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许小年:传统企业的数字化转型

30天前发布来源:新浪财经作者:许小年

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万物互联的供给侧一旦对接已然高度互联网化的需求端,将出现什么样的生态和什么样的商业模式?人工智能又将带给我们什么样的惊喜?眼下都难以做出具体的场景预测。

  互联网是20世纪的一项伟大创新,互联网和移动通讯技术相结合,极大地改变了经济的运行方式和人们生活方式。从零售、金融、通讯、医疗到教育、媒体、娱乐,经济和社会各个方面无不受到互联网的强烈冲击,行业结构和企业形态都发生了深刻的变化。

  消费互联网自本世纪初至今经历了它的黄金时期,有迹象表明它的巅峰已过,但这并不意味着互联网时代渐近尾声。工业互联网和2B的互联网正方兴未艾,移动互联网加数字技术,机器互联和人机互联,互联网演化发展为物联网(IoT,Internet of Things),物联网产生的数据将比消费互联网高不知道多少个量级,使得人工智能成为一项必需的基本技术,否则就无法处理物联网时代的海量数据。

  万物互联的供给侧一旦对接已然高度互联网化的需求端,将出现什么样的生态和什么样的商业模式?人工智能又将带给我们什么样的惊喜?眼下都难以做出具体的场景预测。

  未来的前景越是令人兴奋,越要关注当前脚下的道路。我们需要清醒地认识到,人工智能为大数据而生,也以大数据为前提,没有大数据,人工智能便是无源之水,无本之木。大数据来自物联网;物联网的基础是又是数字化。对于大多数传统企业而言,当务之急不是人工智能立竿见影的直接应用,而是数字化和物联网的基本建设。

  基础性的投入很可能短期不见效,长期来看却是不可或缺的,因为技术的发展有其自身逻辑。以为到哪里买一项AI技术或一个AI团队,就能解决企业的痛点问题,这是机会主义的侥幸心理;宣称AI很快将成为一个新兴产业,率先抢占风口,就可以弯道超车甚至飞上天去,除了营销之外不具备什么实际的意义。

  与消费互联网相比,工业互联网有若干特殊的性质,这些性质决定了工业互联网的开发思路和开发路径不同于消费互联网。具体而言,工业互联网的行业属性和企业属性相当强,需要有行业知识的积累,需要专业团队和一定的客户基础。第二,因为较强的行业属性,工业互联网将深入众多的垂直领域,而不大可能出现社交、零售那样的大型平台,也不大可能开发出游戏、电子支付那样通用的爆款产品。换句话说,工业互联网的规模经济效应远低于消费互联网。第三,消费互联网平台可方便、迅速地对接消费者,工业互联网的应用要做大量的前期准备工作,特别是企业的数字化和标准化。

  传统企业如何跨入物联网时代?从有限的案例研究中,我们梳理出以下的要点:

  首先从企业的核心业务入手,着力解决痛点问题。例如对于制造型企业,市场反应速度、满足客户的个性化需求、交货期和产品品质往往比价格重要得多,C2M、B2M是解决这些问题的有效方法。然而在很长的时间内,人们关注的只是“2”也就是客户和制造的连接。连接需求与供给固然很重要,但仅仅将现有的制造能力连接到C或者B是远远不够的,没有新型的生产能力的支持,企业很可能接到订单也做不出来。工业互联网的关键在于数字化的M,必须将M改造成为快速反应的和柔性化的甚至是个性化的生产能力。

  改造生产能力的指导思想是数据驱动,而不是传统的物流或资金流驱动。系统地梳理制造工艺流程或服务流程是必要的,从接单、设计、备料、加工、组装、测试、仓储物流、交货、售后服务,每一环节都要数字化和模块化,不仅实现人财物和设备的互联、生产全流程的无缝衔接,而且将财务、人力资源等职能融入核心业务的计划与管理。

  对于生产能力的改造,数字化的重要性怎样强调也不过分。以设计为例,工业互联网时代的产品设计是拼搭组合标准模块,而不是工程师凭借经验使用CAD(Computer Aided Design)手工完成的传统模式。为了达到这一目标,企业要先要将产品拆分为部件、零件,每一零件又有不同的规格、尺寸、材质、加工工艺,再将所有可能的方案以及每一种可能方案的图纸和文字资料都转化为数据,存入云端的数据库。工程师接受一项任务后,启动设计程序,输入客户给定的参数,由程序调用云端的数据自动进行设计,同时自动编制工艺流程。工艺文件传送至材料库备料,并向设备发出操作指令。具有感知能力的设备实时产生大量的运行数据,汇集到分布式的或者中央数据处理器,在那里我们才遇到人工智能。人工智能分析数据,及时调整设备的运行状态和车间的生产计划,动态地优化企业的生产效率。

  再以第三方物流为例,物联网同样要求数字化的仓库和数字化的运营。仓库的空间、操作设备、人员、货物都有唯一的数字身份识别,库内的操作流程和库外的运输配送也都数字化了。物流公司从接到订单的那一刻起,就开始跟踪客户的货物,从入库、上架、出库、分拣到配送,全程可追溯,确保货物的品质、送达的时效和准确性。只有当公司的客户和运力积累到一定程度时,数据量足够大时,客户、货物、仓库空间、运输手段的匹配以及配送线路的规划复杂到了传统手段无法应付时,人工智能才有了需求和实现的可能性。

  数字化和物联网当然可以提高设备利用率或员工效率,更重要的是,新技术使企业有可能完成过去难以想象的工作,例如C2M、B2M的大规模定制,或者更广义地讲C2S、B2S,S在这里代表供应商。厂商根据需求生产,快速交货,大幅度减少库存,对于长期被库存困扰的服装等行业不啻于福音。缩短交货期提高了企业在市场上的议价能力,有助于避免产品同质化导致的价格竞争。

  实现自身业务的数字化和数据驱动后,企业可以向社会提供技术及数据,也可以吸引和吸收社会资源开展合作,逐步走向平台化。在这里我们强调先有自己核心业务的改造,再有细分市场或行业的平台,这个逻辑关系不应搞反,搞反了很可能陷入赢了场面输了本钱的窘境。在B端形成平台和生态,为创新业务、创新商业模式准备了条件。值得注意的是,业务的平台化会引起企业组织结构的变化,这一变化将重新定义企业和客户的关系、企业和员工的关系,以及企业和企业的关系,对社会和人们的生活产生深远的影响。经过重塑的企业组织将激发出什么样的员工主动性和创造性,将如何改变社会资源的配置方式,我们今天只能有一些模糊的猜想。

  近期媒体上“工业互联网”的出现频率越来越高,除了人云亦云的趋势断言,便是笼统含混的远景描绘,真正理解工业互联网的是少数默默而艰难地探索着的企业。不尚空谈,不求暴利,踏踏实实地从基础做起。尽管凤毛麟角,这些企业已取得了突破性的进展,未来的希望就在它们身上。

  本文来源于广州科技大会上的发言。

  (本文作者介绍:中欧国际工商学院经济学和金融学教授)


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