我认为，工程理论要符合四个要求：逻辑上自洽、适合的场景大量存在、价值上充分、成功的概率大。我反对的是：适用场景极少的屠龙之技、先进而不创造价值的高技术，把小概率的成功夸大为一般化方法。我研究智能制造的过程，就是追求这些目标的过程。
2014年开始我专心研究工业4.0、智能制造。认识大概经历了四个阶段。
第一个阶段我大概花了一年的时间。感觉概念搞明白了，但却很失望：宝钢是很先进的企业，现在想到的过去都想到了；过去没有做成的，现在似乎也做不成；过去意义不大的事情，现在也意义不大；过去困难的事情，现在依然困难。总之，方法找不到合适的场景。
第二个阶段认识到了转型升级与智能制造的关系。发现需要企业家有战略眼光和战略设想，智能制造的价值空间才能体现出来。认识到了这个阶段，发现有事情可做，但难度太大。难度大，意味着成功的概率低。这大概是两年前的认识水平。
第三个阶段认识到，“管理定义技术的边界”。企业的智能化可以从管理优化入手，推进持续改进、逐步实现转型升级。我意识到，对多数企业来说，这是一条主流的道路。这样，智能制造的价值场景和切入点就清楚了。当然，要做到这一点，各级管理者要有所作为。认识到了这个阶段，才发现推动的难度降低了，多数企业可以操作。其意义的重大，大概是半年多以前才顿悟的。
第四个阶段是最近认识到的：工业互联网平台、云、大数据、工业APP、数字孪生等技术的本质优势，是提供了一种工具，便于低成本、高效率、高质量地推动前面所讲到的智能化。其意义在于：这会让很多没有经济性的工作变成具有经济性、过去难以做成的事情能够做成。
我对智能制造的认识，就是这么发展过来的。总体上把原理正确、经济可行、技术可行、场景普遍等几个要素都包含进来了。很多现实案例都说明了这个逻辑的正确性。
其实，最近的很多想法，几年前就想到过，但到了最近才感到整个逻辑都打通了，感到无比畅快。今后，该多花点时间研究具体的事情了，多创造点经济价值。
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