埃隆馬斯克五步工作法丨IDCF
作者：徐磊 文章首發(fā)地址：https://smartide.cn/zh/blog/2022-0707-elonmusk-5steps/
埃隆馬斯克在2021年被福布斯雜志評選為世界首富，截至2022年7月他的個人財富為2214億美金，他同時也是多家公司的CEO，包括：SpaceX, 特斯拉，SolarCity, The Boring Company，Neualink以及OpenAI，但是馬斯克自己更愿意使用另外一個頭銜 “首席工程師”。【五步工作法】是馬斯克在經(jīng)歷特斯拉Model3汽車的量產(chǎn)地獄（Mass Production Hell）以后痛定思痛，從很多管理失誤和錯誤種總結(jié)出來的一套非常有效的企業(yè)商業(yè)創(chuàng)新管理思路。這套思路從根本上說是一套敏捷思維的落地措施，在當前企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大趨勢下，對企業(yè)高管、中層管理以及個體員工都具備非常高的參考價值。
2022.07.07
開掛20年
截至2022年7月，埃隆馬斯克（Elon Musk）個人財富為 2214億 美金，他同時還是多家公司的CEO和創(chuàng)始人，包括：特斯拉，SpaceX，SolarCity，The Boring Company, Neualink 以及 OpenAI。但是大家恐怕沒有注意到在馬斯克眾多的CEO頭銜的后面，他也是特斯拉和SpaceX兩家公司的首席工程師（Chief Engineer）。作為全球首富，這個首席工程師的頭銜恐怕是絕無僅有的。實際上，馬斯克確實是一位非常專業(yè)以及敬業(yè)的工程師，而他自己也更愿意被稱為一名工程師而不是CEO。
如果看一下馬斯克過去的20年，那絕對是開掛一樣。2002年將PayPal賣給了eBay公司，個人獲利1.8億美金，如果你納悶為什么這個叫做PayPal的產(chǎn)品這么值錢，那么我只需要告訴你支付寶的原型是PayPal，淘寶的原型是eBay，你就可以理解1.8億美金其實一點都不多。如果現(xiàn)在讓馬云把支付寶賣掉，那絕對不只是這個數(shù)字。馬斯克將這1.8億美金全部投入到三家公司中，分別是：SpaceX（1億美金），特斯拉（7000萬美金） ，SolarCity（1000萬美金）。2008年，SpaceX拿下美國國家航天局（NASA）價值16億美元的大單，負責為國際空間站（ISS）提供貨運飛船服務(wù)以及后續(xù)的載人航天任務(wù)。2021年，特斯拉所生產(chǎn)的 Model 3 轎車成為人類歷史上銷量最好的全電動汽車，總銷量超過100萬輛；同年，根據(jù)福布斯雜志的數(shù)據(jù)，埃隆馬斯克成為世界首富。2022年，SpaceX成功實現(xiàn)了人類歷史上第一家實現(xiàn)載人航天任務(wù)的私人公司，并且將三位億萬富翁送上了國際空間站，每人的火箭票價為5500萬美金。在SpaceX之前，只有三個國家有能力將人類送入太空，分別是：中國、美國和俄羅斯。
在同樣的時間線上，我們還可以看到另外一個經(jīng)歷了無數(shù)失敗的馬斯克。在SpaceX獲得NASA的16億美金訂單之前，SpaceX已經(jīng)炸毀了3枚火箭，準確的說獵鷹1號的前三次發(fā)射全部失敗，這三次失敗的發(fā)射已經(jīng)幾乎燒光了馬斯克投入到SpaceX的1億美金。在這個時間點，沒有人相信馬斯克的SpaceX可以成功發(fā)射火箭，因為在他之前，發(fā)射火箭這件事情一直被認為是只有國家這樣的實體才能完成的任務(wù)。慶幸的是，2008年，獵鷹1號的第四次發(fā)射任務(wù)終于成功，也因此才有了NASA的訂單，SpaceX才活了下來。即便如此，后續(xù)的SpaceX發(fā)射任務(wù)也不順利，獵鷹9號火箭的首級回收經(jīng)歷了多次失敗，而且在2015年最大一次事故中，整個火箭空中爆炸，價值600萬美金的火箭和飛船全部報廢。這個過程中，特斯拉的發(fā)展也不順利，2009年就因為質(zhì)量問題召回了345輛已經(jīng)售出的Roadster，后續(xù)又出現(xiàn)了多起特斯拉自動駕駛事故將這個公司推入風口浪尖。而最大的挑戰(zhàn)莫過于2017年特斯拉宣布推出 Model 3 車型以后經(jīng)歷的 “量產(chǎn)地獄”。馬斯克在這一年的大多數(shù)時間都一直睡在特斯拉工廠的沙發(fā)和地板上，每天和工人一起解決生產(chǎn)線上出現(xiàn)的各種問題。Model 3的生產(chǎn)其實幾乎讓特斯拉到達破產(chǎn)的邊緣，最嚴重的時候特斯拉距離破產(chǎn)只有幾周的時間。
馬斯克的5步工作法也誕生于這段時期馬斯克自己對于 “量產(chǎn)地獄” 的親身體驗和經(jīng)驗總結(jié)。
五步工作法
下面這段視頻來自 平民宇航員（everyday astronaut） 于2021年8月4日發(fā)布在Youtube上的一段采訪，在采訪中 everyday astronaut 的主播和馬斯克一起參觀了星艦（starship - 馬斯克用來建立火星基地的飛船）的制造和發(fā)射基地。在參觀過程中，馬斯克突然回憶起自己在構(gòu)建 Model 3 生產(chǎn)系統(tǒng)過程中的種種慘痛經(jīng)歷，總結(jié)了五步工作法并明確表示他正在全公司強力推廣。
五步工作法并不復(fù)雜
驗證你的需求： 所有的需求都是假設(shè)，既然是需求，就是仍未實現(xiàn)的事情，你如何證明一個還不存在事物的正確性？ 馬斯克特別強調(diào)了，在收到需求的時候一定要質(zhì)疑，特別是那些來自專家的需求，因為你會不假思索的被對方的專業(yè)性所麻痹。
但是任何人的專業(yè)性都來自他已經(jīng)完成的事情，這種專業(yè)性只能說明他過去是對的，無法保障對未知事物的準確預(yù)測。
最少的流程： 對于一個組織來說，如果沒有覺得流程不夠用，就說明流程已經(jīng)太多了。 組織中存在流程是一件好事，但是如果所有的事情都有流程，那么組織中的個體就失去了創(chuàng)新和探索的能力，因此流程用于那些已經(jīng)驗證過的問題，無法應(yīng)對未知的場景。
當一個組織用既定的方式去應(yīng)對不相匹配的全新問題的時候只有2種結(jié)果，1）流程會失效無法推進；
2）按照既定流程做出錯誤的決策并造成不可預(yù)料的結(jié)果。
無論哪種情況，最終受到傷害的都是組織本身。
出現(xiàn)類似問題的時候，需要組織中個體站出來創(chuàng)造性的解決問題，只有這樣組織才能充分適應(yīng)未知的情況。
當然這還必須依賴組織中鼓勵創(chuàng)新的激勵措施，有關(guān)于這一點馬斯克也在很多場合提到過自己公司中是如何激勵創(chuàng)新的。
簡化和優(yōu)化： 所有的管理理論都在提簡化和優(yōu)化，但是 簡化和優(yōu)化的前提是目標的正確性（第一步）和鼓勵創(chuàng)新的組織文化。 否則要么方向錯誤，要么找不到簡化和優(yōu)化的余地。
“這個事情沒有辦法，流程就是這樣”，這樣的說法大家一定都聽到過，其實這就是組織缺少創(chuàng)新激勵文化的體現(xiàn)。
加速迭代： 注意我們需要 加速的是迭代，而不是速度。 迭代是一個循環(huán)，通過這個循環(huán)我們可以不停的驗證當前推進的方向，并且持續(xù)的進行改進和優(yōu)化。
因此，五步工作法不是一個單向一次性的行為，而應(yīng)該在最小可執(zhí)行粒度上持續(xù)的循環(huán)推進。 也意味著，你需要持續(xù)的質(zhì)疑需求，持續(xù)的優(yōu)化流程，持續(xù)的探索加速這個循環(huán)。
這個過程的最終狀態(tài)是組織進入一個自我推動，自我加速的狀態(tài)，形成持續(xù)的創(chuàng)新和響應(yīng)異常情況的能力，其實就是我們常說的敏捷性（agility）。
自動化： 自動化水平恐怕是很多行業(yè)展示自身能力的一個特別吸引眼球的地方，相信大家所看到的大多數(shù)介紹特斯拉工廠的視頻中展示的也都是高度自動化流水線，機器人以及空無一人的廠房。
實際上，按照馬斯克自己說法，他一直都希望特斯拉工廠中能夠有更多的工人而不是全部都由機器人來工作。
自動化的弊端有3個，分別是 1）高昂的成本；2）極高的出錯幾率；3）妨礙引入新特性。 實際上，特斯拉工廠中的工人數(shù)量大大多于其他汽車生產(chǎn)廠家，這其實也是馬斯克有意為之。 一來是因為特斯拉汽車幾乎所有的零部件都是自己生產(chǎn)/非外包的，這讓特斯拉的工廠承載了幾乎普通汽車廠家的整個產(chǎn)業(yè)鏈上工人的數(shù)量。
其次，機器人/流水線都只能在非常嚴苛的固定條件下才能順利工作，一旦出現(xiàn)異常，整條流水線都必須停下來等待問題的解決。
這讓整個流水線變成一個嚴重前后依賴的單線程系統(tǒng)，而馬斯克真正希望構(gòu)建的是一個可以隨時更換組件、流程、探索新特性的并行系統(tǒng)。
特斯拉如何像造軟件一樣造汽車
這里不得不說明一下特斯拉革命性的汽車生產(chǎn)流水線，和傳統(tǒng)汽車廠的流水線相比較有非常大的不同。并不是說特斯拉的生產(chǎn)線使用了更多的自動化機器人，而是特斯拉的生產(chǎn)線可以隨時引入新特性，新部件和新的生產(chǎn)工序；這個特性 非常像在互聯(lián)網(wǎng)軟件開發(fā)中所使用的灰度發(fā)布方式。 相對而言，傳統(tǒng)車廠的流水線只能重復(fù)生產(chǎn)同樣的型號汽車，不具備隨時更換配件，工序以及引入新型號的能力。
為了做到這種高度靈活的生產(chǎn)流水線，特斯拉做到了3點傳統(tǒng)車廠望塵莫及的事情：1）高度模塊化的車輛設(shè)計；2）生產(chǎn)中測試的能力；3）灰度制造流水線。
1）高度模塊化的車輛設(shè)計
首先，特斯拉的車輛設(shè)計是高度模塊化的，每個模塊之間用明確的接口定義（API）來進行對接，這種設(shè)計模式讓特斯拉可以圍繞車輛形成多個獨立工作又可以相互協(xié)作的小型團隊（Scrum團隊）。
來源: Agile Hardware https://www.youtube.com/watch?v=_rySu6FZ18c (2021.3.30)
2）生產(chǎn)中測試的能力
其次，生產(chǎn)中測試的能力（Test in Production） 是特斯拉能夠?qū)崿F(xiàn)高度自動化流水線，同時允許引入新特性的重要前提。在以上模塊的基礎(chǔ)上，特斯拉開發(fā)了可以在生產(chǎn)線上執(zhí)行并驗證的大量自動化測試，這些測試不需要等到車輛下線以后再執(zhí)行，而可以在車輛的裝配過程中隨時執(zhí)行。這些大量的自動化測試所構(gòu)建的Test in Production能力，讓特斯拉可以放心的隨意更換車輛組件，同時確保最終的產(chǎn)品質(zhì)量。
有了模塊化和自動化測試的保障，特斯拉可以放心大膽得實施自動化，并且可以隨時引入新功能，新組件。
" Humans are for creative problem solving, automation is for EVERYTHING ELSE."
" 人的作用是創(chuàng)造性的解決問題，剩下的所有重復(fù)性工作交給 自動化。
3）灰度制造流水線
有了以上模組化的架構(gòu)和在生產(chǎn)中測試的能力，特斯拉可以實現(xiàn)以下的 Agile NPI（新產(chǎn)品引入） 能力。這整個的過程非常像互聯(lián)網(wǎng)公司的軟件灰度發(fā)布過程，比如你會看到APP中所顯示的商品價格和其他人不同，或者你能夠嘗試一些新的功能而其他人還看不到。類似這樣的產(chǎn)品發(fā)布方式稱之為灰度發(fā)布。特斯拉在的汽車（硬件）生產(chǎn)線上實現(xiàn)了類似的能力，這個過程簡單來說有這樣幾個步驟：
在某個生產(chǎn)工序之前和之后各安裝一個路由器，注意這個路由器上運送的是組裝中的汽車
當特斯拉的某個組件團隊（Scrum團隊）需要嘗試安裝新組件的時候，會通過以上路由器從主線上提取一輛汽車作為實驗品（fork a car - 類似于軟件開發(fā)中拉代碼分支的過程）
這個組件團隊在這輛實驗品汽車上安裝新的零件，同時確保這個新安裝的組件可以通過和主線一樣的質(zhì)量驗證步驟；這里涉及兩個重要的措施，DoR(Definition of Ready 就緒標準) 和 DoD(Definition of Done 完成標準)。就緒標準和完成標準，一前一后，利用前面提到的生產(chǎn)中測試的能力，確保進入工序和離開工序的試驗品車輛的質(zhì)量。
通過了質(zhì)量驗證的實驗品車輛合并回到主線，與其他車輛一同下線并直接發(fā)送到最終用戶手中
具備了 Agile NPI 能力的特斯拉生產(chǎn)線，每一輛下線的汽車都可以是不一樣的。特斯拉對于已經(jīng)發(fā)售汽車的跟蹤方式也和傳統(tǒng)車企不同，傳統(tǒng)車企一般會用年度型號來標識汽車的類型，比如：2021款，2022款，每一個款型的配置是一樣的；但是特斯拉的每輛汽車都是被獨立跟蹤的，因為每輛汽車的零部件和程序可能都是不同的。下圖中可以看到，特斯拉可以 每周推出多達27項 產(chǎn)品改進，而傳統(tǒng)車廠需要 2.5-4年的時間才能推出一款新車。
簡單粗暴的計算一下，特斯拉的創(chuàng)新速度是傳統(tǒng)車企的 27 * 52 * 2.5 = 3510倍。
這其實就是為什么傳統(tǒng)車廠會處于絕對的劣勢，因為特斯拉已經(jīng)將敏捷能力根治于生產(chǎn)系統(tǒng)中，采用的是和造軟件類似的方式，而傳統(tǒng)車企還在使用100年前福特T型車的古老生產(chǎn)方式。當然，構(gòu)建這樣的生產(chǎn)系統(tǒng)是一件非常復(fù)雜而且困難的事情。
馬斯克自己說過：構(gòu)建特斯拉生產(chǎn)線的難度高于設(shè)計特斯拉汽車100倍。
2017年的多數(shù)時間，馬斯克都住在特斯拉的加州工廠中和工人一起改進這個生產(chǎn)線。以下這段視頻中馬斯克講述了這個過程中的一個優(yōu)化點，你無法想象從生產(chǎn)環(huán)節(jié)中刪除一個小小的玻璃纖維墊竟然可以節(jié)省超過200萬美元的生產(chǎn)制造成本。
敏捷思維方法
以上出現(xiàn)了很多大家可能并不熟悉的詞匯，比如：Scrum, DoR, DoD等等。其實這些概念都來自于敏捷思維方法。實際上馬斯克的五步工作法就是典型的敏捷思維體現(xiàn)，其中前3個步驟解決的是 做正確的事 的問題，后3個步驟解決的是 正確的做事 的問題，中間的第三步是銜接前后的關(guān)鍵，也是 形成組織敏捷性（agility）或者自驅(qū)力 的關(guān)鍵。
如果用最淺顯的語言來解釋敏捷，那就是：一切都在變化，不變應(yīng)萬變的唯一方式就是響應(yīng)變化。
雖然敏捷思維來自西方（敏捷的準確定義來自 The Agile Mainfesto 敏捷宣言 )，但其實中國文化中一直都存在類似的說法和思維模式，比如：天下武功唯快不破，這里的快指的的就是敏捷。當然，這里的快所指的并不是速度快，而是反應(yīng)快。這一點我相信看過武俠小說的小伙伴都能理解。真正的高手從來不會拘泥于某種招式，兵器或者套路，而是見招拆招，手中無劍勝似有劍。這其中的境界其實就是可以應(yīng)對世間萬物風云變化，我自巋然不動的唯一方式：敏捷。
黃金圈理論
黃金圈理論（The Golden Circle） 是管理大師西蒙斯涅克2010年在一段TED演講中提出的，其核心思想是希望大家在關(guān)注事物的時候多關(guān)注背后的 WHY 而不要只看到外部的 WHAT。實際上馬斯克的五步工作法也可以用黃金圈來進行解釋，其中第一步就是在回答 WHY 的問題，為什么我們要這么做，這個需求到底是為了解決什么問題？然后，我們再來回答如何滿足這個需求的問題（HOW），用最少的流程和持續(xù)的改進以最快的速度找到當前的最優(yōu)解。方向正確以后再提出明確的任務(wù)（WHAT）并以最快的速度完成這些任務(wù)。
馬斯克用五步工作法構(gòu)建了 一種持續(xù)的WHY-HOW-WHAT的迭代循環(huán)，推動企業(yè)內(nèi)部形成一種高效的創(chuàng)新文化。這其實就是為什么馬斯克所創(chuàng)辦的企業(yè)能夠在這么短的時間內(nèi)創(chuàng)造出這么多令人驚嘆的成果的原因。
馬斯克曾經(jīng)在自己的Twitter上寫過這樣一段話：
“Pace of innovation is all that matters in the long run！”
我會把它翻譯成
“長跑冠軍的秘訣從來都不是速度、而是配速！”。
相信熱愛跑步的小伙伴一定知道我在說什么。
作者簡介
徐 磊
微軟最有價值專家MVP，微軟區(qū)域技術(shù)總監(jiān)，華為云MVP，認證Scrum Master， EXIN DevOps Master/Professional 認證講師，中國最大的敏捷精益社區(qū)IDCF創(chuàng)始人。
曾任外企研發(fā)中心GM和資深架構(gòu)師，2015年創(chuàng)立leansoftX，專注于軟件工程，敏捷精益商業(yè)創(chuàng)新方面的管理咨詢。經(jīng)常參與社區(qū)活動在軟件工程解決方案咨詢和企業(yè)研發(fā)效能方面經(jīng)驗豐富，在推廣敏捷精益同時，借助自己豐富的項目管理和大型軟件架構(gòu)經(jīng)驗，幫助很多大型企業(yè)改進管理和研發(fā)流程，提高整體運作效率和創(chuàng)新能力。其客戶涵蓋從電信，能源，傳統(tǒng)生產(chǎn)制造，金融和電商等各行業(yè)，從2005年至今已經(jīng)為超過100家企業(yè)提供過軟件工程方案的咨詢和服務(wù)，包括：華為、中國農(nóng)業(yè)銀行、招商銀行、興業(yè)銀行、中國銀行、斯倫貝謝、中國聯(lián)通、中國人民保險、京東商城、通用汽車等。
參考資料
Insights of Agile at Tesla with Joe Justice
How Elon Musk plans to occupy Mars, the agile way
Joe Justice | The Secrets to Agility at Tesla | Elon’s Master Plan to Infinity
Model 3 production hell
Evidence that Musk is the Chief Engineer of SpaceX
Tesla Model 3 Has Passed 1 Million Sales
Model 3 Wikipedia Page
The 5 Failures of Elon Musk and How He Overcame Them
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