建模：数字化转型思维

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# 为什么要用“虚”来统驭“实”？
因为“虚”的元构件是可以自由流动的，是以各种形式存在的数据，它们可以突破时间和空间上的约束，可以运行在云端，可以远程交互，可以7×24小时全天候待命；它们还可以将看似分散的物理世界在数字化世界中形成统一的整体，然后在整体上进行统筹和优化。
我们通过“虚”的数字世界间接操纵“实”的物理世界，就可以尽可能地实现物理世界的整体优化。
或者，我们还可以换一个更哲学的说法，数字化让物理世界能够“穷理尽性以至于命”，这其实也是数字化的价值路径和建设方向所在。
以一台设备为例，我们对它的认知和要求，同样可以用“穷理尽性以至于命”
来概括。一台设备有它的原理、结构、功能和操作规程，这是其“理”，穷设备之“理”，就是完整和准确
地了解设备的原理、结构、功能和运行规律。每一台设备都有它自身的运行特点，合理地安排设备的使用、
保养和维修，这是尽其“性”。设备寿命长，并不代表它给企业带来的价值就最大，还要根据企业的生产需
求、产品的材料特点和工艺要求以及操作人员的熟练程度，统筹安排设备的运行和保养，以让它给企业带来
最大的产出，这就是“以至于命”。
简而言之，“穷理尽性以至于命”，“穷理”是理解客观，“尽性”是尊重主观，“以至于命”是主观与客观的统一，个体与群体的统一，自身与环境的统一。我们说数字化的目的是“穷理尽性以至于命”，就是说通过数字化建设，穷究物之理、人之理、事之理，发挥物之性、人之性、事之性，将物、人、事等要素和谐统一，进而为社会和组织的发展服务。换个角度看，“穷理尽性以至于命”，也是我们通过数字化建设，通过“以虚驭实”的数字化实践，实现数字化价值的路径和方向所在。
# 3 数字化建设需要模型思维
“穷理尽性以至于命”的数字化建设，“穷理”是起点，而其关键则是如何用数字技术对物理世界进行映射，笔者将之称为“建模”（Modeling），即通过模型揭示物理世界或被映射的对象（又称原型）的形式、特征和本质。之所以说“建模”是关键，是因为模型思维具有整体性、动态性、系统化等特点，它能够更清晰地揭示事物内部各要素之间及事物与事物之间的各种关系，可以帮助我们以更真实、更全面的视角来映射和理解物理世界。
在实际工作中，我们经常批评那种头痛医头脚痛医脚式的工作方法，也时常为救火式的被动响应而筋疲力尽。其实，这类工作局面之所以会形成，就是因为我们缺乏模型思维，或者说，不善于用模型思维来帮助我们寻找和制定问题的解决方案。
与碎片式思维和头痛医头脚痛医脚式的工作方法相比，模型思维能从整体和系统的角度揭示问题，以之作为指导的系统式的工作方法可以起到标本兼治的效果。
在很多管理不善的制造企业，我们发现企业中存在看似矛盾的现象：一方面大量的订单不能按时交付，另一方面车间现场有大量的半成品和在制品积压，其结果是生产能力低下和制造成本居高不下。如果用碎片化思维来看，生产厂长会强调各部门和各车间加强沟通和协作，要提高生产效率，或者干脆到现场去调度和指挥，其局面可能是乱上加乱，让所有人考虑的只有“紧急至上”。
如果用模型思维来看，把各个生产环节串在一起，我们会发现车间的生产能力取决于瓶颈工序，只有保证和提升瓶颈工序的生产能力，才有可能提高车间整体的生产能力，这就是所谓的“约束理论”（Theory of Constraint，TOC）的典型应用。
在这里，TOC可以看成是一种思考模型。
任何一个理论都只能描述事物的某一个（些）方面，而不能代表事物的全部。以TOC理论来说，将其用好，可能会解决制造企业产能不足或者增效的问题，但解决不了库存积压或者制造成本居高不下的问题。针对后者，准时化生产（Just In Time，JIT）就可以隆重登场了。
众所周知，准时化生产最初由丰田汽车提出，后来将其完善成为丰田生产模式（Toyota Production
System，TPS）。准时化生产的核心思想是由下游工序来拉动上游工序，信息传递的媒介是所谓的看板。通
过准时化模型，制造企业的所有工序就能形成“一个流”的生产作业，从而尽可能地消除浪费和降低制造成本。
如上，解决制造企业中产能不足的问题，可以借助TOC模型；
解决制造企业中库存积压和生产浪费的问题，可以借助JIT模型。
所谓“兵来将挡，水来土掩”，指的就是模型多思维。
1.5 模型多思维不如多模型思维
很多时候，有些因素是相互关联或相互冲突的，或者说，我们希望能够兼顾多个方面的经营目标，这就需要运用多模型思维。
以上面所讲的制造型企业为例，将TOC模型思维和JIT模型思维综合起来运用，如果综合得好，企业就可能实现既增效又降本的目的，这是多模型思维的作用。
在医疗卫生领域，中医思维和西医思维是两种截然不同的思维模式，前者是整体和功能性思维，后者是还原和结构性思维，而中西医结合，首先指的就是两种思维模式的结合，这也是典型的多模型思维。总体上，模型多思维指的是当事人用多种模型去看待不同的事物，而多模型思维则是指当事人综合运用多种模型去看待同一事物，从而得出对事物更为系统和全面的认识。因此，模型多思维不如多模型思维，后者是前者的深化数字化工作的知识保鲜期很短。
为了提升自己，我们要不断地学习，不仅需要学习各种层出不穷的新技术，更要善于将现有的技术和信息进行提炼和总结，以培养自己的模型思维能力，甚至是多模型思维能力。
如图1.2所示，从DIKW的发展路径来看，从信息到知识是碎片化思维到模型思维的飞跃，而从知识到洞察和
智慧则是从单模型思维到多模型思维的飞跃。
从某种程度上说，模型学习和模型思维，比新技术的学习更难，也更为重要。
图1.2 数据、信息、知识、洞察与智慧的差别（由David Somerville绘画）

在数字化建设领域，模型思维的应用很多。
比如，企业架构模型之于信息化（数字化）规划，
业务流程模型之于流程管理和企业资源规划（EnterpriseResource Planning，ERP），
生命周期模型之于企业中产品、客户、供应商、员工、资产等业务对象的管理、PLM、EAM、HCM和数字孪生，成熟度模型之于工业4.0和智能制造，等等。
从模型思维的角度去看IT与业务，去看所谓的新技术和新热点，就是把各种技术和知识整合在一起，就能纲举目张、继往开来。我们将数字化的方法归纳为五种：解构、转换、建模、表征和统驭。建模在其中起着承上启下、承前启后的核心作用，因此，可以说，数字化能力和数字化思维的修炼，根本上是建模能力和模型思维的修炼。
综上所述，数字化的本质形式是“以虚驭实”，数字化的目的是“穷理尽性以至于命”，而数字化的关键则是建模。
作为数字化从业人员，需要模型思维，而且是多模型思维，这就需要我们学习各种思维模型及其应用背景。
1.7 扩展阅读：数字化模型思维与解决方案的开发通常，人们常把问题的一揽子解决办法称为“解决方案”。“解决方案”是个舶来词，是英文单词Solution的汉语翻译。在《韦氏词典》中，Solution的定义如下：
1）an action or process of solving a problem；
2）a homogeneous mixture formed by this process；
3）a bringing or coming to an end or into a state of discontinuity。
从上述定义中，solving（解决）、process（过程）、mixture（混合）等几个关键词点出了Solution的
核心内涵。如图1.3所示，在数字化建设中，“解决方案”的本质是通过数字化技术的整合和应用来解决业
务、组织和人员的问题，“解决方案”的一头连着数字化技术，另一头连着组织的利益干系人。技术有技术
的特点，人有人的诉求，好的解决方案应该通过精心的设计，让技术为人所用（for people）、为人所有
（of people）、为人所治（by people），而不应成为人的束缚。
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