以下文章来源于蝈蝈创新随笔 ，作者郭朝晖
导读
重要的问题需要认真地从底层考虑，而不是人云亦云。深度不够的观点，往往是错误的观点。不问到5、6个为什么，往往深度不够。本文以质量为例，构想了一个思考的逻辑。
文章来源
本文作者郭朝晖老师，优也首席科学家，前宝钢研究院首席研究员，中国工业智能领域权威专家，公号蝈蝈创新随笔，本文首发于2021年4月。
最近一个多月，我感到了一种非常好的变化：很多高层领导和专家在问我一些常识性的问题。比如，为什么要数字化转型啊？为什么要用数字孪生啊？工业互联网真的有用吗？
听到这种问题，我特别高兴：他们是真的深入思考问题！我知道，多数人其实很像“皇帝新衣”中的群众：别人说好，我也只好跟着说好。因为我不好意思让别人知道自己不懂。其实，不经过疑惑或质疑，是不会真的懂的。有了这些质疑，说明风气在好转。
我个人也是从困惑开始的。5、6年前，有家国外企业向我展示他们的工业互联网软件。看过之后，我的心里充满疑惑和失望：这不就是常规的远程监控吗？1990年我就在开发类似软件、宝钢有无数个这种功能多年软件，只不过现在放在网上了、开发工具更好了，到底有什么用呢？正因为有这些疑惑，我才一直思考问题。
要回答这个问题，我们还是要从工厂的现实问题谈起。
某厂有非常严格的质量管理制度。凡是出现质量问题、特别是质量索赔，一定要有明确的处理意见和措施。包括明确责任方、提出杜绝下次再犯的办法。然而，在有些处理意见中，却有明显的不合理性。比如，某个处理意见是：要求某工序保持生产稳定。这明显是个敷衍的处理：因为大家都知道保持生产稳定的重要性、知道几十年了，只是现实做不到罢了。
但问题是：为什么会有这样敷衍的处理呢？
我们设想一下，处理这类问题的办法很多。比如，把产品直接降级。为什么不这么做呢？因为生产不稳定是一种常态，大多数用户是可以接受的。如果动辄就给产品降级，成本太高了。换句话说：生产不稳定时，多数产品可以不降级，只是这次偶然出了问题。
这次为什么出问题呢？
可能有三个方面的原因：
1、这次生产的稳定性太差；
2、这种产品对生产稳定性要求高；
3、客户的要求高。
所以，要找到合理的改进方法，就要从不高这三个角度分析问题。这三个方向分别涉及工艺、产品、客户服务问题。粗粗算下来，可能涉及到7、8个部门。所以，一时难以确定好的处理方法，就只好敷衍了。
这种敷衍会带来什么问题呢？
一个是企业难免会被索赔，一个是用户要充当小白鼠。如果从长期看，问题更加严重。我经常谈到：高科技产品往往意味着高质量，而高质量意味着高度的质量稳定性。允许这种事情发生，质量稳定性一定会存在“天花板”、存在着难以超越的屏障。久而久之，我们与国外的差距就这么拉开了。
要解决这类问题，需要许多技术支持。
首先要把数据串起来，也就是信息集成。只有这样，才能知道哪里出现了异常。同时，要用历史数据进行比对：过去这种工艺、这种产品是否出现过类似问题；出现类似问题时，其他用户是否也有过索赔。在我看来，做数据分析主要就是做比对，而不是“神经元分析”等复杂算法。搞工业大数据算法或者工具的人应该做的，是让这种比对工作更加方便、高效，人机互动更方便。
其次，这种分析是非常耗时的。必要时可能还需要做实验或试验。这就出来一个新问题：这样做划算吗？
在质量文化好的企业，肯定支持这样的工作；质量文化差的企业，不会支持这种工作。其实，质量文化差的企业从来不会承认不重视质量，他们只会做一件事：算效益。质量改进工作很麻烦、效益却不容易算。而效益涉及到对人的评估，很少有人愿意做这种事情。在我看来，提高质量的工作不是效益低，而是直接、短期效益不容易算。这种观念，是导致中国企业技术落后的重要原因。
我们也可以从技术入手，找出解决这类问题的思路：提高质量工作的效益。具体的思路是通过知识的复用来实现：把问题研究透，把研究结果拓展到不同的产品和用户，做到举一反三。如果一个知识被用成千上万次，价值自然就体现出来了。
但是，举一反三之后，管理的复杂度就会增加。而且，这样的知识往往是碎片化的，人的脑子里根本记不住，也难以执行。所以，解决这类问题的关键是要数字化、标准化、模型化，让计算机去进行质量管理。
计算机管理质量时，还会遇到新的困难：首先是要把用户、产品、工艺数据实时地集成起来，才能及时反应，做到有效地管理。其次是知识向计算机沉淀时麻烦很大、成本可能很高，开发一个功能可能花费很高。而解决这两个麻烦的办法，就是采用更方便的工具，如工业网平台和数字孪生。所以，如果把问题看得透一点：工业网平台和数字孪生其实并不是解决技术可行性问题，而是解决经济可行性问题。
再往后，质量管理的问题越来越多地交给机器去执行了，人做什么呢？人的作用就是不断地完善这类系统。其实就是从生产一线退到二线，做知识的生产者。做专职的知识生产者以后，人的专业水平也会越来越高，技术经济性也就越来越强了。这样，知识经济就真的有了经济性了。
我的故事能不能成真呢？美国的大河钢铁公司就是这么做的。大河公司说：我们是一家科技公司，只是因为偶然的机缘做起了钢铁。
现在很多人意识到：工业的发展不是一日之功。为什么不是一日之功？因为需要积累。积累背后的含义是什么？其实就是重视小的进步！盲目强调跨越式发展，其实就是轻视小的积累！积累是谁做的？是一线工人和工程师。所以，强调积累的重要性，才能培养工匠精神！中国的古人有很多好的思想：“飓风起于青萍之末”；“合抱之木生于毫末，九层之台起于累土”；“勿以恶小而为之、勿以善小而不为”；“骐骥一跃不能十步，驽马十驾功在不舍”、“不积跬步无以至千里、不积小流无以成江海”。当一家企业致力于世界一流企业的时候，应该认真回顾古人的教诲。
要记住：数字化最大的优势是便于标准化，从而便于传承、便于持续改进、便于更加高效地持续改进，就是便于积累。看不到数字化的价值，往往是因为看不到持续改进的力量。而看不到持续改进的力量，往往是因为我们没有真正把自己定位在技术的引领者。过度强调“跨越式发展”的人，往往是“叶公好龙”式地重视技术：重视的不是真的技术，而是技术带来的名利。对他们来说真的好技术，不如包装好的差技术。
