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有人分析说：宝钢引进技术的细节都写在了程序中。而当时的很多工艺专家是不懂计算机的，对现代化流水线的工艺理解不深。自动化部能看到代码的人却有条件深入到细节中去。
这些工艺细节经常包含在一种叫做“数学模型”的软件中。在我看来，所谓“数学模型”与现在人们常说的“工业APP”其实是一回事。日本人在30年前就有管理这些“APP”的“平台”，只不过是在过程机中。经过多年的努力，宝钢基本上掌握了这些模型的开发技术。掌握这些技术的好处是：一旦出了问题，知道怎么去改。现在看来，意义确实非常重大。
大约20年前，宝钢要生产一种产品。但按照过去的工艺，超出了设备能力的极限，没办法生产。国外技术供应商建议对设备系统进行改造。仅改造电机的费用就一个多亿，改造导致的停产损失则更大。这时，自动化领域的老专家朱师傅提出：用自己的模型计算工艺参数。结果，他真的成功了，就在原有的设备上把新产品生产出来了。
几年前，宝钢接到一单20万吨的合同，对产品质量要求极高。前面的接近6000吨中，有一半的板坯不合格。我们用自己的模型计算，发现国外提供的工艺参数有重大问题。按照自己计算的工艺参数生产后，板坯全部合格。
相反的例子也有。
去年，我给一家企业做顾问，用数据分析质量问题。发现某种重要质量指标的波动，大约有一半的原因是由于检测误差在反馈回路中放大导致。但这家企业没有能力改变控制策略，找到原因后也束手无策，只能等到产线改造时对供货商提出要求。
这几个例子说明：如果企业有志于生产世界一流的产品，就必须设法掌握关键的工业软件。否则，“持续改进”的过程就非常容易受阻，从而止步于二流企业。
现在经常有人说：工业软件、工业APP非常重要。但我也发现：真正明白其重要性的人并不多。其原因在于：只有当企业追求一流、自我突破的时候，其重要性才能体现出来。如果企业一直采取跟随策略，安心做二流企业，也就看不到重要行了。这就好比：氧气袋对爬珠峰来说很重要，爬佘山就没啥用处了。
所以，随着我国制造业由大变强，人们会逐渐从现实中认识到它的重要性的。
但是，这些软件的研发比一般人的想象困难很多、人才很难培养。特别是在线控制软件。一个重要的原因是：对知识的要求跨度太大。为什么知识跨度大？
我的理解可能让人意外：背后真正的原因是对可靠性的要求高。这时，任何知识的盲点和处置的BUG都可能导致极大的风险。要懂工艺、懂设备、懂操作、懂管理、懂控制还要懂数据，而且必须懂到细节才行。反之，如果对可靠性要求不高，“跨专业”的必要性就不大，随便问问别人就行了。遇到这种情况，相关知识最好在一个人的脑袋中，实现无缝连接“”。
但现实中，这样的宝贝人才很难找到。如果找不到都懂的人，就要各专业密切配合。配合中容易出现两类问题。第一种问题就是工艺、设备、操作人员和计算机人员之间出现理解上的偏差：细节越是重要，理解偏差导致问题的可能性越大。第二种问题是对数据的理解。软件工程师都知道：如果软件设计不好，一个变量可能在不同场景下有不同的含义。数据是一样：一个数据在不同场景下的含义可能不一样。现实中，这种小差别很容易导致大麻烦。然而，往往找不到对数据理解特别到位的人：管工艺的人不了解细节；管自动化设备的人也不一定了解细节。
我想，在开发工业APP的过程中，这样的问题会常遇到，不可掉以轻心。
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