数字化转型的“形、型、行”

CIO发展中心 2021-02-20

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导读

( 文/ e-works总经理胥军博士 )

本文借用“形、型、行”三个字来简要分析数字化转型为什么、是什么、怎么做。

新冠疫情的突发，让很多企业包括制造企业对数字化转型有了更加深刻的感受和更加迫切的需求。一夜之间，数字化经营能力已经成为制造企业最基本的生存能力。

本文借用“形、型、行”三个字来简要分析数字化转型为什么、是什么、怎么做。“形”是指形势逼人-为什么要推进数字化转型，“型”是指塑型成型-数字化转型的路径，“行”是指可行之道-数字化转型的策略。

数字化转型，形势逼人

今天制造企业，都普遍面临着巨大的不确定性，有人把它叫VUCA时代，意即不稳定（Volatile）、不确定性（Uncertain）、复杂性（Complex）和模糊性（Ambiguous）。从三个方面来看：外在环境（如饥荒、瘟疫、战争）、竞争形势（如贸易战、科技战）、客户需求等，始终是不确定的。但对于制造企业来讲，它的研发体系、生产体系、供应链体系等等，必须要确保相对的确定性，这就是企业面临的不确定性和确定性并存的生存悖论。这也是企业要推进数字化转型、智能制造重要原因。

图1 企业始终面临不确定性与确定性的生存悖论

从政策层面看，国家对于数字化换型给予了高度重视。近年来，先后出台了《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》、《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》、以及《关于推进“上云用数赋智”行动培育新经济发展实施方案》、《关于工业大数据发展的指导意见》等等。2020年10月29日，在中共十九届五中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中，再一次强调：要“加快数字化发展。发展数字经济，推进数字产业化和产业数字化，推动数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群……”

从技术层面看，移动互联网深入应用与5G商用，计算能力和存储能力的迅速提升，云计算、边缘计算、MEC、工业云、物联网、工业互联网的技术不断发展，人工智能和工业大数据掀起应用热潮，工业机器人、传感器被广泛应用，以及VR/AR/MR被越来越多应用于各类工业场景；仿真技术的深入应用和数字孪生备受关注等……数字化转型的支撑技术已日趋成熟。

从企业来看，企业对于数字化转型的意识也在逐步增强。据调查显示：行业严峻形势、经济下行压力、企业战略谋划是企业数字化转型的主要动因；数字化转型重大价值正在得到越来越多的企业认同，内生动能增强，投资热情渐涨；其中，制造模式和运营模式转型是企业数字化转型的主攻方向；智能工厂和工业互联网是企业建设重点。当然，调查也显示专业人才和资金制约仍然是困扰企业数字化转型的主要问题。

总的来说，企业进行数字化转型是与时俱进，不转型则是守株待兔，转型是为了自己掌握命运，不转型则是把命运托付给竞争对手。当然，数字化转型不一定成功，但不转型迟早会失败。因此，可以说，企业的数字化转型始于被动成于主动，转型的目标不是为了提升数字化水平，而是为了提升核心竞争力，获得商业成功。

数字化转型，成型之道

关于数字化转型的概念，很多专家都讲过不同的说法，可以说1000个人眼中有1000个哈姆雷特。

我定义的制造业数字化转型是：战略主导下的业务变革，是数据驱动、智能助力的研发、生产、运营、服务的模式和质量改善，最终推进盈利模式优化和用户体验提升。它需要推动业务与系统双向融合，以数字化为核心，借助网络化手段，实现智能化赋能，保证产品和服务高效保质交付，持续提升企业核心竞争力。

数字化转型的三个阶段

参考一些专家的讲法，数字化转型可以分为三个阶段。

第一个阶段是数字化转换，比如企业通过会计电算化实现了信息的数字化。

第二个阶段是数字化提升，企业上了ERP以后，它可能实现了进销存、人财物的流程数字化。但这两个阶段企业的业务模式没有发生根本变化，比如一家汽车就算它实施了ERP，它还是一个汽车制造企业，或者主要还是以卖汽车为主。

第三个阶段是基于数字化技术实现数字化转型，比如智能网联汽车，比如APP呼叫、电动能源、自动驾驶，它可以实现出租汽车按时付费，这个时候企业实现了业务数字化，从生产汽车、卖汽车的企业变成一个出行服务商。现在不少的汽车制造企业比如丰田、大众都在探索这一类转型。由此可以看出，数字化转型重在强调业务的转型。

数字化转型的三个层次

我认为，数字化转型有三个层次：

第一个层次是理念，就是意识和认知的转型。这是企业推进数字化转型最重要的起步阶段，意识和认知的转型是第一步。意识和认知到位了，数字化转型才有了真正的初心。把数字化转型作为企业生存发展之刚需，只要思想不滑坡，办法总比问题多。如果企业没有意识和认知到数字化转型的重要性、必要性、紧迫性，就可能会为了获得政府资金而报项目、上项目，甚至政府不给钱就不做项目。意识和认知的转型，关键还是企业一把手首先要转型。

第二个层次是支撑，工具和手段的转型，用数字化的工具和手段来支撑企业的业务。根据业务需要、市场需求、趋势变化，采用相应的数字化技术提供支撑，按需拓展。这个层次也是对企业的能力、实力的挑战。

第三个层次是引领，企业战略和盈利模式的转型。用数字化理念引领企业战略、组织、流程、业务与交付模式的全面转型。必须把数字化思维作为生存发展的第一思维。比如，工程机械行业，从最初的销售设备，到采用设备远程定位技术实现出租设备；从非数字化到结合物联、传感实现设备的互联智能化；从提供设备使用监控到实现设备故障预测与健康管理（PHM）；以及通过5G技术实现无人挖机；通过对设备使用的数据分析实现用户画像；通过对设备（机器）状况、工况画像来精算保险费用等等，推进了整个行业产品与服务模式的转型。

图2 数字化转型的三个层次

通过前文所述的调研，我们也发现推动数字化转型，需要一些加速器，这些加速器就是“六新”，即新技术、新应用成就新产品和新服务，从而形成新模式和新业态。

比如，一个水泥生产企业，利用AI优化生产工艺参数；一个汽车铝合金压铸企业，通过5G技术建设数字工厂联网了2000多台车间现场设备，提升生产效率10%；一个化工企业采用VR/AR技术进行员工培训；新能源汽车企业利用工业互联网平台提供C2M个性化定制；叉车企业全面应用工业软件实现从订单到交付的全流程高效管控等等。

不同行业、不同环节数字化转型的路径、模式很多，由于篇幅所限，以下只讲三个方面的问题。

第一、工业互联网要上平台先下“基层”

经常听人讲，工业互联网，网络是基础，平台是核心，安全是保障。但这过于强调了平台作用，现在全中国有几百个工业互联网平台。工业互联网是工业（要素）互联的网，不是工业的互联网。因此，工业互联网要上平台一定要先下基层。基层是什么？是车间工厂层面，是面向生产和用户服务的环节。我认为，（数字化的）设备产线是根基，（有价值的）数据和工艺（包括算法和模型）是灵魂。对于制造企业来说，在车间工厂层面推进工业互联网应用面临的问题包括联网问题、数据问题、计算问题和安全问题等。因此，推进工业互联网应用需要推进一批“强基工程”，比如传统设备数字化改造工程、设备联网工程、生产可视化工程、供应链优化工程、PHM（设备故障预测与健康管理）等等。否则，推进工业互联网可能会找不到切入点、找不准着力点、抓不住突破点。

第二、企业要高度重视基于数据的洞察

比如，广汽研究院在收集市场信息和用户反馈过程中，扫描分析了200个网站、3000个车型、30000个年款，从600万网民发出的1亿个帖子中提取了各类汽车用户的80万投诉、150万口碑，形成关键性的50项质量指标、120项商品性指标、100项用户体验指标，从而为传祺的市场、质量、供应链管理提供重要的信息。2020初新冠疫情突发，口罩和医疗防护用品一度非常紧缺。稳健医疗基于数据和经验，提前一个多月预判可能会发生大面积的呼吸道疾病，从2019年12月20日到2020年1月26日，共生产了一亿多只口罩、11万多套防护服，差不多达到了当时全国1/3的口罩供应量，这些口罩90%供给了医院和药店，在关键时刻对抗疫发挥了重要作用。

第三，企业上云要做好五道“必答题”

万企上云是当前政府推动数字化转型的非常重要的抓手，比如采用上云补贴鼓励企业上云。但制造企业要明白，一定是为了刚需上云，而不是为了补贴上云。我们必须要想清楚五个问题：企业为什么上云？不同行业企业上云诉求和重点是什么？企业上什么样的云？企业如何上云？企业上云能够取得什么成效？而且，这里还有一个难易和顺序的问题，比如基础要素上云、经营办公上云、业务系统上云，工业设备上云（PHM设备健康管理与故障预测，包括通过对制造能力和制造资源进行有效定价，推动闲置的制造能力和制造资源上云）、产业生态上云等，难易程度不同，上云的顺序也不同。

图3 企业上云之法

另外，重点要考虑企业上云的方法。规划阶段，要开展现状分析，需求评估、风险识别，制定应对风险的策略。设计阶段，要制定合理的上云方案、计划和步骤，加强对云供应商的资源池和云平台能力的评估，选择私有云、公有云还是混合云等模式来提供云服务。对SaaS、PaaS、IaaS云服务商要有不同针对点的选型策略。方案包括数据如何备份、应用如何迁移、数据如何迁移，以及业务与系统如何协同等。实施阶段，按照步骤进行软件、硬件的部署、参数配置，进行应用迁移、存储迁移、数据库迁移。重要系统需要单独部署或异地镜像/备份。验证阶段，要开展一系列测试工作，完成系统切换。开展功能、性能、应用、系统、容灾、备份等测试，确保上云的稳定性。运维阶段，才是上云的真正开始，要注重对业务的动态支撑与实时响应，实现按需拓展，并提供预警、报表视图等。

数字化转型，可行之术

当前，制造企业组织、业务、产品和价值链的复杂性，为制造企业的数字化转型带来诸多困难。具体来说，制造企业推进数字化转型主要面临以下几个方面的困境：

图4 数字化转型的主要困境

① 认知问题：概念满天飞，技术一大堆，陷入迷魂阵。比如对于智能制造、工业互联网、数字孪生……这些技术/理念，制造企业在推进数字化转型时应该如何选择，从哪着手。

② 执行问题：企业对于数字化转型重视不够，执行不力，往往议而不决，决而不行，行而不实。

③ 规划问题：规划不清，目标不明，导致投资盲目，选型失误，管理糊涂。

④ 实施问题：如果规划不清，实施越深入，信息系统、自动化系统烟囱越多，孤岛现象越严重。

⑤ 数据问题：数据缺乏标准与规范，数据难采集、质量差、难利用。

⑥ 应变问题：系统应变不力，运维乏力，甚至业务与系统“两张皮”。

⑦ 机制问题：组织机制不清晰，专业团队不给力，无法做到可持续。

⑧ 效益问题：总认为投入与产出不成正比，不愿意持续投入，专注不够。

这些问题必然影响企业的交付能力、服务能力、生产能力、研发能力、管理能力、营销能力、应变能力，最终影响会企业盈利能力，难以实现数字化转型的初衷。

因此，企业数字化转型始于战略，重在技术，根在业务，成于管理但可能也毁于管理。也就是说，数字化转型是以数字化技术支撑为前提，但并不仅仅只是数字化技术本身，它的本质上是业务的转型，而业务转型必须以企业战略为主导，以市场变化、客户需求为指引，以组织变革、流程优化、人员能力为保障，以企业文化、环境机遇来促成。

有效推进企业的数字化要注意以下几个方面的问题：

第一，建立数字化转型的组织机制

企业要建立推进数字化转型的委员会，至少应包括这几个方面的部门：战略与市场研究、精益、研发、IT、OT、数据管理、能源管理等等。如果企业没有这些部门，应设有岗位，如果没有岗位应该设有职责。

图5 企业数字化转型的组织/机制

第二，明确数字化转型的推进路线

图6 企业数字化转型的推进路线

评估诊断：从现状出发，从问题着手，对着标杆找差距。
需求调研：要调查企业内外部客户的需求，但重在研究行业发展变化趋势和市场对手。
理清模式：包括研发模式、生产模式、供应链模式、运维模式、服务模式等，最重要是重新优化商业模式。
梳理流程：梳理业务流程，弄清楚流程中的堵点、断点，如何通过数字化的手段加以解决。
总体规划：总体规划做完了也不是一成不变，要因应形势变化和技术发展及时调整，也可能会有五年一大滚，三年一小滚，一年一调整，做到与时俱进。
正确选型：成功选型未必能实施成功，但选型不成功实施肯定失败。
分步实施：做好计划分解，结合岗位、职责，落实到KPI。
迭代完善：有些项目是探索性的、验证型的，需要持续迭代。
试点示范：企业可以根据自身情况，从某一工段、产线来试点，或从某一环节来试点，逐步总结经验，内部推广。

第三，把握数字化转型的主要抓手

数字化转型是企业的基因重塑，要从认知、战略、文化开始，是组织结构、业务流程、支撑系统、商业模式的再造，是典型一把手工程。要有效推进数字化转型，需要把握以下十个方面。我这里重点讲三个方面。

图7 企业数字化转型的主要抓手

一把手的认知：在一个企业里面，一把手认知的高度和广度，决定了一个企业发展速度和深度。数字化转型，首先从一把手的转型开始。

客户体验：数字化转型的方向在哪？在客户体验。李培根院士也曾经指出，我们推进新基建、推进数字化转型，都是最终为了改善人的生活和工作的品质与环境。要注重从根本上去考虑如何让老百姓的生活体验更好，专业人员的工作体验更佳，以人为本，数字化转型才可能挖掘更多的发展空间。

人才团队：无论多美好的愿景，最终必须落实在企业的管理与执行上。管理的核心是管人，执行的成败在人，要善于用人。数字化技术发展快更新快，需要更多新生代力量，比如对于新媒体营销、舆情分析与引导，00后、90后可能更擅长。

第四，抓住数字化转型的关键要点

数字化转型需要有战略性思维，要梳理企业痛点但也不能只盯着痛点，因为痛点有关联性和因果性。要把握行业特点，找准用户体验的触点，形成核心竞争力的亮点，抓住四化（精益化、数字化、网络化、智能化）重点，打通IT、OT以及IT与OT之间的断点，突破业务与系统融合的关键点，解决影响交付的难点，抓住营销与服务的着力点。总的来说，数字化转型只有起点，没有终点。

借用彼得-德鲁克的一句话“战略不是研究我们未来要做什么，而是研究我们今天做什么才有未来”。数字化转型不是战略，但却是当前企业实现战略的关键路径，必须从今天开始，向未来出发。

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