今天是你的最后期限，不完成設計是不能回家了。已經是晚上10點，孩子已經入睡，晚飯已經冷掉，配偶也因此不悅。你剛剛完成你的設計，但是卻不知道是否理想。你原計劃利用去年創建的一個花哨的電子表格運行它，因為你認為你應該可以通過執行今早在上班路上想到的一個變更來減少一些重量。但是這就要多花一小時，而且如果變更更好，則需要多花兩小時來更改設計。你怎么做？

多數有一定經驗的工程師都能分享類似的個人經歷。雖然這個例子有點極端，但它卻說明了很多工程師所面臨的壓力。這不是一種有利于創造性或創意思維的環境。那么，我們問問自己創新是不是真的重要，如果是，我們怎樣培養創新。

據哈佛商業評論(Harvard Business Review)1稱，有四種類型的創新：常規式、增量式、基本式和突破式。后兩種具有高度破壞性和高風險性，就像我們看到的谷歌和蘋果的創新。你可能并不是希望你的工程師發明創造下一個iPod。

每一項技術創新都伴隨著技術風險。風險越大，創新越大膽，就越有可能得到突破性的產品。

常規式創新只涉及很小的創造力，工程師可以在設計產品時按照日常的節奏進行。這得益于好的決策，設計變更最小。增量式變更幅度要稍微大一些。今早你在上班路上想到的減重想法就是個增量式創新的例子。

在利潤率緊縮的汽車電氣系統和線束環境中，企業間的競爭將由這些常規和增量式創新決出高下。從長遠來看，能夠更有效擠壓設計成本同時保持或提升質量和性能的企業將成為領導者。顯然，創新確實重要；我們如何在企業內部培養創新？

缺乏聚焦將阻礙創新

你可能會擔心你的競爭對手有更好的工程師。可能并非如此。事實上，你的工程師可能比你想象的更有能力。讓我們假設一個就工程師素質而言公平的競爭環境。

我們先來說說什么是聚焦。在游戲行業，它指的是一種概念，叫“沉浸式”。心理學家稱之為“存在”。它指的是人處于一種精神狀態，他們從周圍的現實脫離，取而代之的是另一種有著新目標和條件的狀態2。我們特別感興趣的一種類型叫“戰略沉浸”。這是一種精神狀態，此時你的思想集中于觀察、計算、規劃和優化你的選擇。象棋大師就是在這種狀態下下棋。我們都經歷過，雖然我們可能沒有意識到。如果你玩過純邏輯的游戲，比如魔方或九宮格，你會發現自己完全忽略了周圍的世界，這就是體驗。這種戰略沉浸是一名工程師專心從事設計規劃和優化任務的理想精神狀態。

一項研究發現，工程師花大約一半時間在設計上，一半時間在尋找或了解信息上。搜索信息純粹是導向錯誤的努力，不能提供任何價值。試圖解釋和理解信息不僅是浪費時間，還消耗了工程師寶貴的認知能力資源。最后，每當工程師必須停下設計去尋找或了解信息的時候，戰略沉浸就會被打斷，從而中止聚焦并限制創新。

還有更糟糕的。工程師實際用來設計的一半時間也并不是總能增值。為了完成設計，工程師不得不做很多枯燥重復的工作。當任務變得尤其單調時，工程師會進入“戰術沉浸”狀態，他們可能更多考慮的是購物清單，而不是眼前的任務。你有沒有在復印的時候發現自己心不在焉？工程師也會如此。因此，他們不僅無法達到我們想要的戰略沉浸，我們還鼓勵他們達到其實我們并不愿見到的戰術沉浸。我們希望他們把精力集中在優化他們的設計，而不是他們的牛奶是不是沒了。

無干擾的設計環境

那么，我們如何才能為工程師提供一個注意力不受干擾的設計環境，幫助他們進入重要的“戰略沉浸”狀態呢？這個設計環境最好作為一種軟件工具，既有助于集中精力，又能自動完成一些較為單調且耗時的工作。這個環境必須最大限度地減少對工程師腦力勞動的干擾以及運行工具所需的認知負荷。要實現這一目標，它必須具備以下特點：

在設計環境中即時獲得簡單易懂的信息反饋
自動完成盡可能多的枯燥的非增值工作

設計環境中會提供反饋指標（成本、重量、利潤以及任何對您來說重要的信息），通常出現在設計的旁邊。當設計做出調整時，無論變化有多小，指標數據都會立即更新，提供最好的因果關系。這還意味著無需分散精力尋找信息。指標的顯示方式有很多種，表格和圖形都可以。這是一種理想的常規創新方法，工程師所做的每一個決定隨即都會在關鍵指標中得到反映。

指標還可以用于研究，并對不同情景進行對比。您將發布的設計是一種情景，而您之前的減重想法是另一種情景。從蛛網圖（就在設計環境中）可以明顯看出哪種更好。您無需再花時間將這個導出到花哨的電子表格中，因為結果就在您眼前。

迅速獲得反饋確實很棒，但這只是解決方案的一部分。在進行比較之前，實際執行您的減重解決方案還需花費兩小時，我們要想辦法省下這個時間。如此一來，自動化便有了用武之地。讓我們來討論一些例子。

最值得一提的是布線設計的自動化合成可代替布線設計的手動創建和更新。無需在每次線束設計時手動交互設計每根電線，而是按照一套預先定義的規則為工程師自動完成布線。當邏輯連接性、規則、市場計劃、物理參數等進行更新時，會自動更新那些受到影響的電線。換言之，執行您的減重想法，按下合成按鈕，您就會獲得更新后的設計。

選擇導線截面積等元件尺寸常常是一項單調乏味的任務。它是基于現有的原則，并且在很多情況下，需要對軟件仿真數據進行分析。由于它基于數學模型和規則，它可以被自動化。運算法則可以設置，并且通過數百萬次軟件仿真來測試所有可能性的開關設置和失敗模式，從而確保導線截面積足夠大但又不會出現過大的情況。

當今大部分汽車都有數百個選項供用戶選擇，這意味著汽車會有萬億甚至更多個選項組合，并且每個選項組合都必須有支持所有變型的方法。線束選項組合尤為復雜，因為它們要支持太多的電氣選項。這意味著對于任何一個既定的線束，會需要支持數十億個可訂購的配置。

沒有人可以對同一個線束進行數十億個配置，因此汽車上有些不需要的內容就被放棄了。例如，將每個配置的加熱后視鏡線束納入其中，大量減少可能出現的配置數量，從長遠來看可能會降低成本。

這種工程任務會導致出現不同的線束配置，每個配置都支持一些選項。開發這種復雜的任務不僅費時費力，也很容易出現錯誤。

由于這是一種基于規則和計算的高度重復的任務，因此最好的方法就是自動化。通過將市場信息與現有的設計數據（包括哪些選項可以被捐贈的一些參數）相結合，運算法則不僅可以更快地給出解決方案，并且比人類給出的解決方案更好。

自由創新

讓你的工程師自由創新意味著你必須移除干擾，讓他們專注于設計，這樣他們才能進入戰略沉浸，并充分進行創新。這不僅意味著在他們做決定時，為他們提供即時、有效的反饋，并且還需盡可能去掉眾多單調乏味的任務。在本文的開頭，我問你怎么做？如果您處在我剛才描述的環境中，您是否會嘗試那個減重的想法？