安全穩定是
底線
，經濟性是目標，分工、標準化、持續改進是手段。
◎ 文/ 蟈蟈創新隨筆 郭朝暉
我最近經常想兩個問題：
問題思考
01
推進數字化轉型時，要遵從現代工業的基本特徵。但現代工業的基本特徵是什麼？
02
當批評一個人“不懂工業”的時候，到底是在批評他什麼？
我想到了三句話：
◉
安全穩定是底線
◉
經濟性是目標
◉
分工、標準化、持續改進是手段
1
安全穩定是底線
很多人不明白：
企業為什麼不採用某些先進技術、效果更好的演算法、更高的自動化程度？一個重要的原因，就是“安全穩定是底線”。
20年前我在編寫一個線上實時控制軟體的時候，明明知道隱式差分方法的精度更高，我卻拒絕採用。拒絕採用的原因，是這個方法需要線性方程求解。我的擔憂就是：萬一由於某種意外，方程求不出來怎麼辦？我當時總結出一個原則：除非可以證明一個方法是可靠的，我就認為它是不可靠的。
在實時控
制軟體中，用於防止錯誤所寫的程式碼，可能是“用於完成功能”程式碼的若干倍。
2
經濟性是目標
企業是經濟實體，
採用新技術時一定要考慮經濟性。
在一個工廠裡，單純地提高產量、質量、自動化水平、控制精度、響應速度等，都不一定能夠提高經濟性。比如，提高非瓶頸環節的產量，只會增加庫存而不會增加全廠的產量；效能指標超出需求時，質量更高並不為企業和使用者帶來更多價值；勞動力成本低的時候
，過高的自動化水平會降低企業的盈利、並導致職工失業。缺乏“系統性考慮問題”的習慣時，往往就是因為缺乏工業常識。
對於多數企業來說，經濟性往往比技術性能更重要。
這就像窮人知道吃肉更有營養，但還是很少會吃肉。
3
分工、標準化、持續改進
是手段
人們在推進智慧化時，總是強調系統最佳化、模型化。
但當我們到一家現代化企業落實時，系統最佳化往往是建立在特定分工的基礎上開展的。雖然數字化可以最佳化分工，卻不是想怎麼最佳化就怎麼最佳化，而是要服從現代企業的制度。模型化往往也是基於分工和標準化體系的，模型的自動功能不能無限擴大，往往需要有人在旁邊監督。原因很簡單：自動化功能的擴大可能會衝擊安全、穩定的底線。當我強調智慧化往往是“用人明白的道理，讓計算機去做”，包含一個潛臺詞：
“人明白的道理”往往就是可以標準化的知識。
強調持續改進的前提，是接受不完美的結果，而不是強調理論計算出來的最優解。
現實中，理論計算出來的“最優”結果，可能會引發一些意想不到的問題，甚至衝擊安全、穩定的底線。所謂持續改進，往往是在安全穩定的前提下，找到一個比較好的。如果要改進的話，也一點點地去改，從而化解風險。
