我一直强调：技术创新是用简单的方法做有价值的事情。开发工业APP更是这样。工业APP开发的过程简单了，工业互联网平台、工业大数据平台的价值就会体现出来。否则，主要工作量都在开发APP上，对平台的关注度就低了。

有人会质问：哪有这么多的好事？这样的好事很多，但关键是有双慧眼、会找机会。否则，要么方法难、要么价值低。但发现这样的机会不容易。许多IT公司帮工业企业从事数字化转型时，发现用户提不出好的需求。

用户为什么提不出来呢？

我过去讲过一个段子：一个迅速奔跑的古人，想生出一双翅膀。其实，他只是想跑得快一点。如果发生在40年前，他的需求很可能是找到一辆出租车。进一步：他想跑快的原因，其实只是想尽快传递一个信息。如果发生在今天，他只要掏出手机，打个电话就可以了。

我用这个段子告诉大家：客户的需求，往往取决于他的见识。数字化转型时，用户为什么会缺少“见识”呢？

一个原因是被有些砖家忽悠晕了，总想着一下子干票大的、做个黑灯工厂什么的，不会把支持持续改进作为工业企业突进数字化的重点。另外一个原因就是，受制于老的习惯。

我们知道：现代化工业的基础是细致的分工。所谓的分工，就是一件事分成若干个工序、若干个层次、若干步骤来完成一件事。工业人已经逐渐习惯于这种分工了。而数字化的一个重要价值在于“融合”：空间的融合、时间的融合、管理和控制的融合、人与机器的融合等。让习惯于分工的人去考虑融合时，就像问吃了一辈子中餐的人：您要点什么西餐？

从工厂内部看，工业互联网的机会往往在管控融合。从IT角度看，往往体现在“不同时间周期”的融合：控制系统的周期是快的，而管理的周期是慢的。这种融合能够提高管理的水平，提高管理的快速响应速度。

打个比方：企业里面的很多管理制度是“僵化的”、相关参数一般是不变化的。例如，设备按照一定的周期去维护。“死的制度”往往会遭遇矛盾：维护周期短，会增加成本、影响作业率；维护周期长，又会影响质量和安全。所以，“死的制度”往往有优化的机会。

现在，很多人研究“预测性维护”。我觉得，很多人的做法复杂化了。其实，只要有信息集成，这类问题大多数可以用简单的方法来完成。比如，对于那些时开时关、负荷会随着生产变化的设备。这时，影响设备维护周期的主要有两类指标：实际作业时间和损耗的速度。如果把管理信息和实时数据集成起来，就很容易知道什么时候需要维护了。

比如，钢厂里的钢包，耐材损耗与盛放钢水的时间、钢水温度和成分有关。如果能从管理系统得知钢包盛放什么钢种；能从实时数据中得知盛放钢水的时间和实时温度。这时，只要根据一个简单的经验模型，大概就能知道钢包的实际侵蚀情况了。否则，只能根据钢包的使用次数定寿命。类似地，可以根据煤的使用情况，判断除尘设备要不要维护等。这样，管理制度中的一些静态指标就可以动态化了。这种做法最大的优势可能是提高安全性。我知道，有些导致死亡的事故，就是指标的固化引发的。

众所周知，大企业的管理往往容易僵化；僵化的目的是为了严格执行标准。僵化会带来各种副作用。通过数字化技术，把固定的管理制度灵活化，就是不同时间周期的融合。这里的机会应该很多。