首页/文章/ 详情

质量、细节与工程师的科学素养

4年前浏览2646

工程师的水平不在于他的理论如何,而是能否解决现实中的质量、效率和成本问题。其中,质量问题尤其重要。我们就从这里入手讨论问题。

 

高技术的本质往往就是高质量。

 

国外能造芯片,我们也能造:只是我们的晶体管尺寸大;国外能造光刻机,我们也能造:只是我们的控制精度低;国外能造飞机发发动机,我们也能造,只是我们的动力差、寿命短.....总之,.中国被卡脖子的技术,本质上几乎都是质量问题。

 

质量是一种高尚的企业文化。

 

质量搞的好,必须在每个环节都认真:产品设计认真、选材认真、工艺选择认真、生产操作认真、采购认真、设备维护认真、服务要认真、甚至原料的保管也要认真......企业里面的每个一线职工都认真,管理者自然也会必须认真。所以,质量特别好的企业,文化不会太差;反之,文化建设不好的企业,质量也不可能太好。

 

追求6西格玛的直接目标,是把缺陷率降低到百万分之3.4。从经济角度上讲,如此低的缺陷率未必是划算的。但是,企业抓6西格玛如同军队的队列训练,本质上是文化建设的抓手,目的是带出一支作风优良的队伍。这样的意义就难以估量了。

 

抓质量,往往就是抓细节。

 

当质量要求达到极高的程度,微小的干扰都可能影响产品质量。高质量的产品往往需要长期适应恶劣的环境,而质量问题往往是从很小的瑕疵逐渐拓展而引发的;很多高科技产品需要经历很多工序生产出来,每个工序的每个细节都可能会引发质量问题。

 

这就叫做质量问题细节化。

 

细节化的另外一面就是“问题多”。用句形象而不严谨的话说:相关问题的数量,是细节“颗粒度”的指数函数。然而,现实中的工程师总要忽略一些细节,否则复杂度太高,就没有办法下手操作了。高明的方法并不一定“考虑的影响因素多”,而是恰当的简化。

 

工程师如何抓细节。

 

首先是选择靠谱的方法。为此,需要对采用的方法、物质属性、基础技术的成熟度有透彻的理解。比如,实时计算传热时,我选择了精度比较低的显性格式——因为这种方法可以避免求逆带来的风险。为了便于选择,工程师选择方法时需要广博的知识。但为了提高可靠性,工程师往往选择简单、成熟的办法——这与发论文的要求是相反的。

 

为了具备可操作性,必须忽视一些细节。忽视细节时,一般是直觉为先:忽视掉那些工程师认为应该忽视的问题,然后对没有把握的问题进行研究。这就是经验的价值。对于这些“没有把握”的问题,可以用数学模型(科学理论)算一算;如果知道算不准(复杂性高或参数吃不准),就拿实验试一下。科学知识的作用,就体现在这里。在这个过程中,工程师是在“用”科学知识而不是“发现科学知识”。

 

再优秀的工程师也难免“百密一疏”。这个时候,要重新审视一下前面被忽视的细节,就像程序员寻找BUG一样,是个反思的过程。这时,工程师需要科学知识帮助自己反思。最后的发现一般并不与传统的科学认识相悖,而只是被“忽视了”。比如,润滑油导致了钢板上的表面缺陷,是由于钢板几乎不含C而润滑油含C。

 

很多细节问题,是在不断实践的过程中暴露出来的。如果问题没有暴露,隐患就会一直存在。所以,高技术需要长期积累。同样,高技术需要众多优秀的用户:优秀的用户越多、暴露问题的机会就越多,技术成熟就越快。这就是市场的带动作用。

 

工程师的科学素养

 

如前所述,工程师面对的困难,是众多细节问题带来的复杂性。工程师必须有丰富的科学知识和经验,才能生产出高质量的产品。现代科技对工程师的科学素养要求越来越高。

 

但是,前面讲得很清楚:工程师最常用的是成熟、经典的知识和技术。这与科学家不同:科学家关注的是最前沿的新知识和新发现。优秀的工程师并不排除科学家的作用,但前提是把问题聚焦、找出需要研究的问题。

 

聚焦的过程如同沙里淘金,从千千万万块石头中找出一块含有金块的石头。这时,科学家的作用,是用锤子把金块与石头分离。科技界有句话:提出问题比解决问题更加重要。在前面的比喻中,找到含金块石头的工作量,往往比把金子分离出来大得多。所以,重大科技工程项目显然应该是由工程师主导,而不是科学家。

 

工程技术对工程师的要求是:知识面要宽,最好对相关领域的知识都有所了解。但宽并不意味着深,因为又宽又深往往是做不到的。宽的意思是:要知道有这件事,必要的时候去学习或者请教这个领域的专家。

 

但是,某个领域的名人并非意味着是这个领域的专家。所以,很早之前我就提出:知道“谁知道”,是很重要的知识。否则,砖家把你弄到坑里,可能会误导很多年。

---------------------------------------------------------------------------------------------

版权声明:

原创文章,作者郭朝晖,来源蝈蝈创新随笔,本文已经授权,欢迎分享,如需转载请联系作者。


知识工程理论科普通用工厂
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2020-11-14
最近编辑:4年前
仿真圈
技术圈粉 知识付费 学习强国
获赞 10111粉丝 21623文章 3547课程 219
点赞
收藏
未登录
还没有评论
课程
培训
服务
行家
VIP会员 学习 福利任务 兑换礼品
下载APP
联系我们
帮助与反馈