大數據是一個事關我國經濟社會發展全局的戰略性產業，大數據技術為社會經濟活動提供決策依據，提高各個領域的運行效率，提升整個社會經濟的集約化程度，對于我國經濟發展轉型具有重要的推動作用！2016年，由中國首席數據官聯盟與網加時代網發起并承辦，北京大學信息化與信息管理研究中心、中國新一代IT產業推進聯盟、數邦客協辦的“影響中國大數據產業進程100人”大型人物專訪活動全面啟動，被采訪對象分別來自政府、產、學、研、企各個領域，他們將從不同角度，不同層面向大家闡述當前大數據產業熱點、難點、疑點問題，為中國大數據產業健康、持續發展探索經驗、保駕護航，敬請關注！
第三十一期專訪人物：中國首席數據官聯盟專家組成員，武漢優博睿科技有限公司創始人康志剛
康志剛，中國首席數據官聯盟專家組成員，武漢優博睿科技有限公司創始人。
本期特邀嘉賓中國首席數據官聯盟發起人魯四海，就工業大數據向康志剛先生發起提問。
魯四海：說到工業大數據，離不開制造企業轉型升級，那么制造企業為什么要轉型升級，到底還缺什么？
康志剛：說轉型，好像比較婉約一點，也看不出緊迫感。我個人認為轉型更大程度上屬于技術手段觸發的局部的商業模式調整問題。從我們持續近十年來的研究，我們認為，它就是一場工業革命。為什么呢？當前制造業所面臨的革新首先是全球性的，它具有極高的是殘酷性，是新一輪工業標準制定爭奪戰，是定價權的戰爭。既然是新標準制定，那結果就是制定標準、輸出標準。如果我們對此后知后覺，認為它僅僅是個轉型，將錯失千載難逢的、參與本輪工業革命標準制定的窗口機會。前三次工業革命，中國都沒能參與制定標準，我們國家的工業基本上是“被標準殖民”，“被技術綁架”的。所以只能做“工業大國”，“世界工廠”。我們必須要有清醒的認識，我們想要成為“工業強國”，必須要抓住先機，參與制定被稱為第四次工業革命“DT技術革命”的標準。
有人質疑，前三次工業革命都沒能趕上，這次數據技術革命咱們有資格參加嗎？要回答這個，我們的制造業必須要補課。但這個課，我首先申明不是補什么“工業2.0”、“3.0”的課。上自動化只是個技術問題，不算是補課。這一輪工業革命也不是信息化加上自動化。所以國家的“兩化深度融合”戰略，某種意義上與這一輪“DT技術革命”沒有什么關系。為什么呢？今天的“兩化深度融合”樣板企業有不少，它們實現智能制造了嗎？實現“DT技術革命”了嗎？沒有。我們可以肯定的說，本輪工業革命就是“數據驅動”要革掉“管理驅動”的命。“兩化深度融合”的樣板企業為什么沒有出現“工業大數據”？為什么沒有實現“數據驅動”？“管理驅動”為什么會被革命？“管理驅動”如果被革命，那么以“管理驅動”為導向的一大堆管理應用系統如ERP、MES、CRM、SCM等的命運如何？先把這些問題都理清楚，才是我們的制造業首先需要補的課。凡是都有因果。要搞清楚這些問題，我們必須認清這場來勢洶洶的工業革命的因果。
魯四海：在您看來工業4.0首先不是解決技術問題，而是重構整個理論體系，這又是為什么呢？
康志剛：好的，我看先來看一下第四次工業革命的起因，很直接的就是第三次工業革命“管理驅動”為導向的信息技術革命未能解決，而又是工業制造業迫切需要解決的問題。也就是說它一定是個共性的問題。我們先來看看，到底是個什么樣的全球性共性問題呢。
這是我們研究分析的結果：即使是在信息化與自動化高度融合的制造業，無論是內企還是外企，全球范圍內的工業還面臨著三個核心的瓶頸痛苦，這也是信息技術革命無法突破的，具體如下：
其一、對內的總體成本控制能力失效。為什么呢？在全球工業企業的財務報表上，無一例外都沒有“浪費”兩個字。浪費都被“包裝”為成本。制造業花了巨資實施的管理應用系統變成了電子臺賬，無法量化浪費，持續消除浪費。
其二、對外的客戶服務能力有限。即質量、交期、進度為導向的客戶服務、客戶體驗以及客戶維護服務能力不能有效保障。
其三、被供應鏈綁架。產業鏈分工細化導致供應鏈體系復雜，因所有的制造業都被前兩個問題所束縛。實際上，制造業對外的客戶服務能力有限，都是被供應鏈綁架的。這在內企更為突出，供應鏈呈現的就是“群體性互害模式”。
以上三個問題歸一，制造業實際上是“被數據綁架”。所以“中層干部集體數據造假綁架高層”，絕不是空穴來風啊。制造業對內無法通過數據量化浪費，無法消除浪費。緊接著導致了第二個、第三個一連串的問題。
以上三個問題是“管理驅動”為導向的信息技術革命的結果，也是第三次工業革命無法穿越的。這是導致第四次工業革命的因。這些問題很顯然不是技術問題，更多的應該是理念、理論體系出現了問題。直接的原因就是“管理驅動”。為什么呢？
因為第三次工業革命有悖論，一定是違背了邏輯。我曾經在2015年6月發表了《深度思考|信息化建設理論走歪了！》這篇文章。文中包含了我們持續八年來對管理信息化系統應用問題的深刻思考。對以管理驅動為導向的信息化管理系統存在的問題、弊端和悖論做了有力的論述。原文中關于信息化建設理論的悖論，共提出如下四個論點：違背管理邏輯，管理模型悖論，本末倒置，庸醫（大躍進）。我們逐條來看：
（一）違背管理邏輯
從數據的角度抽象管理，管理就是“管數據”，“理數據”。管理的過程抽象，就是“數據獲取”、“數據分析”和“數據應用”。這其中包含嚴格的因果邏輯，即先有“數據獲取”，才能做“數據分析”；有精準的“數據分析”，才有可落地的“數據應用”。
而實際上以“管理驅動”為導向的管理應用系統，強調幫助企業做決策支撐，乃至自動化、智能決策，這些都是屬于“數據分析”和”數據應用”的范疇。傳統的管理應用系統忽視和弱化了“數據獲取”。這就違背前因后果邏輯。“數據分析”和“數據應用”是果，沒有因，何生果。
所以違背管理邏輯實際上就是違背了因果法則。
（二）管理模型悖論
管理應用系統要實現“管理流程”的梳理，必須對該管理流程進行數字化建模。而一旦數字化建模成功，則意味著該管理流程的固化。管理流程的固化則違背了精益管理的宗旨--“持續改善”。即“管理流程固化”與“持續改善”沖突。這就是“管理模型悖論”。
企業從小到大發展、從粗放式管理向精細化調整的過程中，管理的需求隨時在變。“管理數字化模型”一旦建立，便不能適應企業下一步的管理需求。這就是全球性的某ERP巨頭常對業主說的：這是需求不確定所造成的“建模鴻溝”。這個“建模鴻溝”是不可逾越的。實際上他就是個悖論。
某信息化巨頭后來提出了“管理模型進化論”。試圖建立一個可以自行進化、自行迭代的管理模型，以實現對“建模鴻溝”的超越。到目前為止，沒有哪個信息化巨頭推出一個可以持續自行迭代的管理模型。本人認為，這個陷入“悖論”的“管理模型進化論”必然是個怪胎，逃不出胎死腹中的宿命。
“管理數字化模型”的“電子臺賬”，還導致另外一個令業主頭疼的問題，那就是制造大量的非結構性數據，大幅增加數據使用的成本。
要解決這個問題，還得看清楚管理模型的存在的致命的“顛倒”。
（三）本末倒置
從價值流的角度分析，企業價值分為直接價值和間接價值。直接價值就是價值創造（對于制造工廠來說即是生產制造）。其他都屬間接價值。管理是典型的間接價值。故而管理本身是不能創造價值的。管理就是要保障價值創造時的人機料法環的協調（因緣和合），這就是我們常說的高效價值創造。也就是說管理的價值在于保障價值創造時的人機料法環協調（因緣和合）的能力。
由此我們進一步推論，價值創造時的人機料法環不協調，實際上就是企業的”浪費”。管理的目的就是要能持續消除浪費。任何不能保證“人機料法環協調的流程“在經濟學上就是企業的浪費。
如果人機料法環都協調了，管理的需求就會減少乃至消失，管理也就會變簡單。
企業不去有效保障價值創造時的人機料法環的協調、實現高效價值創造，不去有效地消除企業的“浪費”，而是上一大堆“管理驅動”為導向的管理應用系統，為管理服務、為管理者服務、甚至為管理應用系統服務。這就是本末倒置。
有人聲稱：企業上管理應用系統，最終也是要消除浪費、為高效價值創造服務的。這個辯解是荒謬的。這就譬如從武漢到北京有兩點直達的火車，既省時又省錢。但有人非要先從武漢坐到上海，再從上海倒騰到北京。并且還理直氣壯的宣稱，你看，我也到北京了……這個時間賬、經濟賬如果一算的，你會得出這樣的結果：管理、管理者乃至管理系統把自己推到了消除浪費（實現高效價值創造）的“中間層”。變成了高效價值創造的多余的環節。管理自身也變成了企業經濟學上的“浪費”。
在本輪工業革命數據技術革命中，這個“兩點直達的火車”，就是“工業大數據模型”。這個工業大數據模型也就是價值創造的“因緣果模型”。它不是以管理為導向，它是“為高效價值創造服務”的“工業大數據模型”，不存在管理模型悖論的問題。
“為高效價值創造服務”的工業大數據，量化價值創造過程，有效測量浪費，可以持續消除浪費。這樣通過“工業大數據模型”，我們可以制定“消除浪費的標準”了。
（四）庸醫（大躍進）
制造業的管理問題不是一天產生的，也不可能一次性全部解決。諸多問題之間存在著復雜的因果關系，解決這些問題需要有諸多的因緣和合和次第。企業的“浪費”只能一個一個的消除。試圖一次性解決所有的問題的“大躍進”行為，必然違背因果法則。
要解決這個問題，只有基于TOC約束理論，也就是“圍桶理論”，一個一個的補短板，消除浪費。在制造業消除浪費的維度上，“長尾理論”是失效的。因為制造業內部的浪費是不可以轉嫁出去的。
魯四海：您前面講到，工業4.0非常重要的是數據，那應該如何去獲取有用的數據，這些數據都在哪？
康志剛：前面已經論述了，制造業當前的管理驅動為導向的管理應用系統存在嚴重的悖論，違背管理邏輯，本末倒置，為管理服務、為管理者服務的“電子臺賬”導向，以及數據獲取的能力缺陷等問題。導致企業缺數據，即使是有限的數據也是電子臺賬的非結構性數據，數據價值密度低，使用成本高。
我們同時也要認識到，企業最缺的是支撐持續改善、持續消除浪費、持續降低成本的數據。這些數據只能從以價值創造為導向的工業大數據模型中來。基于價值創造的工業大數據，詳細記錄了價值創造過程中的一系列因緣果數據。這些結構性數據來自價值創造的第一線車間現場。其因緣果結構性屬性又是智能制造的基礎。這些數據可以量化價值創造過程、測量浪費，就可以持續消除浪費了。只有實施以價值創造為導向的工業大數據、智能制造解決方案后，數據的問題才能解決。
魯四海：您從思維的高度提出獲取數據的方法，那么在有數據之后如何用大數據進行精益生產？
康志剛：工業大數據解決方案或者智能制造解決方案，可以說就是一個工業大數據支撐的精益制造平臺。該平臺中流程標準化是第一步。必須說明的是，這個流程一定是有效的價值創造流程，不會涉及到所謂的管理流程的標準化。為什么？管理流程標準化是個悖論。它違背精益管理思想，這在前面管理模型悖論里就說過了。
工業大數據解決方案搭建了一個全員參與的精益制造平臺。這個平臺是為實現高效價值創造而搭建的，它具備持續測量浪費、持續消除浪費的能力。平臺里，每個員工都在做精益生產。這與傳統的浮在水面上的、基于管理思維的、集中在管理層的精益是完全不一樣的。精益思想通過工業大數據解決方案扎根于企業的每一個價值創造環節。基于工業大數據的PDCA幫助制造業持續消除浪費，幫助企業的每個價值創造點實現高效的價值創造。這是工業大數據方案能成為消除浪費標準的基礎。
魯四海：在您看來工業大數據將會給制造企業管理帶來哪些變化？
康志剛：企業管理問題都是因人機料法環的不協調造成的。或者說價值創造時的浪費造成的。如果價值創造時的因緣和合得到保證，即傳統的管理模型被工業大數據因緣果模型所替代后，管理的問題還會有這么多，還有這么復雜嗎？我們不妨推論。基于我們對工業大數據的研究實踐成果，以及管理理論創新的研究成果，隨著工業革命的深入，我們認為工業大數據將帶來如下變化：
1)管理系統的電子臺賬將成為歷史
傳統的管理系統產生了一堆電子臺賬，傳統的管理系統是不能認識”浪費”。管理之目的一旦從管理被糾正為高效價值創造，價值創造模型（工業大數據因緣果模型）逐步代替管理模型。諸多的管理應用系統所產生的電子臺賬隨緣生滅。
2）傳統管理流程逐步消失
因管理的本末倒置，管理流程不能直接保證價值創造的因緣和合，淪為高效價值創造的中間層，成為企業浪費。一旦管理之目的一被糾偏，回歸為高效價值創造服務，傳統的事后管理、電子臺賬統計的流程，將被保證價值創造因緣和合的工業大數據驅動的控制流程所替代。
3)管理由復雜變簡單
工業大數據驅動的控制流程逐步替代原有的事后管理流程之后，人機料法環的協調自然得到保證。一旦人機料法環的協調得到保障，企業運營的混亂狀態自然消失。當前的復雜的流程將逐步消失，眾多的無需存在的KPI（績效考核）指標亦將消失……摔掉這些無用的包袱后，管理自然就輕松了。
企業的諸多管理”需求”也并非實有的，許多管理的需求是虛妄的。一旦企業的（信息孤島）消失，管理需求就會減少。管理就變得簡單。
4）浪費將成為財務報表的核心指標
當前的企業財務報表上是沒有“浪費”兩個字的。管理驅動的結果無法測量浪費，故而將浪費包裝成成本，隱藏于財務報表中。這就是傳統管理應用系統為企業埋藏的一個巨大的定時炸彈。
工業大數據因緣果模型將有效量化浪費，幫助消除浪費。浪費將出現在企業財務報表中，并且成為企業財務報表的核心指標。
5)管理者被去中間層
隨著信息孤島、諸多復雜的管理流程的逐步消失，管理者的角色必須向價值創造的角色進行轉換。傳統的管理者角色消失。因緣生因緣滅。
6）管理應用系統逐步被淘汰
管理流程、KPI指標、管理者等從企業中逐步淡化至消失，那些為管理服務的管理驅動為導向的ERP、MES、CRM等管理應用系統亦將消失。無論企業對此領域的投入有多大，幾百萬、幾千萬、乃至數億，這些錢注定成為企業財務報表上的某種意義上的浪費。
傳統的信息化巨頭，無論是國內還是國際的，如果不迅速做出調整，將面臨巨大的生滅無常壓力。
7)因緣果工業大數據模型將廣泛應用
上述的轉換皆由價值創造模型的應用實現。而價值創造模型就是價值創造的因緣果模型，也就是我們常說的工業大數據模型。因緣果模型將被廣泛的應用。
DT時代的變化只會更多。當然工業大數據量化價值創造能力，重構大數據大生態圈，與社會大數據融合提升國家的社會治理能力，我們也曾有專門的文章研究。未來工業大數據的應用價值和范圍會不斷延伸。即將到來的DT技術時代，工業大數據的主角地位是不可替代的。工業大數據帶來的驚喜只會越來越多。
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本文標題：康志剛：工業大數據需要重構理論體系
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