數(shù)字化思維是科學(xué)思維

　　按照傳統(tǒng)的技術(shù)和工藝，某工廠加熱鋼坯時需要8小時的時 間。呂博士聽說之后，就陷入了思考：真的需要8個小時嗎?于 是，他建立了一個數(shù)學(xué)模型，用理論方法計算加熱時間。根據(jù)計 算結(jié)果，加熱4個小時就足夠了。這不僅可以加快生產(chǎn)效率，還 可以節(jié)約大量的能源。工廠的老師傅看到這個結(jié)論很興奮，但不 太敢相信這個結(jié)果。于是，采取逐步縮短時間的辦法改進工藝。 最后，呂博士的觀點果然是對的!

　　在工業(yè)企業(yè)中，許多做法都是依照經(jīng)驗制定的。我經(jīng)常發(fā) 現(xiàn)，有些經(jīng)驗非常不合理。比如，有些問題是前工序?qū)е碌模? 處理方式則是改變后工序。經(jīng)過計算，后工序的方法其實完全沒 用。這種錯誤的做法是某一次偶然的錯誤導(dǎo)致的，但卻一直保留 了下來。

　　另外，還有些方法過于保守，有些做法根本沒有必要，有些 方法則可以隨著設(shè)備和工藝水平的上升與時俱進。通過建立數(shù)學(xué) 模型進行理論分析，往往能夠發(fā)現(xiàn)可能的優(yōu)化機會。然后通過漸 進的方式，平穩(wěn)而安全地過渡到好的方法。

　　數(shù)字化思維是以理服人

　　我有位朋友，曾經(jīng)在某大企業(yè)擔任CIO。若干年后，他 被一家民企以500萬年薪聘請他擔任CEO。但老板的要求是每 年增加30%的銷量。

　　CIO出身的他習(xí)慣于用數(shù)據(jù)說話。他發(fā)現(xiàn)：影響銷售量的 主要原因是代理商不給力、產(chǎn)品賣不出去。于是，他把代理商召 集到一起，給他們下達指標：明年增加30%的銷量。但是，代理 商老張?zhí)鰜韼ь^抵制：明年連10%的銷售量都增加不了，增加 30%是不可能的。

　　這位代理商是老板的發(fā)小，兩人私交很好。我的朋友是老板 聘請來的CEO，顯然不能硬來。于是，他繼續(xù)發(fā)揮用數(shù)據(jù)說話的 特長，花了很大的代價進行調(diào)研、摸清基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。然后來到老張 所在的城市。

　　他對老張說：老張，你和老板的關(guān)系非常好，應(yīng)該帶頭幫助 老板實現(xiàn)銷售目標。老張說：我也想啊，但市場就這么大，實現(xiàn)不了啊。我的朋友就對他說：你負責(zé)的這個縣，有13家商場銷售 我們這類產(chǎn)品，但你只進入了一家，明年是否可以進入第二家? 如果你不能再進入一家，可否換成別人來做代理?在準確的數(shù)字 面前，老張只好答應(yīng)明年增加30%的銷量。

　　推進數(shù)字化的時候，經(jīng)常會遇到各種利益沖突和矛盾。人們 總是以各種借口不愿意改變。用強硬的辦法推進，常常會招致怨 恨和抵制，最終導(dǎo)致工作的失敗。數(shù)字化思維的一個好處，是用 數(shù)據(jù)說話，讓客觀事實迫使這些人讓步，而不是把矛盾集中在個 人的身上。

　　數(shù)字化思維是追求極限

　　廣東有一家優(yōu)秀的民營企業(yè)。最高領(lǐng)導(dǎo)曾經(jīng)給他們題詞： 中小企業(yè)能夠辦大事。他們?yōu)橐患抑腥蘸腺Y的汽車廠建立了一個 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺。通過這個平臺，這家工廠每小時多生產(chǎn)兩輛汽 車， 一個多月就收回了投資成本。

　　眾所周知，日本企業(yè)的精益化管理做得非常好，為什么還會 有提升的空間呢?這家企業(yè)的老板告訴我：在汽車生產(chǎn)過程中， 需要從一個工位移動到另外一個工位，移動過程其實可以加快。 比如，很多工位可以加快0.3~0.7秒。這個時間非常短，很 難靠人工的優(yōu)化來實現(xiàn)，但是，如果用計算機來管理，這段時間 就可以優(yōu)化下來。積少成多，就成就了這個技術(shù)。

　　現(xiàn)代工業(yè)是在追求極限的過程中發(fā)展起來的。人們經(jīng)常追 求零缺陷、零庫存、零延遲、零傷亡、零排放。為什么要追求這些極限指標呢?其實，追求極限指標是一種手段，在追求極 限的過程中容易發(fā)現(xiàn)企業(yè)隱藏的各種問題，促進企業(yè)的持續(xù)改 進，從而實現(xiàn)“久久為功”。在追求極限的過程中，機器比人有 更大的優(yōu)勢。

　　所以，我經(jīng)常對人說：數(shù)字化是追求極限的工具，通過 “久久為功”促進技術(shù)的發(fā)展，有了極限意識，就比較容易推 進數(shù)字化的進展。

　　數(shù)字化思維要勇于采用“笨辦法”

　　有位朋友想根據(jù)一個數(shù)學(xué)公式計算一個重要的參數(shù)。這個參 數(shù)關(guān)系到一個重要設(shè)備的安全運行，是國外對我們“卡脖子”的 技術(shù)?？吹竭@個公式，我感覺有點復(fù)雜，也不確定自己的推導(dǎo)是 不是正確。于是，我建議他不要去推導(dǎo)公式，而是用隨機模擬的 辦法分析;通過無數(shù)次計算找到合適的參數(shù)。不久之后，他興奮 地告訴我：這個方法成功了，并得到了上級主管部門的認可。

　　我經(jīng)常發(fā)現(xiàn)：實踐中的思路往往與讀書時的思路不一樣。讀 書的時候遇到難題， 一般就要想破腦袋去尋找巧妙的辦法?，F(xiàn)實 中，往往不存在這種“巧妙的辦法”， 一味地追求巧妙的做法可 能是“緣木求魚”，永遠都不可能成功?，F(xiàn)實中有效的辦法，往 往是那些“笨辦法”，靠硬算或試驗解決問題，有趣的是：聰明 學(xué)霸們往往想不到這些“笨辦法”。

　　在數(shù)字化時代，計算機的能力大大增強。這使得許多過去 沒有辦法(在允許的時間內(nèi))計算的辦法能夠算出來了。這使得 “笨辦法”的應(yīng)用范圍大大增強。特別地，把人類的思維方式轉(zhuǎn)化成計算機的算法時，往往就是要采用“笨辦法”。善于用“笨 辦法”，才能更加有效地解決困難的問題。

　　數(shù)字化思維強調(diào)知識的復(fù)用

　　數(shù)字化技術(shù)的一個重要原理，是把人的知識寫到軟件里、讓 計算機去做。大約10年前，我和寶鋼梅山的胡恒法首席就意識到 這個問題。但卻遇到了一個意外的困難：我們想做一件事，人卻 沒有知識。所以，我們遇到了“巧婦難為無米之炊”的困境。

　　遇到這樣的問題，應(yīng)該怎么辦呢?我就去思考：為什么沒有 知識呢?答案其實很簡單：許多工業(yè)知識是實驗的結(jié)果。沒有知 識是因為沒做實驗。過去為什么沒做實驗?zāi)?因為不劃算：張羅 幾個月做次實驗，花費很多，收益卻很少，打個比方，投入100 萬，收益30萬，根本不劃算啊!

　　怎么解決這種問題呢?解決的方法其實很簡單：靠知識復(fù)用 來解決!

　　知識的價值是在應(yīng)用中產(chǎn)生的。知識創(chuàng)造的價值大體上與應(yīng) 用的次數(shù)成正比。如果我們把知識放在計算機中、變成軟件，而 不是放在人的腦子中，應(yīng)用的次數(shù)就可能增加10倍。如果我們把 這個軟件推廣到10個地方，應(yīng)用的次數(shù)又可以增加10倍。這樣， 收益就可以變成100倍。過去不劃算的事情，現(xiàn)在就劃算了;過 去不值得做的實驗，現(xiàn)在就值得做了。

　　我發(fā)現(xiàn)：數(shù)字化的價值，往往是通過“知識復(fù)用”來實現(xiàn) 的。但知識復(fù)用往往需要條件和機會。比如，擁有多個工廠的大 企業(yè)就容易復(fù)用，小企業(yè)就不容易復(fù)用;有產(chǎn)業(yè)集群的地方就容 易復(fù)用，沒有產(chǎn)業(yè)集群的地方就不容易復(fù)用等等。如何為知識復(fù) 用創(chuàng)造條件，是企業(yè)家應(yīng)該重點考慮的問題。

　　還有幾個故事值得講。比如數(shù)字化是協(xié)同、數(shù)字化是服務(wù)、數(shù)字化是持續(xù)迭代等，以后有空時繼續(xù)寫。

　　作者簡介：

　　郭朝暉博士，教授級高工，前寶鋼中央研究院首席研究員，多年來一直 從事自動控制、數(shù)據(jù)建模、智能制造、大數(shù)據(jù)等研究和開發(fā)工作，參與 了中國工程院《中國智能制造發(fā)展戰(zhàn)略研究報告》、國務(wù)院發(fā)展研究中 心《借鑒工業(yè) 4.0，推動中國智能制造轉(zhuǎn)型升級》等多個國家重大戰(zhàn)略 咨詢項目，并參與了工信部下屬單位發(fā)布的《CPS 白皮書》、《工業(yè)互 聯(lián)網(wǎng)平臺白皮書》、《工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用白皮書》、《工業(yè) APP 白皮書》、 《工業(yè)大數(shù)據(jù)分析指南》等眾多文件的編寫。

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