精益和智能化的目的是都創造價值。價值從何而來呢？精益的思想可以指導我們。比如，精益有消除有七大浪費的說法，消除了浪費也就創造了價值。這個原理同樣適用于智能化：智能化的價值往往也在于消除浪費，尤其是消除那些由于人做不好而導致的浪費。如果可以用好智能技術，往往能在精益的基礎上進一步消除浪費。所以，智能化的重要原理，是發揮計算機的優勢：計算不出錯、少耽誤時間、準確度高、反應速度快等。比如，人類做事時，秒級的時間浪費往往很難利用起來，而機器卻很容易減少這些浪費。

計算機手段上去之后，精益思想創造價值的領域和場景會發生變化。用上數字化、網絡化的手段，往往更更好地推進“全局優化”、“復雜對象的優化”、“實時性要求高的優化”。打個比方，前工序產品出現問題后，可能有兩種處置方法：一種是前工序處理、一種是后工序處理。原則上講，哪個工序處理更具備經濟性，就在哪個工序處理。這就是全局優化。但在執行全局優化的過程中，情況會發生變化。比如，處理成本低的那個工序忙不過來。這時，如果還是把任務分配給它，會導致更大的浪費。所以，全局優化往往要伴隨動態調整。這個時候，要實現精益的思想，就需要用上計算機和互聯網的技術手段，計算機和互聯網的優勢也就發揮出來了。所以，智能化可以看成精益思想借助數字化工具的實現和延伸。除了精益強調的消除七種浪費，智能化還有另外一種消除浪費的辦法，這就是用機器代替人、管理人、提醒人、幫助人。這一點，在精益思想中并不突出。

我們知道，“減少浪費”是有極限的。比如，缺陷率的極限就是0缺陷。所以，如果僅僅從減少損失的角度看問題，精益化和智能化的價值可能并不理想。但是，隨著精益化、智能化的推進，很可能會越過一個“量變到質變”的門檻。比如，質量和響應速度足夠快、管理足夠好的時候，企業的產品就可以向高端市場進軍，進入那些需要“多品種、小批量、快交貨”的市場。就突破了原來價值創造的天花板。

智能化的思想其實并不新鮮。許多思想都可以追溯到幾十年前的CIMS。為什么過去的CIMS往往失敗，而現在的智能化成功的比例卻上升了呢？原因是條件不一樣了，導致數字化技術的“技術可行性”和“經濟可行性”發生了變化。

從數字化的角度看，所謂技術可行性就是存得下、傳得出、能夠在可容忍的時間內算出來，過去做不成的功能現在能做成了；所謂經濟可行性，就是可以低成本、高效率、高質量低完成一個數字化項目，過去不值得做的事情現在值得做了。我一直強調，創新的關鍵是學會抓機會。這兩種變化，就叫做機會。

這些變化，根本的原因可以歸結到摩爾定律持續60年帶來的紅利。摩爾定律持續期間，還促進了各種軟件工具的發展。軟件工具的發展，又進一步提升了工作效率。這樣，經濟可行性就進一步改善。經濟可行性改善之后，又進一步促進工具的發展、摩爾定律的延續，從而進入一個良性的循環，最終不斷地提升技術和經濟可行性。

軟件工具有專用軟件和通用軟件。要推進智能化，企業需要建立自己特有的軟件體系。企業搞智能化，關鍵就是要做這些事情。在這個過程中，產生了許多概念，如工業互聯網平臺、數字孿生等。如何理解這些技術呢？在我看來，也應該用經濟性的眼光、用精益的思想來認識這些技術。

我們知道：精益是強調持續改進的，數字化和智能化其實也是要強調持續改進。話句話說，智能化不是上一個系統就結束了，而是要持續地推進智能化工作。與傳統的精益不同，智能化時代的持續改進，可能要以軟件、算法的形式在計算機上沉淀下來。沉淀的過程，也要遵循經濟性的原則：增加新功能可能帶來收益，但也要付出成本。對企業來說，只有當收益大于成本的時候，做的事才是正確的。

理解了這個邏輯，就可以理解工業互聯網平臺、數字孿生的概念了：支持智能化、數字化的持續改進。建立工業互聯網平臺時，把許多數據的采集通道都打通了。這時，增加一個新的功能，就不需要重新采集數據了。沒有平臺時，采集數據可能需要幾個月的時間；如果有了平臺，可能只要幾分鐘的拖拉拽就可以了。這樣，開發新功能的效率提升了、成本就降低了，過去不值得做的事情就值得做了。同樣，數字孿生的一個重要作用，是便于系統維護人員獲取數據、維護系統。我們過去開發工業軟件系統時，需要從文件中讀取數據。一個功能的代碼量大時（比如超過1萬行），理解數據就會花很多的時間，還容易出錯。有了數字孿生概念，就像軟件工程中的面向對象，用數據時就不會出錯了。很多人把數字孿生想抽象了：其實，這個概念和人的直覺特別像的概念，特別簡單明了。但只有當摩爾定律發展了幾十年，人們可以“大手大腳”地用數據時，才舍得采用這樣的概念。

不論是精益化還是智能化，創造價值的前提是做有價值的事情、做產出大于投入的事情。那么，什么事情投入產出大呢？在我看來，這是個個性化非常強的問題。只有了解自己企業的人，才知道什么是重要的、知道那些事情值得做。企業推進智能化也好、推進精益也好，先要有人知道“什么事情是重要的”，然后根據“要事優先”的原則，才能把事情做好。企業常見的一個錯誤，就是沒有想清楚什么事情重要，就做起來了。很多系統的失敗，本質上是投入產出不合適。