六项基本能力助力企业开展数字化

现在我们来关注企业数字化变革的基石。几乎每家企业都能轻松构筑起六项“无悔”能力，这些能力可帮助企业尽快尝到数字化变革带来的好处。无论什么情况下，这六项能力都值得企业投资（见图4.5）。

图4.5　六项“无悔”能力⁽⁵⁾

这六项能力是产业物联网经济走向成熟的基础。然而起步阶段最关键的是，同上文提倡的小规模灵活方法一样，企业应从小型项目入手，对这些能力逐项进行试验。

建议在真实的企业环境中进行。如此一来，管理人员、企业员工和各个团队才能有所感悟，亲身体验到每项能力带来的效率提升及其价值创造力。这样做要远好于一股脑地把一个全新的世界强加给员工。小规模实施可以为后续措施启发思路，便于自下而上开展试验。所有这些无需巨额成本就能搞定。但笔者还是坚持认为，数字化变革的颠覆性越强，企业就越应该将其与主流业务分离开来，维持独立运作。

然而众口难调。每家企业都有不同的文化和传统。不同行业的运营模式也存在很大差异，如汽车、医药、公用事业和工业工程等行业。因此，在数字化转型的初步阶段，企业落实上述六项能力的起点、速度和预算也各不相同。后面几章将对不同行业变量进行探讨。

企业应逐项对这些能力进行试验，效果不错的就继续推进，尚未准备好的则暂时搁置。然而，务必对每一项能力都进行试验；到最后，缺少其中任何一项，企业都无法生存，因为成果经济乃大势之所趋。但“最后”毕竟不是“下周”。企业尚有时间找寻适合自己的方法，而且必须要拿出时间来认真寻找。

先逐项构建。每一项能力都能带来回报。用不了多久企业就会发现，将这些能力二三结合所产生的收益极其可观。再次重申：从小范围起步，一旦发现能促进效率提升就迅速推广。

下面我将简要介绍这六项“无悔”能力，后面几章也会详细展开论述。

（1）与产品生命周期同步。数字技术飞速发展，市场紧随其后，在这个竞争无比激烈的环境下，拥有一个卓越的产品生命周期管理（Product Lifecycle Management，简称PLM）方法显得至关重要。实现软硬件应用生命周期的一体化管理是关键所在，也是我们提倡的“无悔”能力中最为重要的一项。随着数字化的开展，企业的硬件、产品、车间机器和其他生产性资产的老化速度，将会慢于其操控软件的淘汰速度。要想走出这一困境，企业应从一开始就增强其软硬件开发周期的一体化和同步性。而目前，许多工业企业生产的仍是未联网产品，一体化还尚未起步。只有实现一体化，才能避免后续出现软硬件特性不协同的局面。譬如说，用户对数字化联网汽车需求的急剧上升为制造商带来了新机遇，但同时也极大增加了复杂性。要记住，当今汽车的核心部件每七到十年革新一次，设计零部件最多只能流行三到五年。而另一方面，汽车软件更新换代的速度约为两年一次，每隔六个月就会有新版本发布。采用全方位一体化的产品生命周期管理系统，也就是数字化的产品生命周期管理系统（DPLM），并将其作为产品开发中心，是协同各类老化的不二选择。如此一来，汽车制造商便可实现所有关键部门（如设计、产品开发、供应链管理、制造、服务和市场营销）之间的数据流通，保持多个周期协调一致。

（2）赋予传统的“傻瓜型产品”以软件智能和联网功能，使其与环境（如人、机器和其他联网产品）进行交互。这一趋势的开始是大家有目共睹的。无论是产品还是车间机器，单纯的硬件物品最终都将退出价值创造者的舞台，沦为一种载体。附着于其上的软件智能才是产品或机器的质量优劣及市场定价的决定因素。不少企业已经开始行动。家用电器制造商博世西门子家用电器集团（Bosch Siemens Hausgeräte）有志在未来几年实现其所有产品的智能化和互联性。⁽⁶⁾创造联网产品、围绕联网机器安排生产流程，意味着，最终软件的作用就好比能够调动全身力量的肌肉组织，便于灵活安排各类硬件物品。构建这一能力将为企业带来可观收益。譬如说，德国工业工程巨头西门子公司在德国南部运营一家小型电子厂，1990年该电子厂的自动化程度为25%，而现在数字自动化已达到75%。次品率下降到每100万件产品中不足11.5件，工厂产量相比原来提高了8.5倍，而员工数量几乎保持不变。⁽⁷⁾

（3）巧用分析，从来自联网产品及其他数据源的数据中获得洞见和决策支持，这也许是21世纪的终极“无悔”能力。很快，数据的无障碍流动、数据收集和数据分析将会成为数字化企业的摇钱树。想象一下，产品能够向制造商报告位置、性能及其当前状况。企业将能获得覆盖各个方面的实时信息，如客户的行为、讨论内容及其偏好，又如机器和产品的性能及磨损状况，还有制造过程中可能出现的损坏。在未来，具备获取这些数据的能力将为企业创造巨大的商业价值。企业过去对孤立信息和操作技术配置的投资现在反而成了一种羁绊，使得自身无法充分释放潜能。然而，一旦开发出联网产品或实体资产并连接入网、开始传输数据，企业便可借助新的分析方法重塑其业务模式，或是建立全新的企业。许多企业都拥有大量历史数据，对其加以分析能够得到深刻洞见。不懂得利用数据分析（即使是项目级别的数据分析）的制造商将落于下风。美国重型设备制造商卡特彼勒就深知这一点，建立了一个车载资讯系统解决方案。客户可借助该系统实时监视车队，迅速识别车辆的维护需求并替换零件。卡特彼勒从机器中收集了大量实时数据，事实证明这些数据对于资源（如容量、燃料和操作员等）优化意义重大。⁽⁸⁾

（4）实现制造设备敏捷化。最大限度地应用自动化，提高车间的运作速度和灵活性。自动化正在变革汽车和工业设备行业的制造过程，大部分机械中已嵌入传感器和控制机制。另外，借助行业云，越来越多的制造设备实现了与管理、执行、物流和企业资源计划（ERP）系统的连接，企业可运用适当技术进行数据分析。如此一来，制造商就能对工厂的生产流程进行更为全面的监督，并获得数量空前的洞见，进而采取相应措施。譬如说，可以发现并预测机械的性能瓶颈和故障点，改进依从性，提高可用性，尽可能减少废物排放，加速工厂周转速度，更有效地试行新流程，并对连通性更好、协作度更高的员工队伍进行智能化管理。同样，借助3D打印，可以加快维修和保养速度，减少零部件库存。此外，制造过程和产品生命周期管理／应用生命周期管理上游环节的一体化能够加快设计、开发和制造的总体过程，便于企业将分析所得洞见应用到未来的产品和服务当中。

（5）加快向即服务业务模式的转型。“一切皆服务（Everything as a service）”日渐成为未来成果经济的范式。成果经济中，客户不再需要通过购买产品来获得服务，而是可以在需要的时候通过即服务的方式获取。这是因为工业设备在变得更加智能、实现广泛连通之后，能提供大量数据，而这些数据构成了基于数据和服务的一系列新型业务模式的基础。这一点由第二项“无悔”能力发展而来。借助联网产品可实现基于数据的服务，但条件是数字化配套设施也跟着发展起来，可根据不同的产品－服务组合更改配置，从而创造新的价值链和网络。例如，借助联网功能和智能设备，法国轮胎制造商米其林减少了一部分轮胎销售业务，新增确保轮胎移动性和安全性的服务。该企业在轮胎中嵌入智能传感器，监测并协调轮胎的性能和生命周期，确保需要时能够及时更换。这样一来，米其林就开创了一条新业务线，既能带来可观的边际收益，又没有侵蚀轮胎销售这一核心业务。随着业务不断发展，米其林将能更好地适应未来基于服务的新经济业态。⁽⁹⁾

（6）创建并运营生态系统。在成果经济的高级阶段，没有哪家企业能独自坐拥整条数字化价值链。在成熟的产业物联网世界中，足迹遍布全球的“无边界”企业将组织并运营各自的多维生态系统，涵盖供应商、客户、技术合作伙伴、初创企业、学术界、竞争对手、承包商、经销商和分销商。各部分共同构成一个共生、松散的业务实体，而该实体正是企业生态系统的核心。企业高管只有通力合作，方能俯瞰全局、建立生态系统并整合各方资源。届时，将自身产品和客户洞见与外部合作伙伴的流程和技术优势结合起来，将成为企业常态，而不再只是个例。竞争主体也不再是企业，而是变成动态的数字化生态系统之间以及系统核心成员之间的竞争。幸运的是，企业不再需要掌握所有或多半的数字化能力，但能够动态集结这些能力将变成一个关键的竞争优势。分析数据、提出方案并在生态系统中实施参与模型是企业普遍需要掌握的新型关键能力。传统的供应商管理原则与此可谓相去甚远，这些原则在过去也许成效显著，但进入新时代后将不再适用。

老牌工程企业比雅斯（Biesse）集团总部位于意大利，拥有约3800名员工，营业额达6.18亿欧元。为填补全球市场空缺，集团正利用其旗舰产品——木材、石料和玻璃切割机——为客户提供相关服务，从而实现创收。长远来讲，集团的目标是利用从已安装机器中收集的数据洞察，改进工程设计，进而降低保修成本。

首先，在2016年，企业决定利用软件平台，连接出售给客户的机器。

试点成功之后，比雅斯集团现已增加联网机器的数量，并欲在2019年将全球五万台机器中联网机器的数量增至一万台。每台机器约内置40个传感器，且具备联网功能，现每天向公司汇报6万个事件或8兆字节数据，再由公司进行分析。

集团的首要目标是培养并增强分析能力，做到能够预防并最终预测故障的发生，从而减少机器停机时间，甚至是完全避免停机的出现。

为此，一个数据科学家团队帮助其开发了一个系统，包含约50条规则，每条规则都能触发一个警报。例如，当机器内部温度超过某个特定水平时就会触发警报。在此基础上，比雅斯集团现向客户出售一款提供分析服务的产品，名为联网服务4.0。

该服务为一个完整数据环路的形成奠定了基础，助力比雅斯集团的工程师改进机器设计，最终缩短创新周期，推出更多的数据应用。为此，集团提出了多项用例，以供未来发展，包括但不仅限于：情境化管理、产品改良分析、软件自动发布、能耗管理、基于使用的定价模式、第三方机器服务和零件预测。这些用例表明，落实数据战略是开发更多应用和服务组合的基础（见图4.6）。

图4.6　工业制造商从产品向服务转型⁽¹⁰⁾