智能制造：我的想法为什么是正确的？
我研究钢铁的智能制造，为什么我的想法才是正确的？这是我持续问了自己3年多的问题。在没有大规模实施之前，这个问题只好靠逻辑来推演。
读吴军《数学之美》的时候，我被一个观点深深打动了：自然语言处理问题有两个学派，争论了十五年才决出胜负；如果一个人从博士毕业就走了错误的道路，十五年意味着一生的黄金时代都过去了，这辈子很可能也就变得平庸了。
三年多前，我研究智能制造的时候，被这种说法深深地震撼着。所以，我想一定要多花一些时间，去研究钢铁的智能制造到底该怎么走。不要等我们走了若干年之后，才发现走在一条错误的道路，整个行业就来不及了。
我经常跟人家讲：我研究智能制造是在做证明题。换句话说，我知道人们对智能制造的各种观点，包括有些我非常尊敬的长辈和朋友的观点、也包括我自己的倾向。我说要进行了研究，是想说清楚它一定是对的，而不仅仅是“我以为”。
今天完成一个PPT，就是把这个证明过程说了出来。
在这个证明过程当中，我认定一个结论就是：知识管理将来必定是智能制造的核心问题。至少对钢铁行业是这样的。证明过程过程常做的一件事，就是把一个命题转换成另外一个命题。每一个命题的转化，都采用大家都认可的观点。
比方说，钢铁是大规模的基础原材料。这就要求钢铁生产必须注重成本和效率。而做为有缺陷的耗散系统，又要强调生产的连续性、稳定性。这也就决定了：钢铁行业必须处理好定制化生产的相关负面问题，如钢种重用、混交、库存大等问题，以提高批量、减少过渡期的不稳定性。钢铁界提到的很多观点，都可以归类到这类问题：如从制造到服务。
这个时候，业内人士会说：这是老问题了、一直没解决好，现在有如何解决呢？于是，我们需要继续向下推演：以钢种重用问题为例，该技术涉及到多个方面，从成分、工艺设计，到余材使用、异常处理等等。然而，又问题来了：
这些知识是智能制造能解决的吗？
在很多行业，数字化模型是解决这个问题的好办法。但是，这时又遇到一个行业特点：钢铁行业的数字化仿真模型是非常难以建立的。换句话说，钢铁生产中直接使用的知识，往往是根据经验和试验得到的，并在实践中不断改进——而不是在以模型为基础的赛博空间中优化。所以，行业内部的人会认为：智能制造根本解决不了这样的问题。于是，这个问题成了智能制造的瓶颈。
对于这个疑问，我们就要进行问题转化了：“缺乏知识，本质上并非无法获得知识的问题，而知识生产的投入产出比问题。”这个问题的实质是：人们不愿意把大量的资源用在一些用处相对较小的知识获取上（“个性化定制的负面问题”主要针对一些不规范的问题）。 而“智能制造之所以能解决这个问题，是因为能够提高知识生产的投入产出比”。
智能制造，又如何解决知识生产的投入产出比问题呢？
这样，我们可以进一步的分解为两个部分。第一个部分是，如何实现知识生产的高效率、高质量、低成本。第二个问题是，如何让知识发挥更大的作用，如扩大应用范围、增大价值渠道、倍增知识重用次数？如果这两件事能解决的话，那么知识生产的性价比也就体现出来了。
于是，接下来的问题就是：如何做到这两点？
这就要研制新的工业软件。分别是：知识的生产相关的平台软件工具和知识应用相关的平台软件工具。在这两个部分中，知识的作用类似于PLM、ERP系统中BOM，将两者联系起来。接着，我结合行业特点，对知识如何生产、如何应用进行设想。为了证明这个观点的正确，我把“知识”的内涵进行了说明：研究知识看做从自动化到智能化的升级——自动化主要针对规范和常用的工作，而智能化针对的是偶发事件。这种差别就是智能制造相关知识生产的投入产出比低的原因。
我在《管中窥道》一书中认为：创新思想要考虑这么一个逻辑：过去为什么没有人想到？我想，这也是投入产出比问题：ICT技术导致相关技术成本降低，劳动力成本上升、市场变化快导致需求的提升。再如，大数据为知识生产提供了前所未有的条件（但某些缺乏实际经验的人，把工业大数据的作用看得太重。）。这样，我现在就有机会考虑这个逻辑了 。
我还一直认为：大的创新都有实践的先导。这个逻辑在这里也成立。我找到了前辈们的一些观点、我们自己的一些实践去论证。很凑巧的是：我所在的单位，很多领域都有类似探索。接着要问：一个好的思想都有了探索，为什么没有发展起来？这个问题没有改变，未来的技术也会发展不起来。
古人说：合抱之木生于毫末、飓风起于青萍之末。好的想法和探索作为一个点子，能不能发展起来的关键是：有没有适合发展的环境。我想，现在这个环境是没有的。
如果用“木桶效应”来说的话就是：技术只是木桶的一边，管理、制度、工具等另外的“木板”都是不具备的。单独把一个木板加长，是不能带来技术的落实。所以，要改变这种现象，必须要在业务和管理同时进行改变，才能可能给技术的发展创造条件，走向真正的智能制造。
最后，PPT中还论述了一个逻辑：我谈到的逻辑是典型的智能制造吗？这就要从智能制造的本质说起。于是，我从本质说起，最后也会归结到知识的管理和制度的改变。这样，无论从智能制造的理论、从行业特点还是从业务需求，都能从大家普遍认可的观点，推演出智能制造应该要做的事情。
我的这套推理，还有什么逻辑漏洞吗？这也是我一直在想的问题。我想：需要检验的部分就是知识管理和应用的工业软件。这两个软件的功能我已经有设想了，但不知道开发的难度到底有多大：因为我缺乏开发大型工业软件的经验和体会。我感觉：我提出的方法在逻辑上是可行的，但对难度大小没有把握。
其实呢，创新就没有100%靠谱的事情，这是我们创新者的宿命。
