许小年：企业数字化转型的现实路径

基本假设：

无论技术多么发达，都不改变经济规律，不改变商业的本质。

工业技术发展的四个阶段

“工业4.0”的概念耳熟能详，但对于“工业4.0”的含义了解的人少之又少。工业技术发展经历四个阶段，分别是：

“工业1.0”实现了机械化、动力化。18世纪60年代起通过水力和蒸汽机实现工厂机械化，后来发展的技术还包括内燃机、电动机、核能、清洁能源等，机械化使生产力极大提升。

“工业2.0”实现了自动化。通过机电自动控制等手段，实现流水生产线、半自动设备等。

“工业3.0”实现了信息化。计算机的普遍应用带来三方面的变化：

管理自动化，出现了程控设备、全自动单机

职能软件大量应用，例如ERP、MES、CRM、CAD、WMS等

组织普遍采用集中决策的科层结构

“工业4.0”数字化是“工业3.0”信息化的自然延伸。“工业4.0”（互联网、数字化）的核心包括：

打通各自独立的系统、消除信息孤岛

实现“单-人-机-财”协同，形成有机整体

由生产的物理驱动（资源驱动）和管理的流程驱动变为数据驱动

员工和设备从接受指令到自适应、自学习

管理体系扁平化，体现在层级减少、管理职能平台化

因此，数字化是“工业4.0”的显著特征、目标和手段。

数字化、大数据

什么是数字化？

将模拟信号转化为数字

便于计算机处理和网络传播

什么是大数据（大数据的主要特征）？

Volume，大量

Variety，多样

Velocity，快速

数字化和大数据能做什么？

准确把握市场需求

大规模个性化定制

快速变化的市场中缩短交货周期

减少人工误差，改善产品品质

充分利用产能，提高效率，降低成本

构建商业模式和技术创新的生态

为新型企业组织奠定基础

为什么一定要用大数据？

实时管理的需要

人工智能的需求

工业互联网和消费互联网的区别

主要区别包括以下四个方面：

行业和企业属性明显。消费互联网更多从人性出发

规模效应和网络效应相对较小。这意味着外力驱动（例如补贴）模式对于工业互联网要更困难

实现路径为自下而上，而非自上而下

从商业的本质出发而不是所谓的“互联网思维”

案例：定制服装企业的数字化实践 - 从核心业务痛点入手

以定制服装行业为例讲述数字化的应用路径。从核心业务的痛点入手。定制服装行业的痛点为多采用手工生产，价格高、交货期长、返工率高。而对于消费者来说，标准化的服装不一定适合自己，定制服装存在痛点。

定制服装行业的难点为：

肩宽、腰围等尺寸是不规则的三维弧线，而不了是二维平面

而量体尺寸转化为不了布面上的二维图形数据。它们虽有一定的逻辑关系，但难以公式化

如何将三维数据映射为二维数据，这个难点靠有经验的裁缝通过“打版”来实现。裁缝师傅采用手工+电动工具的方式实现量体裁剪、单件缝制，还停留在工业1.0阶段。

案例：定制服装企业的数字化实践 - 寻求数字化的解决方案

这是现在大多数定制服装企业的现状：

裁缝师傅根据经验打版，手工操作，无法工业化批量生产，且无法保证一致的质量

作为核心技术的打版，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，经验丰富的师傅量取多达20多个

除了贴身还原，还需要考虑舒适、美观，进一步增加了打版的复杂度

一件西装上衣为60多片布，通过画好来剪裁，经过缝制、试穿调整、定型才最终成衣，效率低

流水线生产效率高但不合身，手工定制合身但价格高、等待时间长，如何实现流水线上生产定制服装？——通过大数据来解决：

建立大数据库 → 扫描量体，输入实测数据 → 从数据库中找出匹配度最高的版 → 同时生成工艺、物料、人力、财务等文件。

其中数字化的关键一步是建库：

将过去的版型输入数据库

划分越细，匹配越精确，数据量越大

数据积累越多越精，覆盖面越宽

用算法生成与真实版相近的中间型

用户通过APP输入定制化元素：尺寸、款式、面料、个性化元素。后台根据实测数据和其他要求，通过算法进行自动打版、驱动生产。

案例：定制服装企业的数字化实践 - 用数据驱动生产与管理

通过建立大数据和优化专业算法，在确定版型的同时，还确定了：

版型确定的同时确定工艺、用料、用工、成本

在对应的数据库中调出相应的数据：款式、版型、工艺、面料、辅料、客户、订单；生成每一片布的加工工艺、用料、成本、订单文件

数据驱动生产和管理流程：信息系统接手大部分生产调度、用工计划、成本核算、材料采购等任务；传统职能部门弱化

定制服装行业的数据驱动生产和管理可以使得全程数据支持，数据流动无断点。示例如下：

数据驱动生产：

版型匹配后进行自动（人工干预）排料，给裁床发出操作指令。

进行数控裁剪，每片布上面都有ID卡，存有工艺、用料、客户等数据。布片上挂吊架，生产过程初现物联网雏形。

扫码读取数据，按照工艺要求加工，更新布片信息。

数据驱动物流：

从ID卡读出用料、工艺等要求，按照规定操作

更新每一片布的状态，回挂吊架，传至下一工位

系统根据加工进度，随时调整排产计划

依订单号将分散的布片缝制为成衣

发送交货，更新客户数据库，完成点对点的闭环

在成衣流水线上，没有两件同样的西装，达成个性化和规模化的最优解。

现实和虚拟互为映像

物理世界中的每一步操作都对应IT子系统（数字世界）。现实和虚拟互为映像。

工业4.0将分立的子系统打通，消灭竖井和孤岛，让数据顺畅流动、便捷共享。从而实现数据无边界、组织无边界。

相应的系统如下：

总结：

所有的新技术都要有应用场景

数字化改造不是IT的事情，是业务的事情，同时要有强大的技术支撑

数字化企业的组织重构

数字化给组织带来变化，体现在四个方面：

组织重构：组织重构是数字化核心业务的延伸，数字化是组织重构的前提和基础；防止为了重构而重构

从设计-生产入手，逐步实现管理的数字化

减少管理层级

简化和转变管理职能

传统的科层制存在很大的弊端：：

层级间造成新的信息不对称，下情不能上达

容易形成企业内的利益集团和利益博弈

任务低报，资源高报

职能部门卡BG\BU，BU间相互争夺资源

中枢指令得不到执行

数字化企业的组织变革，在三个方面入手：

压缩层级，成为系统-节点-细胞三级

用数字化消除信息的不对称，职能变赋能

管理变治理，赋予一线更大的决策权

从而形成边界日益模糊的组织架构，如下图示意：

数字化转型的实施要点

企业的数字化转型并非易事，在实施过程需要遵循以下要点：

1、确立数字化的战略高度

不仅限于工具应用和效率提升，同时对市场反应和提升产品品质都有帮助

解决传统方法不能解决的痛点问题，例如大规模定制

构建“数字生态”，孕育新的商业模式

2、数字化是“一把手”工程

带动全公司观念转变

进行系统性的流程梳理

进行组织重构

3、管理层、业务部门、IT部门需要反复沟通、修改系统架构

4、高度重视标准化工作

5、集中精力做好SaaS层

与科技公司合作开发PaaS，使用现成的IaaS

6、避免“平台陷阱”和“互联网思维”

现在的语境下，互联网思维=消费互联网思维

工业互联网的逻辑有着根本的不同

7、数字化之前免谈人工智能

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