帕森斯在比较计算这类成本的时候有着丰富的经验，但这些经济学家（还有自动控制试验室的技术人员）则完全缺乏经验。帕森斯对于传统制造方法的实践及经济成本有着敏锐的直觉，因此能够抓住比较两者的要害之处数值控制方法的潜力。也就是说，他必须将这种未经检验的方法与他所熟悉的另一种制造方法相比较，如此，根据他已有的经验，面对新的挑战，他能够对数值控制（他自己的版本）给予一个估计值。而经济学家则恰恰相反，他们不仅对数值控制一无所知，就是对数值控制所要取代的传统制造方法，也所知甚少。因此，他们不仅要推测出数值控制的价值，也要推测出传统制造方法的价值。（而他们对传统制造方法缺乏经验，这使得他们对数值控制的估值要比帕森斯的更不可靠。）简言之，这些经济学家对两种制造方法的相对价值缺乏“感觉”，因此不得不建构一种形式化的—很大程度上是没有意义的—评估方法，从而来比较两种他们都是一无所知的制造方法。
最后，他们决定选取新英格兰的不同工厂生产的样品部件作为样品，用它们的估计值与数值控制的试验室成本来做比较。被选取的公司提供部件的设计图、相片以及相同的零件，并被要求提供详细的操作、人工以及加工每个零件所需的估计成本等信息，描述出所采用的生产工艺，并估计制造出小批量部件所需要的时间。[50]
但这里也存在着各种困难。不同的工厂有着不同的估值，他们发现各个公司就“生产一个零件耗费多少成本”问题的估值存在着“很大的余地”。这些也是它们的商业秘密，关系到它们的生存。但不管怎么说，研究者现在至少有了数据可以进一步检验，虽然这些数据并不能说明什么问题，但有一件事是毋庸置疑的：数值控制方法成本居高不下，这在很大程度上是由于编程所需的令人不敢问津的成本，而且“在各个方面，试验室的估计成本都是偏高的”。1955年春，他们将报告提交给试验室的高级主管乔治·牛顿（George Newton)。听到这个消息，牛顿显然并不那么乐意。[51]
从你们提交的材料中，我的理解是，你们认为，基于许多原因，从麻省理工学院的机器上所获得的成本数据与他们从外部企业所获得的成本数据，在很大程度上是不可比的；并且就数值控制应用于铣床的经济意义来看，也很难得出确切的结论。如果这就是你们得出的结论，那么我们更加有理由将你们的报告主体部分置于附录。
第6章 数值控制（下）
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