认识创新的差异 智能制造有很多玻璃墙

   日期:2016-06-08     来源:工评圈    评论:0    
核心提示:众所周知的新技术往往有意想不到的困难:如果不困难,老早就会有人做了。所以,骤然暴热的技术,一般都会有些潜在的、难以察觉的困难。必须尽量想清楚了再做。智能制造,就是这样一种暴热的技术。

众所周知的新技术往往有意想不到的困难:如果不困难,老早就会有人做了。所以,骤然暴热的技术,一般都会有些潜在的、难以察觉的困难。必须尽量想清楚了再做。智能制造,就是这样一种暴热的技术。

有人丢了钥匙,在路灯下面转了很长时间。有人问:“钥匙真的是丢在这里吗?”他说:“不一定。但只能在这里找,因为只有这里有光”。

这是我在创新课上常讲的故事。其寓意是:从事创新的人,必须先把问题涉及的范围想清楚,力求不把关键点遗漏在视野之外;否则可能会造成大量的无效劳动、耗费大量的资源并浪费巨大的机会成本,导致创新失败。这就好比中学生做题:如果把难题想简单了,思路就受到了限制;10分钟能做好的题目,半小时也做不出。我之所以反复强调这个问题,是因为它在创新尤其在蓝海创新中是很常见的。

当然,把问题想复杂了也不好。所以,聪明的做法是:先花点时间预估问题的难度:简单问题先做起来再说,复杂问题想透彻了再做。

什么样的问题是困难的呢?依照笔者的经验,众所周知的新技术往往有意想不到的困难:如果不困难,老早就会有人做了。所以,骤然暴热的技术,一般都会有些潜在的、难以察觉的困难。必须尽量想清楚了再做。智能制造,就是这样一种暴热的技术。

认识创新的差异

不久前,在沪的创业、投资校友聚会。为了开阔眼界,我也混到里面学习学习,听到了很多真知灼见。

有位在投资界取得成功的校友说:他选择投资项目的条件之一,是要有创新。听到这句话,我有点诧异:在社会上,“创新”这个词用得很滥了,难得从民间投资人的嘴里听到。后来他解释说,他说的创新是商业蓝海的创新,首先是商业模式的创新,然后带动新产品的开发。

还有位校友是位成功的创业者、人工智能领域的博士。他谈到在浙大和麻省理工研究人工智能的差别:在浙大学人工智能,学的是算法;在麻省研究人工智能,研究的是人本身。对于这种说法,我深有体会:中国学术界所说的创新,往往是“红海”中的创新,国外一流高校的创新,却往往是发现“蓝海”。

中国学术界为什么总是“红海”中创新呢?这与我们的项目审批机制有关:要申报项目,先要说“国内外发展趋势”,还要让专家听得懂。但是,这两条都符合了,哪里还有蓝海?所以,我国体制内支持的创新,往往都是在红海中挣扎的项目。

久而久之,我们的思维方式,就成了“红海求生”的方式。红海和蓝海思维是很不一样的:蓝海思维侧重扩大视野,红海思维则需要更加精细。所以,国外大师的着作往往像读科普,而读国内学者的着作就像数学书。当然,蓝海思维要成功落地,也要在思维发散之后进行收敛。但这是后话了。

可惜的是:年复一年的红海思维,让它变得像空气一样自然,很难被意识到。受这种思维定势的约束,就像在“路灯下面找钥匙”。

智能制造有很多玻璃墙

智能制造过程会遇到很多玻璃墙,这些玻璃墙限制了我们的思维。不注意这些玻璃墙,推动智能制造就会很困难。这时,看似忙忙碌碌的工作,就像在没有钥匙的路灯下反复寻找。

很多人以为,智能制造的概念搞清楚了,就可以推动了。其实,真正推进的时候,会遇到很多玻璃墙。例如:

经济上是不是合算。新技术或许可以减人,可以提高劳动效率,可以提高产品质量,但如果成本不合适,市场不接受,成本控制不好,就必然失败。造成成本上升的因素可能是多方面的,比如系统改造要成本,稳定性差要付出成本,设备协调要付出成本,供应链会付出成本,人才要付出成本。很多情况下,老厂改造不一定适合新技术。正因为有这些原因,才会出现工业革命“换道超车”的现象——老牌发达国家不愿意更换已有技术,而新兴国家愿意,进而崛起:德国、美国和日本崛起的背后都是这个逻辑。注意:我这里用的是“换道超车”而不是“弯道超车”。“换道”是从另外一个起点开始的。

业务流程是不是合理?很多人想问题,往往基于当前的流程下思考。其理由是:我改变不了流程。其实,信息技术要发挥作用,往往要对流程进行再造。原有的流程很可能会阻碍效益的产生。

组织结构是不是合理?业务流程的改变,很可能引发组织流程的改变。在原有组织模式下考虑问题,新思路可能就难以落地。而技术人员思考问题的时候,很少会想到这个问题。

商业模式要不要改变?推进智能制造和服务需要从用户那里获得更多的信息。但问题是:用户会配合你吗?你或许需要进行商业模式的创新,让用户得到好处,才能解决这些问题。

健康地推进智能制造,就要充分考虑这些玻璃墙带来的困难。如果对这些困难估计不足,推进过程就会遇到各种障碍,以至于要把方案推倒重来,结果很可能是不了了之,即劳民伤财,又丧失改革创新的机会。

在蓝海中创新,玻璃墙往往不是技术因素,而是人和制度的问题。

 
  
  
  
  
 
更多>同类资讯
0相关评论
 
全年征稿 / 资讯合作
 
 
 
推荐资讯
可能喜欢