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突破数字化转型的“不可能三角”

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    “不可能三角”指的是三个要求之间存在矛盾,往往不可能同时满足。比如,谈朋友时总希望对方长得健康漂亮、性格和人品好、家庭学历和工作都好。现实中,同时满足三方面的要求,往往是不可能的。再如,经济学中最著名的不可能三角是:一个国家不可能同时实现资本流动自由,货币政策的独立性和汇率的稳定性。

我们谈数字化转型时,往往也会遇到类似的问题:希望项目影响力大、希望技术原理简单易于实施、希望项目带来的价值大。人们隐约地感到,这三点属于“不可能三角”。

那么,该牺牲谁呢?很多企业是这么想的:数字化转型这么热,一定要搞出点影响力出来;技术一定要创造价值。既然如此,牺牲的就只能是技术原理简单了。于是,人们喜欢用高的技术水平、复杂的算法、时髦的概念体现自己的能力。但遗憾的是:现实中技术水平高的项目,往往经济价值低。

我的主张很是:用简单而通用的办法,解决复杂的、有价值的问题。这个说法,针对的是学院派专家的故弄玄虚、过度注重技术的先进性。这个主张很好。但是,什么样的方法既简单、又通用、还又能创造价值? 如果主张不能落地,岂不也是“不是肉糜”?

数字化方法,为什么能够简单呢?数字化技术要扬长避短。

要让数字化技术做计算机适合做的工作,不要让它做不适合的事情。复杂的、有创造性的工作是人来做的,数字化技术充其量是帮助人来做。比如,工厂里许多优化工作,是通过实验和试验手段做的;许多创造性的工作,还要依靠人的灵感。数字化技术,只是把人的知识交给机器去用。如果把难题都让计算机去做,那就不行了。

数字化技术能做什么呢?这就要理解现代工业了

现代工业追求极限的质量、效率、成本。在追求极限时,关键问题往往会聚焦在各种“安全、稳定、可靠”这些基础性问题上。为了保证安全稳定可靠,需要制定出一系列的标准,并严格执行。

在我看来,数字化技术最擅长的是按照标准执行。计算机执行标准的能力,比人强成千上万倍:可以在每个细小的场景下分别做出成千上万种标准、可以把曲线甚至复杂的函数作为标准,可以分分秒秒管控标准的执行、解决执行过程中的问题、积累执行过程中的知识;甚至可以自动地生成标准。

现实的工业系统往往不是完全自动化的。比如,原料的采购、运输、管理,设备的维护维修等都需要人的干预。特别地:自动化往往运行在正常的状态下,异常情况是需要人处置的。这样,就有了“管理和控制问题”。管理和控制的作用,本质上是标准执行的保证。

众所周知,宝钢当年引进了日本的设备和技术。其实,宝钢还从日本引进了现代化的管理。数字化技术的一个重要作用,就是从管理入手。管理的问题,往往是人的问题。在现代工业中,人是关键的不稳定因素。用数字化手段消除这种不稳定因素,就容易创造价值。

所以,数字化技术的价值,往往与提高管理水平有关。但问题是:发现这些价值点却是很困难的——困难往往在这个地方等着我们。我常把数字化技术创造价值的过程比作“打兔子”。发现价值就是“发现兔子”。真正的困难往往在发现价值:因为价值往往是隐藏的。

价值为什么是隐藏的呢?

我前面讲过,数字化技术的一个重要作用是解决管理的问题,也就是人的问题。当某种问题和人相关的时候,人们就会设法掩盖问题。所以,有价值点往往在别人看不到的地方。

总之,做有价值的数字化转型,难点往往不在技术上,而在于如何发现价值。这是我和学院派专家最大的区别。

发现价值要有洞察力、要了解生产实际、要有远见。就像安司长说的:“要有显微镜、望远镜、CT机”。其实,数字化技术的一个重要用途,就是帮助人们获得“显微镜、望远镜、CT机”,让人们“尽精微以致广大”。

如果把“望远镜”理解为时间上的远见、意义上的远大,其实更需要人的远见。

人的远见需要理解工业的特点:现代工业、高科技产品本质上都是持续改进的结果。数字化技术的一个重要作用,是提升持续改进的效率和效果,以便取得竞争的优势。工业大数据平台、工业互联网平台的关键作用,是促进持续改进的手段和工具。面向持续改进,就是面向未来,就是意义非常伟大的事业。

众所周知,数字化转型是近十年来的热点。为什么会成为热点呢?在我看来一个最重要的原因,是我国的经济社会发展到了特定的时候。我的朋友樊志宏先生认为:今天的社会处在一个大的拐点上。换句话说,看似遥远的问题,现在已经距离我们很近了。同样,面向未来,做技术上的领先者,就要理解未来发展的需求。

于是,我们这样破解不可能三角:数字化转型有难点,但难点不在技术上,而在价值发现上。价值发现之后,就能用简单的技术原理,解决具体问题。数字化转型的意义和影响力,更多体现在促进长期持续的改进和对未来的影响。用发展的办法、长期主义的思想解决问题、而不一蹴而就地放卫星。这些观点,都符合现代工业和技术发展的常识。

我在《知行:工业基因的数字化演进》一书的第一部分和第二部分,谈了三个方面常识:技术发展的逻辑、现代工业的常识、经济社会发展的常识。学院派专家过度依赖于高难度的技巧,其实并不符合工业和技术发展的常识。

来源:蝈蝈创新随笔
通用控制工厂试验
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首次发布时间:2023-07-23
最近编辑:1年前
蝈蝈创新随笔
只是把思考的日志搬运,不当之处...
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