我認(rèn)為，工程理論要符合四個要求：邏輯上自洽、適合的場景大量存在、價值上充分、成功的概率大。我反對的是：適用場景極少的屠龍之技、先進(jìn)而不創(chuàng)造價值的高技術(shù)，把小概率的成功夸大為一般化方法。我研究智能制造的過程，就是追求這些目標(biāo)的過程。

2014年開始我專心研究工業(yè)4.0、智能制造。認(rèn)識大概經(jīng)歷了四個階段。

第一個階段我大概花了一年的時間。感覺概念搞明白了，但卻很失望：寶鋼是很先進(jìn)的企業(yè)，現(xiàn)在想到的過去都想到了；過去沒有做成的，現(xiàn)在似乎也做不成；過去意義不大的事情，現(xiàn)在也意義不大；過去困難的事情，現(xiàn)在依然困難?？傊?，方法找不到合適的場景。

第二個階段認(rèn)識到了轉(zhuǎn)型升級與智能制造的關(guān)系。發(fā)現(xiàn)需要企業(yè)家有戰(zhàn)略眼光和戰(zhàn)略設(shè)想，智能制造的價值空間才能體現(xiàn)出來。認(rèn)識到了這個階段，發(fā)現(xiàn)有事情可做，但難度太大。難度大，意味著成功的概率低。這大概是兩年前的認(rèn)識水平。

第三個階段認(rèn)識到，“管理定義技術(shù)的邊界”。企業(yè)的智能化可以從管理優(yōu)化入手，推進(jìn)持續(xù)改進(jìn)、逐步實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級。我意識到，對多數(shù)企業(yè)來說，這是一條主流的道路。這樣，智能制造的價值場景和切入點就清楚了。當(dāng)然，要做到這一點，各級管理者要有所作為。認(rèn)識到了這個階段，才發(fā)現(xiàn)推動的難度降低了，多數(shù)企業(yè)可以操作。其意義的重大，大概是半年多以前才頓悟的。

第四個階段是最近認(rèn)識到的：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、云、大數(shù)據(jù)、工業(yè)APP、數(shù)字孿生等技術(shù)的本質(zhì)優(yōu)勢，是提供了一種工具，便于低成本、高效率、高質(zhì)量地推動前面所講到的智能化。其意義在于：這會讓很多沒有經(jīng)濟(jì)性的工作變成具有經(jīng)濟(jì)性、過去難以做成的事情能夠做成。

我對智能制造的認(rèn)識，就是這么發(fā)展過來的?？傮w上把原理正確、經(jīng)濟(jì)可行、技術(shù)可行、場景普遍等幾個要素都包含進(jìn)來了。很多現(xiàn)實案例都說明了這個邏輯的正確性。

其實，最近的很多想法，幾年前就想到過，但到了最近才感到整個邏輯都打通了，感到無比暢快。今后，該多花點時間研究具體的事情了，多創(chuàng)造點經(jīng)濟(jì)價值。