安筱鹏：数字化转型的十个关键词

我们再来看智能制造，我们可以定义一个智能的最小单元——具有感知、分析、优化、执行功能的智能单元，如数控机床、智能机器人、AGV小车以及刀具管理、工装管理系统等，这些最小智能单元散布在制造体系的各个角落。今天，随着物联网、边缘计算、工业互联网等新的架构和技术体系的出现，以及市场需求对跨企业、跨环节、大尺度资源优化的需求，最小的智能单元从一个小系统被不断接入企业内部大系统，企业内部大系统与上下游实现互联互通互操作，构建复杂产业链系统。在此基础上，当企业把产业链系统向整个社会开放时，开始构建起一个复杂巨系统。那我们可以看出来，商业和制造系统变得越来越复杂，从一个机械系统演变成了一个复杂生物系统。

德国工业4.0讲横向集成、纵向集成、端到端集成，从这个角度来讲，什么是集成？集成是数据的互联互联网互操作，集成的本质就是对制造资源优化范围、领域深度的描述，从自动化到智能化，就是从局部优化到全局优化的过程，在时间上优化只有起点没有终点，空间上参与优化的资源从点、线、面、大系统、巨系统的方向不断地扩展。如果说，自动化是单点的、低水平的，有限的资源优化；那么，智能化是多点、高水平、全局的资源优化。所谓集成的过程，就是对制造过程的范围领域不断地深化的过程。

智能制造：复杂的生态系统

传统的制造体系是一个简单的机械体系，确定性是常态。而智能制造是一个复杂的生态系统，要解决的核心问题是如何降低系统的不确定性。今天，当人们在理解制造业、理解智能制造的时候，我们要换一个视角，我们从一种静态思维、机械化思维，走向生态思维、系统思维。

3.竞争的本质

什么是企业？企业竞争的本质是什么？这是我们在理解数字化转型，必须要思考的问题。

企业是一种组织，是跟市场、政府一样，配置资源的组织。企业是一种替代市场进行资源配置的组织，是将技术、资本、人才、土地、机器设备等资源组织起来，以更高效、更低成本满足客户需求的组织。企业竞争的本质是什么？企业竞争的本质就是资源配置效率的竞争，就是要以数据自动流动化解复杂系统的不确定性，优化企业资源的配置效率。企业面临什么样的挑战？当我们走进企业董事会、走进工厂、走进车间、走进研发中心，他们都在思考什么问题：企业思考如何缩短一个产品的研发周期、如何提高一个班组产量、如何提高一个机床的使用精度、如何提高一组设备的使用效率，所有这些问题，都可以归结为一个问题，就是如何提高资源配置效率。

面对这些问题，如何提高资源优化配置效率，核心是如何实现科学决策、精准决策、高效决策。企业的本质属性是在不确定性的环境中如何决策，对于企业来说，新品开发是决策，客户定位是决策，营销策略是决策，研发组织是决策，供应链选择是决策，交付周期是决策，库存管理是决策，排产计划是决策，商业模式选择是决策。科学决策的背后是资源优配置效率的提高。

在淘宝、天猫上的服装、化妆品商家来说，他们要思考的问题是，如何发现客户的需求？如何找到新产品的最佳代言人？是选择电视广告还是网络广告？如何确定营销关键词？今年夏季流行什么款式、什么颜色、什么尺码？何时备料、备多少？如何定价？所有这些问题的背后，都是一系列决策。

4.转型的逻辑起点

数字化转型的逻辑起点：适应竞争环境的快速变化

今天人们讲智能制造、工业4.0、工业互联网等一系列概念，讲数字化转型，首先需要思考的问题是，转型的逻辑起点是什么？这个逻辑起点是，企业如何适应竞争环境的快速变化。智能就是一个主体对外部环境的变化做出反应能力，这个主体可以是一个人、一个机器、一个设备、一个组织、一个企业等。工业4.0、智能制造等要解决的核心问题就是，面对客户需求的变化，企业如何适应和跟上这一快速的变化，如何更好地满足客户需求，这是数字化转型的逻辑起点。

消费者的需求已经发生改变

在过去，消费者追求的更多是性价比、产品功能、耐用性等功能诉求；而今天，年轻的消费者不仅仅关注功能性诉求，而且关注内容、服务、参与度、社交体验、分享与交流等体验诉求。消费者的需求已变化，我们的供给能否跟上消费者需求的变化。

制造企业需要面对不确定性快速做出反应

美国的标准与技术研究院对智能制造有一个理解。就是如何实现差异性更大的定制化服务、更小的生产批量、不可预知的供应链的变更。把这三个标准归纳成一句话就是制造企业如何面对不确定性，在外界环境发生变化时，如何能够快速地、实时地、精准地做出反应。这背后的体现的是一种能力。

中国是全球最大的服装出口基地，过去一个外贸服装订单量可以达到百万级，后来订单量下降到了十万、五万级，今天服装的外贸订单最小批量只有3000件左右，线下订单达到1500件、线上达到380件。但同时，订单的交期从过去的一年、半年、三个月进一步压缩到15天，有些品牌厂商15天交期产品的比重已占所有产品的15%。而具备15天交期能力的代工厂，其单件产品的议价能力比大规模生产厂家高出30%。对于智能制造和数字化转型而言，其要解决的核心问题是如何解决小批量、多品种、短交期的问题。

商业和制造系统的复杂性

（编辑：源码网）

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