避免“为技术而技术”

科技工作者之家 2020-06-05

来源:制造业知识服务中心

我经常批评别人“为技术而技术”。但怎么做才能避免“为技术而技术”呢?我的答案是:“为业务而技术”、“为价值而技术”——技术是服务于业务的、业务是服务于价值创造的。

 

为业务而技术,就是技术要立足于现实的业务条件、服务于现实的业务需求。例如,对于“设备预测性维护”这个热门技术,我就经常持怀疑态度。

 

原因很简单。首先是业务上的现实可行性:只有少数场景能做预测故障、多数场景其实做不到。有人把算法神秘化,总认为能找到合适的算法。我觉得,这就像迷信诸葛亮的神机妙算一样。在我看来,迷信算法也是一种迷信。数据条件不具备的时候,算法是解决不了问题的。正如我经常引用的比喻:拼命骑自行车,也登不上月球。

 

为价值而技术,就是看这个技术能不能创造价值。还以“设备预测性维护”为例。预测设备可能出问题就能维护吗?飞机发动机这样的设备或许可以,但流水线上的设备就未必了。因为一台机器的修理,可能要影响整条生产线运行。所以,发现小问题时未必能马上修,没有发现问题时,遇到定修也得修。所以,价值上也不一定能落地。。

 

随着智能制造技术的发展,与“预知”或“预测”相关研究越来越多。但现实会受现实手段的约束即便信息准确也没有处理的办法没有办法用,其实就是没用

 

所以,有些信息确实就是“知道了也没用”。即便是有用,如何应用也是一门大学问:因为应用一定要和现实的需求和条件结合在一起。比如,优化工艺参数时,要知道哪些参数是允许优化的、允许变化的范围是多大等。其本质的原因就是:除非你的技术非常伟大,企业一般不会因为你的模型有用,重新去建一座能用这个方法的工厂。这一方面的问题,需要多研究。否则就难以落地。

 

总之,要避免“为技术而技术”,就要结合具体的业务去谈技术“有什么用”、“能带来多大价值”来谈。工业企业的个性化很强,在一个地方有用的技术在另外一个地方未必有用。技术的价值,是应用的场景决定的。所以,落地之前的研究一定要具体、方法也要具体,要不见兔子不撒鹰。

转载自:蝈蝈创新随笔


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来源:mkc_ckcest 制造业知识服务中心

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