安筱鹏：重构数字化转型的逻辑
5G、物联⽹、⼈⼯智能、数字孪⽣、云计算、边缘计算、时间敏感⽹络等智能技术的“核聚变”，推动着⼈类社会从万物互联（Internet of Everything）迈向万物智能（Intelligence of Everything），从⼤连接⾛向⼤赋能新阶段，我们正在进⼊智能新时代。 新⼀代信息通信技术的持续创新和渗透扩散，新⼀轮⼯业⾰命正在全球范围孕育兴起，制造业加速向数字化、⽹络化、智能化⽅向延伸拓展，万物互联、数据驱动、软件定义、平台⽀撑、组织重构、智能主导正在构建制造新体系，成为全球新⼀轮产业竞争的制⾼点，全球制造业正迈向体系重构、动⼒变⾰、范式迁移的新阶段。 制造业正迈向体系重构的新阶段。⼯业⾰命300年来，从机械化、电⽓化、⾃动化到智能化，技术变⾰是永恒的主题，在新⼀轮产业⾰命背景下，以互联⽹、⼤数据、⼈⼯智能为代表的新⼀代信息通信技术与制造业加快融合发展，正在全⽅位重构制造效率、成本、质量管控新体系，全⽅位重塑制造业的⽣产主体、⽣产对象、⽣产⼯具和⽣产⽅式。第⼀，谁来⽣产（who）在变。⽣产过程的参与主体从⽣产者向产消者（pro consumer）演进，个性化定制模式的兴起让消费者全程参与到⽣产过程中，消费者在产品过程的发⾔权和影响⼒不断提升。第⼆，⽣产什么（what）在变。伴随着万物互联时代的到来，⽣产
s5n对象从功能产品向智能互联产品演进，可动态感知并实时响应消费需求的⽆⼈驾驶、智能机器⼈等智能化产品的商业化步伐不断加快。第三，⽤何⼯具（which）在变。信息技术⾰命使得⼯业社会传统的以能量转换为特征的⼯具被智能化⼯具所驱动，形成了智能⼯具——具备对信息进⾏采集、传输、处理、执⾏能⼒的⼯具，当前，数字化技术使劳动⼯具加速智能化，⽣产⼯具从传统的能量转换⼯具向智能⼯具演进，3D打印、数控机床、智能机器⼈等智能装备快速涌现。第四，如何⽣产（how）在变。伴随着新⼀代信息技术的发展，新型传感、泛在⽹络、云计算、⼈⼯智能、数字栾⽣等技术加速实体制造与虚拟制造加速融合，推动⽣产⽅式从传统制造的“试错法”到基于数字仿真的“模拟择优法”转变，构建制造业快速迭代、持续优化、数据驱动的新⽣产⽅式。第五，在哪⽣产（where）在变。⽹络化协同制造、分享制造等制造业新模式推动⽣产地点从集中化⾛向分散化，跨部门、跨企业、跨地域的协同成为常态，尤其是分享制造的发展，构建起了检测、加⼯、认证、配送等制造能⼒标准化封装、在线化交易的新体系，推动制造能⼒在全社会范围内进⾏协同。
黑河学院学报编辑部制造业正迈向动⼒变⾰的新阶段。新⼀代信息通信技术尤其是⼤数据技术的发展，驱动制造业迈向转型升级的新阶段——数据驱动的新阶段，可以从三⽅⾯来理解。⾸先，资源优化是⽬标。新⼀代信息通信技术与制造业融合主要动⼒和核⼼⽬标就是不断优化制造资源的配置效率，就是要实现更好的质量、更低的成本、更快的交付、更多的满意度，就是要提⾼制造业全要素⽣产率。其次，数据流动是关键。新⼀代信息通信技术是如何优化制造资源配置效率？信息流是如何带动技术流、资⾦流、⼈才
战地进行曲流、物资流？关键是数据流动，即能够把正确的数据、在正确的时间、以正确的⽅式、传递给正确的⼈和机器，把数据转化为信息，信息转化为知识，知识转化为决策，以应对和解决制造过程的复杂性和不确定性等问题，提⾼制造资源的配置效率。第三，⼯业软件是核⼼。数据如何转化为信息，信息如何转化为知识，知识如何转化为决策，其背后都有赖于软件，软件本质上是⼈类隐性知识显性化的载体，是⼀套数据⾃动流动的规则体系，把数据转变为信息，信息转变为知识，知识转变为决策，不断优化资源的配置效率，全⾯提升全要素⽣产率，激发经济创新活⼒、发展潜⼒和转型动⼒，培育基于数据驱动的新动能。
流行病学制造业正迈向范式迁移的新阶段。制造范式指在⼀定时期、在特定技术条件下对制造业价值观、⽅法论、发展模式和运⾏规律的认识框架。新⼀代信息通信技术和制造业的融合发展，正在带来范式的迁移，⼈类认识和改造世界的⽅法正从传统的理论推理、实验验证向模拟择优和⼤数据分析转变。第⼀，理论推理法。以⽜顿定律、爱因斯坦相对论为代表的理论推理法是⼈类认识世界的最根本的⽅法，19世纪末发展到极致，理论推理法以“观察抽象数学”为关键要素，依赖于少数天才科学家，具备严密的逻辑关系，是实验验证和模拟择优的基础。第⼆，实验验证法。以爱迪⽣发明灯泡为代表的实验验证法在16世纪⽂艺复兴开始萌芽，20世纪伴随着⼯业化进⼊⿍盛时期，实验验证以“假设实验归纳”为关键要素，依赖于设备材料的⾼投⼊，实验过程⼤协作、长周期，验证结果直观。第三，模拟择优法。以波⾳777研发为代表的模拟择优法兴起于20世纪80年代，以“样本数据机理模型”为关键要素，
依赖于⾼质量机理模型的⽀撑，投⼊少、周期短。和传统的“试错法”相⽐，依托基于模型的产品定义（MBD）、全数字化样机、
虚拟仿真技术等⼀系列模拟择优法的新技术、新理念，可推动产品研发、验证、制造、服务业务在赛博空间的快速迭代，实现更短的研发周期、更低的制造成本、更⾼的产品质量和更好的客户体验。第四，⼤数据分析。以GE通过平台优化风电设备性能为代表的⼤数据分析兴起于21世纪初，以“海量数据⼤数据分析模型”为关键要素，依赖于海量数据的获取，计算、存储资源的低成本和⾼效利⽤，是⼀种基于数据驱动的价值创造范式。这主要是因为，物联⽹、⼤数据、云计算等新⼀代信息技术正在建⽴⼀个廉价、快速、⾼效的数据存储、计算和处理体系，新⼀代信息通信技术正推动⼈类进⼊⼀个全⾯感知、可靠传输、智能处理、精准决策的新时代，尤其是⼤数据技术的应⽤，拓展了⼈类认识世界的视野，通过⼤数据分析技术可对不可见世界和未知世界进⾏预测，进⼀步丰富了⼈类对客观世界的认识。
我们正在迎来⼀次新⼯业⾰命，在这场前所未有的⼤变⾰中，我们不只是旁观者、见证者，⽽是这场伟⼤实践的亲历者、参与者、实践者。1980年代国际社会提出智能制造的概念，伴随着新技术应⽤和实践探索，智能制造的内涵和外延在过往的40年⼀直在不断演变。2012年国际社会提出⼯业互联⽹并⽇益成为各界关注的焦点，智能制造与⼯业互联⽹是⾯对制造转型升级需求，基于不同时代的技术体系、需求结构、竞争格局提出的解决⽅案，既有联系⼜有区别，从智能制造到⼯业互联⽹，是信息技
术体系从传统架构向云架构的迁移，是制造资源从局部优化到全局优化的演进，是业务协同从企业内部到产业链的扩展，是竞争模式从单⼀企业竞争到⽣态体系竞争的升级，是产业分⼯从基于产品的分⼯到基于知识的分⼯深化，但其内的逻辑是⼀致的——以数据的⾃动流动化解复杂系统的不确定性。
不重构，⽆未来。⾯对数字化未有之⼤变局，如何穿越纷繁晦涩的新概念迷雾，厘清数字化转型的技术、经济和商业逻辑，重构企业的战略思维、技术体系、商业模式、产业版图、核⼼能⼒和组织架构？这些是我们业界同仁共同思考的问题。我们需要思维重构，在数据算法定义的世界中，探索升维思考之后降维落地之路；需要战略重构，数字化转型带来了⼯具⾰命和决策⾰命，⼈们要重新思考战略的形成、演化与落地。需要技术重构，⼤科学、⼤技术交叉融合的时代，技术体系的解耦、分化、再封装正在构建新技术体系。需要能⼒重构，技术赋能时代，传统能⼒升级与新型能⼒培育的交织，重塑竞争⼒体系；需要组织重构，企业组织迎来了⼀场转基因⼯程，⽆边界的液态组织正在激活企业的内⽣动⼒。
⾯以纷繁复杂的技术产业趋势和竞争格局，我们需要思考如何穿越概念雾霾，从云计算、⼤数据、物联⽹到⼈⼯智能，从智能制造、⼯业互联⽹、⼯业4.0到两化深度融合，我们需要穿越概念雾霾的净化器；思考如何厘清转型本质，本质是以数据的⾃动流动化解复杂系统的不确定性，优化资源配置效率；思考如何洞察技术变局，以OT与IT融合、云架构升级、微服务落地，如何粉碎僵化开发模式和陈规桎梏，重建技术⽀撑体系；思考如何升级思维体系，以⼤视野、⼤科学、⼤融合维度视⾓，审视新
⼀轮科技⾰命和产业变⾰机理，打通穿透数字化转型的技术、产业、经济、商业、政策的语境与逻辑。
基于对万物互联、两化融合、智能制造、⼯业互联⽹、制造强国的思考，梳理碎⽚化的、应景式的、脉冲式的思想碎末，就是想去厘清制造业转型的基本逻辑，形成了《重构：数字化转型的逻辑》这本书，尽管这种思考有些不⾃量⼒，这种思考有些凌乱、也不够严谨，还有许多值得商讨之处，唯⼀的希望是这些思考能够为业界同仁提供⼀点启发。
是为序。电子蜂毒采集器
视觉：孟飞
责编：张晶晶
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