关于人才的话题越来越受到重视，关于人才之培养话题也是产业热议--与很多产业包括学界进行的交流都可以感受到这个问题的迫切性，陈冰老师总是说要回到第一性原理，问题的本源去思考问题，那么，去了解“工程师”就成为了必要，其实，关于工程师这个话题的书不多，一本《工程师史》实在是本巨著，留待慢慢消化，这本小书《ThinklikeanEngineer》倒是不错，还买了英文版和中文版各一本，网上买书就会犯这种错误，中文和英文版名字完全不同，当然图1是英文版，我看的是中文版：）  . 有些感受，著文以分享。

图1-像工程师一样思考

人才之重要性似乎已经毋庸置疑—这一点在智能制造时代尤为突出的展现，来自产业的人最为清楚这一点，无论我们试图去规划多么完美的“无人工厂”、“无人商店”，然而却会发现这一切都需要人来规划，而这个人，不是一个人，而是一个“工程师”的团体，一个普遍存在却似乎又容易被人忽视的群体，工程师总是被人们认为是“呆板”的代名词，他们似乎看上去固执，然而，当我们翻阅人类的进步，工程师这个群体在这里扮演着无处不在的核心角色。

人们总会把工程师理解为干活的，苦行僧般的生活，现场调试，与机器、油污打交道，然而，正是这样的群体创造着我们的社会进步与文明，我们所享用的现代生活方式的便捷，无处不在的有着工程师的存在，你的身边无处不在的注塑件来自机械工程师为我们设计的注塑机，来自电气工程师开发的程序，工艺工程师对流体变形材料的研究，以及液压工程师对油路的设计，机器的每个环节都离不开工程师的工作。

 工程师的本职工作即是创新

非常赞同郭朝晖老师的观点，让一件事情变得经济可行本身就是一个创新的过程，的确如此—工程师的职业就是如此，他们是在可能性、可行性和可期待性的交点上工作，他们把源自各种领域的知识的想法综合在一起完成我们所期待的经济性产品或服务。

因此工程师的工作本身是一个创新的过程，因此，我们必须重视工程师的工作，给予更多的理解与支持。

图2-工程师就是在可能性、可行性与可期待性三个交叉点上工作

其实，自动化就是一个创新的领域，它似乎没有一项技术来自于自己，然而，他们却被用于解决问题，就像我们用MATLAB/Simulink进行仿真，然后通过它自动代码生成然后运行在控制器上一样，我们集成实时以太网技术，其实，并不来自于自动化产业，我们研究控制理论与模型，包括设计一个控制器的硬件，可能我们采用的是ARM或Intel的芯片，而我们设计的安全技术，来自于openSource的技术，一切都是“整合”的过程，因为，我们开发其中任何一项技术都是成本巨大的，而我们却可以用这些广泛的技术来解决“自动化”控制的精度，传递数据，分布式计算任务。

自动化技术就是在借助于各种技术来解决实际的问题，并且使得其具有“经济性”，当我们能够让印刷速度达到400m/min时，我们在单位时间消耗材料最少、浪费最小、能效最小而最大的合格品，这个就是让这件事情拥有了经济性。

 工程师思维的核心

模块化系统思维是工程师思维的核心，这并非是一项单一的才能，而是技术与原则的融合，系统性思考不仅要做到有系统、有条理，它更需要你能理解在生活中的起起落落，没有什么事物是真正静止的，一切皆有关联。一个系统因其各个模块之间的关系而成为一个整体，这样的整体是不能通过单独分析各组成部分就能理解的。

模块化系统思维的一种特殊技能是解构（把一个较大的系统打散成一个个的模块）和重构（把这些模块重新组合起来）的功能性组合，其重点在于确定哪些是强连接，哪些是弱连接（模块如何运作，如何不运作或如何才可能运作），以及如何把这一知识变成对工程师有用的结果。

所有的工程师都是在干“组装”的工作，包括机械的组件、PLC的模块、软件的组件，模块化是无处不在的，那些经过封装的软件模块也是可以被重复使用的，这在自动化、IT产业是最为普遍的思想，包括土木工程的现浇板、包括集装箱的发明，都是模块化设计思想的无处不在的体现。

 工程师思维的三个特征

图3-工程师思维的三个特征

首先在没有结构的情况下“预见”结构的能力

结构化的系统思维过程会考虑各个元素如何在逻辑、时间、顺序和功能方面相连接，以及在什么条件下起作用或不起作用。无论对细节，还是高层次的抽象整体。

其实，任何的机器设计都是有其结构性，就像贝加莱理解机器的运动控制一样，一切的运动控制在数学上都是一条曲线，当曲线阶次为“0”就是电子凸轮曲线，而当曲线阶次大于1时就是凸轮曲线，而任何的机器就是一个机器的曲线到另一个曲线的切换，曲线与曲线之间的切换就是以时间、事件、信号各种触发来切换。一个机器当我们看到的时候，我们就可以解析其“结构”逻辑的、时序的、事件的，你看到任何的机器就可以被这样解析并构建其控制系统。

 其次：在约束条件下进行设计

制造业的本质是一个约束条件下实现最优解的过程，无论是工艺制程人员，还是机械或者电气工程师，他们在设计一条产线的时候，他们就是在不断寻找约束条件下的最优工艺路径，当我们假设一个产品的加工过程有10个步序，而每个序列会包括材料、控制工艺、逻辑顺序、人员、能耗、时间消耗等因素时，我们就在不断的寻找最优解，而考虑到10个工序会有10个变量，那么在理论上它是有10的10次方种组合的可能的，也即工程师在10亿种可能中寻找最经济的路径。

因此，制造业的创新来自于这个约束条件下的设计，因为工程师在设计产线、机器时需要面对无数的约束条件，材料、能耗、加工时间、人工消耗等等约束最后都会变成成本，选择一种材料非常容易加工，但成本却很高，或者选择一种成本较低的加工过程却消耗人工非常大，甚至包括软件License的消耗，有些以年度支付软件授权费的大型企业会在全球建3个研发中心，以确保24小时都有工程师在使用这套软件在进行设计开发，以降低License成本。

工程师们必须在约束条件下设计系统，这就是一个“创新”的过程，使得一个产品的加工具有经济性，但是，这个经济性并非是价格，而是综合的计算。

任何场景都存在激发或破坏我们潜能的约束条件，时间约束激发创意和智慧，财力约束和取决于自然规律的物理约束条件也很常见，人类行为也带来不可预知的约束。

 第三：关乎取舍

工程师思维的第三个显著特征是决策--经过深思熟虑后对解决方案和备选方案作出判断的能力。工程师需要设定设计重点，并进行资源分配，将弱目标从强目标中分离出来。

寻找解决方案，并确定最优的方案，这就是“工程师”的价值，这是人工智能所无法替代的，因为即使是人工智能也需要人为设计最为合理的算法与学习模型，而与目标关联、选择资源耦合关系，就是来自人的经验、智慧。

图4-科学的发散与工程的收敛

科学的思维是发现，寻找可能性，而工程的思维是压缩可能性，寻找最优路径，而对于工程师要具有发散—寻找可能性的解决问题的各种方法，来自于各种技术，例如传感器、芯片技术、IT技术，而工程的应用则是收敛，让这些技术最优的组合为解决问题的“最短路径”。

因此，很多学科称为“科学与工程”，如控制科学与工程、管理科学与工程，就是要将科学的发散与工程的收敛相结合。

因此，我们必须清楚的认识到工程师多么重要，我们要去如何训练工程师的思维，关于此后续再写更多的读后感与大家分享。