我最近经常想两个问题：1、推进数字化转型时，要遵从现代工业的基本特征。但现代工业的基本特征是什么？2、当批评一个人“不懂工业”的时候，到底是在批评他什么？我想到了三句话：安全稳定是底线，经济性是目标，分工、标准化、持续改进是手段。
安全稳定是底线
很多人不明白：企业为什么不采用某些先进技术、效果更好的算法、更高的自动化程度？一个重要的原因，就是“安全稳定是底线”。
20年前我在编写一个在线实时控制软件的时候，明明知道隐式差分方法的精度更高，我却拒绝采用。拒绝采用的原因，是这个方法需要线性方程求解。我的担忧就是：万一由于某种意外，方程求不出来怎么办？我当时总结出一个原则：除非可以证明一个方法是可靠的，我就认为它是不可靠的。在实时控制软件中，用于防止错误所写的代码，可能是“用于完成功能”代码的若干倍。
经济性是目标
企业是经济实体，采用新技术时一定要考虑经济性。
在一个工厂里，单纯地提高产量、质量、自动化水平、控制精度、响应速度等，都不一定能够提高经济性。比如，提高非瓶颈环节的产量，只会增加库存而不会增加全厂的产量；性能指标超出需求时，质量更高并不为企业和用户带来更多价值；劳动力成本低的时候，过高的自动化水平会降低企业的盈利、并导致职工失业。缺乏“系统性考虑问题”的习惯时，往往就是因为缺乏工业常识。
对于多数企业来说，经济性往往比技术性能更重要。这就像穷人知道吃肉更有营养，但还是很少会吃肉。
分工、标准化、持续改进是手段
人们在推进智能化时，总是强调系统优化、模型化。但当我们到一家现代化企业落实时，系统优化往往是建立在特定分工的基础上开展的。虽然数字化可以优化分工，却不是想怎么优化就怎么优化，而是要服从现代企业的制度。模型化往往也是基于分工和标准化体系的，模型的自动功能不能无限扩大，往往需要有人在旁边监督。原因很简单：自动化功能的扩大可能会冲击安全、稳定的底线。当我强调智能化往往是“用人明白的道理，让计算机去做”，包含一个潜台词：“人明白的道理”往往就是可以标准化的知识。
强调持续改进的前提，是接受不完美的结果，而不是强调理论计算出来的最优解。现实中，理论计算出来的“最优”结果，可能会引发一些意想不到的问题，甚至冲击安全、稳定的底线。所谓持续改进，往往是在安全稳定的前提下，找到一个比较好的。如果要改进的话，也一点点地去改，从而化解风险。
作者：郭朝晖(工学博士，教授级高工。企业研发一线工作20年；优也科技信息公司首席科学家；东北大学、上海交大等多所院校兼职教授。国内知名智库、走向智能研究院的发起人之一。原宝钢研究院首席研究员)
