郑永年大趋势读后感(上甘岭读后感)

郑永年大趋势读后感

我们的很多决策都是在信息不完备的前提下做出的。比如,我们听到机器的声音不对,并不能确认机器是不是真正坏了。这时候,我们可能需要打开机器进行查看:打开查看就是为了获取新的信息,以便于下一步的决策。由此可以看出,人类可以在实践中,通过获得比机器更多的途径与物理世界打交道,来获取更完善的信息。所以,

所以,我们研究创新的时候,注意力要集中在经济性判断上,去判断成功的概率有多高、机会有多少、成本和收益有多高、间接和长远价值如何等。

“感知到认知”的过程,本质上是打通:打通了从获得信息到决策之间的断点。图像识别等AI技术,就是完成“感知到认知”的,也就是完成打通。当我们制定标准、并根据标准决策时,本质是“感知到认知”,自然也是打通。

单纯从技术角度看,图像识别技术的成熟解决了许多自动化的瓶颈问题,促进了自动化技术的发展。一般的数字化技术,主要解决复杂性带来的问题。其中,小批量、多品种是带来复杂性的重要原因之一。小批量、多品种带来的困难之一,是产品生产过程的切换。数字化的重要作用就是解决切换过程的自动化。

读书的时候,总觉得阻碍自动化的是技术问题,是能否开发出特定的自动化技术。后来意识到:许多技术能否实现自动化,关键是用自动化技术是不是划算。最近意识到:自动化不划算的一个重要原因,与生产状态的切换有关。在那些小批量多品种的场景,就很难采用自动化设备。这种阻力,既是技术问题,也是经济问题、还是生态问题。

上甘岭读后感

“人择难题”为基础的。我讲的创新方法,几乎无一例外地与“人择难题”相关。而解决这些问题的方法,就是恢复信息来源、了解问题的本源。所以,创新要有“大系统思维”:要从外部看机会、看条件、看风险。

与传统自动化相比,智能化是实现一些特殊的自动化、打通一些特殊的流程。比如,把产品切换实现自动化、把参数调整实现自动化。本质上就是打通一些流程。

今年参加工业互联网大赛的决赛,一个重要的体会就是有人开始重视方*了。重视方*的背后,是有人开始考虑技术的长寿命、广泛适用性了。这是一个可喜的进步。有了这一步,以项目为主的公司才能进化成以产品为主的公司。以产品为主,才能实现知识的复用、促进持续改进,才能降低(科技人员的)人工成本、提高人均效率、稳定科技项目的质量、

管理能力的增强,为信息打通创造条件。所谓信息的打通,指的是信息空间能够描述物理空间。如果管理不到位,信息空间就不能完整地描述信息空间。类似地,自动化程度的提升,尤其是物流运输自动化程度的提升,有利于信息的打通。业务流程再造往往也是做信息的打通。业务流程打通,本质上是为了促进感知、决策和执行的统一。在业务流程打通时,要赋予权限。所以,企业的组织再造本质上也是便于打通。

“持续改进、久久为功”。我国科技界的一个重要问题是持续改进的能力不足,总是陷入“引进落后,再引进再落后”的怪圈。

下沉年代读后感

*。若干年前,我曾经说:“典型的工业4.0是流水线上的个性化定制”。现在回顾起来,我要适度修正这种说法:“流水线上的个性化定制是工业4.0的一个典型模型”。我意识到:认识一个理论时,采用模型思维是个非常好的办法。

理解了这些底层思维,就会知道:一个好的项目往往有三个特点。也就是:技术逻辑简单、业务逻辑周密、价值逻辑巧妙。我做评委时,对一些好的项目进行的总结,得到这三条。这三条,恰恰与我的创新理论是吻合的。但遗憾的是:有些评委还意识不到。

在此基础上,如果决策信息来自于更多的业务环节,则便于用计算机进行多环节的综合优化;如果优化过程在计算机中进行,则可能采用迭代方法、寻找更好的决策。