数字化技术的价值发现问题248
发表时间:2023-10-16 08:52 工业企业的工程技术人员推进数字化时,往往是用简单的原理去创造价值。实现过程包括两个方面的困难:一个是技术实现的细节问题,要保证系统的安全、稳定、可靠、易用、易于维护;一个是价值发现问题,提出值得做的项目。前者是技术成功的关键,后者是经济成功的关键。
今天主要谈后面的问题。价值发现,其实涉及到若干层面: 首先是技术层面 技术层面的价值包括:通过自动化或智能化水平的提高,用机器代替人、帮助人,提高劳动效率和产品质量;用远程化操作的方式改善劳动环境、做人难以完成的事情。这些问题,往往有一定的技术难度。 一般来说,这个层面是最容易发现价值的,难点在于判断价值的大小。比如,项目的投入产出比、技术的可复制性、潜在市场大小等。这个层面的工作,往往是技术人员就可以做的。 其次是基础管理层面 在生产经营过程中,存在时间的耽搁、次品的产生、能源的浪费、库存的增加等多种问题。数字化可以有效地解决这些问题。很多人强调精益、六西格玛与数字化的结合,就是因为善于从事精益或六西格玛工作的人,特别容易发现这里的价值。特别地,用数字化手段实现时,效果可能会更好。 这类问题的关键,也是投入产出比的问题。比如,不要为了价值10万的问题,上一个成本100万的系统。精益或六西格玛与数字化的结合程度,有赖于企业的“基础建设”。如果有了很好的数字化平台基础,两者的结合就简单了。我曾经打过一个比方:实现传统的精益,就像步行到某个目的地;数字化与精益的结合,就像坐地铁到这个地方。精益与数字化结合当然好,但前提是要把“地铁网络”修好。“地铁网络”的价值,在于多次重复使用,而不是为了某次特殊的出行。所谓的“多次重复使用”,就是支持持续改进。这就是我在《知行》一书中阐述的观点。 这个层面的问题,往往涉及到个人利益,“价值隐藏”问题非常常见。需要管理者甚至咨询公司(外来和尚)来推动。 第三是流程再造层面 我在宝钢的时候就提出,数字化的主要作用之一,是实现多方协同、资源共享、知识复用。这方面的价值也比较容易发现:只要反着看问题就可以了。比如,去看企业里面有哪些协同不好的问题、哪些资源没有实现共享、哪些知识没有实现复用。 我注意到:在这三个领域中挖掘价值的时候,都涉及到多个部门的利益和权力。推进这类工作的时候,必须是公司领导来推动。不可能是部门推动的。有人提出信息化(数字化)有一种“二把手工程”,就是需要既有权力又有能力和精力的人来推动。当然,“二把手工程”背后是一把手的支持。 第四个层面,转型升级层面 数字化的价值与业务相关。一般来说,研发的比例越高、服务的技术含量越高、产品质量要求越高、自动化程度越高,企业对数字化技术的要求也就越高。如果企业的***有足够的远见,能够确定转型升级的方向,则会自然而然地带动数字化技术的发展。比如,一个以生产为主的企业,演变成生产、研发与服务并重的企业时,对数字化的要求显然是不一样的;一个面向低端市场的企业,与一个面向高端市场的企业,对数字化的需求也是不一样的。 30年前宝钢推进“按合同组织生产”、“生产汽车用钢”、“按周交货”、“减员增效”本质上都是业务提出需求,然后用技术(包括数字化)手段来实现。这时,数字化是一个必要的支撑手段。在这种场景下,一般不会出现“为数字化而数字化”的情况。但是,这样的要求不会是技术人员提出的、甚至也不是企业中层提出的,而是要企业家自己提出并推进的,是典型的“一把手工程”。否则,就是所谓“皇帝不急急太监”。这需要企业家的远见、能力和坚强的意志。 第五个层次,商业模式创新 20年前,中国出现了大量的互联网平台企业。BAT就是当时的翘楚。支持新商业模式的,是数字化、网络化手段。在工业互联网时代,类似的企业也不断出现。但如果再往前追溯若干年,软件企业、工业软件企业也都依靠商业领域的创新。但是,能做这种事情的都是优秀的企业家,有创新精神和能力。我个人认为:在真正的市场经济环境下,国企往往是做不了这种事情的。 我一直强调:数字化转型的首要难点在价值发现。也就是说,如何找到一些值得做的项目。根据前面的分析,我们可以把困难归结到三个方面:缺乏洞察力、缺乏领导力、缺乏远见。 首先是缺乏洞察力。数字化技术能创造的价值与个人、部门利益相关,问题往往被隐藏起来,外人很难看到相关的问题和价值损失。其次是缺乏领导力。涉及多个部门的问题时,技术人员想干的事情,往往干不了;领导想干又对技术不放心。权力和技术往往不能融合起来,看得到问题却做不到。有些是缺乏远见。如果只看眼前,许多工作是吃力不讨好的;而价值往往在很久之后才能体现出来。数字化转型,特别需要企业家有远见、看到远处的价值。需要企业家提出一个需要付出巨大努力才能完成的目标,才能带动数字化技术。在更多的情况下,需要企业家认识到持续改进的力量,建好基础。用数字化促进持续改进,做长期主义者。 OpenClaw (龙虾)+ PLM:下一代工业软件正在从“系统”走向“智能体” 在过去二十年里,制造业的软件体系经历了一次深刻变革:从CAD到PLM,再到ERP与MES,企业逐步构建起覆盖产品全生命周期的数字化系统。 但一个关键问题始终没有被真正解决:这些系统很强大,但它们不会“自己工作”。一、PLM的瓶颈:从“管理系统”到“执行系统”的断层 无论是汽车、航空...
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