我有位朋友，做过一家民企的CEO。刚去的时候，老板要求他每年增加30%的销量。他根据这个要求找来代理商，把指标分解下去。但是，有个和老板私人关系很好的代理商带头反对：我连10%都增加不了！我的这位朋友是CIO出身，善于用数据说话。于是，他做了一个调研，然后带着数据去找这个代理商。对他说：你负责的这个县有14个商场卖我们这类产品，而我们只进入了1家。你明年能不能再进入一家？如果你做不到，是不是可以把这个县让出来。面对数据，代理商只好答应增加30%的销量。

我有个老同事，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，首先是思维、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：微信号 蝈蝈创新随笔

作者：郭朝晖

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