郭朝晖
企业推进数智化，目的是解决问题、创造价值。为此，我们首先要回答的问题是“价值在哪里”。宝钢老领导何麟生先生曾经反复强调：价值取决于用户的场景。这就好比一杯水——放在餐桌上不过是寻常之物，放在沙漠中却能救命。要创造价值，关键在于满足用户的真实需求。
其实，我国钢铁企业很早就认识到了服务的重要性，几十年前就确定了“从制造到服务”的战略方向，并进行了许多有益的尝试，如钢铁电商、EVI（供应商先期介入）等。但冷静评估下来，这些尝试的影响力并不算大，服务的优势也没有充分发挥出来。
制造企业服务价值的体现，往往与个性化需求及专业知识深度绑定。在上述实践中，“服务”其实分为两类：一类是钢铁电商这类专业知识含量较低、更多依赖物质资源的服务，另一类是EVI这类只能面向大客户的服务。知识含量高的服务严重依赖专家和专业人员，而在任何企业，高水平的专家都是稀缺资源。
如何破解这个难题？答案是，让计算机掌握知识。计算机一旦掌握知识，服务就不再受限于专家资源。但如何做？这就要推进碎片化知识的结构化，只有结构化的知识，才能被计算机应用。按照过去的传统经验，结构化就是让知识跟着业务流程走、与业务流程深度绑定。然而，“服务”是个性化很强的工作，知识结构化殊为不易。若仅仅依靠传统的数字化技术，可谓“难于登天”——用过所谓“智能客服”的人，大都能体会到那种无奈。不过，随着大模型技术的产生，做这件事的难度就被极大地弱化了，可谓“天堑变通途”。这就是时代带给我们的机会。
10多年前，工业4.0一度是热点话题，其核心任务正是满足客户的个性化需求。生产端要满足个性化需求，就会涉及大量的决策与协调工作。如果决策和协调都靠人来做、凡事都要领导或职能部门批准，工作效率就会十分低下，个性化需求也将难以满足。而机器决策可以在瞬间完成多项决策，促进多方协调、资源共享与知识复用，有效提升对复杂问题的管理能力。浦项制铁就下了很大功夫推进决策的自动化，也就是“看不见的自动化”。对企业来说，智能化的本质并不是减人，而是通过减少人手，减少人类容易发生的失误、延迟和私心，从而取得更好的效果。因此，企业推进数字化时切勿盲目追求“看得见的自动化”——比如不顾经济合理性，一味采用机器人、大屏等先进技术，其实是走了弯路。
需要特别指出的是，机器决策的价值与决策频度、响应速度要求相关：如果决策不多、对响应速度要求不高、人类有能力处理，机器决策的价值就不大；而推动个性化服务，会对决策能力提出挑战，机器决策的价值恰恰在这里显现出来。从这个角度看，人工智能的应用有望促进工业4.0诸多理念的深度落地，如信息横向集成、端到端集成、CPS（信息物理系统）应用等。
系统论有一个重要思想：封闭的系统终将走向死寂。按照这个原理，如果智能化仅仅面向钢厂内部，技术进步就会逐渐停滞；而面向客户的具体需求、面向更大的社会系统，固然会给钢铁行业带来挑战，但也会带来更多机会。当钢铁企业真正成为客户的“资源配置中心”时，智能化的时代自然就到来了。当然，这样的想法过去并非没有，只是受限于技术手段无法实现。如今，数智化带来了新的技术手段，想得到就能做得到——这，就是机会的本质。
