最近看到大家整天讨论智能制造、工业互联网、工业软件、人工智能，各种概念满天飞，但是，可能对于科学、工程与技术的认知不足，有时候，特别感觉就是我们需要掌握的不是知识、概念、技术，而是思考的结构性、一种全局而系统的思维方式，关于此，个人发表点浅见，算是闲聊。

工程是衔接科学与技术的桥梁

在很多时候，我们会混淆科学、工程与技术的差异，在我们的大学里，似乎科学是高级的，工程就显得LOW一样，如果我们把科学理解为“探索自然世界的规律，寻找解决问题的可能性”，那么工程就是将科学的发散—那些诸多的路径予以“收敛”到一个经济的道路上来，而技术，则是这个收敛的结果，就像工业知识、工业软件，实际就是“工程”的结果，标准化并规范化后的产品如一个软件，或者一个可复用的工具或方法，工程之所以是Engineering—注意，这是一个ing结尾的单词，因此，工程是一个过程，而非一个结果，或者一个因，因（科学）和果（技术）之间还有一个工程（Engineering）。

从这张图可以看到，科学是关于事实与规律的知识，而工程则是利用科学知识来构建、设计、创建一些事物，而技术则是工程工具、设备、过程的总和。

因此，工程必须得以重视，如果不能区分科学、工程和技术的区别，我们就会出现两个问题：

（1）.重视科学的高大上，而忽视工程本身的问题解决：由于经常我们搞“理论”被认为高大上，而忽视了工程—当然了，如众所周知就是没有条件或也不愿意进入工程实践，因为与科学搞点理论，发点论文的表象来看，工程似乎更为艰苦，需要大量的实际测试验证，而这与其考核权重并不相关。

2）.对于产品技术背后的投入无法认知清楚：不知道技术背后的工程投入和艰辛，就会出现认为软件不值钱，因此不重视软件，反倒认为人家赚取暴利，包括很多高精度的产品如机床，高品质的手机等等，凡此种种，总认为人家赚取暴利，就像认为芯片的成本不过是沙子的成本一样，这种错误的认知就是对工程本身的大量测试验证过程中所耗费的巨量人工和材料等的研发不能认知造成的。

工程的本质就是创新

如果从上海任意一个地方到虹桥或浦东机场，你就有很多条路径可选，但是，这个时候就要有收敛的条件来为你规划路程，如怎么成本最低？那你可能需要乘坐公共交通，但是，时间消耗很大，如果你想时间消耗最小，你可以直接打车到机场，但是，导航系统就会根据道路的拥堵状态为你筛选最快路径，因此，就像上海的司机有时候也会问你，要近的路还是快的路？

这就是收敛的过程，收敛的过程借助于导航技术（GPS）与路径规划算法，动态为你规划，但是导航的算法也是经过反复的测试验证获取的，这种智能技术本身就是一个不断迭代的过程，工程也是如此，通过对基础的任务建模，并不断优化，从而使得我们今天可以便利的应用这些技术。

工程的本质就是创新，收敛就是其核心，在制造业里，无论哪个行业，都存在着大量的材料、工艺与流程的组合，如何把他们约束到一个最经济的道路上，要不断的思考很多问题：

l  如何材料消耗最低？

l  如何机器的消耗最低？

l  如何实践最短？

l  如何工艺流程最短？

l  如何加工最简单-不要消耗大量的高素质的人？

l  如何在材料寿命和可加工性进行平衡？

设计、测试验证、制造一个产品需要大量的材料、工艺与流程的测试，生产任何一个产品都有很多种选择，但是，哪个是最经济的？即，在材料、人工、机器、能源、时间等诸多变量中优化出一个最经济的组合，这个路径形成的过程就需要借助各种技术和方法：

--精益来进行基础的生产运营管理，消除设备的六大浪费；

--测量技术为我们控制与计算进行基础保障

--控制技术来进行高精度的加工和高速的同步；

--信息技术来对信息流来挖掘潜在的最小约束下的工艺组合；

--智能技术为我们解决非线性、不确定扰动下的最优解问题；

每一个产品的生产过程都包含了以上各种问题的解决，也采用了各种方法，创新就是利用各种技术、运营管理手段来解决生产中的问题，而这就是工程的本质问题，因此，在这个意义上来说，工程的本质就是创新，其实，之前反复说过，美国制造创新网络的创新就是对各种科学的知识运用来解决如何让技术被大量采用，降低成本，以获得全球竞争力的问题，可见其对创新的理解就是制造的工程解决过程。

工具必须服务于业务目标

人们讨论着5G、人工智能如何为产业赋能，今天听一位媒体聊到很多企业很感兴趣数字化转型，但是，不知道该怎么进行？这就是一个严重的问题，就像当年ERP一样，都是我的同行上了ERP,我要是不上ERP是不是就落后了，或者这个企业老板听了别人上了ERP的，也觉得自己要高大上一些了，至于自己的企业生产的信息复杂性是否达到那么高，并没有进行考虑，以及自己的企业基础、人员水平等匹配的是否能够达到也不予以考虑，经常是大量的钱花在这些面子上。

无论如何，企业必须清楚自己的战略目标，利用工程思维拆分出自己的生产、运营的问题，然后制定有效的推进计划，有序的解决问题，但是，这并非是一个易事，然而这又是那么现实的残酷。

自动化、信息化、智能化，都是要服务于企业的战略的，而不是为了自动化而自动化，为了数字化转型而数字化转型，不是不需要，而是应该明白其内在的逻辑，利用工程思维来解决问题。

而另一个现象在于，今天，人们似乎又把IT,CT,OT,AT各种技术进行了优劣的比较，IT和OT也有很多争论，各自都认为自己是不可或缺，但是，不要忘记这些都是工具，而真正的工程实践是借助于各种技术来解决问题---这才是制造的初衷，为客户生产高品质的产品，满足其生产、生活需要的任何技术都是工具，必须服务于生产制造的目标，而是否要进行数字化转型，如何进行数字化转型，必须服务于企业发展战略。

工程思维对于制造业很关键

因此，在这个背景下我们讨论工程及工程思维就很有必要，工程思维的核心在于了解、设计和测试形成的高效迭代思考闭环，中间佐以实证、遴选等方法，包含了工程的概念、设计、项目管理、工程工具到工程师具备的专业能力。

上图是一个产品开发过程，包括概念、架构与原型、开发测试、部署、维护与支持的全过程，对于一个工程师来说，这就是它的工作，而期间会借助于各种工程工具如CAD/ACE、EDA等设计软件，无论是设计一个消费产品，还是一台机器、一个大型装备，或者一个软件。

工程思维关乎效率

我们可以看到，工程思维是一个完整的思维框架，在设计阶段，包括概念设计—这个与企业的产品市场定位紧密相关，因此，必须与销售与市场紧密合作，而在设计完成后还要与制造部门就可制造型进行探讨和修改，然后在实施中包括对任务的解构、拆分到最小模块，然后进行局部的模块开发，测试验证，并对其进行组合的集成测试，V-Mode是典型的开发过程，无论是软件工程本身，同样适应于各种机器、系统的开发。

工程思维构建了一个完整的高效思维，能够让任意的产品与系统研发高效的进行，避免走弯路，这些都是工程大量的积累，值得我们去不断的学习并打磨。

工程思维让我们学会如何理解工程，如何进行产品系统的高效开发，作为一种“道”，它让我们能够具有结构性的思考这个世界每天发生的事物，做出准确的判断和制定有效的行动计划。

来源：微信号 说东道西

作者：宋华振

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