四张图读懂制造业数字化转型路径

　　企业需要在充分理解业务生态、市场需求、价值创造三个维度的内涵，找出商务逻辑，并使此逻辑的实现落在创造经济价值的同时，创造社会和环境价值的支点上。

　　制造业向先进的、数字化、智能化转型，成为企业界、学界和企业家们普遍关注的议题，转型成功与否决定了企业在未来生存和发展的命运，也决定了未来制造业持续发展的态势。

　　我在和企业领导人们交流时发现，企业家们对制造业向数字化、智能化转型抱有很高的热情和期望，同时也持有众多的疑虑和困惑，问题的焦点落在了“制造业数字化和智能化的转型成功路径是什么”这一关键点上。

　　其实，在《智慧转型》这本书中（Digital Transformation，David Rogers）有这样一个真实而有趣的故事：有个主营天气预报服务的公司TWC，以收集、处理、发送天气预报进而在发布平台上刊登广告为主要经营模式。但是，TWC很快意识到，数据的潜在价值远远超过获得广告的收入。于是，他们成立了一个由索菲亚领导的数据科学家小组，这个小组的任务，是把数据这一工具转化为创造更高附加值的战略资产。

　　科研小组发现，天气的变化对美国1/3的经济活动的波动产生影响。于是他们和沃尔玛组成了联合工作小组，建立了一个链接气象数据和销售品类及销售量的经济分析模型，并利用这个模型来推测，消费者会在什么样的天气情况下对哪些产品有更高的购买需求和意愿，制定出针对受天气影响的畅销产品品类的广告投放策略，从而获得最大销售收入，提升广告投入-产出的回报率。

　　研究小组还和保险公司合作，开发一个叫做Hailzone的小App，在冰雹或暴风雪来临之前， 及时提醒拥有汽车的车主们，把车子移进车库。这个小小的App大幅度降低了车子损坏率，减轻了车主们的不便和烦恼，而且也降低了保险公司的理赔诉求和成本，受到了消费者、保险公司、社区等利益相关方的赞许。一下子，很多人注册到Hailzone上来，一些气象爱好者还自备了气象观测工具，随时向Hailzone平台发送和分享他们自己所在的地方监测到的气象变化数据。这样一来，Hailzone平台可以在每1.5秒时间间隔里，整合大量来自四面八方的数据，通过特殊的算法，给出更加实时、精准的预报，进入了一个良性的质量提升和价值创造正向循环。

　　这个故事带给我们很有意义的启发，企业需要对数据进行重新的考量，需要重新认知数据对于业务拓展和满足市场及社会需求的意义，需要重新设计其数据策略，为数字化进程做好基础性准备工作。

　　数据是战略资源

　　图1.数据作为战略资源的考量

　　数据是战略资源。企业需要在充分理解业务生态（全流程、全界面）、市场需求（客户、消费者、社会诉求）、价值创造（多重利益相关方共享价值）三个维度的内涵，找出商务逻辑，并使此逻辑的实现落在创造经济价值的同时，创造社会和环境价值的支点上。

　　有个实用的工具叫做数据价值发生器（Data Value Generator 1）。

　　图2.数据价值发生器

　　这个发生器，是一个层层叠进的工作进程。首先确认数据的功能可以应用到提升哪些方面的价值或带来更好的社会、环境效益上，进而决定数据的影响领域和对数据应用所产生的经济-社会-环境绩效的考量目标。其次，从实现多重价值的途径选择（价值模式选择）中，确定最为适用和有效的一种或组合。在选定了模式之后，设计出满足使用者在使用数据中创造或获得价值的逻辑，将这个逻辑生成为概念，进而形成实施的计划框架。接下来，对现存数据进行总体性、系统性、动态性的梳理，找出与实现目标所需数据的差距，进一步确定新的数据源作为数据完整性的补充。最后，进入计划实施阶段。在此阶段中，充分考量技术因素，业务因素，应用因素，行为因素。

　　包括西门子、蒂森克虏伯、微软、远大科技、树根互联等，他们转型实践的一个共同的特点，都是以将数据转化为战略资产为重点，以可持续发展的理念为引领，将转型视作一次向着高质量、循环经济、生态系统的飞跃。因此，转型，不是简单的技术升级，而是从数据开始的全面企业和行业再造。

　　逻辑的迭代

　　与传统制造业线性思维逻辑不同的是，数字化智能制造需要有多个维度交互思维的能力。除了企业自身运营中产生的大量数据之外，来自客户、供应链、合作伙伴、终端消费者等多个利益相关方的数据，都会实时在线地渗入企业个性化定制、柔性生产、新产品开发、投放市场、采购和资源整合等各个环节，并在此交互过程中，为企业决策和营销提供战略性指引。企业只有在在深刻理解自身的业务流程、商业生态之后，才能做出真正有意义的新的商业逻辑和新的商务模式的考量。

　　剑桥大学的Sir Mike Gregory（爵士）教授曾经提出了这样一个观点2：数字化、智能化制造要求企业打破局限于企业内部生产运营边界，将企业与其关联的点对点、端到端的联系纳入全局的运筹帷幄之中，这个系统是开放的、合作的、共享的，并形成有效的闭环。这个闭环，还应当包含负责任生产-消费-回收和再利用的循环。

　　因此，对完整的业务生态的彻底再认知，是转型路径的起点。良好的开端，是成功的一半。这个开端必须是脚踏实地，一步一个脚印的。

　　举例为证。为了实现数字化、智能化矿山的目标，洛钼集团在2006年迈出了转型的第一步。从底层生产过程自动化系统的建设开始，升级到2010年的适合矿山作业和供应链体系的企业资源计划（ERP）系统规划、设计和建设；再到2014年引入矿山制造执行系统（MES），实现了将企业ERP系统与底层自动化系统之间的有效对接。2015年之后，又提出了构建洛钼集团全流程智能生产一体化管控集成系统，以管理、指挥、控制和协调生产为核心，将制造执行系统、企业资源计划和现有的数字化采矿和选矿智能控制系统进行集成。这一数字化采矿系统，可以针对采矿生产，将矿体地质模型、配矿作业计划、装-运-卸-生产调度以及运输量自动计量统计与管理集成一体，采用互联网相关技术，实现对装、运、卸生产过程的实时数据采集、判断、显示、控制与管理，实施对卡车、电铲等设备进行监控和优化调度，实施对采矿生产的数据进行监测及控制，从而形成一种信息化、智能化、自动化的全方位新型现代数字化生产管理平台。

　　目前，洛钼正推进5G无人矿山项目以及智能装备与新能源改造相结合的项目，继续推进研制集纯电动驱动、远程遥控操作及无人驾驶技术为一体的智能环保型采矿装备，加快推进绿色智能矿山建设。2018年，洛阳钼业与腾讯、携程、百度、恒瑞医药、海康威视、中国重工等共7家中国企业，成功进入福布斯年度全球最具创新力企业榜。

　　据世界经济论坛和埃森哲公司发布的一项研究显示，到2025年，数字化将为采矿业及其客户，以及社会与环境带来 4250 亿美元的总价值。数字化可以实现从矿山到港口供应链全流程的可视化，可以分析整个链条上的数据，识别生产、管理、库存、质量、成本、绩效，提高效率节省资金。全球最大的多元化基础金属公司之一MMG，与施耐德合作推出了资产利用率解决方案，与之前相比，其中两个矿场的资产利用项目实现了10-20％的产能提升，设备运营能力分别比铭牌额定值提升了12％和34％。

　　数字化智能化转型路径

　　图3.数字化智能化转型路径

　　在实践中，我们渐渐摸索出一条制造业向数字化、智能化转型的路径3。这条路径从企业（工厂）的业务生态梳理着手，将数据作为战略资产进行重新考量、找出满足经济-社会-环境发展需求的逻辑；在此基础上提出企业的数字化战略，从数字化进程入手，并引入变革管理的方法论，指导这一升级转型的过程，在重构商务逻辑基础上，以系统的战略、方法和具体措施（接地气的战术）来推进这一进程，对阶段性的数字化智能化成果进行动态的检验。这当中，以可持续发展为目标的战略领导力核心是成功的关键。企业家需要有清晰的社会目标、前瞻的战略愿景、坚强的必胜信念，才能引领企业完成转型，取得面向未来的阶梯式成功。

　　企业数字化、智能化转型，为企业乃至行业向着可持续发展打开了新的道路。

　　在此基础上，我提炼出这样一个数字化、智能化生态模型。

　　图4.可持续发展驱动的数字化智能化生态发展

　　在这个模型中，我们把通过数字化、智能化途径有望实现的从安全生产到循环经济几大方面的目标，映射到企业转型战略与实践当中来。企业以数字化为重点，以全方位业务生态认知为起点，纵观总体性的无边界全价值链活动，开展广泛的社会合作与社会创新，借助自动化、信息化、网络化、智能化建设的升级过程，实现为企业创造经济效益，为社会和环境及多重利益相关方创造价值的可持续发展目标。

　　这一目标，离我们不远。