重温宝钢信息化历程

2010年，何麟生先生在华东医院的病床上，口述过一篇1万多字的“宝钢信息技术起源”。我估计，这篇文章我读了不下20遍，依然是常读常新。今天早上又读了两遍，又是收获满满。  

何老在文章中提到从日本引进的JK合同，就是所谓的OT 的技术。我在宝钢期间，人们几乎从来不提OT，我还以为是个新词。读了何老的文章才知道，这个词在70年代就有了。

我在宝钢工作若干年之后逐渐意识到：知识管理必须与产品和业务流程结合起来。我觉得这个认识是特别重要，曾经在多个场合反复强调。今天才意识到：日本人帮助建设宝钢时，就强调了这个原则。更进一步，他们将这个原则具体化为全面质量管理、合同一贯制、计划值管理、和全面生产维修管理（TPM）等管理方式（注意：后面还会提到这四个方式）。  

我从实践中意识到的观点，居然是宝钢很早就知道的！这让我想到苏东坡的一句诗：不识庐山真面目，只缘身在此山中。为什么会有这种现象呢？需要重新回顾过去的工作。  

我们在宝钢20年的工作主要与模型和数据分析相关。后来，我把这些工作归结为知识的发现和应用。然后意识到：只有将这些知识与产品和流程结合在一起，才能发挥作用、创造价值。其中，如果把这些知识固化到生产或管理计算机里面，这个原则往往就自然实现了。  

宝钢当年从日本引进技术时，是以标准的形式引进这些知识的。那时，在我的脑子中，模型和标准是两类不同的东西。后来意识到：标准其实是企业最重要的知识，应该划归到“知识”的范畴。这样，“模型”、“标准”都被统一到“知识”的概念中。于是才发现，大家都在强调“把知识与产品和流程结合”。说的是同一句话、同样的意思，但“知识”的内涵拓展了。  

我经常批评学院派专家不懂工业。一个重要的原因是：学院派专家或许懂技术，但不懂现代化及企业的管理。管理多重要？ 在何老的文章中提到：宝钢的管理是花20亿美元买来的（当时整个国家的外汇储备曾经低到10多亿美金）。现在很多人欣赏华为舍得花大价钱从IBM购买IPD。其实，宝钢很早就走在前面了。要推进数字化，懂管理很重要，因为数字化技术往往就是与管理过程相结合的，对此，我在《知行：工业基因的数字化演进》中多次强调。  

何老在80年代就开始搞“数据不落地”——其本质可以看成是工业互联网或信息集成的雏形。现在看来，他要做的是两件事：一件事是把（产品和流程）知识与计算机结合起来，一件事是把数据与信息、知识、决策过程（也就是所谓DIKW体系）结合起来。当时，宝钢想引进这个技术，日本人要价4亿美金，其实是不愿意帮助宝钢做。  

但宝钢土法上马，解决了这个问题。宝钢当年为什么能做成这件事呢？何老说：是因为有了基础，这个基础就是前面提到的、JK合同中引进的管理知识。所以，没有科学的管理，哪有宝钢数字化技术的成功！  

我们再回顾一下从日本引进了什么。  

全面质量管理是什么呢？是四大标准：产品标准、技术标准、作业标准和手顺书。这些标准实际上就是离散制造业常讲的各种BOM，是工厂内纵向集成的基础。什么是合同一贯管理？涉及到生产中中各种事务，如材料申请、生产计划安排等，是厂内信息横向向集成的基础。计划值又是什么呢？是与生产效率、成本、质量等相关的若干参数，如人们常说的工时。全面生产维修管理（TPM）则是设备基础保证。由此可见，现在用新名词描述的一些东西，过去一直都有，只是叫法不同。  

前面谈到，何老要把（产品和流程）知识与计算机结合起来、把数据与信息、知识、决策（DIKW）体系结合起来。为什么要这么做呢？因为要协同！协同的基础是什么？是共同一致的信息。有了共同一致的信息，不同部门之间才不会“打架”、才能做到科学决策。  

宁振波先生谈飞机设计的数字化时，曾经讲到过一个故事：某飞机制造商的两个部门，采用了不同版本的工业软件去访问数据。由于两个版本默认的长度单位不同，导致了60亿欧元的损失。所以，宁总强调：设计要做到“共同的数据源”、“同样的软件去访问”、“用同一个版本”。由此可见，严格地保证数据的统一，才能真正促进协同。对于流程行业来说，“同时得到信息”也同样重要。  

与协同相对的“对立面”是什么？是部门和岗位的严格分工。  

何老说：过去的生产厂，组织建设特别重要。组织建设特别重要的原因是：出了问题要知道找谁、责任是谁。这就是俗称的：“孩子哭了找他妈，谁的孩子谁抱走。” 这种做法对吗？这种做法有道理，但却是低效的、不适合现代工业。为什么呢？因为在现代工业中，一个部门的问题可能是其他部门引起的。这样，问题太复杂，人们可能忙不过来、也解决不好问题。有人可能会问：过去为什么能解决？因为过去的生产简单（产品少、批量大、质量要求低）。所以，我在《知行》中反复强调，要理解现代工业的复杂性，才能理解数字化技术的作用和价值。  

在文章中，何老特别强调“服务”的重要性。什么叫服务？服务就是关注用户的真实需求，而不仅仅是关注自己的产品是不是符合标准。对高端用户来说，符合产品标准和符合用户需求是两个不同的概念。宝钢很早之前就提出“标准+α”的概念：就是在标准之上，还要满足用户特殊的要求。当然，个性化的需求不仅仅限于产品的特性，还包括供货周期、产品使用方法等多个方面的内容。有人或许要问：为什么过去不强调服务呢？因为过去的用户要求低。试想：现在的丰田和100年前的福特，对钢材的要求能一样吗？制造业的服务化非常重要（安司长专门写过一本书）：其本质是社会化大分工在信息时代的深入。  

同样的事情，我们可以换个角度来看。服务的本质是什么？  

在我看来，服务的本质是工业企业与用户的协同。怎样协同？按照用户的真实（个性化）需求提供 产品和服务。这样，就需要采用互联网与数字化的手段。工信部两化融合专家组首任组长王安耕先生曾经有过一个观察：信息化发展的逻辑，往往是联网范围不断扩大的过程。首先是部门内部联网、然后发展到部门之间联网，最后再发展到企业上下游之间的联网。其实，德国提出“工业4.0”、GE公司提出“工业互联网”的一个重要目标，就是供应链的管理。  

何老在文章中还反复强调“好字当头”。这又是为什么呢？  

数字化一定要价值驱动。什么时候数字化才有价值呢？追求极限（质量、效率、成本、品种）的时候，数字化的作用才会大。否则，高级的数字化技术很可能是“高射炮打蚊子：大材小用”。这样的数字化技术也就难以创造价值。我在《知行》中指出：追去极限是现代工业的基本特征。这又回到了我的那句老话：不理解现代工业，怎么可能深入理解智能制造和工业数字化呢？  

最后再谈一点想法：在冶金行业，对数字化一知半解的专家拥有太强的话语权。他们喜欢用新名词就构筑自己的逻辑。典型的误区包括迷信模型、迷信算力、迷信AI。我后来发现：他们进入这种误区的原因，是照抄照搬离散制造业甚至互联网产业的名词、概念和逻辑。比如，在离散制造业，算力是制约模型应用的重要因素。所以，算力问题解决了，许多困难可以迎刃而解。但在钢铁行业不是这样啊！钢铁行业的建模的难点不是复杂性，而是不确定性。即便算力强了，也不解决问题啊！在钢铁行业推进数字化，数据质量的重要性，可能远远超过算力。  

学院派专家的无知者无畏，对国家是有害的。