稻盛和夫的《活法》中有一個場景，本田宗一郎被邀請給他們上課，在溫泉山莊里洗澡好穿著舒適的衣服坐在榻榻米上等待本田先生，結果本田穿著工作服洗了把手過來看到他們這樣，非常生氣的說“你們這些笨蛋，學經營怎么能在這里，只有到現場才能學習到真正的經營”—稻盛和夫先生說“現場有神明”。

現時我們很多討論智能制造的人，并未去過現場，卻大談工業互聯網、智能制造—在2014-15年工業4.0似乎是資本的熱點，發不出薪水的公司都可以漲停，大量的補貼使得很多企業都試圖給自己貼上“智能制造”標簽。

 

什么是智能制造的根基？

智能制造的“根基”是什么？隨便談幾點。

基礎建模

談智能制造的專家們號稱要將設計、生產、運營、維護等協同起來，并通過 “數字孿生”實現虛擬的“仿真、優化”并與物理系統的交互。

現實的現場是怎么樣的？

機器的設計基本上我們都是“測繪”的--沒有基礎的模型，那么，你打算怎么來實現這個美好的“數字孿生”？沒有基礎的機械建模，機器的創新設計、調試和維護都做不好，何談再更為高級一層的全局優化。

 

2.運營管理

剛畢業那會做過5S培訓和現場審查，這被稱為“掃地”的工作，這項工作使我有點職業習慣--經常會到一個工廠就會默默評價他們的管理水平，大量的浪費就產生在細節中，很多企業抱怨制造業艱難，但看到那些工廠無處不在的浪費的時候我心里想“這樣的企業怎么可能盈利？”

量化管理構成了數字化的根基，而不是IT系統，幾何尺寸、動作、良品率、效率等各個層級的量化構成了我們需要采集哪些數據、用什么模型來評估生產、達到什么樣的管理運營目標。

沒有精益基礎運營水平的提升，連數字化要干什么應該都沒法清楚。

 

3.互聯互通

談點技術話題，現場的根基，使能智能制造的都依賴于數字化，通信成為了關鍵，很多人在討論高大上話題時候卻根本不懂通信互聯，如OPC UA。 

OPC UA是干什么的？很多人其實不知道，國內有多少企業開發了OPC UA基金會那里是有數的，反正我知道是沒有幾個的。

人工智能基礎的數據集、預處理，借助于OPC UA可以很便利的實現；

應用層軟件開發，基于OPC UA的SoA可以實現模塊化，降低開發成本與縮短周期；

RAMI4.0、IIC的IIRA架構都是基于OPC UA傳輸資產、運維，以及協同的所需參數的。

但是，經常讓我感慨就是為什么一點都不了解OPC UA的人在談智能制造，他們在談什么？

現場有神明，只有到了制造業的現場才能發現事實是什么，林雪萍老師好像經常說一句話“基礎不牢，地動山搖”。