筆者一直強調：技術創新是用簡單的方法做有價值的事情。開發工業APP更是這樣。工業APP開發的過程簡單了，工業互聯網平臺、工業大數據平臺的價值就會體現出來。否則，主要工作量都在開發APP上，對平臺的關注度就低了。
有人會質問：哪有這么多的好事？這樣的好事很多，但關鍵是有雙慧眼、會找機會。否則，要么方法難、要么價值低。但發現這樣的機會不容易。許多IT公司幫工業企業從事數字化轉型時，發現用戶提不出好的需求。
用戶為什么提不出來呢？
筆者過去講過一個段子：一個迅速奔跑的古人，想生出一雙翅膀。其實，他只是想跑得快一點。如果發生在40年前，他的需求很可能是找到一輛出租車。進一步：他想跑快的原因，其實只是想盡快傳遞一個信息。如果發生在今天，他只要掏出手機，打個電話就可以了。
筆者用這個段子告訴大家：客戶的需求，往往取決于他的見識。數字化轉型時，用戶為什么會缺少“見識”呢？
一個原因是被有些磚家忽悠暈了，總想著一下子干票大的、做個黑燈工廠什么的，不會把支持持續改進作為工業企業突進數字化的重點。另外一個原因就是，受制于老的習慣。
我們知道：現代化工業的基礎是細致的分工。所謂的分工，就是一件事分成若干個工序、若干個層次、若干步驟來完成一件事。工業人已經逐漸習慣于這種分工了。而數字化的一個重要價值在于“融合”：空間的融合、時間的融合、管理和控制的融合、人與機器的融合等。讓習慣于分工的人去考慮融合時，就像問吃了一輩子中餐的人：您要點什么西餐？
從工廠內部看，工業互聯網的機會往往在管控融合。從IT角度看，往往體現在“不同時間周期”的融合：控制系統的周期是快的，而管理的周期是慢的。這種融合能夠提高管理的水平，提高管理的快速響應速度。
打個比方：企業里面的很多管理制度是“僵化的”、相關參數一般是不變化的。例如，設備按照一定的周期去維護。“死的制度”往往會遭遇矛盾：維護周期短，會增加成本、影響作業率；維護周期長，又會影響質量和安全。所以，“死的制度”往往有優化的機會。
現在，很多人研究“預測性維護”。我覺得，很多人的做法復雜化了。其實，只要有信息集成，這類問題大多數可以用簡單的方法來完成。比如，對于那些時開時關、負荷會隨著生產變化的設備。這時，影響設備維護周期的主要有兩類指標：實際作業時間和損耗的速度。如果把管理信息和實時數據集成起來，就很容易知道什么時候需要維護了。
比如，鋼廠里的鋼包，耐材損耗與盛放鋼水的時間、鋼水溫度和成分有關。如果能從管理系統得知鋼包盛放什么鋼種；能從實時數據中得知盛放鋼水的時間和實時溫度。這時，只要根據一個簡單的經驗模型，大概就能知道鋼包的實際侵蝕情況了。否則，只能根據鋼包的使用次數定壽命。類似地，可以根據煤的使用情況，判斷除塵設備要不要維護等。這樣，管理制度中的一些靜態指標就可以動態化了。這種做法最大的優勢可能是提高安全性。我知道，有些導致死亡的事故，就是指標的固化引發的。
眾所周知，大企業的管理往往容易僵化；僵化的目的是為了嚴格執行標準。僵化會帶來各種副作用。通過數字化技術，把固定的管理制度靈活化，就是不同時間周期的融合。這里的機會應該很多。
來源：儀表圈/作者：郭朝暉，工業自動化博士、教授級高工，專注于工業數字化轉型及技術創新研究領域
