“自适应生产”是工业4.0成熟度的最高阶段，意味着产线可以像自动驾驶汽车一样，根据实时路况（工况）动态调整参数，确保车辆（产品质量）在行车线（质量阈值）以内行驶（生产）。埃森哲团队2023年在浙江的一个工厂车间实现了自适应生产，帮助该车间在提升产品质量的同时，显著降低了质量不稳定所带来的物料、人工、能源和产能损失。得益于这一突破，该项目入选“《财富》（中国）最具影响力物联创新榜”。
但站在工业4.0成熟度之巅，像蒸汽机那样，能彻底改变生产运营模式的工业革命并没有如期而至。原有的人员组织、管理流程没有任何改变。虽然质量有所提升、成本也有所下降，但其幅度远远达不到工业革命的程度。难道我们被工业4.0、智能制造给忽悠了？
工业4.0革新：从“面向流程的管理”到“面向结果的持续改善”
要回答这个问题，我们首先要搞清楚“自适应产线”与“自适应生产运营”间的区别。前者描述的是“生产设备”，而后者描述的是“生产管理”。在这一管理体系中，数字化技术的作用并非替代产线操作员完成实时调参工作，而是彻底改变生产业务运营的管理模式。
所以，在智能制造的语境里，“制造”指的是生产设备，“智能”则更着重描述运营管理，而“智能制造”指的不仅仅是生产设备升级，而是指生产运营管理模式的革命性重塑。
与自动化、信息化技术在第三次工业革命中分别解放了蓝领和白领不同，第四次工业革命的两个使能技术——工业互联网（IoT）与人工智能（AI），则将重塑生产运营管理思想和管理模式。其中，IoT解决了数字世界与物理世界的“数物互联”问题，AI则将彻底改变生产运营管理模式，加速向“发现问题、分析根因和解决问题的管理闭环”转型。
这便是精益管理理论中，针对生产运营过程非增值活动所产生“损失（LOSS）”的两个管理闭环——PDCA（持续改进）和SDCA（实时纠偏）。其核心在于“结果”，即如何持续发现与消除“损失”。
传统模式下，传统精益管理是通过“全民皆兵”方式，把不断发现与消除非增值活动这种持续改善思想钢印到生产组织中每一位成员的脑子里而实现的。这在当今极为动态的用工环境和市场环境中，是很难实现的。数字化技术加持下的精益管理（简称“数字化精益”）便应运而生。
加速精益管理：生成式AI大模型与AI小模型的优势与约束
要讨论数字化精益的优势，我们首先必须理解数字化技术及其解决问题的方式。我们发现，生成式AI和AI这两种技术工具，在精益管理的应用过程中都有各自的优势，也有各自的先天不足。它们取长补短，相互协作，共同完成数字化精益管理使命。
AI的底层逻辑是统计学，它理解和分析问题的方式是对量化数据，通过聚类、分类和回归等方法寻找“因”“果”关系。而生成式AI的底层逻辑是自然语言处理，它理解和分析问题的方式是按照人的逻辑推理方法，通过快速查找、分析和整理文字、图像、视频资料找出最佳答案。
这两种迥然不同的思维方式，导致它们在精益管理应用中展现出各自的先天优势和不足。AI的量化分析特性使其在“以数为本”的参数化生产环境中（比如，对产线的实时和精准控制）能给出非常精准与量化的解决方案。但在大部分尚未参数化的生产环境中（比如，依赖工程知识和工人经验的运营管理环境），AI就捉襟见肘、无力发挥了。而这个“以人为本”的环境恰是生成式AI的沃土。
那么，AI和生成式AI的协作模式是什么？通俗点说，它们应该如何交流呢？这时就该知识图谱出场了！
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通过多个“实体Entity——关系Relation——实体Entity”三元组，知识图谱同时用AI熟悉的参数和生成式AI熟悉的逻辑表达了一个质量问题或一段生产工艺。围绕同一个知识图谱，生成式AI可以快速查找黄金批次、执行SDCA闭环管理；AI则可以通过生产数据推动PDCA持续改善，逐步实现从传统精益管理向以“零损失”为目标、以数字化工程知识为核心、生成式AI与AI协同推动的数字化精益管理模式的转型。
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智能制造：实现“数字化人才+生成式AI/AI+自动化设备”的生产组织重塑
在数字化精益的工业4.0时代，如果生成式AI能取代白领的生产运营工作，AI能取代蓝领的自动化设备操控工作，那么未来工厂还需要人吗？答案是：肯定需要！不过，未来工厂里的人所负责的工作与所需的技能，与今天完全不同。
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未来工厂里，人的核心工作包括：
以知识图谱作为“人、生成式AI和AI”间的通用语言，表达财务目标、KPI与工程知识间的逻辑关系，并构建生产业财一体化管理闭环，以“零损失”为终极目标，推动生产运营的持续改善；
以思维链方式向生成式AI植入解题思路，并利用来自内部生产数据与外部论文研究，推动生成式AI的持续学习，以及对知识图谱的持续跟新；
以函数表达式描述目标函数y与变量x，并利用生产数据与实验设计探索未知变量，以及y和x间的量化关系，并对知识图谱进行量化更新。
为了满足以上工作需求，未来工厂需要三类数字化人才的专属能力：
厂长：统筹财务目标与生产运营的一体化管理能力
工艺工程师：工艺研发与持续改善的能力
数据科学家：量化分析能力
