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       數字化思維是科學思維

　　按照傳統的技術和工藝，某工廠加熱鋼坯時需要8小時的時 間。呂博士聽說之后，就陷入了思考：真的需要8個小時嗎?于 是，他建立了一個數學模型，用理論方法計算加熱時間。根據計 算結果，加熱4個小時就足夠了。這不僅可以加快生產效率，還 可以節約大量的能源。工廠的老師傅看到這個結論很興奮，但不 太敢相信這個結果。于是，采取逐步縮短時間的辦法改進工藝。 最后，呂博士的觀點果然是對的!

　　在工業企業中，許多做法都是依照經驗制定的。我經常發 現，有些經驗非常不合理。比如，有些問題是前工序導致的，而 處理方式則是改變后工序。經過計算，后工序的方法其實完全沒 用。這種錯誤的做法是某一次偶然的錯誤導致的，但卻一直保留 了下來。

　　另外，還有些方法過于保守，有些做法根本沒有必要，有些 方法則可以隨著設備和工藝水平的上升與時俱進。通過建立數學 模型進行理論分析，往往能夠發現可能的優化機會。然后通過漸 進的方式，平穩而安全地過渡到好的方法。

　　數字化思維是以理服人

　　我有位朋友，曾經在某大企業擔任CIO。若干年后，他 被一家民企以500萬年薪聘請他擔任CEO。但老板的要求是每 年增加30%的銷量。

　　CIO出身的他習慣于用數據說話。他發現：影響銷售量的 主要原因是代理商不給力、產品賣不出去。于是，他把代理商召 集到一起，給他們下達指標：明年增加30%的銷量。但是，代理 商老張跳出來帶頭抵制：明年連10%的銷售量都增加不了，增加 30%是不可能的。

　　這位代理商是老板的發小，兩人私交很好。我的朋友是老板 聘請來的CEO，顯然不能硬來。于是，他繼續發揮用數據說話的 特長，花了很大的代價進行調研、摸清基礎數據。然后來到老張 所在的城市。

　　他對老張說：老張，你和老板的關系非常好，應該帶頭幫助 老板實現銷售目標。老張說：我也想啊，但市場就這么大，實現不了啊。我的朋友就對他說：你負責的這個縣，有13家商場銷售 我們這類產品，但你只進入了一家，明年是否可以進入第二家? 如果你不能再進入一家，可否換成別人來做代理?在準確的數字 面前，老張只好答應明年增加30%的銷量。

　　推進數字化的時候，經常會遇到各種利益沖突和矛盾。人們 總是以各種借口不愿意改變。用強硬的辦法推進，常常會招致怨 恨和抵制，最終導致工作的失敗。數字化思維的一個好處，是用 數據說話，讓客觀事實迫使這些人讓步，而不是把矛盾集中在個 人的身上。

　　數字化思維是追求極限

　　廣東有一家優秀的民營企業。最高領導曾經給他們題詞： 中小企業能夠辦大事。他們為一家中日合資的汽車廠建立了一個 工業互聯網平臺。通過這個平臺，這家工廠每小時多生產兩輛汽 車， 一個多月就收回了投資成本。

　　眾所周知，日本企業的精益化管理做得非常好，為什么還會 有提升的空間呢?這家企業的老板告訴我：在汽車生產過程中， 需要從一個工位移動到另外一個工位，移動過程其實可以加快。 比如，很多工位可以加快0.3~0.7秒。這個時間非常短，很 難靠人工的優化來實現，但是，如果用計算機來管理，這段時間 就可以優化下來。積少成多，就成就了這個技術。

　　現代工業是在追求極限的過程中發展起來的。人們經常追 求零缺陷、零庫存、零延遲、零傷亡、零排放。為什么要追求這些極限指標呢?其實，追求極限指標是一種手段，在追求極 限的過程中容易發現企業隱藏的各種問題，促進企業的持續改 進，從而實現“久久為功”。在追求極限的過程中，機器比人有 更大的優勢。

　　所以，我經常對人說：數字化是追求極限的工具，通過 “久久為功”促進技術的發展，有了極限意識，就比較容易推 進數字化的進展。

　　數字化思維要勇于采用“笨辦法”

　　有位朋友想根據一個數學公式計算一個重要的參數。這個參 數關系到一個重要設備的安全運行，是國外對我們“卡脖子”的 技術。看到這個公式，我感覺有點復雜，也不確定自己的推導是 不是正確。于是，我建議他不要去推導公式，而是用隨機模擬的 辦法分析;通過無數次計算找到合適的參數。不久之后，他興奮 地告訴我：這個方法成功了，并得到了上級主管部門的認可。

　　我經常發現：實踐中的思路往往與讀書時的思路不一樣。讀 書的時候遇到難題， 一般就要想破腦袋去尋找巧妙的辦法。現實 中，往往不存在這種“巧妙的辦法”， 一味地追求巧妙的做法可 能是“緣木求魚”，永遠都不可能成功。現實中有效的辦法，往 往是那些“笨辦法”，靠硬算或試驗解決問題，有趣的是：聰明 學霸們往往想不到這些“笨辦法”。

　　在數字化時代，計算機的能力大大增強。這使得許多過去 沒有辦法(在允許的時間內)計算的辦法能夠算出來了。這使得 “笨辦法”的應用范圍大大增強。特別地，把人類的思維方式轉化成計算機的算法時，往往就是要采用“笨辦法”。善于用“笨 辦法”，才能更加有效地解決困難的問題。

　　數字化思維強調知識的復用

　　數字化技術的一個重要原理，是把人的知識寫到軟件里、讓 計算機去做。大約10年前，我和寶鋼梅山的胡恒法首席就意識到 這個問題。但卻遇到了一個意外的困難：我們想做一件事，人卻 沒有知識。所以，我們遇到了“巧婦難為無米之炊”的困境。

　　遇到這樣的問題，應該怎么辦呢?我就去思考：為什么沒有 知識呢?答案其實很簡單：許多工業知識是實驗的結果。沒有知 識是因為沒做實驗。過去為什么沒做實驗呢?因為不劃算：張羅 幾個月做次實驗，花費很多，收益卻很少，打個比方，投入100 萬，收益30萬，根本不劃算啊!

　　怎么解決這種問題呢?解決的方法其實很簡單：靠知識復用 來解決!

　　知識的價值是在應用中產生的。知識創造的價值大體上與應 用的次數成正比。如果我們把知識放在計算機中、變成軟件，而 不是放在人的腦子中，應用的次數就可能增加10倍。如果我們把 這個軟件推廣到10個地方，應用的次數又可以增加10倍。這樣， 收益就可以變成100倍。過去不劃算的事情，現在就劃算了;過 去不值得做的實驗，現在就值得做了。

　　我發現：數字化的價值，往往是通過“知識復用”來實現 的。但知識復用往往需要條件和機會。比如，擁有多個工廠的大 企業就容易復用，小企業就不容易復用;有產業集群的地方就容 易復用，沒有產業集群的地方就不容易復用等等。如何為知識復 用創造條件，是企業家應該重點考慮的問題。

　　還有幾個故事值得講。比如數字化是協同、數字化是服務、數字化是持續迭代等，以后有空時繼續寫。

　　作者簡介：

　　郭朝暉博士，教授級高工，前寶鋼中央研究院首席研究員，多年來一直 從事自動控制、數據建模、智能制造、大數據等研究和開發工作，參與 了中國工程院《中國智能制造發展戰略研究報告》、國務院發展研究中 心《借鑒工業 4.0，推動中國智能制造轉型升級》等多個國家重大戰略 咨詢項目，并參與了工信部下屬單位發布的《CPS 白皮書》、《工業互 聯網平臺白皮書》、《工業大數據應用白皮書》、《工業 APP 白皮書》、 《工業大數據分析指南》等眾多文件的編寫。

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