我最近经常想两个问题:1、推进数字化转型时,要遵从现代工业的基本特征。但现代工业的基本特征是什么?2、当批评一个人“不懂工业”的时候,到底是在批评他什么?我想到了三句话:安全稳定是底线,经济性是目标,分工、标准化、持续改进是手段。
安全稳定是底线
很多人不明白:企业为什么不采用某些先进技术、效果更好的算法、更高的自动化程度?一个重要的原因,就是“安全稳定是底线”。
20年前我在编写一个在线实时控制软件的时候,明明知道隐式差分方法的精度更高,我却拒绝采用。拒绝采用的原因,是这个方法需要线性方程求解。我的担忧就是:万一由于某种意外,方程求不出来怎么办?我当时总结出一个原则:除非可以证明一个方法是可靠的,我就认为它是不可靠的。在实时控制软件中,用于防止错误所写的代码,可能是“用于完成功能”代码的若干倍。
经济性是目标
企业是经济实体,采用新技术时一定要考虑经济性。
在一个工厂里,单纯地提高产量、质量、自动化水平、控制精度、响应速度等,都不一定能够提高经济性。比如,提高非瓶颈环节的产量,只会增加库存而不会增加全厂的产量;性能指标超出需求时,质量更高并不为企业和用户带来更多价值;劳动力成本低的时候,过高的自动化水平会降低企业的盈利、并导致职工失业。缺乏“系统性考虑问题”的习惯时,往往就是因为缺乏工业常识。
对于多数企业来说,经济性往往比技术性能更重要。这就像穷人知道吃肉更有营养,但还是很少会吃肉。
分工、标准化、持续改进是手段
人们在推进智能化时,总是强调系统优化、模型化。但当我们到一家现代化企业落实时,系统优化往往是建立在特定分工的基础上开展的。虽然数字化可以优化分工,却不是想怎么优化就怎么优化,而是要服从现代企业的制度。模型化往往也是基于分工和标准化体系的,模型的自动功能不能无限扩大,往往需要有人在旁边监督。原因很简单:自动化功能的扩大可能会冲击安全、稳定的底线。当我强调智能化往往是“用人明白的道理,让计算机去做”,包含一个潜台词:“人明白的道理”往往就是可以标准化的知识。
强调持续改进的前提,是接受不完美的结果,而不是强调理论计算出来的最优解。现实中,理论计算出来的“最优”结果,可能会引发一些意想不到的问题,甚至冲击安全、稳定的底线。所谓持续改进,往往是在安全稳定的前提下,找到一个比较好的。如果要改进的话,也一点点地去改,从而化解风险。
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