本文是著名學者許小年教授針對企業的數字化轉型提出自己的獨到見解和落地建議。
基本假設：
無論技術多麼發達，都不改變經濟規律，不改變商業的本質。
工業技術發展的四個階段
“工業4.0”的概念耳熟能詳，但對於“工業4.0”的含義瞭解的人少之又少。工業技術發展經歷四個階段，分別是：
“工業1.0”實現了機械化、動力化。18世紀60年代起通過水力和蒸汽機實現工廠機械化，後來發展的技術還包括內燃機、電動機、核能、清潔能源等，機械化使生產力極大提升。
“工業2.0”實現了自動化。通過機電自動控制等手段，實現流水生產線、半自動設備等。
“工業3.0”實現了信息化。計算機的普遍應用帶來三方面的變化：
- 管理自動化，出現了程控設備、全自動單機
- 職能軟件大量應用，例如ERP、MES、CRM、CAD、WMS等
- 組織普遍採用集中決策的科層結構
“工業4.0” 數字化是“工業3.0”信息化的自然延伸。“工業4.0”（互聯網、數字化）的核心包括：
- 打通各自獨立的系統、消除信息孤島
- 實現“單-人-機-財”協同，形成有機整體
- 由生產的物理驅動（資源驅動）和管理的流程驅動變為數據驅動
- 員工和設備從接受指令到自適應、自學習
- 管理體系扁平化，體現在層級減少、管理職能平臺化
因此，數字化是“工業4.0”的顯著特徵、目標和手段。
數字化、大數據
什麼是數字化？
- 將模擬信號轉化為數字
- 便於計算機處理和網絡傳播
什麼是大數據（大數據的主要特徵）？
- Volume，大量
- Variety，多樣
- Velocity，快速
數字化和大數據能做什麼？
- 準確把握市場需求
- 大規模個性化定製
- 快速變化的市場中縮短交貨週期
- 減少人工誤差，改善產品品質
- 充分利用產能，提高效率，降低成本
- 構建商業模式和技術創新的生態
- 為新型企業組織奠定基礎
為什麼一定要用大數據？
- 實時管理的需要
- 人工智能的需求
工業互聯網和消費互聯網的區別
主要區別包括以下四個方面：
- 行業和企業屬性明顯。消費互聯網更多從人性出發
- 規模效應和網絡效應相對較小。這意味著外力驅動（例如補貼）模式對於工業互聯網要更困難
- 實現路徑為自下而上，而非自上而下
- 從商業的本質出發而不是所謂的“互聯網思維”
案例：定製服裝企業的數字化實踐 - 從核心業務痛點入手
以定製服裝行業為例講述數字化的應用路徑。從核心業務的痛點入手。定製服裝行業的痛點為多采用手工生產，價格高、交貨期長、返工率高。而對於消費者來說，標準化的服裝不一定適合自己，定製服裝存在痛點。
定製服裝行業的難點為：
- 肩寬、腰圍等尺寸是不規則的三維弧線，而不了是二維平面
- 而量體尺寸轉化為不了布面上的二維圖形數據。它們雖有一定的邏輯關係，但難以公式化
如何將三維數據映射為二維數據，這個難點靠有經驗的裁縫通過“打版”來實現。裁縫師傅採用手工+電動工具的方式實現量體裁剪、單件縫製，還停留在工業1.0階段。
案例：定製服裝企業的數字化實踐 - 尋求數字化的解決方案
這是現在大多數定製服裝企業的現狀：
- 裁縫師傅根據經驗打版，手工操作，無法工業化批量生產，且無法保證一致的質量
- 作為核心技術的打版，需要量取主要部位的尺寸。量取的主要部位越多衣服就越合身，經驗豐富的師傅量取多達20多個
- 除了貼身還原，還需要考慮舒適、美觀，進一步增加了打版的複雜度
- 一件西裝上衣為60多片布，通過畫好來剪裁，經過縫製、試穿調整、定型才最終成衣，效率低
流水線生產效率高但不合身，手工定製合身但價格高、等待時間長，如何實現流水線上生產定製服裝？——通過大數據來解決：
建立大數據庫 → 掃描量體，輸入實測數據 → 從數據庫中找出匹配度最高的版 → 同時生成工藝、物料、人力、財務等文件。
其中數字化的關鍵一步是建庫：
- 將過去的版型輸入數據庫
- 劃分越細，匹配越精確，數據量越大
- 數據積累越多越精，覆蓋面越寬
- 用算法生成與真實版相近的中間型
用戶通過APP輸入定製化元素：尺寸、款式、面料、個性化元素。後臺根據實測數據和其他要求，通過算法進行自動打版、驅動生產。
案例：定製服裝企業的數字化實踐 - 用數據驅動生產與管理
通過建立大數據和優化專業算法，在確定版型的同時，還確定了：
- 版型確定的同時確定工藝、用料、用工、成本
- 在對應的數據庫中調出相應的數據：款式、版型、工藝、面料、輔料、客戶、訂單；生成每一片布的加工工藝、用料、成本、訂單文件
- 數據驅動生產和管理流程：信息系統接手大部分生產調度、用工計劃、成本核算、材料採購等任務；傳統職能部門弱化
定製服裝行業的數據驅動生產和管理可以使得全程數據支持，數據流動無斷點。示例如下：
數據驅動生產：
- 版型匹配後進行自動（人工干預）排料，給裁床發出操作指令。
- 進行數控裁剪，每片布上面都有ID卡，存有工藝、用料、客戶等數據。布片上掛吊架，生產過程初現物聯網雛形。
- 掃碼讀取數據，按照工藝要求加工，更新布片信息。
數據驅動物流：
- 從ID卡讀出用料、工藝等要求，按照規定操作
- 更新每一片布的狀態，回掛吊架，傳至下一工位
- 系統根據加工進度，隨時調整排產計劃
- 依訂單號將分散的布片縫製為成衣
- 發送交貨，更新客戶數據庫，完成點對點的閉環
在成衣流水線上，沒有兩件同樣的西裝，達成個性化和規模化的最優解。
現實和虛擬互為映像
物理世界中的每一步操作都對應IT子系統（數字世界）。現實和虛擬互為映像。
工業4.0將分立的子系統打通，消滅豎井和孤島，讓數據順暢流動、便捷共享。從而實現數據無邊界、組織無邊界。
相應的系統如下：
總結：
- 所有的新技術都要有應用場景
- 數字化改造不是IT的事情，是業務的事情，同時要有強大的技術支撐
數字化企業的組織重構
數字化給組織帶來變化，體現在四個方面：
- 組織重構：組織重構是數字化核心業務的延伸，數字化是組織重構的前提和基礎；防止為了重構而重構
- 從設計-生產入手，逐步實現管理的數字化
- 減少管理層級
- 簡化和轉變管理職能
傳統的科層制存在很大的弊端：：
- 層級間造成新的信息不對稱，下情不能上達
- 容易形成企業內的利益集團和利益博弈
- 任務低報，資源高報
- 職能部門卡BG\BU，BU間相互爭奪資源
- 中樞指令得不到執行
數字化企業的組織變革，在三個方面入手：
- 壓縮層級，成為系統-節點-細胞三級
- 用數字化消除信息的不對稱，職能變賦能
- 管理變治理，賦予一線更大的決策權
從而形成邊界日益模糊的組織架構，如下圖示意：
數字化轉型的實施要點
企業的數字化轉型並非易事，在實施過程需要遵循以下要點：
1、確立數字化的戰略高度
- 不僅限於工具應用和效率提升，同時對市場反應和提升產品品質都有幫助
- 解決傳統方法不能解決的痛點問題，例如大規模定製
- 構建“數字生態”，孕育新的商業模式
2、數字化是“一把手”工程
- 帶動全公司觀念轉變
- 進行系統性的流程梳理
- 進行組織重構
3、管理層、業務部門、IT部門需要反覆溝通、修改系統架構
4、高度重視標準化工作
5、集中精力做好SaaS層
- 與科技公司合作開發PaaS，使用現成的IaaS
6、避免“平臺陷阱”和“互聯網思維”
- 現在的語境下，互聯網思維=消費互聯網思維
- 工業互聯網的邏輯有著根本的不同
7、數字化之前免談人工智能
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