智能制造项目成功落地的必要条件

每每提及IT项目，第一个让人想起的总是ERP、MES、PDM项目三驾马车，谈及信息化想则是需求调研、需求报告、实施方案、业务蓝图、原型确认、功能开发与测试，或者是信息化项目边界不清晰而造成项目管理困难的性质，综合来讲就是将IT项目等同于软件，这样的理解则是将整个IT项目狭隘化。

埃森哲公司经过实践证明的 IT战略制定框架作为分析和设计的基本模型。埃森哲认为，完整的 IT 战略包含三个基本层面： IT 战略方向、 IT 架构和 IT 管控。

根据图上的描述，IT 总是与业务紧密相关的。一方面，业务决定了 IT 的方向，而另一方面， IT 则为业务的实现提供支持。也就是说IT一定是为业务服务的，当在IT功能设计之前肯定需要了解业务的方向，比如是为了降低成本，还是为了缩短交付周期，或者是为了扩大产能。即在确定的 IT 战略方向时，既要看业务发展对 IT 提出了哪些要求，也要看 IT 能在哪些方面促进业务的发展，IT战略可以通过业务的愿景、目标、角色以及能力几个方面进行定义。

一般大家在写方案时，对于前边的背景、趋势、现状需求不太重视，但是其实对于汇报对象来讲，首先关注的应该是这个项目是什么？从何而来？解决什么问题？这种靠抄往往会让汇报对象认为不符合自己企业的现状、需求，而且舶来品也比较肤浅，不能深刻表述企业真正的背景与意图，而且会让人感觉到方案千篇一律没有针对性。所以一个方案如果想写的落地性高，则需要花大量时间在愿景、目标、角色与能力上下功夫

一个项目有个愿景与需求，则会带出通过IT手段解决相关问题，则以IT架构的视角阐述，其中IT 架构包含流程和数据、应用系统以及 IT 基础设施（硬件设备、系统软件和网络等）三个方面的内容。其中，流程和数据部分解决的是 IT 与业务的接口问题，同时也阐述的是未来的业务流程。如有必要，在制定 IT 战略时有可能需要对部分的业务流程进行适当的调整与优化。

最后则是IT管控，由于项目中人们大部分精力放在了应用系统功能是否完善，功能是否漂亮是否满足业务需求。但是对于IT管理的业务流程、组织方式并不太关注，但是其实是真正体现项目落地的保障。

所以在项目中经常会出现将业务愿景、目标没有了解清楚，对于管控保障没有明确，仅仅就IT应用系统功能进行阐述，但是应用系统功能往往千变万化，甚至跟随时间UI界面也会变动非常大，只能通过功能看出覆盖了多少个业务场景。

数字孪生的一意孤行

新一代信息技术与制造业深度融合，推动制造业生产方式向数字化、网络化、智能化的方向加速迈进。与此同时，物联网、大数据、人工智能、虚拟现实等新一代信息技术也在加速碰撞、融合，不断催生全新的技术、业务形态和业务模式。数字孪生正是在这一时代背景下诞生，并与工业互联网、工业大数据等深度融合、不断创新，逐步成为新一轮科技革命和产业变革中各行各业，特别是制造业加快数字化转型的重要驱动力量。

按照数字孪生成熟度可以分为以虚赋实、以虚映实、以虚驭实、以虚预实四个阶段，每个阶段都会解决一些实际的业务问题。

1）其中以虚赋实，解决的是设备各类有效信息，比如操作手册、历史故障、维修记录等进行整合，告别之前纸质版的资料，一旦出现任何异常都需要在资料堆中去寻找。不管是设备厂商给你资料，还是签约合同、售后条款，通过数字化的资料赋能实际业务过程，维修记录、维修计划、保养计划、设备责任人等，将所有资料数字化，做到可查询、可统计，表现在应用系统上则是EAM系统。

2）以虚映实，通过数字化手段监测实时数据，有很多种方式，数字孪生只是其中一种，以三维实景的方式组织监测数据，达到以虚拟的模型映射实际的实时数据，表现在信息化系统中则是一套SCADA系统。

3）以虚驭实，其中驭是驾驭的意思，也就是以虚控实，现在DNC、DCS已经实现了部分功能，利用数字孪生来达到控制的目的，应该是综合性提升，比如之前需要人工单点控制，或者需要严重依赖人工经验去控制，数字孪生能够将经验固化到算法之中，而且可以直接下发参数包，代替手工单点控制，使控制更加立体化。

4）以虚预实，当达到前边三个阶段之后，设备的历史数据、设计资料、故障信息已经具备，可以通过研究机理模型构建算法，建立设备健康评价、故障预知模型，但是其实设备故障预测、健康评价类似于物理当中的拉普拉斯妖（我们可以把宇宙现在的状态视为其过去的果以及未来的因。如果一个智者能知道某一刻所有自然运动的力和所有自然构成的物件的位置，假如他也能够对这些数据进行分析，那宇宙里最大的物体到最小的粒子的运动都会包含在一条简单公式中。对于这智者来说没有事物会是含糊的，而未来只会像过去般出现在他面前），也就是说有些是无法预知的，综合来讲这样的算法真的是否存在其实是未可知的。我们可以朝着这方面去努力，但是肯定不像信息化项目，随便找几个做算法的或者BA就能将其搞定，一定是一项复杂的系统工程。

大模型企业应用的争为人先

许多企业数字化转型的目的是解决其中一部分业务问题，更多是还是希望能够勇为人先，这样在集团或者兄弟单位则会有夺人眼球，由于chatGPT的爆火，将大模型推到了众人眼前，接下来集团的各个企业都会以做了大模型业内首个应用而自豪，但是如果企业没有全面信息化系统覆盖、数据即时调用、算法承载，实现大模型将是痴人说梦。但是就目前为止，没有哪个企业能够达到信息化功能覆盖所有，只能说在部分业务上构建一个应用。

甲方项目经理的疯狂PUA

项目的本质是资源互换，乙方给甲方提供解决方案、应用系统以及硬件，最后换取利润。UI爱美之心人皆有之，可以用于优化迭代，但是其中功能覆盖涉及深广，并不是简简单单通过压力就能够完成的好，甚至可能会拆东墙补西墙。最终将已有范围内的功能误工。但是由于部分甲方项目经理深谙PUA之道，认为这个是所谓的项目管理，但其实正是这样的小聪明可能会将项目推至深渊。

上边四个是在项目当中切实遇到的情况，智能制造以及被提出了很多年，但是行业内仍然没有成熟的建设方法，而且智能制造本身牵涉到行业背景、企业需求、技术发展、项目经理对于该项目的理解，所以综合来讲智能制造本身就不会有万家适用的方法论用于指导，更多的是在实践经验中寻找隔壁老王的案例去参考。上述四个问题，其实综合去分析，其实考验的就是“人”，乙方架构师、甲方项目经理对于项目的理解，如果理解不到位，在某个方向上一意孤行，最终会导致项目失败，将项目推向深渊。

所以智能制造项目前期考验的是商务与案例、项目规划思考，项目过程中考验的是人对于项目的理解，智能制造项目的本质是对于这个项目的理解，即技术发展的理解、行业背景的理解、信息化管理的理解以及项目边界的理解。