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第223章 系统走向熵增成为混乱的屎山代码（第3页）

顾远（展示某科技公司的错误熵减案例）：“最常见的是‘粗暴熵减’。某公司为减熵裁员20%，却没优化流程，导致：

1.核心业务人员被裁

2.幸存者工作量翻倍

3.知识断代严重

熵值不跌反升。正确熵减像修剪果树：

4.先诊断哪些是‘病枝’（低效流程）

5.再确定‘修剪量’（裁员比例）

6.最后施肥（知识传承）

我们曾优化中台部门，用‘熵减诊断书’精准识别：

-37%的岗位是‘熵增黑洞’

-21%的流程冗余

-42%的人员可转岗

最终熵值降低29%，效率反升18%。”

陈岚（调出某工厂的过度自动化数据）：“‘技术熵减误区’同样致命。某车企投入5000万上自动化，却没考虑：

1.设备维护熵增：新设备故障率是旧设备的3倍

2.人员技能熵增：老技工不懂新系统

3.流程适配熵增：生产节拍不匹配

正确熵减是‘熵增-熵减’的动态平衡：

4.先做‘熵减readiness评估’

5.小范围试错迭代

6.建立‘熵增预警阀值’

我们某工厂导入AGV时：

-先在10%产线试点

-培养‘熵减教练’团队

-设置‘故障率超5%立即回滚’机制

最终成功率达92%。”

沈哲（展示某银行的形式主义熵减）：“‘表面熵减’在金融界很普遍。某银行搞‘流程熵减’，实际是：

1.合并审批节点但增加隐形要求

2.减少会议但增加线上汇报

3.优化系统但增加操作步骤

熵值不降反升。真正熵减要穿透表象：

4.用‘熵减显微镜’分析每个环节的价值密度

5.建立‘熵减KpI’而非形式指标

6.让一线员工参与熵减设计

我们优化贷审流程时：

-发现62%的审批步骤不创造价值

-用AI替代人工初筛

-建立‘熵减贡献度’考核

审批效率提升4倍，熵值降低51%。”

林薇（展示某零售的跟风熵减案例）：“‘跟风熵减’害死企业。某连锁超市照搬同行‘无人收银’，却没考虑：

1.老年顾客的熵增体验

2.防损系统的熵增风险

3.售后响应的熵增缺口

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