智能工厂建设的两个现实问题！

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本文作者郭朝晖老师，优也首席科学家，前宝钢研究院首席研究员，中国工业智能领域权威专家，公号蝈蝈创新随笔。

智能化要采集数据，但现场的数据几乎是“无限多”的，采集频度也可以“无限快”。无论计算机和网络的能力再大、传感器再便宜，资源总是有限的。 系统建设时，人们总是要面对采什么、存什么、存多久的问题。

我的观点是： 建设系统时要采用“需求驱动”的原则 ，同时还要考虑到系统拓展的灵活性。所谓需求驱动，就是要想清楚采集这些数据干什么、有什么业务需求。当然， 对先行者来说，完全“想清楚”不是一件容易的事情。

但关键是要认真地去想：要有人真正负责，要把业务需求和数据需求的关系想清楚，要认真地开一些务虚的专题会议，对吃不准的问题要给出预案，对需求要给出重要性的排序。 企业可以允许“没太想清楚”，但是不允许“没有认真思考”。要避免拍脑袋的草率决定：基础工作都不认真，后续工作怎么做？

数据采集上来以后，可以有多种用途。 比如，可以用来进行管理和优化工作。问题是：数据和系统到底谁来用？是工人用？作业长用？车间主任用？技术人员用？还是其他岗位的人用。 任何系统都要有明确的用户，用户模糊往往等于没有用户。

明确用户意味着明确人的责任。 用户对系统开发的投入产出是有责任的。用户有提出需求的责任、有使用系统持续优化的责任（不仅仅是维持正常生产）。每当我看到一个画面，经常问的一句话就是：谁来看？看了这些画面有什么用处？来解决什么问题？

我想特别指出的是： 数字化技术的一个重要作用是支持持续改进。 谁负责持续改进，谁就应该对系统的功能设计负有责任。如果没有人负责这一方面的工作，很可能就是公司的岗位设置有问题。

很多地方有电视大屏，显示很多数据。 那么，这些数据到底谁来看？看了以后他能采取什么行动？如果看的人不能采取行动、有能力采取行动的人不看， 就做不到“知行合一”，要这些大屏干什么？

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