设备的阴与阳（通过反向思维推导出成熟产业链下的另一个产业链）
[size=21.3333px]
本文章，是通过对维修，维护产品这一过程，在考虑怎么提高效率时，通过不断的深入思考整个行业现状，思考所有的环节的正反面，得出的一个产业链思维方式！
所有的设备的产生和使用，我们一般都是考虑的产品在正常使用时的状况比较多，毕竟，在产品研发时，就是以需求来设计的！
但产品除了产品在正常使用，正常运行时，还有另外的情况，比如库存时，损坏时。
通常我们考虑产品时，都是以它正常工作时为考虑的，这是给人的第一映像，是很正常的第一思维，所以我们可以把它理解为设备的阳性（显性状况）
而产品的非正常状态时，是正常工作的反面，所以可以把它理解为设备的阴性（非显性状况）
如果我们要让设备正常工作，是要对设备进行维修，维护，才能让设备处于阳性，这一过程，是要有足够的知识储备，流程，元件，工具，才能完成的！
产品的阴性状态，还分为工厂状态和使用后的故障状态，在工厂出现问题，一般要么是线路出现问题（比如电路板上的铜箔连接了，断开了，或者焊接连锡了，这时因为在工厂，原件比较容易获得，同时工厂内有工程师在，所以比较容易处理）而在出厂后，消费者使用一段时间后出现问题，这时就比较麻烦了，这时只能找维修人员对它进行维修处理了，这时，有官方渠道和非官方渠道的两种方式，官方渠道无疑是比较好的，但目前的官方处理方式，一般是以换代修，如果在保修期间内还好，如果超过保修期间了，这时的维护成本是很大的，而非官方渠道，又和维修人员的技术水平，设备水准有关！
如果弄一个假设，现在某品牌，有一款产品要进行全国销售，这时就应该在全国各大省市设置保修点，但品牌方觉得直接使用第三方团队不太合适，于是他们想要完全弄出自己的团队，并且想从零开始培训出团队，于是，要选培训场地，挑选觉得合适的人（能服从安排，同时不会在学到足够的知识后轻易跳槽到其它公司），还要让自己的产品设计师，工程师，设计培训教材，有些还要有培训道具，～～ 先让相关人员通过学习理论知识，再结合理论知识和现场培训，道具上手，实物练习，这时才能得到初步的维修维保人员， 再在产品销售后，能进行产品维修，但更多时候，因为使用人员的千差万别，所以同一款产品，在不同的人手中，会出现各种不同的故障（甚至有时是因为早期产品的生产流程的磨合和调整，也能让产品出现各种情况，只能通过不断的调整，才能减少非正常情况）甚至不同的使用环境，不同的习惯，让产品出现大量的意料之外的情况，这时又只能通过维修，维保人员，通过不同的尝试，得出结论，再通过结论，得出经验！而只有通过大量的结论进行推导，才能得出普遍的产品非正常工作分类，并且只有在相关的维保人员不藏私的情况下，通过交叉对比经验，才能解决产品的设计问题，或者把早期维修员的经验让其它维修人员使用！
而这种从零开始学习，到能批量维修，维保，其中涉及了太多的成本，不止是人员培训，至少好几年的时间成本，还要相关人员足够无私才能做到，这些，都是相当大的成本！无疑，这和现在的高效率运行的社会状况并不符合！
现在不是全球都在通过对 5G、AI、云技术、物联网技术 ～～～之类的提高各行各业的效率吗？
于是，我在想，是否可以通过5G、AI、云技术、物联网技术～～～之类来把这些事件的效率提高，减少成本呢？
这时，我刚好看到了一些文章，讲到了目前在生产产品时，对质量的把控，业界有三大执行标准方案，及不同的方案的优缺点！
一，日本的利用人来管理的模式，所有的一切，都是通过人来管理的，如果人的自觉性够好，那么产品自然不错，但如果人出错了，产品也就有问题了，
比如当年中国建三峡大坝时，向日本采购的钢材，大量的不合格，当中方人员检测并且 告知材料不合格，要日方进行处理，但他们对自己的人员完全自信，觉得自己的产品绝对没问题，觉得是中方在搞鬼，甚至要中方多次检测，在中方多次检测，肯定日方的材料有问题后，甚至还是自信过头，在中方一再要求下，到国际检测中心检测，拿出国际检测数据时，他们才肯再次自检，最后才承认有问题并且退货，
同样的情况下，高田汽车安全气囊，神户制钢所，小林制药所，每一次出问题，都不是一年两年，好几年，而是长期的质量问题，所以这种完全靠人员自己的又当运动员又当裁判的质量控制方式，要么不出问题，要么就会出大问题！
二、德国的通过大量检测来控制质量的方式，在产品生产流程上，通过大量设置的检测流程，安排大量的检测人员，对每一步进行检测，在生产出成品后，还大量检测，从而控制产品的质量，虽然产品质量有保证了，但浪费了大量的人力资源！
三、美国式的生产流程式质量管理模式，比如一块铁板，要通过一系列操作，变成最终的产品，这其中，有大量的流程，这其中，必须严格的通过了流程一，再才能进入流程二，如果流程二上检测到流程一有问题， 就让流程二停止下来，或者把相关的不符合的半成品剔除，完全不让进入流程二，而流程二完成后，再进入流程三，而这些流程，不像质量控制方式一里的日本的人的控制，也不是质量控制方式里的德国式的大量人员检测，而是通过设置在生产机械内的生产流程方式！并不是当前操作人员可以随意更改的！而是要高级工程师才能决定的！
在这种方式下，像肯德基，麦当劳之类的公司，流程化养鸡，流程化培训工作人员，只告诉他在什么时候要裹什么调料粉，要炸多久鸡肉，就能得到标准化的产品，所以能在全球的店内，都有标准化的口味的产品！操作人员只要按标准流程操作，就可以了，而为什么要这样做，这些是什么，操作人员完全不用知道！如果相关人员离职了，那么同样培训出相关的操作人员，也是很容易的事！因为他们的核心资产，是那些标准（调料的标准，流程的标准）！
（注：以上是我看到一些文章或者视频后，按自己记得的东西得出的一些行业思考，不存在政治或者崇洋媚外的情况，请不要进行人身攻击）
结合前面，既然想培训出一支能用的维修维护团队，要花大量的时间和资源，
我们能不能利用美国式的质量管理模式，结合5G、AI、云技术、物联网之类的技术，
来进行标准化的制定，从而提高效率呢！
如果以我们要的结果进行反向推导，
第一个问题，是知识储备的问题，这方面，刚好是云技术的专长，
第二个问题，是对相关的情况的一个判断问题，而这，刚好是AI方面的专长，
但AI，是要有数据来进行判断的，所以这时就有～
第三个问题，数据从哪里来？
如果把手机或者其它电器之类的拿去维修时，我们经常是可以看到维修员有拿出万能表之类的设备，根据经验，在电器不同的位置进行检测，再根据仪表检测时所显示的数据，通过经验，判断产品的哪些位置，或者元件 有问题的！既然我们现在要做一个新的产品，那么，如果我们把这些设备的检测数据进行联网，那不就能把检测数据进行上传了吗？
嗯，好像是可以的！
但，问题来了！如果只上传数据，根本就没起什么用嘛！
所以，这只是解决了一个数据获取的问题！怎么让这种思维起作用的方法，根本就行不通！
于是，在这里，如果假设自己是一个维修人员，如果我们要能完成全部的维修工作，人们就要对数据进行双向处理，一是把检测数据上传，二是通过在云端存储的一些命令，让操作者知道下一步要进行什么操作，以及告诉操作者什么才是正确的操作，要注意哪些问题，以及怎么操作是错误的！而为了这个互动，只有仪器联网，是远远不够的，我们要让云端和AI能和我们互动起来，于是，我们要加入摄像头，让它知道我们操作到哪一步了，我们的这一步采集的数据是哪里的，通过红外热像仪，可以直观的看到机器上的温度，要有专用的联网的维修电源，实时检测工作电压电流功率之类的数据！有一个显示器告诉我们下一步要怎么操作，或者高清投影仪。直接在产品上投射图案，或者激光投射出标记点，知道要检测哪！～～～～
上面的是反向思维方式，通过反射思维，知道要哪些设备！
但那样的描述，让人有些不知道具体是怎么回事！
于是，把相关思维进行梳理后，通过一个产品常规的正向检测流程，知道用了哪些检测和维修设备，而在相关过程中，这个设备起了什么用！！
以手机为例：
已经有一个维修台，维修台上有各种检测，观测，焊接工具，加热工具，拧螺丝工具！
当把手机拿到维修台时，这时维修台上的摄像头，通过连接云端和AI，会判断这是一个什么品牌，什么机型的手机，可以在手机还没开拆时，先行加载相应的数据，从而减少判断时间，如果不确定，可以在显示屏上互动，调整数据，然后，显示屏或者音箱发出指令，让我们对手机进行开关机什么的，这时维修台上的话筒和台板上的运动检测器，检测手机上的一切工作状态，听是否有异响，是否有异常运动，同时摄像头全程录制手机的屏幕反应，如果不能开机，则插上专用的维修电源，同时监测电压电流之类的数据，先判定在拆壳之前的数据，决定是否要拆壳维修，如果要拆壳，哪怕是新手，也可以通过投影仪，显示器之类的，一步一步的告知操作者通过什么步骤，怎么操作，从而把手机拆开，在手机拆开后，也一样一步一步的告知操作者拿什么仪器，在哪里进行怎么操作，而在检测时，把检测到的数据和云端的数据进行比对，通过AI判断，再进行下一步操作，以上是判定过程
如果有元件损坏了，则通过显示器，投影仪，告知操作者，拿起烙铁（因为有相关的维修数据在云端，所以AI可以控制烙铁的温度，同时旁边的红外热像仪，可以实时知道烙铁头的温度，元件受热后的状态，再让操作者把元件拆下来，更换元件也是一样的过程。直至手机修好！
在这整个过程中，因为操作者是从零开始的，所以，唯一要培训的是让他知道怎么按显示器和投影仪的提示，进行测量，焊接，而怎么测量，怎么焊接，才是培训的重点，至于维修的知识储备，怎么对比，怎么判断，都由云端和AI来决定！
于是，这就和肯德基 麦当劳里的炸鸡员工的培训过程差不多了！
这里，维修设备，相关设备的数据，维修过程，检测标准，则是相关公司的核心资产！
以上，是对整个过程流程的一个梳理！只是思考相关的一个流程！
但所以的商业操作，都要思考商业价值！
因为我们要使用到万能表什么的，而万能表之类的要联网，再说了，整个思考过程，并不是一两家公司能全部做下来的！所以可以参考小米公司的物联网方案，除了自己生产一些能联网的万能表，同时生产一些联网的模块，或者芯片，可以供给同类友商，让友商也能生产出能联网的万能表。
因为整个维修过程中，不止用到万能表一种设备，还有维修电源，示波器，烙铁，加热台，热像仪，投影仪，电动螺丝刀～～～，所以我们要制定接入这个网络的接入标准，同时开发出相应的芯片和使用规范！可以自己推出相应的产品，也让同行业的其它公司接入～
只生产对应的仪器，没有数据，同时因为比传统仪器加入了这么多功能，所以，食仪器的成本肯定比传统的食品升高了一些！所以要怎么提高相关仪器的吸引力，就成了一道摆在面前的问题！
我们可以把一些大众的，已经有些过时的维修数据，对相关仪器进行赠送，如果购买者对相关的维修经验缺乏，那么买了相应的仪器，则买就能马上得到！这时就对相关仪器进行增值了！
如果是一些比较难的数据，或者最新的数据，我们则要进行收费了！而怎么收费！就有多种模式可以操作了！可以按音乐软件那样，对某明星的专辑进行收费，这时，可以是针对某品牌的某类设备进行收费，或者某类设备的打包化收费;也可以以会员按月收费，维修的各类设备特别杂的话;也可以按品类打包收费，类似于网易云音乐，以一个类别的音乐来打包！前面的这些，都是针对专业人士的收费。如果我是一个普通消费者，用不上那么多数据呢，或者说我是专门修三星手机，这天来了个LG的手机呢！这时，我们就可以按音乐软件的单首音乐下载那样，单独对这一次进行收费了！
这以上，是怎么对客户收费，但这样，只向使用者收费，而没有让有能力的客户赚钱的方案，肯定会有问题，于是，我们可以推出类似于一对一人工翻译收费那样的方法，如果有人碰到一种问题无法解决，而另一个工程师，他以前的碰到过这种情况，于是，他可以远程告诉这边怎么维修这种情况，同时向这边收取一定的费用。同时，他的经验可以存储在云端，如果后面再次有人碰到同类的疑难问题，可以付费使用这一经验，于是经验提供者，可以赚到钱!
或者厂家有碰到大问题，可以花大价钱请人觖决这一问题，厂家再把相应的经验进行会员式收费（影视公司花大价钱拍电影，电视产品，再把它卖给视频平台，让人通过比较便宜的价格，买电影票，视频会员，视频点播方式进行收费，从而把钱赚回来）
以上，是内部维修数据的使用和赚钱方式，但如果我们弄好了这个平台，肯定不能仅仅这样使用，应该发挥它的更大的价值！
于是我们可以做论坛，BBS版块，可以做专业产品的聊天沟通APP，针对同城，同行业，同类产品的行情，业务，进行沟通！
这些都还只是常规的操作，
再，有些地方，有些元件不太好找，于是我们可以对接元器件商城，直接在内部进行元件下单，可以对接线路板工厂，可以直接在内部向PCB工厂下单，可以直接在里面发研发需求订单，系统针对情况直接对接开发工程师～～～
因为是专门的行业内的沟通，所以肯定沟通效率比在其它聊天软件的效率要高得多
还有更多的思维～～～～
欢迎大家讨论～～～
/3 
