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"接纳不确定性，并找到更好地与不确定性共处的方式，这就是数字化的使命。"
我们不喜欢不确定性，但是世事无常。企业追求标准化，但是处处都有异常。建立无人工厂，听起来很美好，似乎没有了人，就没有了不确定性的源头。但从信息论的角度来看，我们无法消除一个系统的不确定性。如果消除了生命中的不确定性，一切都按部就班，那生命就没有了活力。一部没有惊喜的电影是乏味的，不确定常常带给我们惊喜的体验。接纳不确定性，并找到更好地与不确定性共处的方式，这就是数字化的使命。
工业追求标准化，企业管理尽量避免“异常”。因为生产过程的很多异常来自于“人”，所以出现“无人工厂”，“黑灯工厂”。
消除不确定性是我们的本能反应，然而常常事与愿违。人们逐渐地开始反思，可能我们无法根本上消除不确定性。如果消除了生命中的不确定性，一切都按部就班，那生命就没有了活力。一部没有惊喜的电影是乏味的，不确定常常带给我们惊喜的体验。
企业组织中假如没有了熵，也就没有了组织的活力。
工厂是价值增值的通道，会收到种种不确定的干扰。要想完全消除工厂的不确定，代价是非常高的，甚至是不可能的。假如能借鉴通讯电路中的信号处理技术，企业的经营管理中，这就是企业的数字化转型。企业也可以在数字空间中建立一个闭环负反馈的信息通道，对异常扰动及时纠偏，以消弱不确定性的影响。只是，企业的系统更复杂，需要寻找适合企业业务的正交基，设计更好的算法来区分正常和异常。
接纳不确定性，并找到与其共处的方式。
借鉴牛顿迭代法，洞察数字化转型的方向
虽然大家都觉得数字化是企业发展的方向，甚至是根本上解决挑战的转型方向。但是，具体推进项目中，怎么评价项目的投资收益，就出现很多分歧。
如果不算投资回报率，难道数字化就是花大价钱买个“高大上”？怎么评价数字化的价值？
问题出在怎么评价创新？如何做风险决策？面对全新的未知领域，简单地算账，是战略思考上的懒惰。
数字化转型是个复杂的风险决策，需要敏锐的洞察。数字化提升企业高不确定环境下的决策能力，因此也必须放弃走捷径的想法，扎扎实实地思考底层逻辑，以复杂不确定的方法和和方式才能摸到数字化转型的脉络。
巴菲特说：“模糊的正确远胜于精确的错误。”
任正非说：“方向可以大致正确，组织必须充满活力。”有活力，才能有洞察。
其实CONTROL ENGINEERING China版权所有，数学上的牛顿迭代法，可以给我们很好的启发，怎么在迭代试错中，洞察最佳的方向。
数字化转型是还在摸索过程中错综复杂的问题，更无法用财务公式，简单计算投资回报率，就能决定方向。
对于无法无法精确求解的方程，就没有办法解了吗？可以用反复迭代逼近，求得数值解。
牛顿迭代并不是粗暴地尝试，而是每一步都精确计算试错的方向，每次都是沿着函数（或方程）导数的切线方向尝试，并且基于反馈的结果，重新计算切线的方向，调整试错的方向。这样能在几步之内，快速逼近最佳解，
在人工智能和机器学习盛行的今天，牛顿迭代法的思想被深入吸收到各种最优化算法中，形成各种梯度下降类算法，包括批量梯度下降法、随机梯度下降法、小批量梯度下降法。牛顿法利用了方程或函数的二阶梯度信息／海森矩阵，从而加快了每一步的收敛速度。
切线方向，就是数字化转型的最小阻力方向
如果能写出企业经营管理的方程，就可以直接用牛顿迭代法求解数字化转型的路径。然而现实更复杂，我们仍然可以从牛顿迭代法的思想中汲取营养。
首先，放弃精确计算的妄想，逐步迭代逼近答案
数字化转型需要知行合一。没有行动，任何的数字化蓝图都是空想，蓝图只有在实践的过程中才能越来越清晰。
但是，盲目的行动，会把“智能”“数字化”这些好的概念做坏，在公司内形成了坏的口碑，这时候即使正确的方向也可能被群起而攻之，
其次，随时随地思考最佳的数字化方向，提高迭代的速度
微积分中的导数，就是曲线的斜率，就相当于数字化转型的方向。沿着切线方向进行数字化转型，变革阻力最小。因为切线的方向，是最小作用力的方向。
企业的任何变革，都会有反对的力量，面对反对派的阻力，我们需要智慧。不是一味增加火力，寻求更高层的权力支持，而是要有智慧的探寻最小阻力的方向，敏锐的观察和调整方向。在支持的力量和反对的力量之间寻找平衡，并且在平衡点沿着谁也不得罪的切线方向，渐进推向下一步的行动。
曲线上每个点都有自己的导数，同样的，企业业务中的每一个场景中控制工程网版权所有，都有一个阻力最小的切线方向，甚至每个时刻，切线的方向都在变化。沿着这个方向推动数字化转型的变革，是阻力最小的。
这个方向不是一个含糊的笼统的总体的大概方向，而是对每一件事情精确的计算下的最小阻力和最佳变革方向。面对数字化转型这样的大概念，我们尤其需要聚焦。聚焦不是取舍应用的“场景”，做更少的事情，而是在所有的业务场景中，聚焦阻力最小的方向，采取一小步的行动。在每一件事情上，我们都知道最小作用力的方向，沿着这个方向去尝试和迭代，根据迭代的结果，再修改方向和迭代的步长。
数字化要下笨功夫，走难走的路
关于数字化转型有很多理念，听起来很有道理，但是躬身入局之后，发现问题很多。
为什么数字化听起来很好，践行起来很难？
技术的传播，并不均衡
数字化转型是一个复杂的系统工程，包含一系列高度创新的研发活动。一个系统工程，就跟我们吃顿大餐，主辅荤素要搭配着，有些菜好看，有些管饱，有些美味，有些清爽。
作为一项系统工程，数字化涉及到很多方面，既有概念思想层面的新想法，也有硬核的技术突破，还有常规技术的组合创新，用户体验的改善，运营习惯的改变等等很多个方面。企业需要有机地整合各个层面，就像大厨一样要搭配好不同的食材，把握好烹饪的火候。
然而，打造数字化的各种素材，传播能力的差异很大。那些吸引人的新概念、新思想，会传播得非常快，传播得很广。一两个简洁的金句，立刻就抓住眼球；一两个成功的案例，一下子就能给你信心。但是这些传播快的新思想www.cechina.cn，可能就像桌上点缀的菜肴，它能引起我们的食欲。而那些打造数字化落地方案的硬核技术，很可能看起来很普通，导致它很难流通和传播。
好的概念，为什么难以落地？
听别人的成功案例，似乎都很美好，但是自己做起来却很难。推进数字化的困难，往往并是不缺少新思想，而是无法结合业务实际，形成好的落地方案。
形成落地方案，需要一大堆具体而枯燥的技术。我们无法听了一个报告，头脑一热就能做出数字化的方案，也无法直接找个供应商，买套软件就能完成的。真正掣肘数字化落地的，可能就是一些不起眼的技术。正是因为不起眼，才难以传播，反而成了最稀缺的。
数字化的思想和技术，经由多种渠道的传播才被我们接纳。他们传播的过程，天然被渠道做了过滤。媒体要抓亮点，吸引眼球。只有美好的信息才能传播得很远，而那些质朴的踏踏实实的一些技术，传播动力就要少很多。但是具体做实业时，就得抓短板。这些被过滤的信息却是至关重要的，一些看起来平淡无奇的技术，但很可能是我们欠缺的，让数字化转型过程举步维艰。
下笨功夫，走难走的路
数字化的启蒙，是抓关键的亮点；但是数字化的实践，就要在犄角旮旯里寻找各种朴素的、不起眼的食材。他们可能不容易传播，却很可能是支柱性的主菜；他们处于各学科的边缘地带控制工程网版权所有，却很可能是创新突破的关键。
如果我们只是听了数字化的概念和思想，就想立刻看到价值，要立竿见影的效果，必然会力不从心。数字化难以落地，是我们太想取巧。真正有效的路径，可能并不显然，需要我们踏踏实实下笨功夫，关注在那些不太容易传播的、却很可能是核心的技术，看看自己比较欠缺的是哪个方面，从基本功一点点做好准备。
其实CONTROL ENGINEERING China版权所有，数字化的很多核心技术都是公开的，但很多企业就是不掌握，因为看起来觉得很平淡无奇。比如关于制造模式的变革，关于可重构的工艺，软件定义的系统，这些在公开的论文中都有相当深入的讨论和思考。但是由于学术界和工业界的话语体系不同，工业界的人觉得学术和理论太空洞，没什么用。
但实际上，每一个成熟了的技术，前期都有大量的新思想铺垫。重大创新的技术，背后一定有思想的突破，可惜只有少数的人才，能耐得住寂寞，并最终欣赏到这些硬核技术背后的思想之美。这些思想并不鲜艳，你就像刨土豆一样，必须孤独地深入进去www.cechina.cn，慢慢地咀嚼，才能咂摸出其内在的味道，体悟到背后的美妙思想。
践行数字化，要下笨功夫，走难走的路。
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