特斯拉与徕芬:从第一性原理出发,如何优化产品设计?

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在产品设计过程中遇到一些问题该如何处理?作者从第一性原理出发,结合特斯拉与徕芬的案例,探讨如何优化产品设计,希望对你有所帮助。

最近看了徕芬创世人叶洪新和得到创始人罗振宇的一个采访,听到了一些比较有意思的想法和做法,所以想要和大家分享下,以及其中的有些想法和马斯克的行为方式有相似的地方,作为一名产品经理,就想借用大佬们的思维方式来分析下实际中遇到的产品设计问题需要如何处理。

一、徕芬创始人叶洪新有意思的观点是什么?

Q:为什么不像苹果一样将制造包给别人,自己获得更加灵活的姿势?为什么不是和以前一样让专业的人做专业的事情,如比亚迪也是自己做制造业?

A:第一点:机械结构产品没有技术护城河因此需要将工厂作为自己的护城河从而控制利润,第二点自己做工厂如何控制利润,产线可控,可规模化。第二点:现在的时代是超级爆品时代,因此我们一开始的量就是向着百万去的,所以自己做关键部件的制造才会有更好的表现(把成本花在了最为关键的部分,而不是成本分散化)

Q:为什么吹风机定价这么低?

A:想要达成技术普惠,用新技术做老产品,产品需要好看、好用、实惠,才能在后续更好的构建品牌力和轻松的营销。

Q:徕芬的电动牙刷采用了扫振技术,这是一种创新的清洁方式,与传统的简单振动或旋转方式不同。这种技术使得刷毛能够进行上下扫振,这不仅提高了清洁效率,还能更好地保护牙龈。相比之下,传统的电动牙刷主要是让刷毛进行简单的震动。为什么这么徕芬是第一个有这种创新的企业?

A:从第一性原理出发,重新思考产品

图片来源:徕芬科技 (laifen.net)

ps:第一性原理:也称为“第一原理”,是物理学和哲学中的一个概念,它指的是科学分析和理解现象时,从最基本的定律和原理出发,而不是从经验性的规律出发。在物理学中,这些最基本的定律通常是指量子力学和广义相对论。第一性原理方法在科学研究中非常重要,因为它提供了一种深入理解自然界的方法,而不依赖于可能有限或过时的实验数据。通过从最基本的原理出发,科学家能够探索新的领域,发现新的现象,甚至创造出新的理论。

虽然这些观点也不一定在所有的场景下都试用,但是有了这个新的认知,我们才可以在实际的决策场景下做出更好的判断。而且这个第一性原理大家熟知的马斯克也在不断的强调,而且还总结成了5步工作法来用来优化流程和产品设计。

二、马斯克如何通过第一性原理结合5步法来优化产品设计?

1. 马斯克-2018重构特斯拉弗里蒙特整车装配厂生产线

2018年春季,特斯拉解决了内华达电池工厂的生产瓶颈问题后,埃隆·马斯克将焦点转移到位于硅谷边缘的弗里蒙特整车装配厂,该厂距离帕洛阿尔托隔着旧金山湾。尽管当时弗里蒙特工厂每周只能生产2000辆Model 3,马斯克已向华尔街承诺将在6月底前实现每周生产5000辆的目标。他指示主管确保订购的零件和材料充足,以实现这一目标,并采取了“产量激增”行动来解决生产问题。如下是他通过5步法结合第一性原理来优化产品设计:

第一步:从第一性原理出发质疑每项要求。提出任何一项要求时,都应该附上提出这一要求的人。永远不要接受一项来自某个部门的要求。

弗里蒙特工厂的“产量激增”行动开始于2018年4月的第一周。那个周一,马斯克像熊一样在厂房里快速移动,走向他看到的装配线上的每一个红灯(红绿灯表明该工位运行得是否顺畅无碍)。出了什么问题?一个零件不见了。谁负责那个零件的事?把他叫到这里来。有个传感器一直跳闸。是谁校准的?找个能打开控制台的人。我们能调整设置吗?我们为什么要用那个该死的传感器?一直到当天下午,这一过程才中止,因为SpaceX正在完成一项向空间站运送货物的关键任务,所以马斯克回到木星会议室,用其中一个显示屏观看发射。即便如此,他的眼睛还是不停地瞟向显示着特斯拉生产线数据和生产瓶颈的那块屏幕。萨姆·特勒点了泰餐外卖,饭后马斯克继续在厂房里穿梭,寻找下一个红灯亮起的工位。

第二步:删除要求当中所有你能删除的部分和流程,虽然你可能还得把它们加回来。事实上,你如果最后加回来的部分还不到删除部分的10%,那就说明你删减得还不够。

第三步:简化和优化。这应该放在第2步之后,因为人们常犯的错误就是简化和优化一个原本不应该存在的部分或者流程。

安全传感器一旦被触发,生产线就会停止工作,这种情况反复出现。马斯克认为传感器太敏感了,还没遇到真正的问题就中止运行。他测试了其中一些传感器,看看拿张纸片这样的小东西通过传感器是不是就会引发暂停,结果这掀起了一场在特斯拉整车装配线和SpaceX火箭生产线上剔除传感器的运动。“除非必须装一个传感器来启动发动机,或者要在发动机爆炸前让它安全停止工作,否则该拿掉的传感器都必须拿掉。”马斯克在给SpaceX工程师的电子邮件中写道,“今后任何人,如果敢在发动机上放一个起不到关键作用的传感器(或者任何东西),立即给我卷铺盖走人。”

第四步:加快周转时间:每个流程都可以加快,但只有遵循了前三个步骤之后才能这么做。在特斯拉工厂,我错误地把很多精力花在加快生产流程上,后来我才意识到有些流程原本就应该被拿掉。

第五步:在内华达工厂和弗里蒙特工厂犯下的一个大错就是我一开始试图将每个步骤进行自动化改造。我们本应该先质疑所有要求,删除不必要的部分和流程,把问题筛出来、处理掉,然后再推进自动化。

在推动内华达电池工厂提升产量的过程中,马斯克已经了解到,有一些任务(有时是非常简单的任务),人类可以比机器人做得更好。我们可以环顾房间,找到所需的工具,然后走过去拿起它,再观察一下要在哪个位置使用它,用手臂引导工具移动。很简单吧?对机器人来说可就不一样了,不管它的摄像头多高级。在弗里蒙特工厂,每条装配线上都有1 200个机器人设备,马斯克认为这里存在与内华达工厂一样的问题——过度自动化是危险的。于是他发布了一项指令,与他在内华达发布的指令相似,他宣布:“你们有72小时时间,搬走所有不必要的机器。

完成了去自动化和其他改进措施后,到2018年5月下旬,弗里蒙特工厂每周能够生产3 500辆Model3。这个成绩让人眼前一亮。

三、如上方法在如何落地实际产品设计-案例

1. 模拟场景

在做saas产品的时候,为了做1-N的分发,通常需要交付将公司的产品部署到客户的服务器上,在这种场景下为了提升交付部署的效率,很多公司就会自己构建部署工具,因此如何设计一个部署工具就是一个值得探讨的问题。

A公司原本有一个部署工具,原本的设计理念是这个工具需要给公司的所有产品进行使用,因此设计的架构是将部署工具和要部署的产品分离,且产品的架构类似阿里云的持续部署工具,包含容器化部署、中间件、各应用部署、运维应用部署、日志管理等功能。

2 用5步法结合第一性原理优化产品设计

第一步:质疑每项要求,删除要求当中所有你能删除的部分和流程,目前流程中量红灯的点是哪些?

1-由于部署工具和要部署的产品分离,常常会因为部署工具没有部署成功导致交付效率受到影响。

2-为了像阿里云的持续部署工具一样尽量全自动化,很多中间件都是通过原本的自动化部署工具实现,而这些工具通过容器进行部署出问题后,交付不知道要如何处理

3- 由于前置需要配置的内容过多,存在因为配置项问题导致部署失败的情况,且由于这些配置项大多和业务相关,导致不清楚业务逻辑的交付

4-为了适合更多的场景,该工具支持高可用的部署方式,但是在应用编排的时候容易出问题

5-配置文档由交付自己维护,不同的交付拿到的版本不一致,且交付文档和产品之间可能不匹配

第二步:简化和优化(有没有没必要的自动化流程)

1-将部署工具和要部署的产品合成一个产品,因此只要部署工具启动成功,产品也必定启动成功(类似JPress和wordpress的部署方式)

2-删除没必要的自动化:删除MySQL、Redis中间件自动化构建流程,考虑到研发成本以及这些中间件都是标准的产品且如果这些部分出了问题一般的交付可以自己解决不需要研发的介入

3-将配置项按照业务配置项和非业务配置项进行分离:非业务配置项需要交付配置主要是mysql、redis、nginx、文件系统等通用配置项,业务配置项如各种组件依赖的配置项和业务之间强相关。

4-考虑到实际使用场景和研发成本新工具仅支持应用的单机部署,但是交付可以通过自己进行中间件和应用的编排来实现高可用部署

总结

还记得刚开始做产品经理的时候,因为有很多不懂的以及不是技术出身所以有时会害怕自己问出一些很傻的问题,对自我过于的关注。随着不断的实践以及通过读书听播客来了解他人的思考方式,慢慢的我也开始重塑自己的认知:

现在的我从第一性原理出发,会去质疑原本的流程以及制度。比如通过他人的经验我了解到,在做权限设计的时候通常使用RBAC(基于角色的访问控制)模型,但是在实际的使用中也会发现该模型在我们的场景中反而使用起来有问题,会导致配置链路的大幅度增加,因此设计了一个按照用户属性进行配置的方案(ps:后来复盘的时候才发现原来权限设计存在很多的模型RBAC(基于角色的访问控制)、ABAC(基于属性的访问控制)、DAC(自主访问控制)、MAC(强制访问控制)基于规则的访问控制,也是个很有意思的经历。)

再结合目前的技术的发展,AI技术的发展正好是一个好的切入点,我们可以去去想想,有了AI之后,原本存在的流程是必须的吗?原本流程的实现方式可以进行怎样的调整。

参考内容:

【中国创业者的梦,一年销售额冲破30亿】 https://www.bilibili.com/video/BV11x421k7Tr/?share_source=copy_web&vd_source=ca9ea0e22eea39c61d75ac3f10aa43f2

《埃隆马斯克传》

徕芬科技 (laifen.net)

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  1. B端删流程好难

    来自上海 回复