数字化和智能化要有经济性才能持续下去。但这句话有点空洞，需要展开一下。我认为，经济性好的首要任务是选出价值大的项目，不是每一个项目都值得做的。多数情况下，技术太先进往往不划算。除此之外，还要系统、综合地考虑问题，才能超越经济上的盈亏线。以下这些原则，都是有实践支撑的。

l挖掘机器代人的间接效益。单纯机器代人未必能创造效益。因为采用更多的机器意味着更多的采购和维护费用，还会增加能源消耗。人工成本未必高于这些费用。但如果通过机器代人提高生产效率和产品质量、降低安全事故和费用，就容易具备经济性。另外，如果机器代人能够降低人类失误带来的损失、提高快速响应能力，也就容易提高经济性。

l技术与管理的融合。数字技术可以看成管理者、科技人员的工具。工具变了，企业管理的方式也会变。要把技术提高效率与管理提高效率结合在一起，往往才会有足够高的价值。

l将质量提升与开拓市场结合。单纯提高产品质量不一定有经济性。因为产品质量的提高，往往需要付出更多成本。如果能够把产品质量的提升，与开发高端产品、进入高端市场结合起来，价值往往就会提升。

l提升知识的复用频度。如果能提高技术的应用频度、把技术用到更多的地方，技术的价值就容易体现。所以，以集团公司或者产业集群为背景的数字化工作，往往容易成功。另外，我一直强调工业互联网平台要立足于提高持续改进的效率，就是要提高平台的使用频度、降低APP开发的成本、把平台的成本摊平，能够长期地创造价值。

l减少失败损失。数字化工作的经济性差往往与计划的失败率高有关。按照我的经验，数字化工作的失败，往往都可以归结到数据质量问题。提高数据质量，可以大大降低失败的概率。而提高数据质量不仅仅是IT、DT的事情，还与设备条件、自动化水平、管理水平有关。必须要系统地考虑问题，才能提高数据质量。

来源：微信号 蝈蝈创新随笔

作者：郭朝晖

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