI界面也會變動非常大,只能通過功能看出覆蓋了多少個業務場景。
數字孿生的一意孤行
新一代信息技術與製造業深度融合,推動製造業生產方式向數字化、網絡化、智能化的方向加速邁進。與此同時,物聯網、大數據、人工智能、虛擬現實等新一代信息技術也在加速碰撞、融合,不斷催生全新的技術、業務形態和業務模式。數字孿生正是在這一時代背景下誕生,並與工業互聯網、工業大數據等深度融合、不斷創新,逐步成爲新一輪科技革命和產業變革中各行各業,特別是製造業加快數字化轉型的重要驅動力量。
按照數字孿生成熟度可以分爲以虛賦實、以虛映實、以虛馭實、以虛預實四個階段,每個階段都會解決一些實際的業務問題。
1)其中以虛賦實,解決的是設備各類有效信息,比如操作手冊、歷史故障、維修記錄等進行整合,告別之前紙質版的資料,一旦出現任何異常都需要在資料堆中去尋找。不管是設備廠商給你資料,還是簽約合同、售後條款,通過數字化的資料賦能實際業務過程,維修記錄、維修計劃、保養計劃、設備責任人等,將所有資料數字化,做到可查詢、可統計,表現在應用系統上則是EAM系統。
2)以虛映實,通過數字化手段監測實時數據,有很多種方式,數字孿生只是其中一種,以三維實景的方式組織監測數據,達到以虛擬的模型映射實際的實時數據,表現在信息化系統中則是一套SCADA系統。
3)以虛馭實,其中馭是駕馭的意思,也就是以虛控實,現在DNC、DCS已經實現了部分功能,利用數字孿生來達到控制的目的,應該是綜合性提升,比如之前需要人工單點控制,或者需要嚴重依賴人工經驗去控制,數字孿生能夠將經驗固化到算法之中,而且可以直接下發參數包,代替手工單點控制,使控制更加立體化。
4)以虛預實,當達到前邊三個階段之後,設備的歷史數據、設計資料、故障信息已經具備,可以通過研究機理模型構建算法,建立設備健康評價、故障預知模型,但是其實設備故障預測、健康評價類似於物理當中的拉普拉斯妖(我們可以把宇宙現在的狀態視爲其過去的果以及未來的因。如果一個智者能知道某一刻所有自然運動的力和所有自然構成的物件的位置,假如他也能夠對這些數據進行分析,那宇宙裏最大的物體到最小的粒子的運動都會包含在一條簡單公式中。對於這智者來說沒有事物會是含糊的,而未來只會像過去般出現在他面前),也就是說有些是無法預知的,綜合來講這樣的算法真的是否存在其實是未可知的。我們可以朝着這方面去努力,但是肯定不像信息化項目,隨便找幾個做算法的或者BA就能將其搞定,一定是一項複雜的系統工程。
大模型企業應用的爭爲人先
許多企業數字化轉型的目的是解決其中一部分業務問題,更多是還是希望能夠勇爲人先,這樣在集團或者兄弟單位則會有奪人眼球,由於chatGPT的爆火,將大模型推到了衆人眼前,接下來集團的各個企業都會以做了大模型業內首個應用而自豪,但是如果企業沒有全面信息化系統覆蓋、數據即時調用、算法承載,實現大模型將是癡人說夢。但是就目前爲止,沒有哪個企業能夠達到信息化功能覆蓋所有,只能說在部分業務上構建一個應用。
甲方項目經理的瘋狂PUA
項目的本質是資源互換,乙方給甲方提供解決方案、應用系統以及硬件,最後換取利潤。UI愛美之心人皆有之,可以用於優化迭代,但是其中功能覆蓋涉及深廣,並不是簡簡單單通過壓力就能夠完成的好,甚至可能會拆東牆補西牆。最終將已有範圍內的功能誤工。但是由於部分甲方項目經理深諳PUA之道,認爲這個是所謂的項目管理,但其實正是這樣的小聰明可能會將項目推至深淵。
上邊四個是在項目當中切實遇到的情況,智能製造以及被提出了很多年,但是行業內仍然沒有成熟的建設方法,而且智能製造本身牽涉到行業背景、企業需求、技術發展、項目經理對於該項目的理解,所以綜合來講智能製造本身就不會有萬家適用的方法論用於指導,更多的是在實踐經驗中尋找隔壁老王的案例去參考。上述四個問題,其實綜合去分析,其實考驗的就是“人”,乙方架構師、甲方項目經理對於項目的理解,如果理解不到位,在某個方向上一意孤行,最終會導致項目失敗,將項目推向深淵。
所以智能製造項目前期考驗的是商務與案例、項目規劃思考,項目過程中考驗的是人對於項目的理解,智能製造項目的本質是對於這個項目的理解,即技術發展的理解、行業背景的理解、信息化管理的理解以及項目邊界的理解。
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