在这个过程当中，很多人有一个心理障碍：总是担心自己的模型不太精确，原理上有漏洞。我认为这种担心是没有必要的。为什么呢？先试用再说，有了问题，大家再回过头来研究这些问题。据说日本人有个特点，任何的东西都把它模型化，这样一来就可以传承了，出了问题也可以进行持续改进。所以模型确实非常重要，一定要把知识记录下来，记录下来最好的办法就是变成一个很明确的东西，变成一个计算机可以实现的东西，很多问题就都解决了。

在这个过程当中，我们要做的很重要的一件事情，就是要把人的知识变成计算机的知识，朱铎先总和赵敏总写过一本书叫《机·智》，某种程度上来讲，他们就主张把人的智慧变成计算机的智慧。其实优也也是这么做的，优也的基因之一是咨询，我们怎么去做咨询呢？第一步，要发现有价值的东西，比方说锅炉热效率比最优的时候下降了3%，价值就在你发现的问题里。我一直强调，会搞技术的人一定是价值驱动的，这个价值不是虚的，是实的；第二步，问题根源在哪里？烟道堵了；第三步，怎么解决？扫一下灰。效果如何？两边数据进行对比，报给领导。搞咨询是这样一个逻辑。那么我们搞智能化、知识软件化什么逻辑？你需要把以下思考告诉我：你凭什么知道锅炉的热效率下降了？你凭什么知道是烟道堵了？你什么时候发指令让它清扫？清扫的效果如何？报给领导作为考核的标准。其实这就是把人的知识变成计算机执行的东西。在过去，一个咨询师要花1-2天才能发现这个问题，现在把它软件化之后，它可以实时监控着。而且，知识不仅可以用到你这里，还可以用到各地，从而知识就被极大的重用了。所以，知识软件化并不难，多数情况下是人想清楚了，交给机器去做，就这样的一种逻辑。

搞智能化，很多人搞偏了，有的人说，先上机器人吧，或者先上一个什么系统吧，结果有时候一个机器人的成本等于3-5个工人的成本，我们要机器人干嘛呢？工人失业了，企业花钱又多，也很难挣回来。不具备经济性的所谓的技术进步，其实是一种资源的浪费，甚至可以说是犯罪！

我先讲个小故事。一家钢铁厂，有一个重要的炼钢指标，叫一次拉碳的双命中，即碳和温度同时达到要求。这个公司花了很长时间，把命中率提高到百分之九十几，觉得水平已经很高了，因为已经考虑到所有能考虑的条件，似乎已经达到天花板了。后来跟国外最先进的企业对标，问对方你们的双命中率是多少？国外的专家一听，感到很奇怪，问什么叫双命中？他解释说是碳和温度同时命中。国外的专家反问，还有不命中的吗？这件事情让我们中国的这个同志就感到非常的惊讶，问难道你们100%都命中吗？对方说不一定，一年有个一两次也是有可能的。换句话说，不命中的情况实在是凤毛麟角，以至于人家不把双命中当成一种指标。为什么会有这么一种本质性的差别在这里面？这位同志回来思考后，得到一个答案：我们总是试图用技术解决生产中变化的问题，但是国外公司的出发点就是把变化都控制住，不发生变化，就可以永远按照这个逻辑走。它是通过管理，让生产过程变得很稳定，就不会不命中了。我用这件事情告诉大家一个什么逻辑呢？管理定义技术的边界。一个问题之所以是技术问题，往往是因为管理不到位，才变成技术问题，假设管理到位，往往它就不是一个技术问题。如果一个企业的技术水平真高，往往是管理水平高，而不见得是真正的技术水平高。

有位老先生是优也的顾问，过去在丰田负责精益，听了我这个故事之后非常感慨。他说我们一开始在发展中国家设厂的时候就发现了一个问题，发展中国家的工人和技术人员的技术水平，比我们美国和日本人的水平高，为什么呢？因为发达国家的工人和技术人员，永远面对一种稳定的生产过程，出了问题不知道该怎么办；但是发展中国家，管理过程中会有各种各样的麻烦，这些麻烦都会甩给技术人员去解决，所以技术人员就见多识广了，因此技术水平反而比发达国家的人的技术水平还要高。所以，我们看技术问题要看它的背后的管理问题。

在钢铁行业或者一些大企业当中，管理和控制，都是由计算机系统来实现的。计算机是分级的，底层的叫控制，高层的叫管理。高层的和底层的是有差别的，底层管的范围很小，响应速度很快，主要是以自动控制为主；高层管的范围很大，响应速度慢，主要靠人。过去计算机不发达的时候，底层能做得都做了。随着工业互联网的发展，我们可以把管理和控制融合在一起，让计算机代替人的管理，帮助、监督人的管理，特别适合空间大、相关要素多、实时性要求复杂的情况。因为空间大，过去没有办法实施做；相关要素多，人脑子转不过来；实时性强，人脑也算不过来。有了互联网，可以把数据都提取上传，把逻辑告诉计算机，一秒钟就可以算出人工一个小时算的东西，计算机的优势就出来了。

计算机用于管理，其实是一个老问题。1982年的时候，江苏有家企业就想用计算机来看一看挡车女工干了多少活，当时被称作“电子包公”。因为它很公平，谁干的活多，谁干活少，按这个结果论功行赏。20多年前大家搞过CIMS，当时条件不充足失败了，CIMS的一个重要想法也是把管理和控制融合在一起，过去没有条件，现在开始有条件了。管理和控制放在一起，真正困难在什么地方？它的困难第一是价值隐藏。

价值隐藏，举个例子，有一家钢铁厂，他的铁矿石的买家和负责收购的人串通勾结，让这家企业一年损失20个亿。还有一个炼钢厂，一年被偷的合金有1个亿。再比如说有一家工厂，他的设备烧了，损失1000多万，就认为是设备故障，其实是操作工睡着了。大家注意到，这些问题往往跟个人利益有关系，当事人不愿意让你看到，这叫看不见的损失。

第二种是忽略掉的成本。比方说研发的过程，看起来都是小事，你出了点错改改，他出点错再改改，他改错了，其他人也得相应调整，这么一来二去，本来研发时间一年，拖成了三年，都是因为小事；交货周期也是这样，本来是计算机一秒钟可以做的，换成人来协调，如果涉及多个部门，一个礼拜都决策不下来，等等。很多这些小损失往往大家注意不到，但是加在一起是非常大的，大到什么程度呢？一般说法是占到成本的20-30%，是这些看不到或者忽视的成本。为什么忽视？因为不好管。当企业的管理有短板时，才会出现这个问题。

所以做智能制造要从价值出发，价值在哪里？就在看不见的地方。如果你能把企业这些看不见的问题都管好，你的企业差不了。那么，看得见为什么有用呢？有家豆腐厂装了个摄像头，产量就提高了；有家生产笔记本电脑的企业，装了个摄像头，信号都还没连，次品率就降低了。厂长跟我讲，为什么会发生这种变化？看到装了摄像头，操作工都不知道没连通信号，他干活就认真了。所以，当被看见的时候，管理水平就会上去。

数据有什么作用？数据就是用数字来表征，让人看得见。涂子沛先生写过一本书叫《数文明》，他认为管理加强之后，会把我们带入一个新的文明时代。何老先生也说过一句话：智能化可以让管理能力显著增强。新冠疫情期间有一个健康码，可以管到每一个人的每一天的每一个时刻，设想一下，没有数字化，我们怎么可能管得这么细！所以，能把每一个个体、每一个时刻的全生命周期都管起来，没有数字化是做不到的。如果用在工业生产上，就可以看到每一个时刻、每一个产品是不是处在最优状态，尽量地去接近，现状和最优之差就是你改进的空间。把每一个个体、每个时间段、每件事都管好，让最佳的做法能够保持并成为常态。

我有一个同事讲过这么一句话：“管理最大的麻烦，是授权和受控的麻烦。”你给一个人权利，他就开始以权谋私了；你不给他权利，他就没有办法发挥积极性。这个矛盾怎么解决呢？办法就是你授权给他，但是看得见他干得好坏。何老也有类似的说法，数字化能解决利和义的统一。干得好的，计算机给记下来，干得不好的，计算机也给记下来，所以干好就能得到表扬，干坏就会得到惩罚，利义就会统一。过去倡导管理者要和生产相结合，很麻烦，但是有了计算机，操作者可以知道自己的操作对于管理效率可以产生多大的影响，管理者也知道生产者干得是好是坏，这个手段可以靠计算机实现，这才是真正有意义的地方。

清华大学王建民老师帮石家庄天远公司做了这样一件事情：个别卡车司机跑冒滴漏干私活，如果一个老板有1000辆车，他不可能时刻跟着这1000辆车。于是就在卡车上装一个GPS，把速度信号和功率信号提取出来，根据F=MA，就算得出它的质量是多少，也就知道了卡车在哪里增加了重量，在哪里减少了重量。这样一来，当货车在不该增加的时候增加，不该减少的时候减少，就可以判断他干私活了。计算机帮助人去做管理，哪怕有10000辆车，它都管得好好的。这情况下，被管理者就不会干私活了，这个漏洞就被补上了。所以，数字化可以对管理赋能。用智能的办法，把数据变成可认知的信息，用有限的精力实现更好的管理。