今天在google黑板报上看到了吴军研究员的讲座摘要,其中谈到了研发工作的问题处理方式和准则:
我和 Google 中国的工程师们一同总结了这么几个结论:
1. 一个正确的数学模型应当在形式上是简单的。
2. 一个正确的模型在它开始的时候可能还不如一个精雕细琢过的错误的模型来的准确, 但是,如果我们认定大方向是对的,就应该坚持下去。
3. 大量准确的数据对研发很重要。
4. 正确的模型也可能受噪音干扰,而显得不准确;这时我们不应该用一种凑合的修正方 法来弥补它,而是要找到噪音的根源,这也许能通往重大发现。
这对今天我们的工程管理领域是有很实际的指导意义。我们处理问题的方式和准则在很大程度上将决定我们今后的命运。让我们来看一看上述结论的指导意义:
- 一个正确的模型应当是简单的,但不仅仅是在形式上,也许是在内在的道理或者逻辑上 。最为关键的是我们必须把握其本质:抽象!正如我们常说的:将书本读厚,然后再读薄。只有我们真正找到了问题的正确核心,一切将变得非常简单。但是在管理领域中要做到正确的抽象是何等的艰难!
- 如果我们认定大方向是对的,就应该坚持下去。因为真理有时候看起来并不正确。一个人能过做到执着还是相对容易的,但是把握住大方向谈何容易?两千年前屈原的诗句“上下求索”可以反映寻找方向的艰难。但是它却给出了方法:大量实践、大量数据、大量研究试验。。。。。
- 实践出真知。广泛深入地研究、学习、思考、试验是绕不过去的。正如我正在作的试验性探索,看上去意义不大,但是这些基础工作中所蕴涵的将是只有少数人可以赏识的宝藏。
- 充分挖掘问题的根源。如果这时对待问题的态度,那我们只要坚持科学的态度就可以了。但是如果这是处理问题的方法,实现它的确非常艰难。它将需要科学的方法和大智慧。
该说说我的试验性探索了,就是研究在whole building视角下,项目信息成长的方式和过程。
事实上项目信息会随着项目数量的增加而积累、会随着项目的不断进展而生长、会根据参与方的意志而演变。。。。因此设置一个良好的信息模型,对于项目管理以及未来工程项目管理的发展是极其重要的。在这方面西方一直都有很深入的研究,比如 International Alliance for Interoperability (IAI) 的buildingSmart,National Institute of Building Sciences (NIBS)的The National BIM Standard 。它们共同的特点就是期望利用建筑CAD系统的数据,从而将3-D数据引导到4-D进度、5-D成本甚至更多维度的数据集中去。但是这是他们D&B模式日渐成熟的结果。国内恐怕还需要相当长的市场培育。