坑、打通与说人话

昨天和工厂的朋友讨论问题时，我一直没有搞清楚计算机为什么收不到物料的信号。在我看来，这是我知识体系中的一个缺陷：我长期在宝钢工作，总认为有些条件是自然满足的；但现实却是：离开宝钢，有些基本条件就不满足了。我却不知道问题在哪里。

许多人认为：知识就是做事的方法或原理。我认为，这些知识其往往并不重要。真正重要的是：按照套路做事时，会遇到什么麻烦、以及如何解决这些麻烦。比如，去三甲医院看病时，我们以为的流程是“挂号、看病、拿药”。自己看病时才发现：一般挂号要提前半个月、需要在网上挂号，需要在号刚刚放出来的时候去抢。研发的知识也是这样。你以为一些事情自然成立，而现实中却是充满了各种坑：买的货不能及时送到、买到的东西有质量问题、你交代的任务对方理解错了、用户的需求你理解错了...

总之，工程师的知识，首先是知道会有哪些“坑”、哪些“麻烦”。了解这些麻烦，是最基本的知识。

我们知道：理论和实践之间有着巨大的差异。理想的方法往往是不考虑这些坑的，现实方法的关键则是如何避开这些坑，找到现实中走得通的路子。

故而，现实的技术可以看成“打通”技术逻辑。比如，几乎所有的数字化工作，都可以归结到“打通”这件事上。人们一般把信息集成叫做“打通”。在我看来，这是狭义的“打通”；而广义的打通有更多的内涵。

比如，建立CPS，其实就是把物理世界和数字世界打通。这时时最常遇到的坑就是：数据无法代表实际对象。比如，有些关键数据可能没有采集、数据精度可能不够、数据采集时会遗漏某些事件。其中，用好CPS的前提之一是工厂的管理良好。为什么呢？因为管理不到位的时候，可能会发生各种意外和不规范的操作，而这些变化无法在数字空间看到。所以，在管理不好的企业，数据无法代表物理实体，数字和实体之间就没有打通。我们经常希望数据是自动采集的。这是因为：数据自动采集时，数据质量会好一些，数字空间和物理空间就比较容易通畅。再比如，生产和物流自动化的时候，CPS比较容易建立。这是因为：物理空间的自动化有利于数据采集的自动化，从而便于打通数字和物理空间。  

其实，从信息感知到决策其实也要打通。我们每天都会收到大量的信息。我们收到信息之后会做出决策吗？往往不会。因为大量信息不值得关注。只有发生了重要的事件时，才会发生决策。比如，牛看到老虎、工厂发生质量问题时，需要进行决策。收到信息和决策之间，可能存在“断点”。比如，人们常说：“初生牛犊不怕虎”。牛犊看到了老虎，却不知道做出逃跑的决策。原因是它缺乏关于老虎的知识（比如老虎会吃牛）。再如，在缺乏图像识别技术时，计算机收到图像信息，也不能识别次品，也就不能做出处理次品的决策。这样，就需要消除信息和决策之间的“断点”。  

决策过程本身也会存在断点。比如，做CAD、CAE或者优化工作时，计算机无法在可以接受的时间内算出来。这就是断点啊。当然，从决策到执行也可能存在断点。有的是因为没有和自动化设备连上，有的是业务流程没有走通、有的是没有及时传递给有决策权的人。所以，上自动化设备、流程再造等其实也是在做“打通”工作。另外，工业互联网平台和工业大数据平台，本质上是提高“打通”效率的工具。  

网上有个段子。某人对朋友说：今天下午我要做一次结缔组织切除手术。朋友听不懂。他就说“我要去理发”。读书多了，喜欢用抽象的概念。概念抽象有个好处：可以分析问题的一般性原理。比如，我也常说“用控制论的观点理解智能化”、“从感知到认知”、“用信息减少不确定性”。上升到理论高度有个好处，就是便于洞察技术体系的全貌。用“打通”理解数字化，就是今天的一个发现。

但是，很多人不太明白。我们还需要一些“人话”以便于交流。所以，我编出许多段子，如“吴淑珍式的智能”、“从人找数到数找人”、“数字化时代的PDCA”、“数字化时代的标准”，就是为了找到能让工业人明白的说法。