谈数字化方法论
说明：一般认为，我们的日常生活和工作中，离CPS（信息物料系
统）很远，但是其实是很近的。比如，在工厂里面，PMC人员往往对实体的产品结构、工艺路线并不熟悉，但是可以在PLM、ERP系统中的BOM、工艺路线非常理解，并进行各类生产运作管理的控制。我想，这个就是最简单的信息-物理系统吧，也算是一个最最简单的信息物理系统的应用。
自然，郭朝晖博士的认知更加充分，理论立意也更高了！
以下正文——
安司长发布《重构》一书时，让我上台讲几句。我提到何老的一个观点：世界上有两种人，一种是懂数字化的，一种是不懂数字化的。
在我看来，真正懂数字化的人不多，多数人只是人云亦云。那么，怎样才能懂数字化呢？或许要从理解CPS开始。
何老和殷部长一样，特别欣赏CPS的概念。何老在许多年前就设想：要建立一个数字化宝钢，并通过它来管控实体宝钢的运行。用现在的话说，就是要建立一个企业级的CPS。
这种做法的意义在于，能够让企业的管控能力极大提高【注：智能
制造的目的，是为企业的经营管理服务，不是其他】。对于这个观
点，何老对我多次提起，我也在里写过多次。昨天何老找我谈话，又让我的认识深入了一步。
何老曾反复强调PDCA对数字化工作的重要性。昨天他又对我说：搞数字化一定从计划（P）开始。何老讲到的“计划”，其实就是做成这件事的“知识”、方法或诀窍,也就是所谓的Know How。但最初的计划往往不是计算机自动产生的，而是人给出来的。事实上，Know How的特征之一就是不可推导的。而且，计划所需要的知识往往并不能通过通过数字世界看到。从这种意义上讲，要用好CPS，就要便于发挥人的作用 — 这个观点与《三体智能革命》的认识相通。
当计划进入Cyber空间以后，特别是进入PDCA循环后，知识就可以在实践的过程中不断地优化。这样，企业每个运营时间段的技术经济指标就可以保持历史上的最佳状态并不断优化、甚至随着外部市场的变化而调整，从而体现出“智能化”的特征。至少，企业的管理水平不断提升、而不因人的惰性、私心而下降。经济性也就来了。
何老说，人有智慧的重要原因是有记忆。有了记忆以后，就可以把过去的实践经验利用过来。实践经验特别重要：因为这些经验往往是“推导不出来的”。所以，理论方法再强大，也往往代替不了经验。我补充道：人可以做到举一反三；但如果懂得哲学、懂得方法论，就能容易地借鉴其他领域的知识，做到举一反百、举一反万【注：知识的复用非常重要，也
十分强大。人类社会的进步，可以说是知识复用的结果】。
我最近给人讲大数据，其实就是讲这个道理。大数据能够把成功的经验知识记录下来，供下次使用。从理论上推导出合适的“计划”往往需要非常复杂的模型：写写论文可以，现实中往往是行不通的。而大数据方法可以避免构造复杂的模型 — 因为它直接利用了过去成功的先例。就是我常说的：跟着学就行了。其实，在钢铁行业，已经有许多成功的案例了，只是过去没有大数据的说法。过去，大家强调的往往是数学方法应用；其实呢，数学公式往往只是起到局部修正的作用。
和何老谈的另一件事，是互联网时代的跨时空特性。
何老过去对我讲过一个例子：高炉维修、报废时，要把炉壳上的钢板切下来。切下来之后，还要派车运走。运输时可能发现，车子装不下钢板，需要二次切割。废钢板一般会作为废钢运到转炉回炉。由于转炉的炉口小，装炉前可能需要对钢板进行第三次切割。我们设想：假如事先做好了计划，在切割高炉炉壳时，就把它切成适合装入转炉的尺寸，就避开了二次、三次切割，工作效率和时间效率就提升了。
这个例子本身可能并不现实。但是，它却能让我们理解数字化的方法论：做一件事的时候，要想到后面的若干事情。要在做第一件事情的时候统一地做好后续计划，让做事的总体效率尽可能地高【注：模拟仿真。
其实，军队的演练、演习、红蓝对抗，就是仿真模拟】。
这就是所谓跨时空的思维方式、能够体现智能化的思维方式。 我们再进一步去想：如何让这样的例子变成现实呢？
人们现在不这么做，是因为在计算机上做计划麻烦、很费时，而人的时间是值钱的。所以，推进智能化关键是降低相关工作的时间成本【注：
一般来说制造业中，自动化是替代蓝领的工作；智能化是替代白领的工作。而制造业中，一般白领的人数是占总人数的
30%+】。工业软件是推进智能化的工具、人们用它来提高工作效率，
就应该朝着这个方向去思考问题。比如，用数字孪生技术把车辆的运输能力、转炉炉口大小的信息贯通了，做计划就相对简单了。换一种表达方式就是：做计划的时间成本低了。
【工厂管理】谈数字化方法论
