總的來(lái)說(shuō)，當前數字制造、數字交付、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)軟件等領(lǐng)域都處在一個(gè)瓶頸的時(shí)期。
數字化制造被寄予了厚望。而當下的最熱的問(wèn)題，如數字孿生、數字交付、信息技術(shù)與運營(yíng)技術(shù)融合、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、數字化軟件和工業(yè)APP等，概念甚多?？瓷先ギ斚聦缀跛械膯?wèn)題的解決前景，都表達了相當的信心。然而，建立這些信心的基礎和邏輯還需要進(jìn)一步論述清楚。
數字孿生的復雜性
從推理上看，數字孿生（或者數字化雙胞胎）問(wèn)題，基于模型是關(guān)鍵的一步。問(wèn)題是，需要建模型和能夠建模型是兩個(gè)不同的問(wèn)題。而客體作為實(shí)踐和認識活動(dòng)所指向的對象，理論上而言，人工客體是可以建模的，自然客體是不可能建立完備的模型的。根據認識論對客體的劃分，信息系統工程對它的“對象”的性質(zhì)作了嚴格的區分。人工客體是泛指那些“人造”的物體，其特征是所有的結構、部件、功能和相互關(guān)系都是事先被設計的，因而可以完備地通過(guò)模型進(jìn)行描述的，不同類(lèi)型的人工客體又是通過(guò)抽象建立類(lèi)的模型，通過(guò)這些類(lèi)模型又可以建立千變萬(wàn)化的對象實(shí)例。小至水杯、手表，大至汽車(chē)、機床、飛機，都是人工客體的實(shí)例。
而自然客體是天然形成的，它的特征是在有限的空間和時(shí)間上不可能被完備地描述。自然界的生命體都是典型的天然客體，他們可以被認識，但是對他們的認識永遠是有限的、局部的。所以為他們建立的模型并不能完備地代表客體自身，這導致天然客體的數字孿生體并不是真正“孿生”的。
同時(shí)即使客體的功能、關(guān)系和狀態(tài)是可以建模的，而客體與周邊環(huán)境相關(guān)的行為和安全保障是不可能建立完備的模型的。再者，即便是可以建立的模型，其復雜性往往是指數增長(cháng)的，往往使得實(shí)際的運用上無(wú)法實(shí)現。
在信息技術(shù)的歷史上，數字孿生是隨著(zhù)在電信管理網(wǎng)、數據庫設計和面向對象開(kāi)發(fā)等信息系統工程應用逐漸發(fā)展的，很多問(wèn)題相關(guān)學(xué)術(shù)領(lǐng)域和企業(yè)都已經(jīng)有深入的研究。其本質(zhì)至今沒(méi)有大的變化。突破模型化的邊界和限制，必須出現原理上的突破。
那么GE號稱(chēng)有100萬(wàn)個(gè)數字孿生，算是一種突破嗎？答案是，不算多。100萬(wàn)個(gè)數字孿生，就是100萬(wàn)個(gè)對象的實(shí)例?？赡芤粋€(gè)飛機發(fā)動(dòng)機就可能包含了上千個(gè)對象實(shí)例。1000臺發(fā)動(dòng)機的實(shí)例就有100萬(wàn)個(gè)?？梢詫Ρ冗\營(yíng)商的基站。中國移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò )有上百萬(wàn)基站，每個(gè)基站的管理對象達上千個(gè)，移動(dòng)網(wǎng)管系統包含的基站管理對象是以?xún)|計的。移動(dòng)的移動(dòng)的業(yè)務(wù)管理、終端管理和用戶(hù)管理的“數字孿生”都是以?xún)|計的。當然，GE的數字孿生是用于實(shí)時(shí)監控、分析和控制的，比電信管理網(wǎng)的事件驅動(dòng)的“管理”要復雜得多。
數字化交付
數字化交付面臨的問(wèn)題是，是產(chǎn)品（包括零部件和工作母機）可以實(shí)現數字化交付，還是生產(chǎn)過(guò)程和運營(yíng)過(guò)程可以實(shí)現數字化交付？是離散工業(yè)的產(chǎn)品和運營(yíng)可以實(shí)現數字化交付，還是流程工業(yè)的產(chǎn)品或運營(yíng)可以實(shí)現數字化交付？
數字化工廠(chǎng)中的數字化交付，工業(yè)產(chǎn)品的數字化交付，制造和運營(yíng)流程的數字化交付，都建立在網(wǎng)絡(luò )和軟件平臺之上，都涉及到前述建模這個(gè)根本的問(wèn)題。這就需要區分各種數字化交付的可行性，無(wú)論在理論上有多少關(guān)于降低成本、提高質(zhì)量、提供全生命周期服務(wù)的好故事。最關(guān)鍵就是建模能夠達到的程度。具體例子可看建筑業(yè)。直觀(guān)地看，離散工業(yè)的產(chǎn)品最容易實(shí)現數字化交付，生產(chǎn)過(guò)程次之，全生命周期運營(yíng)最難。流程工業(yè)難于離散工業(yè)，因為它的實(shí)時(shí)性和不可逆的過(guò)程。
過(guò)去的IT技術(shù)，都是基于離散的事件驅動(dòng)的模型化技術(shù)（ERP, CRM，供應鏈管理，柔性制造，網(wǎng)絡(luò )管理，客戶(hù)管理等）。而對于連續的大規模的過(guò)程（如流程工業(yè)的制造過(guò)程、交通和電信運營(yíng)等適時(shí)控制過(guò)程）缺乏基礎的理論和技術(shù)支持。同樣，過(guò)去的OT技術(shù)基于封閉系統中連續適時(shí)的閉環(huán)控制和優(yōu)化，只能在單一的功能環(huán)境（機電產(chǎn)品、汽車(chē)、機床和自動(dòng)化機械等）下保障系統的性能和安全。在大規?？刂频沫h(huán)境下復雜性指數增長(cháng)以致實(shí)際上不可行。
這是IT和OT技術(shù)融合中最大的障礙，也是目前二T融合僅僅在工業(yè)場(chǎng)地自動(dòng)化設備聯(lián)網(wǎng)中進(jìn)行一些探索。當前需要的同樣是基礎理論和技術(shù)的突破。如果這個(gè)問(wèn)題沒(méi)有解決，軟件技術(shù)和工業(yè)APP的進(jìn)展完全是表面上的，可以看成是一些探索，沒(méi)有實(shí)質(zhì)性的意義。
數字化的動(dòng)力
最后一個(gè)問(wèn)題是：推動(dòng)工業(yè)制造數字化的動(dòng)力在哪里？這是一個(gè)商業(yè)模式的問(wèn)題。無(wú)論對制造和運營(yíng)業(yè)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)軟件都是十分嚴峻的挑戰。從國際上看，至今沒(méi)有人給出一個(gè)理由，為什么要建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)？為什么要數字化交付？許多給出承諾和好處的單位，往往也都無(wú)法用理論和數字保證未來(lái)產(chǎn)業(yè)生態(tài)的可持續發(fā)展。
那么，降低成本和減少意外損失，是否是最基本的動(dòng)力？答案是，只有在已經(jīng)存在同質(zhì)化功能的產(chǎn)業(yè)生態(tài)中，這個(gè)動(dòng)力才是有效的，但同時(shí)必須考慮投入如何回收。然而，對于未來(lái)的產(chǎn)品和生產(chǎn)運營(yíng)過(guò)程，諸多不確定因素，商業(yè)模式并不能得到充分保障，使得企業(yè)也不可能用這個(gè)標準去決定投資。
這一點(diǎn)，正是當今的制造業(yè)在進(jìn)行數字化轉型的時(shí)候，自身動(dòng)力不足的重要原因。這意味著(zhù)，數字化轉型的產(chǎn)業(yè)遠景和商業(yè)模式的突破，是十分關(guān)鍵的。
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