现场有神明

稻盛和夫的《活法》中有一个场景，本田宗一郎被邀请给他们上课，在温泉山庄里洗澡好穿着舒适的衣服坐在榻榻米上等待本田先生，结果本田穿着工作服洗了把手过来看到他们这样，非常生气的说“你们这些笨蛋，学经营怎么能在这里，只有到现场才能学习到真正的经营”—稻盛和夫先生说“现场有神明”。

现时我们很多讨论智能制造的人，并未去过现场，却大谈工业互联网、智能制造—在2014-15年工业4.0似乎是资本的热点，发不出薪水的公司都可以涨停，大量的补贴使得很多企业都试图给自己贴上“智能制造”标签。

 

什么是智能制造的根基？

智能制造的“根基”是什么？随便谈几点。

基础建模

谈智能制造的专家们号称要将设计、生产、运营、维护等协同起来，并通过 “数字孪生”实现虚拟的“仿真、优化”并与物理系统的交互。

现实的现场是怎么样的？

机器的设计基本上我们都是“测绘”的--没有基础的模型，那么，你打算怎么来实现这个美好的“数字孪生”？没有基础的机械建模，机器的创新设计、调试和维护都做不好，何谈再更为高级一层的全局优化。

 

2.运营管理

刚毕业那会做过5S培训和现场审查，这被称为“扫地”的工作，这项工作使我有点职业习惯--经常会到一个工厂就会默默评价他们的管理水平，大量的浪费就产生在细节中，很多企业抱怨制造业艰难，但看到那些工厂无处不在的浪费的时候我心里想“这样的企业怎么可能盈利？”

量化管理构成了数字化的根基，而不是IT系统，几何尺寸、动作、良品率、效率等各个层级的量化构成了我们需要采集哪些数据、用什么模型来评估生产、达到什么样的管理运营目标。

没有精益基础运营水平的提升，连数字化要干什么应该都没法清楚。

 

3.互联互通

谈点技术话题，现场的根基，使能智能制造的都依赖于数字化，通信成为了关键，很多人在讨论高大上话题时候却根本不懂通信互联，如OPC UA。 

OPC UA是干什么的？很多人其实不知道，国内有多少企业开发了OPC UA基金会那里是有数的，反正我知道是没有几个的。

人工智能基础的数据集、预处理，借助于OPC UA可以很便利的实现；

应用层软件开发，基于OPC UA的SoA可以实现模块化，降低开发成本与缩短周期；

RAMI4.0、IIC的IIRA架构都是基于OPC UA传输资产、运维，以及协同的所需参数的。

但是，经常让我感慨就是为什么一点都不了解OPC UA的人在谈智能制造，他们在谈什么？

现场有神明，只有到了制造业的现场才能发现事实是什么，林雪萍老师好像经常说一句话“基础不牢，地动山摇”。