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大数据化管理与智能工业

文章出处:未知 网责任编辑:芮谷自动化作者:转摘 人气:发表时间:2015-06-12 字体大小:【

大数据化管理与智能工业

 

     

 

今天,一方面,人类文明样式从工业化社会向后工业化社会转型步伐加快,全球化、信息化对一般管理活动的全面渗入和支撑,大数据管理的衍生和更始,并出现智能工业的发展走向。人们的传统管理知识结构迅速老化,企业经营从订单购销制造向由大数据管理支撑的全球主供应链计划转化,每个企业组织成为缺乏独立决策意识转动的齿轮。另一方面,由于大数据管理和智能工业的超常发展,出现前所未有的需求形态。但人们对大数据管理的认同、接受、掌握、诠释,却存在着自身管理思想更新时间分配短缺,管理行为角色固定的天然障碍。上述状况导致了这样的后果:人们对于大数据管理和智能工业的认知和评估通道出现阻凝,人们被迫困守于以往的管理思想和操作经验来维系其日常管理的运作。造成管理绩效明显下降,人们的管理能动性、创造性受到严重的压抑。

在全球化的意义上考虑:大数据管理与智能工业是人类一般生产管理的IT构架上同一行为的两个侧面,显而易见,大数据管理与智能工业颠覆了经典管理学的学机理和中枢维度。这就是说,人类在管理思想、管理哲学、管理制度和管理方法将发生前所未有的革命。这里,就大数据管理的更始、嬗变和理性思辨、大数据管理图景中的智能工业、大数据管理与智能工业颠覆了经典管理学的学术理路和中枢维度等方面展开讨论。

一、大数据管理的更始、嬗变和理性思辨    

大数据管理或称巨量资料管理,指的是所涉及的管理资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的信息。如果把大数据管理用于对现代管理方式进行重大改造称为“变革与革命”的话,那么,它深深地改变人们的“知识、观念、能力、空间和价http://ruiguchina.net值取向”,并将由此产生一场前所未有管理思想的变革,其中包含着人的管理精神的蜕化,以及其管理信念的嬗变。然而,这些正是大数据管理精神构建的深层动因和理由

大数据管理包含着大数据系统发展和运营过程中发现和验证大数据的属性及其与自然和社会活动之间的关系。它有四个层面:第一,数据体量巨大。第二,数据类型繁多。第三,价值密度低,商业价值高。第四,处理速度快。这直接的结果是改变了人们对管理信息世界的理性思辨、价值评判、伦理准则、公共契约和共同守则、心理感受、审美选择,以及行为偏差系数和自我守望的尺度认同,等等。它不仅反映出人与管理信息世界相互关联的界限、原则、义务、程序、责任和信用,而且,通过主体观点、概念和人们对大数据管理现象进行评估和直接指导自身管理信息活动所采取的决策的方法的总和,以其构成的不同层次和程度,支撑和保证大数据管理运行的安全与规范。在大数据管理中,还包括人们或企业组织形成的特有的价值偏好、心路历程、行为经验、操作技巧、传统与习惯,以及人们应用大数据管理和经常接触大数据管理的逻辑思维模式。

尽管大数据管理具有全球化管理的属性和张力,以及包含着人类共同遵守的普遍管理守则,但是,在具体运作中,它却表现出强烈的民族性和企业文化属性的特征,即它必须依赖于一种久远的历史传统和文化浸润。从这个意义上说,是大数据管理与一个民族和企业文化属性长期的生活方式、宗教信仰、思维方式等的沉淀和凝结相联结。如果无视有关民族心理和企业文化底蕴,单一地强调或突出大数据管理的一般操作原则,必将受到民族和企业文化属性固有的管理精神世界的排斥,甚至引发人们对大数据管理产生抵触情绪。

不难看出,上述讨论的大数据管理是表现为一个特定方面的管理理性思辨,并反映着其特定的人文和技术的需求,它由以下几个主要方面要素所构成:(1)协同原则。在大数据管理中,各个具体性质极不相同的信息系统中产生新的结构和自组织某些共同的内在联系,旨在建立它们之间合作效应的特殊机制,以产生由这种合作效应引发的信息的自组织现象,然而,信息的有序结构以及其与自组织化相连接,是通过协同而实现的。它为人们对整个的数据管理的运作过程及其绩效,提供了评估的路径和模型,即对的数据管理的自组织系统与整体的相互对接作出伦理上的诠释。这些也正是目前全球互联网和供应链过程一体化的基本准则,同时,对于每个企业通过大数据管理参预全球交易显得尤为重要。(2)人的意义。大数据管理的膨胀使人类一般管理成为人们关注的中心,尤其是大数据管理通过巨大数据库组织的再造,已成为一种彼岸性的力量,它渗透于人类物质生产劳动和精神生活。如今,充斥人类管理过程的是工业云计算、集成智能设计、工艺建模体系、全能制造体系、全球虚拟企业等由大数据管理支撑统摄的虚拟管理现象。对此,恢复、守望人类基本精神价值,重构、回归人的审美和艺术,使人们不是单纯地对大数据管理的服从,而是人的内心的自主欢悦和灵魂升华,这是对在日常管理中受到大数据管理的束缚的,以及遮蔽的人的解放和肯定。它的全部意义在于人的自由本质,以及其对自由的享受和拥有。这就是说,在大数据管理中,将人的意义始终放在主导地位,强调人的审美和艺术只可体悟、领会,而不能分析、言达,正是在这体悟、领会的创造性活动中,大数据管理才真正显示出其主人是人类自身。(3)良知与诚信。大数据管理是一种虚拟的主体行为,人在其中享有充分的自主性、自由度和自觉性。管理世界对人类行为的束缚和制约在数据时空中不复存在,来源于现实管理的“虚拟客体”不再受传统道德属性、关系、状态、本质和规律的限制,然而,在虚拟行为使主体性获得提升的同时,也使其面临着空前的“意义危机”,陷入前所未有的道德困境。这就是说,尽管人们在的大数据管理的帮助下,支配、控制着人类文明样式的价值走向,但是,人们对于“虚拟客体”的操作,必须具备更高的道德素养和伦理理性。否则,人们将沦为工具代理者,其终极意义恰恰是对人自身的彻底否定。因此,虚拟行为所引起的主体性道德变革和提升,是人类现今无法推卸的伦理课题。在庞大的大数据管理世界中,良知和诚信已成为唯一能保证人类不被大数据管理巨大扩张而颠覆的屏障。在大数据管理的工具化机制中,人类所表现出的任何自私、贪婪、欺骗、狡诈行为,其最终结果和报应均有人类自己承担,大数据管理除了其虚拟性特征外,它不会对人类的管理行为作出识别和矫正。(4)大数据管理的价值评判。大数据管理不但致使人类有可能在全球化同一个管理平台上进行生产、交换、分配和消费,而且,也有可能侵渗到人们的意识形态中,通过复制无限单一的、粗糙的虚拟观念,通过其强大的技术路径,对人的心灵进行强制性的灌输和教育,以模糊、麻痹人的人性特质,改变人的伦理精神,造成人们严重的心理偏差。大数据管理世界所构筑的虚拟的异化客体,一方面,它与人类的自然权利相对恃,剥夺人的基本生存条件,另一方面,存在着其控制和改变人的本性的可能,将人变成一种大数据管理工具的固定系统。对此,人类应构筑大数据管理价值评判机制,旨在抵御和过滤大数据管理中一切有害于人类生存和发展的负面侵入。大数据管理评判是指人类从一般行为理性和伦理意义上,对大数据过程进行甄别、清理、鉴察和判断,它是人类独立于大数据管理世界一种准则的精神境遇,以捍卫人的自主、尊严、权益和道德理想,也是防止人类在汹涌澎湃的大数据浪潮中,不至于被陷入灭顶之灾唯一坚固的精神护堤。

二、大数据管理图景中的智能工业

智能工业的实现是基于大数据管理的支配和应用,并与未来先进制造技术相结合,形成新的智能化的制造体系。智能工业是将具有环境感知能力的各类终端、基于泛在技术的计算模式、移动通信等不断融入到工业生产的各个环节,大幅提高制造效率,改善产品质量,降低产品成本和资源消耗,将传统工业提升到智能化的新阶段。

智能工业在企业的具体形态是:大数据系统、全球虚拟制造、工业云体系、计算机集成智能设计系统(CIIDS)、工艺系统及协同机制、全能制造系统(HMS)、并行工程(concurernt engineering,CE)、构建全球云物流公共服务平台第三方支付系统、关于云物流数据标准化体系、云物流公共服务平台。

随着现代大型工业生产自动化的不断兴起和过程控制要求的日益复杂营运而生的DCS控制系统,更是计算机技术,系统控制技术、网络通讯技术和多媒体技术结合的产物。DCS的理念是分散控制,集中管理。通过分析与优化技术,找到最优的控制方法,是物联网带给DCS控制系统维系智能工业重要条件。

智能工业具有以下几个方面的管理技术属性特征:(1)制造业供应链管理:物联网应用于企业原材料采购、库存、销售等领域,通过完善和优化供应链管理体系,提高了供应链效率,降低了成本。企业通过在供应链体系中应用传感网络技术,构建了全球制造业中规模最大、效率最高的供应链体系。(2)生产过程工艺优化:物联网技术的应用提高了生产线过程检测、实时参数采集、生产设备监控、材料消耗监测的能力和水平。生产过程的智能监控、智能控制、智能诊断、智能决策、智能维护水平不断提高。钢铁企业应用各种传感器和通信网络,在生产过程中实现对加工产品的宽度、厚度、温度的实时监控,从而提高了产品质量,优化了生产流程。(3)泛在感知网络技术:建立服务于智能制造的泛在网络技术体系,为制造中的设计、设备、过程、管理和商务提供无处不在的网络服务。目前,面向未来智能制造的泛在网络技术发展还处于初始阶段。泛在制造信息处理技术 建立以泛在信息处理为基础的新型制造模式,提升制造行业的整体实力和水平。目前,泛在信息制造及泛在信息处理尚处于概念和实验阶段,各国政府均将此列入国家发展计划,大力推动实施。(4)虚拟现实技术:采用真三维显示与人机自然交互的方式进行工业生产,进一步提高制造业的效率。目前,虚拟环境已经在许多重大工程领域得到了广泛的应用和研究。未来,虚拟现实技术的发展方向是三维数字产品设计、数字产品生产过程仿真、真三维显示和装配维修等。(5)人机交互技术:传感技术、传感器网、工业无线网以及新材料的发展,提高了人机交互的效率和水平。目前制造业处在一个信息有限的时代,人要服从和服务于机器。随着人机交互技术的不断发展,我们将逐步进入基于泛在感知的信息化制造人机交互时代。(6)空间协同技术:空间协同技术的发展目标是以泛在网络、人机交互、泛在信息处理和制造系统集成为基础,突破现有制造系统在信息获取、监控、控制、人机交互和管理方面集成度差、协同能力弱的局限,提高制造系统的敏捷性、适应性、高效性。(7)平行管理技术:未来的制造系统将由某一个实际制造系统和对应的一个或多个虚拟的人工制造系统所组成。平行管理技术就是要实现制造系统与虚拟系统的有机融合,不断提升企业认识和预防非正常状态的能力,提高企业的智能决策和应急管理水平。(8)电子商务技术:目前制造与商务过程一体化特征日趋明显,整体呈现出纵向整合和横向联合两种趋势。未来要建立健全先进制造业中的电子商务技术框架,发展电子商务以提高制造企业在动态市场中的决策与适应能力,构建和谐、可持续发展的先进制造业。(9)系统集成制造技术:系统集成制造是由智能机器人和专家共同组成的人机共存、协同合作的工业制造系统。它集自动化、集成化、网络化和智能化于一身,使制造具有修正或重构自身结构和参数的能力,具有自组织和协调能力,可满足瞬息万变的市场需求,应对激烈的市场竞争。

在大数据管理图景中的智能工业具有以下方面的组织架构及属性形态:

一、智能设计

研发设计是指具有自主品牌产品设计的制造企业,其设立独立的、专业的研发机构(研究院或研发中心);自主设计、制造的产品实现了数字化、智能化;涵盖了产品的全生命周期,以从产品创意的产生、产品概念形成、产品市场研究、产品设计、产品实现、产品开发、产品中试、产品发布等整个过程,其对产品的战略与规划、市场分析与用户细分、产品及研发组织结构设计、研发项目管理、研发质量管理、研发团队管理、研发绩效管理、研发人力资源管理、平台开发与技术预研等制定了发展目标。同时,已建立了较完备的设计中心数据库系统,能够满足研发设计人员在设计中,通过云计算实现设计协同。其包括:1、具有CAX计算机辅助设计系统(如CAD、CAM、CAPP等软件工具);具有PDM和DFX系统设计管理工具(如DFA等软件工具);协同设计、逆向工程等研发设计系统。2、具有涉及产品全周期、支持对产品的全方位测试、分析与评估、实现不同领域的虚拟化的协同设计;逐步实现应用CAE软件进行有限元分析,产品结构强度、刚度、屈曲稳定性、热传导、弹塑性等力学性能的分析计算以及结构性能的优化设计;产品样机制造仿真验证阶段,渐近达到快速成型技术在新产品造型设计、机械制造、快速模具制造等领域里的应用;渐近达到CAT(计算机仿真测试)、CAQ(计算机质量管理)等软件在产品仿真验证阶段的应用。

二、智能制造

企业具有班组、作业线及其车间管理底层的生产制造信息化系统,能够完成位于上层的计划管理系统与底层的作业控制之间的管理信息系统”,它为操作人员/管理人员提供计划的执行、跟踪以及所有资源(人、设备、物料、客户需求等)的当前状态。 旨在加强MRP计划的执行功能,把MRP计划通过执行系统同车间作业现场控制系统联系起来。这里的现场控制包括PLC程控器、数据采集器条形码、各种计量及检测仪器、机械手等。MES系统设置了必要的接口,与提供生产现场控制设施的厂商建立合作关系。、制造执行系统到企业级管理系统的信息集成,对于制造企业真正发挥信息化的效能,即提供了完成的底层自动化和生产运营管理系统,通过平台化的构架和基于平台数据交换,为企业实现企业级到车间级信息集成提供了完整的生产解决方案,形成可以精确管理制造业生产流程体系。企业管理人员可以在最短的时间内掌握生产现场的变化,作出准确的判断和快速的应对措施,保证生产计划得到合理而快速修正。虽然ERP和现场自动化系统已经发展到了非常成熟的程度,但是由于ERP系统的服务对象是企业管理的上层,一般对车间层的管理流程不提供直接和详细的支持。而现场自动化系统的功能主要在于现场设备和工艺参数的监控,它可以向管理人员提供现场检测和统计数据,但是本身并非真正意义上的管理系统。所以,ERP系统和现场自动化系统之间出现了管理信息方面的“断层”,对于用户车间层面的调度和管理要求,它们往往显得束手无策或功能薄弱。通过生产制造信息化系统,采用强大数据采集引擎、整合数据采集渠道(RFID、条码设备、PLC、Sensor、IPC、PC等)覆盖整个制造现场,保证海量现场数据的实时、准确、全面的采集;打造工厂生产管理系统数据采集基础平台,具备良好的扩展性;采用先进的RFID、条码与移动计算技术,打造从原材料供应、生产、销售物流闭环的条码系统;全面完整的产品追踪追溯功能;生产WIP状况监视;Just-In-Time 库存管理与看板管理;实时、全面、准确的性能与品质分析SPC;基于Microsoft .NET平台开发,支持Oracle/SQL Sever等主流数据库。系统是C/S结构和B/S结构结合,安装简便,升级容易;个性化的工厂信息门户(Portal),通过WEB浏览器,随时随地都能掌握生产现场实时信息;强大的MES技术队伍,保证快速实施、降低项目风险。

三、智能装备

智能终端产品在信息化产业的末端,这类产品在用户端可以处理话音、数据、图像、甚至味觉、触觉的信息,同时,可以根据用户个性的需要,设置个性化的服务。另外这类型产品的发展必须以基础网络的承载能力相适应,具有一个全球化网络智能的末端信息交换功能,支持音频、视频、数据等方面的功能.如:可视电话、会议终端、内置多媒体功能的PC、PDA…… 站在更高的角度,智能终端和移动互联网的进一步发展,需要在今天的开放平台之上有所作为,HTML5将是一条演绎之路,市场上已经有一类终端操作系统,称作WebOS,Web成为这类系统的应用程序框架,也可以说HTML5标准成为这类系统应用程序框架的基础。同时,操作系统虚拟化Hypervisor技术是近几年智能终端产品系统领域的一个重要发展方向,根据其使用场景一般分为两大领域:服务器产品领域和嵌入式产品领域。从目前发展看这两个领域的智能终端技术既有交叉又有不同。随着目前双核、四核甚至更多核的处理器方案不断应用到智能终端产品上。从软件角度看智能终端产品需求更加复杂,同时对安全的关注更为迫切,而引出对虚拟化Hypervisor技术的需求。对于智能终端产品软件生态系统的建设,从芯片硬件平台的角度习惯笼统的将其概括为:使得尽可能多的软件支持你的硬件平台,并在你的平台上取得尽可能出色的性能表现!因此依据这个表述可将智能终端软件生态系统分为三个层面,第一个层面是操作系统,第二个层面是中间件,第三个层面是应用生态系统。

四、智能管理

企业智能管理是指广泛利用信息化技术。根据不同经营情况,建立起相关的各种智能化管理系统。 管理信息系统MIS):利用计算机硬件、软件、网络通信设备以及其他办公设备,进行信息的收集、传输、加工、储存、更新和维护,以企业战略竞优、提高效益和效率为目的,支持企业的高层决策、中层控制、基层运作的集成化的人机系统。管理信息系统由决策支持系统(DSS)、工业控制系统(CCS)、办公自动化系统(OA)以及数据库、模型库、方法库、知识库和与外界交换信息的接口组成这些各种各样的信息技术及管理系统,实现企业生产经营活动及管理活动中各项信息的收集、存储、加工、传输、分析和利用,为企业高层提供决策依据。制造智能系统: 产品开发设计、生产工艺流程、车间现场管理、质量检验等各设计、生产环节。例如:应用计算机辅助设计(CAD)技术、计算机辅助制造(CAM)、复杂工程结构设计(CAE)、辅助工艺设计(CAPP)、集散型控制系统(DCS)、计算机集成制造系统(CIMS)以及计算机集成生产系统(CIPS)等。数据集成系统:基于一定管理模式,建立起企业的总体数据库。该总体数据库分为两个基本部分,一个基本部分是用来描述企业日常生产经营活动和管理活动中的实际数据及其关系;另一个基本部分则是用来描述企业高层决策者的决策信息。同时,建立Intranet,提供企业内部信息查询的通用平台,并利用这一网络结构,将企业的各个自动化与管理系统及数据库以网络的方式进行重新整合,从而达到企业内部信息的最佳配置。这是最基础的、大量的数据信息化过程。联通Internet.企业可以通过Internet获取大量与企业生产经营活动有关的信息,充实自已的信息资源,同时,还可以向外部发布企业生产经营等公开的信息。涉及到企业管理的各项业务及各个层面。智能管理系统:在优化业务流程的基础上,通过采集、加工、组织、整合数据资源,实时动态地提供管理信息和决策信息。例如:事务处理系统(TPS)、管理信息系统(MIS)、决策支持系统(DSS)、智能决策支持系统(IDSS)、企业资源计划(ERP)、产品数据管理(PDM)、电子商务(EC)、安全防范系统(PPS)等。物流管理系统:其重点是利用企业局域网络、Internet互联网、数据库、电子商务等技术资源通过对供应商、第三方服务商及客户的信息化管理与协调,将企业内部管理和外部的供应、销售、服务整合在一起,提高制造企业的市场应变能力。

五、企业资源计划管理(ERP)

企业资源计划管理,是建立在信息技术基础上,以系统化的管理思想,为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理平台。ERP系统集中信息技术与先进的管理思想于一身,成为现代企业的运行模式,是企业合理调配资源,最大化地创造社会财富的要求。ERP 是综合应用了客户机/服务器体系、关系数据库结构、面向对象技术、图形用户界面、第四代语言(4GL)、网络通讯等信息产业成果,以ERP管理思想为灵魂的软件产品,是整合了企业管理理念、业务流程、基础数据、人力物力、计算机硬件和软件于一体的企业资源管理系统。具体来讲,ERP与企业资源的关系、作用以及与信息技术的发展的关系等可以表述如下:1. 企业资源与ERP 。厂房、生产线、加工设备、检测设备、运输工具等都是企业的硬件资源,人力、管理、信誉、融资能力、组织结构、员工的劳动热情等就是企业的软件资源。企业运行发展中,这些资源相互作用,形成企业进行生产活动、完成客户订单、创造社会财富、实现企业价值的基础,反映企业在竞争发展中的地位。ERP系统的管理对象便是上述各种资源及生产要素,通过ERP的使用,使企业的生产过程能及时、高质地完成客户的订单,最大程度地发挥这些资源的作用,并根据客户订单及生产状况做出调整资源的决策。2. 调整运用企业资源 。企业发展的重要标志便是合理调整和运用上述的资源,在没有ERP这样的现代化管理工具时,企业资源状况及调整方向不清楚,要做调整安排是相当困难的,调整过程会相当漫长,企业的组织结构只能是金字塔形的,部门间的协作交流相对较弱,资源的运行难于比较把握,并做出调整。信息技术的发展,特别是针对企业资源进行管理而设计的ERP系统正是针对这些问题设计的,成功推行的结果必使企业能更好地运用资源。

六、供应链管理(SCM)

具有独立法人资质的工业企业,已建立SCM供应链管理一体化系统,以及构建PDM(产品数据管理)、JIT(准时制生产)、BOM(物料清单)、IP(库存计划)、MPS(主生产计划)、MES(制造执行系统)、MRP(物料资源计划)等云计算公共运行平台,及其较完备的系统软件平台信息化系统(具有CORBA\DCOM\COM\COA\ESB等软件设计技术)、整体解决架构,及其能够保证整个供应链的有效运转,并具有系统平台软件及其建立前端分销与后端制造通过中心数据库及物联网连接,连成一个整体的功能网链模式。同时,能够在供应链业务流程整合的基础上形成企业完整的数据体系,制定数据规划、编码规范、数据检查修正措施和数据管理规定。同时,具有以下协同属性:1、实时交互的信息共享工作平台,实现各节点企业(或企业内部各节点部分)同步运行、信息协同、增加端到端(点到点)的透明度,及其具有企业门户网站、数据交换接口(EDI)、GIS与GPS技术、自动识别技术等。2、建立有直接供需关系的上下游企业间的产品设计协同、生产计划协同、采购协同、制造协同、物流协同、库存协同和销售服务协同。3、实现利益攸关、风险共享、责任同负、公开与信任、标准统一、发展目标统一、协同决策等目标协同,增强整条供应链的整体竞争力。

企业供应链具有动态重组的功能,随着供应链上企业等的新增和淘汰,企业应该构建开放、松散耦合的信息集成系统,来协同新的业务流程,处理新的格式数据。

七、电子商务

电子商业、在大数据管理的环境下,基于浏览器/服务器应用方式,采用货物和资讯的管理 WMS/VMI,以及ERP管理系统和智能供应链管理系统EKMAN2000 CRM,为客户提供物流解决方案、中心数据库、数据交换端口等,具有实施和推行电子商务市场开拓的可行性操作系统,及其中心数据库。形成采购、仓储、配送、运输、分销、资金、人才、知识服务体系。对于核心客户通过诊断、培训和业务流程重组,解决核心客户与中心数据库接口的商业和技术协同路径,提供供应链核心客户的洽谈策略、解决方案、服务方式。建立供应链管理公共服务门户网站,实现开发式客户数据交换、 定单自动生成和产业链连接,构建G2G、G2B、B2B、B2C、C2C系统。实现消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付以及各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务活动。

三、大数据管理与智能工业颠覆了经典管理学的学术理路和中枢维度

大数据管理与智能工业是指人类文明发展模式在全球化、信息化时代的一种表达和概括,其本质是人的认知力量与理性精神的新的、最高的表现形式和体现载体,它促使人类一般生产管理活动发生根本性变化,高效、自由、平等成为人的管理行为和人类一般管理活动的基本特征。

然而,大数据管理与智能工业又是具体的、历史的,它与人的日常管理行为的嬗变及其心境认知演化节律存在着一定差距,也就是说,在与此同时新的管理学暂时缺失的情况下的大数据管理与智能工业构建,经典管理学有可能出现全面异化和解体倾向。与经典管理学相比,大数据管理与智能工业 “更普遍、更强烈”地侵入人类管理领域,工业化社会被“数据化殖民”的特征愈加明显,传统管理价值在大数据管理与智能工业境遇中变得岌岌可危,其合法意义受到挑战。人与管理世界被消解为“信息代码”或“数字符号”。中立或事实主义态度贯穿于人类一般管理活动中。

由此,人们企图继续采用经典管理学的话语方法与机理进路,来调和、缓冲大数据管理与智能工业对工业化社会的冲击和侵蚀,显然是徒劳的。

应该看到,大数据管理与智能工业的方法和途径本质上是新的管理学建构范式,其基本内涵可归纳为以下方面:(1)大数据管理与智能工业的行为方式、思想路径的变化与人性原则和人的普遍利益保持一致,一定程度上是对人类认知的补充和完善。(2)大数据管理与智能工业对于新的管理学的影响和关联,并不是直接发生的,它是通过社会经济及其制度环境的互动而实现的,实际上,新的管理学在大数据管理与智能工业的泛化中,其固有的定义被扩展和提升,它不仅仅是人本责任的自我承担,而且是整个社会制度环境同一规则的支撑。(3)挖掘大数据管理与智能工业所蕴含的人文哲学因素,培养人的道德关怀的“数据化情愫”,促使人能以柔性的管理哲学和管理思想去统摄刚性的大数据管理与智能工业世界。(4) 大数据管理与智能工业“总体镜像”的虚拟性,必然包涵管理哲学和管理思想的重新选择与建构,而建构的主要任务是跨越数据化的“双重鸿沟”,实现在大数据管理与智能工业架构上人与人之间的公正和平等。(5)时空价值取向是大数据管理与智能工业过程中人的伦理思辨及行为准则的重要基点,应坚持大数据管理与智能工业的时空压缩和时空延伸相统一的方向和境界,加强人的内在心境张力与全球普遍管理思想的沟通和协调。

当然,在大数据管理与智能工业的具体形态上,尤其是结合大数据管理与智能工业技术体系中的关键纽结,其颠覆经典管理学的学术理路和中枢维度的关键节点表现为:(1)网络安全与公共守则。人们只是从技术途径去防范和消除大数据管理与智能工业不安全,诸如:商用密码、防火墙、防病毒、身份识别、网络隔离、可信服务、备份恢复、侵入取证、网络陷阱技术等等。这里,它还包括人类管理的公共守则来思考大数据管理与智能工业不安全产生的根源和解决方法。它消除了经典管理学在数据占有的评价、建模中的经验性、狭义性、和单边性。(2)大数据管理与智能工业与诚信。一方面,大数据管理与智能工业是一种全球性的系统,通过精心设计的信息流、物流和资金流,从原材料开始直到把产品和服务交到客户手中。它包括了所有的合作伙伴,以及通过物流、信息流和资金流和形式,链接合作伙伴的各种方法。这些合作伙伴包括了最终客户、制造商、其他相关的制造商、分销商、零售商、运输公司、软件公司和通信公司。[1]”同时,其具有把握真实需求、快速组织供应、优化、改革不适应供应链竞争的文化理念。另一方面,通过数据挖掘和分析对比,清晰地凸显出企业在虚拟管理流程关系中,其所蕴含的角色、实力、目的、人格、方式、思想意境等。企业的决策动机和行为成为一种信息数据的指令。即便竞争导致的人性偏失和恶意,企业困于其本能地维护自身生存利益的内卷化行为,以及其过分追求商业交易绩效的经营冲动,然而,大数据管理与智能工业的复杂、海量的数据程序能够克服、纠正那种恶性的竞争意向,从某种意义上说,人类管理已成为一种数据化的透明状态。它防范了整个人类商业文明的颠覆。(3)数据库系统的开放及其社会共享。数据库系统是大数据管理与智能工业的核心构件,它的开放及其社会共享程度直接体现了大数据管理与智能工业的质量、深度和效率。然而,由于人类一般生产活动是以若干法人资本单元和制度化主体所构成,每个法人资本单元和制度化主体总是自觉不自觉地依屈于其自身的利益,决定其一定的信息价值尺度,在经典管理学中企业数据成为一种保密的商业情报,由此,出现数据库系统的封闭、加密、缺失、限制或空白等,只是这种利益化信息价值尺度的反映。从本质上讲,数据库系统的开放及其社会共享,其关键是取决于法人资本单元和制度化主体的大数据管理与智能工业的应用及其思想解放。人们应放弃原来那种粗浅的、孤立的价值取向,构建人性的、广义的,具有人类共同意义的伦理人文精神。对于人类来说,开放和社会共享是一种全面协同关系,它体现了一种平等和互利的管理哲学准则,人们相互之间的所发生的任何封锁、隐蔽和欺骗,最终是对自身的伤害。

 



1刘云柏,苏州企业管理研究所所长、研究员

[1] 参见:APICS.2000年会员网上课程Advanced.Supply Chain.Management.


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