XiaoMing 以下文章来源于蝈蝈创新随笔 ，作者郭朝晖
数字化技术可以重构系统，但对大系统重构的风险太大，往往只能进行局部的优化和持续改进。优化往往针对当前不太好的现象，而人往往是系统中最不稳定的因素。所以，数字化技术发挥作用的场景，往往与
人的弱点
相关。这样，数字化问题往往就与管理相关。
- 文章信息 -
本文作者郭朝晖老师，优也首席科学家，前宝钢研究院首席研究员，中国工业智能领域权威专家，公号蝈蝈创新随笔。著有《知行：工业基因的数字化演进》。
认识往往来自于实践。7、8年前，我经常和胡恒法首席讨论钢铁行业的智能化、数字化应该怎么搞。经过反复讨论，
发现合适的切入点往往都是些小而杂的管理问题。
后来意识到，这种现象具有共性。第一届工业互联网大赛结束时，我就发现了一个现象：在获奖项目中，针对大企业的应用，往往是提高企业的管理水平；针对小企业的应用，往往是商业模式或生产模式的重构。
换句话说：在有亮点的工作中，大企业往往是系统的优化，小企业往往是系统的重构。
仔细想想：这种现象的背后是有道理的。数字化技术可以重构系统，但对大系统重构的风险太大，往往只能进行局部的优化和持续改进。优化往往针对当前不太好的现象，而人往往是系统中最不稳定的因素。所以，数字化技术发挥作用的场景，往往与人的弱点相关。这样，数字化问题往往就与管理相关。
不久前，西安科大的董老师聊起这个话题时，提到一种现象：管理者往往不认可这种观点。他们会问：
我们到底哪里没管好呢？管理者的这种疑问其实不奇怪。
因为管理问题往往是隐藏的：首先是别人看不到的问题往往才能存在下去；人们为了逃避责任，也习惯于掩盖因管理不善导致的问题；
其次是人们经常把管理问题看成技术问题。
同样一件事，往往既能用管理手段解决又能用技术手段解决。
比如，用管理手段解决，往往从导致问题的原因入手，通过控制原因控制结果；用技术手段解决，往往是针对问题本身进行处理。比如，对于设备故障问题，从管理入手时，可以从设备点检、保养入手；从技术入手时，可以设法提高设备本身的质量。
一般来说，管理不到位时，往往需要技术来解决。所以，我经常说：管理定义技术的边界。
原则上讲，管理问题往往与人有关。比如，许多管理要求是：“认真....保证....杜绝.....”。然而，要“保证”某件事不发生，需要的“认真”程度可能超越了人类能力的极限。这就好比，最优秀的长跑运动员，也赶不上奔驰中的火车。这时，由于管理不善导致的问题，就会具有随机性：
即便你尽了最大的努力，尽可能地认真，都可能会遇到问题，都不可能“杜绝”问题的发生。这个时候，一旦出了事故和问题，相关人员也只能自认倒霉了。
数字化技术的特长之一，就是用技术解决管理问题，而不是把管理的责任推给传统技术问题。比如，过去要求工人认真地点检设备状态、保证设备的正常运行，这是个管理问题。但工人不可能时时刻刻地盯着设备。
然而，计算机可以时时刻刻地盯着设备，偏离标准状态时，立刻呼唤工人前来解决。
同时，如果工人没有立刻解决问题，管理者也能知道。这样，管理者自身的工作可能会变得轻松，但管理能力却会大大上升，“倒霉”的概率就会越来越小了。
