從我的研究和實踐來看,從來不認為像普華永道、埃森哲這樣的谘詢公司能夠為企業做出實質的貢獻,尤其是產品實現全流程的診斷、優化和提升,更不用說利用AI這個工具而為之了,究其原因,是他們無法掌握製造業這個複雜對象的內部運行規律。當然,這是業界和學界最關注的理論工程和技術工程的瓶頸問題,複雜對象必須基於對係統工程、工業工程的完整把握,必須集成工業人、算法人和軟件人,進行建模認知和數據組織,形成針對複雜係統的知識數據(庫),循環迭代生成知識圖譜,才能夠談得上運用AI這個工具去為企業服務/增值,如基於成本視角、質量視角、環境視角、安全視角---等的視角去解算,即實現正確的數據場景,以達到為企業服務/增值的目的。
當然,針對複雜對象進行建模和數據組織的過程也需要運用人工智能的手段,前提是有沒有一個統一的建模框架(UMF)去結合千行百業的複雜係統而進行指導/使能呢?答案是肯定有的,隻是人們不知道把這把鑰匙在誰手中。我知道肯定不在埃森哲、普華永道、麻省理工、還有馬克思、馬斯克——等手裏。
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