在生產現場中，物質生產和數據生產同樣重要，甚至是數據生產還比物質生產更重要。主要是數據的形態使得它的運轉更加容易順捷，理論上是可以用光速來前進的，受制于業務，和無盡的關于權限的設置，它往往只能慢騰騰地。這一點，我們在《力不從心：管理系統跑得比業務慢了，這種現象你發現了嗎?(壹厰筆記20)》和《困獸猶斗：系統的繭房越來越厚了(壹廠筆記28)》兩篇筆記中都有所闡述。

對以下一項或者多項進行符合性檢查，檢查以“自檢”方式，系統自動采集有關行為的狀態，并顯示約定的項目是否符合：

(1)材料齊套性檢查

(2)設備及設施的工況檢查

(3)操作工資格檢查

(4)工藝活動的工藝文件齊備、工價確認

(5)材料周轉箱設置

上面的這段話，是典型的對生產工序開工前的條件檢查，有一些是缺省的，比如(3)操作工的資格檢查，工人和能力單元綁定時已經做了驗證。有些是其他崗位的工作輸出，比如(2)設備及設施的工況檢查。那需要裝備部門的認可。有一些需要在開工前與其他崗位協同起來才能最終確認。比如(1)材料齊套性檢查 (4)工藝活動的工藝文件齊備、工價確認 (5)材料周轉箱設置 這幾項。

如果全部是人工來檢查，自然是多了不少的工作量，也容易產生遺漏。這就是問題。但是不做檢查，或者是不嚴格檢查，通常會產生隱患，在制程中產生新的問題。

怎么辦呢?

我們從數據驅動的視角來看，如果本生產訂單在本工序的物料需求是通過WMS系統來實現的，并且在領料手續達成之后，狀態PUSH到開工檢查環節，并做狀態顯示，系統可以自動標識，這樣就完成了一個數據驅動的過程，進入下一步的條件又成熟一個。以此類推，(4)(5)亦然。

當我們在系統參數中設置好，具體的哪些條件達到什么狀態，下一項的工藝活動可以開始，也就是將需要觸發的若干條件進行狀態建模。我們對于顯性的，或者隱性的業務動作的前置條件都有“陳列”，以極其可視化的方式，在動態不確定中提供這一時刻的確定性。紛繁復雜的生產現場也有了清晰可循的積極秩序。

那些缺省的關系、隱藏的關系、暗示的關系、顯而易見的關系，都有足夠的存在感。數據驅動其實并不是數據有什么矢量力，而是多個維度的數據在一個模型里演算出狀態，為下一步的行動提供信號。

所以數據驅動的嚴格意義是業務邏輯的驅動。驅動模型里彌漫著各種數據，我們就容易以為是數據在發揮直接的推動力。

在《隱形定力：“轉序”的最佳實踐和賣豬肉的“一刀準”(壹廠筆記39)》這篇筆記里也有一段話：

如果我們在上一道工序能夠按照下一道工序的“轉序”需求，進行預置，那么組織內部會有哪些變化呢?這些變化聚焦到一點,就是我們可以將大量貌似增值的看上去很必要很嚴謹的“手續”可以簡化到沒有。

這段話說的，就是這樣的驅動方式，其感覺就是“無痕”的了。這一般是只有在黑燈工廠里才可以見到的情況。我們在相對落后的生產條件之下也能實現，那絕對是拜可靠的數據生產所賜。

當然，這里還有一個相對于業務邏輯來說的旁枝問題，那就是--從管理自動化到裝備自動化。管理自動化是從其他業務場景的運營系統中采集數據，裝備自動化有助于我們從設備的PLC系統或者其他邊緣計算模塊中采集數據，讓數據的流動變得更加順捷。

如此。這樣的驅動機制，就是完全可視的了。