应用实施宜步步为营

打造智能工厂虽挑战很大，但这仍不妨碍我们现在就着手做些什么，以期让我们距离智能工厂的远期目标更加接近一步。当前什么才是我们首先要做到的呢？对此，姜亚春给出了自己的建议。那就是解决好当前工业企业最迫切的提升需求。

什么是当前工业各行业最迫切的、最有普遍性的需求呢？姜亚春介绍说：拿石油石化行业举例，可视化协同是这个行业企业一个比较迫切的需求。特别是对那些综合性的部门，像总调度，或者是生产部门想解决的问题就是可视化。此前，大屏幕显示是有的，但是有七八套系统的信息需要显示。操作员要在每套系统的显示界面之间来回切换，然后去找信息，很不方便。信息化系统是建了很多套，但建完以后，控制室操作员意识到信息变成了海洋，想找到其最关心的核心信息反而比较难了。

智能化工厂的第一个特征就是要做到可视化。可视化并不等同于“大屏幕”，而是强调对信息的实时把握。很多不同职能部门的人需要的信息不一样。生产管理者、运营者最关注的指标与信息并非越多越好。可视化就是要通过统一的界面让不同角色的人能看到其需要的准确信息。不同部门交流的时候，在一个统一的平台上就可以直接交流。可视化有助于及时发现问题，而解决问题时，在工作流的具体执行上需要协同、交流，形成结论并贯彻执行，对进程有可追溯的进度报告。协同很可能涉及多个部门，甚至涉及外部的咨询专家。协同平台的好处就在于大家可以基于统一的在线平台互相交流，而不是离线的。据姜亚春说，智能化工厂，最起码要有这样一个统一的可视化的协作平台。霍尼韦尔下一代的协同工作站，就重点解决可视化和协同的问题。

另外，无论是霍尼韦尔的下一代操作员站，还是其最新版本的报警管理系统，都可支持在平板电脑和手机上进行可视化和协同。本来这个报警信息是只有中心控制室的操作员才能看到的，受众范围很小；而现在可以通过移动互联网的方式，让更多的人更方便地看到。这有助于现场和控制中心，乃至其他部门的人，非常方便地进行协同工作。移动互联也是工厂智能化的一个比较明确的发展方向。

从工程角度看，每一个行业都有行业特性，所以企业不要试图建一个符合统一标准的智能化工厂，而要根据企业自身需求量身定做。姜亚春说：智能化工厂目前没有一个统一的架构。企业真要实施智能化工厂这样一个项目的话，那么这一定是一个行业特征性很强的项目，而且是跟各个工厂自身特点有关联的定制化项目。所以，完全照搬复制的模式几乎不可行。

知识的传承和共享的电子化也是一大趋势。有经验的操作员退休后，新的操作员要接得上。那么，他如何将脑袋里形成的经验和知识有效地传递给新人，是一个很现实的问题。霍尼韦尔现在的报警管理系统的新功能，叫报警管理数据库。其作用就是对各种报警的价值、意义做出说明，如一个报警发生的原因是什么、如果不处理造成的后果是什么、如果要处理的话应该怎么去处理。这些信息，正是企业有经验的操作员作为知识经验应该记录下来的。

姜亚春的观点是：若从小处着眼，那么即便报警管理系统再先进，它也只是一个系统工具。要较好地运用这个工具，就要提升运用这个工具的企业的整体水平，包括人员素质水平。若从大处着眼，构建智能工厂所面临的问题也是一样的。姜亚春连续设问：“企业要做智能工厂，你的基础在哪，你达到了什么水平，你的总体架构师在哪？”你的基础在哪？基础不只是拿钱砸出来的硬件基础，还包括人的素质基础。你达到了什么水平？台阶总要一个一个上，跨越式发展谈何容易？关于智能工厂，不管是预测维护，还是要做产品升级，要先把基础做好，比如仪表检测。感知层要有足够的数据量，有足够的数据源。只有这样，智能化决策才不至于沦为无源之水、无本之木的断头方案。你的总体架构师在哪？

谈到总体架构师，姜亚春对这个职位的描述是：这个人级别很高，要达到集团副总裁级别的，而且他不管人，只管统一架构设计。这个人在业务上很厉害，很有权威。他拥有IT部门的背景，对行业、应用也非常熟悉。他把握整个集团公司的架构，包括硬件架构、软件架构、流程架构等架构的规划设计。国外的超级工业企业都有这样一个职位的人，而在国内还没有看到过。“总体架构师确实能自上而下、有效地推动解决很多问题，然而，如果你企业生产底层仍有一大堆的技术细节遗留问题，那智能工厂项目一样还是走不下去。顶层要往下走，但是下面也要往上走。现场感知层的数据采集源要逐渐地建起来。水涨自然船高。就企业而言，无论是硬件条件，还是人员素质，只有提升整体水平，才是我们能逐渐走近智能工厂概念的现实基础。”姜亚春如是说。

从与姜亚春的交流中，我们发现智能工厂的目标宏大，既涉及设备、生产线的自动化之上的智能化，更涉及打通企业自身“全身经脉”，根据市场需求约束，合理高效配置各种生产资源的复杂变化；同时还要让供应链都能围绕中心企业形成一动皆动、一变皆变的快速响应状态。这对于大型企业推进如此之多的改变而言，难度很大，可以称得上革命了。此外，除了大量采用新技术的技术革命之外，难度还在于创新对传统流程、传统管理模式的挑战。做企业的人大多有这样的感触：要在管理上谋求重大改变远比技术上大刀阔斧地破旧立新所面临的压力大，挑战更多、更复杂。

姜亚春作为工程专家给出了他对智能工厂概念的冷思考。如果智能工厂发展的最终面貌真的没有标准的答案，那么或许没有“标准的答案”就是“答案”本身。智能工厂作为一个愿景概念，很可能在实践中因每个致力于构建智能工厂的企业的诉求不同，自身基础条件不同，而发展并呈现出形态各异的结果。

可能是因为姜亚春个人的工程师背景，他其实更欣赏现实一些的企业。这些企业不一定要去戴“智能工厂”这顶帽子，而是对供应商说明他现在想解决哪一方面的问题，如解决这个问题需要多少预算、解决此问题的国外最新技术是什么、最佳实践又是什么。这就是不断取得进步的务实做法。“与之相反，你现在想到一个宏大的目标，恨不得马上明天就去实现，这就容易犯类似大跃进的错误。一口气吃个胖子的可能性几乎为零，特别是国内工业整体技术水平还没有特别高。”姜亚春对当前我国工业技术整体水平不能估计过高的论断，显然是其建议“发展要力求务实”的根本出发点。

姜亚春感觉谈智能工厂项目目前看还是有些风险的。这是因为理论指导性的东西都处于摸索阶段，不太成熟。考虑到这还是一个技术与管理相结合的复杂项目，故很可能在实施中走偏，或达不到我们的规划预期。风险是完全可能存在的。当然，无论结果如何，国内有雄心的大型工业企业希望朝着这个方向加速前进。它们正在积极研究、评估如何实践智能化工厂的愿景目标。但是姜亚春在这个方向上提出的一些可贵的观点，无疑让用户企业在面对“智能制造”“智能工厂”这一大象无形的概念时，能够采取更加务实的策略。这是非常可贵的。