笔者有个老同事，调研了一家特殊钢厂。他发现：这家钢厂加热钢坯的时间是8个小时。他搞了个软件算了下，发现只要加热四个小时就可以了。厂家听到这个消息大吃一惊，原来有这么大的优化空间。于是，他们逐渐缩短了加热时间、节约了很多能源，也没有引起质量变化。
这两个例子背后，都是这两个人喜欢“用数据说话”。用数据说话的本质，是喜欢寻找科学的依据、喜欢把工作做到极致。有了这样的思维方式，推进数字化就是自然的了。
在我国，工厂里的管理和技术人员的主要工作是解决日常问题，很大的精力用在做“救火队员”上。与之相比，改进和优化是次要的、甚至可有可无的工作。在评价业绩的时候，这些工作只是锦上添花。在这样的文化背景下，企业的技术进步往往很慢、甚至不断倒退。而在国外先进的企业，改进和优化是日常性的重要工作。这种差别导致我国的工业技术往往“引进落后，再引进再落后”。
要成为技术强国，就要改变这种情况。也就是说，要把优化和改进作为技术人员的主要业务之一。这样的工作与过去是不一样的。过去我们也采集数据，但采集数据的目的基本上是为了维持正常生产。而在工业大数据背景下，数据的一个重要作用，就是支持持续改进和优化。
所以，推进数字化始于思维、文化和习惯的改变。如果我们习惯于用精益求精、习惯于持续改进、习惯于精打细算，我们就会发现：数据是不可缺少的。反之，如果人没有积极性、主动性，再多的数据也会成为无用的垃圾。
来源：仪表圈/作者：郭朝晖，工业自动化博士、教授级高工，专注于工业数字化转型及技术创新研究领域