工業數字化轉型的困境 | 從數字孿生的複雜性說起
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楊先生在閱讀了林雪萍的ofollow,noindex">《數字孿生 點亮製造業的影子世界》 後，對製造業數字轉型及 數字孿生 提出了一些非常獨特的看法。這裡刊登出來，與行業同仁，一起交流。
數字化製造被寄予了厚望。而當下的最熱的問題，如數字孿生、數字交付、資訊科技與運營技術融合、工業網際網路、數字化軟體和工業APP等，概念甚多。看上去當下對幾乎所有的問題的解決前景，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一步論述清楚。本文試圖圍繞這樣的基礎和邏輯，描述一下 工業數字化轉型 ，所面臨的困惑。
數字孿生的複雜性
從推理上看，數字孿生（或者數字化雙胞胎）問題，基於模型是關鍵的一步。問題是，需要建模型和能夠建模型是兩個不同的問題。而客體作為實踐和認識活動所指向的物件，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，資訊系統工程對它的“物件”的性質作了嚴格的區分。人工客體是泛指那些“人造”的物體，其特徵是所有的結構、部件、功能和相互關係都是事先被設計的，因而可以完備地通過模型進行描述的，不同型別的人工客體又是通過抽象建立類的模型，通過這些類模型又可以建立千變萬化的物件例項。小至水杯、手錶，大至汽車、機床、飛機，都是人工客體的例項。
而自然客體是天然形成的，它的特徵是在有限的空間和時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、區域性的。所以為他們建立的模型並不能完備地代表客體自身，這導致天然客體的數字孿生體並不是真正“孿生”的。
同時即使客體的功能、關係和狀態是可以建模的，而客體與周邊環境相關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，其複雜性往往是指數增長的，往往使得實際的運用上無法實現。
在資訊科技的歷史上，數字孿生是隨著在電信管理網、資料庫設計和麵向物件開發等資訊系統工程應用逐漸發展的，很多問題相關學術領域和企業都已經有深入的研究。其本質至今沒有大的變化。突破模型化的邊界和限制，必須出現原理上的突破。
那麼GE號稱有100萬個數字孿生，算是一種突破嗎？答案是，不算多。100萬個數字孿生，就是100萬個物件的例項。可能一個飛機發動機就可能包含了上千個物件例項。1000臺發動機的例項就有100萬個。可以對比運營商的基站。中國行動通訊網路有上百萬基站，每個基站的管理物件達上千個，移動網管系統包含的基站管理物件是以億計的。移動的移動的業務管理、終端管理和使用者管理的“數字孿生”都是以億計的。當然，GE的數字孿生是用於實時監控、分析和控制的，比電信管理網的事件驅動的“管理”要複雜得多。
數字化交付面臨的問題是，是產品（包括零部件和工作母機）可以實現數字化交付，還是生產過程和運營過程可以實現數字化交付？是離散工業的產品和運營可以實現數字化交付，還是流程工業的產品或運營可以實現數字化交付？
數字化工廠中的數字化交付，工業產品的數字化交付，製造和運營流程的數字化交付，都建立在網路和軟體平臺之上，都涉及到前述建模這個根本的問題。這就需要區分各種數字化交付的可行性，無論在理論上有多少關於降低成本、提高質量、提供全生命週期服務的好故事。最關鍵就是建模能夠達到的程度。具體例子可看建築業。直觀地看，離散工業的產品最容易實現數字化交付，生產過程次之，全生命週期運營最難。流程工業難於離散工業，因為它的實時性和不可逆的過程。
過去的IT技術，都是基於離散的事件驅動的模型化技術（ERP, CRM，供應鏈管理，柔性製造，網路管理，客戶管理等）。而對於連續的大規模的過程（如流程工業的製造過程、交通和電信運營等適時控制過程）缺乏基礎的理論和技術支援。同樣，過去的OT技術基於封閉系統中連續適時的閉環控制和優化，只能在單一的功能環境（機電產品、汽車、機床和自動化機械等）下保障系統的效能和安全。在大規模控制的環境下複雜性指數增長以致實際上不可行。
這是IT和OT技術融合中最大的障礙，也是目前二T融合僅僅在工業場地自動化裝置聯網中進行一些探索。當前需要的同樣是基礎理論和技術的突破。如果這個問題沒有解決，軟體技術和工業APP的進展完全是表面上的，可以看成是一些探索，沒有實質性的意義。
數字化的動力
最後一個問題是：推動工業製造數字化的動力在哪裡？這是一個商業模式的問題。無論對製造和運營業、工業網際網路、工業軟體都是十分嚴峻的挑戰。從國際上看，至今沒有人給出一個理由，為什麼要建工業網際網路？為什麼要數字化交付？許多給出承諾和好處的單位，往往也都無法用理論和數字保證未來產業生態的可持續發展。
那麼，降低成本和減少意外損失，是否是最基本的動力？答案是，只有在已經存在同質化功能的產業生態中，這個動力才是有效的，但同時必須考慮投入如何回收。然而，對於未來的產品和生產運營過程，諸多不確定因素，商業模式並不能得到充分保障，使得企業也不可能用這個標準去決定投資。
這一點，正是當今的製造業在進行數字化轉型的時候，自身動力不足的重要原因。這意味著，數字化轉型的產業遠景和商業模式的突破，是十分關鍵的。
小記：數字化的瓶頸期
總的來說，當前數字製造、數字交付、工業網際網路、工業軟體等領域都處在一個瓶頸的時期。目前最需要的不是在傳統框架下修修補補，而是在理論、原理、技術和商業模式領域，都要有新的突破。正如突破聲速的時候，必須要克服音爆的衝擊，製造業數字化正處這一突破性的時刻。
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