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    企业信息化    
  制造企业五维度数字化评估模型(2024-5)  
企业管理杂志 发布时间:24-07-01        
   

 

文|蔡伟平   吉力

 

关键词:数字化转型;制造企业数字化;五维度数字化评估模型;数字化转型阶段评估;数资化

 

  数字化转型是企业应对不确定性的有力手段,可以使企业变得更加高效、灵活和敏捷。数字化转型是漫长而充满挑战的,企业通常借助成熟度模型分析和判断当前所处的发展阶段并制定发展目标,通过尝试逐步找到转型路径。然而,尽管存在大量值得借鉴的优秀成果,由于各企业在行业、规模、产品和组织结构等方面存在差异,因此不能简单地复制最佳实践。另外,大多数成熟度评估模型粒度较粗,主要服务大型企业的战略制定,对于中小型企业或职能部门,缺乏详细的评估指标。

  基于以往卓越模型的思维和框架,本文结合制造企业数字化项目管理实践经验,对评估的粒度进行更细致的划分,并提出基于五个维度和五个阶段的制造企业数字化评估模型(如下页图1所示)。

 

数字化战略发展五维度

   数字化转型的主要目标是为企业创造价值。基于“以终为始”的理念,本文对数字化为企业带来的价值进行分类,提出从五个价值维度规划和实施数字化转型策略。

  一是集成化,主要内容一部分主要集中在数据标准化上,目的是提升组织在数据收集、传递、存储及共享各个环节的综合能力;另一部分致力于数字化系统平台的互联性、模块化、应用性和平台化,目的是加强跨组织协作并推动数据源应用的多样化。

  二是精益化,即通过数字化转型来提高企业透明度,深入分析组织优劣势,依赖于管理颗粒度的细化和量化,解耦企业复杂工作流,从而系统性减少浪费,提高组织内部绩效。

三是数据化,涉及对核心业务流程的结构化梳理;对于业务流程中的关键绩效指标进行量化处理;搭建产品系列实施模型。这样,企业可以借助数字化工具增强管理能力,从而在面对变革时,显著提高其敏捷性、鲁棒性和可预见性。

  四是定制化,在构建组织数据标准和战略框架的基础上,应用数字化工具解决关键业务问题,以满足打通数字化转型“最后一公里”的需求。企业培养具有多元技能的数字化人才,为组织树立数字化转型的信心。

  五是数资化,指通过一系列的数据收集、积累、挖掘、实践和迭代过程,不断提升企业内部数据的质量和数据资产价值,将大量无意义的数据转化为可以被行业复用的标杆实践。这类轻量级资产的价值将在一定程度上超越传统资产价值,并启动开源节流的双重循环,从而优化企业的盈利模式。

 

基于五维度数字化评估模型

  鉴于各个维度在赋能价值、设定目标和管理策略上存在的差异,企业在运用五维度数字化评估模型评估时,仅依赖某个单一维度是不够的。相反,应该通过对五个维度的逐步深入分析和评估,最终形成全面定性的数字化状态评价。如图1所示,在五维度数字化评估模型中,如果红色箭头左侧阶段要发展到下一阶段,与该维度的其他阶段相比,通常需要团队付出更多努力,就像跨越鸿沟,而且更容易失败。

 

 

  首先,鉴于不同企业在行业、规模、产品、愿景和管理模式上存在的差异,该模型并不是代表所有企业必须发展到最后阶段,而是利用它来评估组织当前所处的发展阶段,并指导企业确定适合自身的阶段性发展目标。其次,模型只是给出思考路径和解决问题的框架,评估指标可以根据自身行业的特点和需求进行设置,以适应不同的应用场景。最后,各个阶段的转换并不意味着企业需达成所有评估指标,可以根据实际需求选择合适的评估指标进行阶段性升级。

1. 集成化

  在集成化维度中,业务集成阶段向数据集成阶段发展的主要鸿沟来源于业务元素相关性和产品集成度两个评估指标。尽管业务集成阶段是基于协作的,但集成系统中的各个功能组件仍然保持着一定的独立性,这意味着功能组件通常是通过中间件或其他技术手段连接在一起的,但其后端数据库和技术栈之间的差异却很大。数据集成阶段,底层数据的互联及底层技术栈的整合被高度重视。在某些情况下,系统供应商可能会为了建立自己的生态环境有意控制系统平台与其他系统的数据共享,这会妨碍系统的阶段性更新。

  从数据集成到生态集成阶段的发展瓶颈主要集中在产品集成度这一评估指标。这是因为即使发展到数据集成阶段,其作用也仅限于与某一相关产业链上的节点企业的合作。而在生态集成阶段,需要整合产业链上多个不同领域的企业,并通过生态系统完成协作,这一过程的复杂性非常高。以苹果公司基于IOS系统构建的生态系统和小米公司生态系统为例,这两个阶段的发展不仅是在资金上的挑战,而且涉及商业机会、战略方向、行业特点等多种不可预测的复杂要素。

2.精益化

  在追求精益化过程中,从探索阶段过渡到治理阶段面临的核心挑战主要集中在精益监督管理机制和显性与隐性浪费两个评估指标。在治理阶段,企业需要构建系统化的精益管理框架、数字化制度和工具体系。第一,尽管这些工具和管理体系可以直接复制优秀实践,但最终还是需要进行“本地化”裁剪和修改。许多企业在面对效益和增长速度双重压力下,可能已经失去了最佳的建设时机。第二,很多情况下,企业所存在的持续浪费和损失难以察觉。精确定位这些损失,企业不仅需要梳理管理流程,还必须在数据化和数资化两个方面都达到更高的标准,这无疑是一个长期且复杂的系统工程。

  从精益阶段跨越到人性化管理阶段主要受制于利润率和增长率这一评估指标。数字化精益维度的核心目标是通过数字化手段实现企业增效降本(更强调通过增效的方式降本,这与裁员式“降本增效”不同),以便更好地面对挑战。无论公司还是员工,都能够从精益管理中受益(企业可以获得更高利润,员工有更多时间与意愿做更有价值的工作)。事实上,工作效率的持续提升和成本的逐渐降低,企业和员工所面临的压力却在不断增加,要实现人性化管理阶段,企业不仅需要成为行业的领导者,拥有坚实的技术“护城河”和利润空间,还需要在企业文化、ESG等方面有所建树,因此这个阶段的实现是一个漫长的过程。

3.数据化

  从启蒙阶段过渡到量化管理阶段,主要挑战集中在数据量和产品驱动方法两个评估指标。

  首先,如果企业要增加结构化数据在整体组织数据存储中的占比,不仅需要对现有数据采集工具进行大规模升级,还需要投入大量人力分析、筛选和转换现有的非结构化数据(如从图片中提取文字并分类保存)。尤其是数据的转化工作,很多企业不具备这样的能力。

  其次,在产品设计流程中,模型化通常依赖多种专业软件工具,如制造业的SolidWorksCreoNX等三维设计、虚拟制造平台。然而,建模仅仅是产品模型驱动的初始步骤,后续还会涉及模型的仿真、团队系统研发、系统模型集成及联合调试等多个步骤。实际上,许多企业并没有足够的技术储备和资源达到这一发展阶段。

  数据化维度中的第二个鸿沟来源于业务流程和效率两个评估指标。在量化管理阶段,工作流程的在线化和量化成为主要目标,无论在流程的设计还是实施阶段,都是为了提高管理效率和水平。在自循环阶段,流程实现了自动化执行、监控和预测功能,目的是为了更好地“掌握未来”。为了达到这个目标,仅仅对工作流程进行在线化或量化是远远不够的。企业还需要对各个业务流程的节点、特征及错误进行更深入分析,采用适合的人工智能算法处理,这样才能对相关流程进行监督和预警。

  在自循环阶段,与量化管理阶段相比,产品驱动方法的显著特性是能够支持使用自然语言的用户需求描述。例如,这种产品驱动方法可以从企业的组件模型库中筛选出之前的设计方案,并根据预先设定的子系统关系,自动产生与之相匹配的产品解决方案,从而缩短产品的生产制造周期。这不仅要求企业在量化管理阶段实现对现有产品或模块的“模型化”工作,还需要深入理解这些模块之间的连接和协同逻辑,并将其转化为计算机可以识别的框架模型。最终,企业还需确立各种模型与自然语言间的对应关系。显然,企业要跨越这一鸿沟,必须付出高昂的投入。

4.定制化

  从系统化跨越到互联化阶段,定制化维度主要挑战源于方案复杂度这一评估指标。这是因为定制化维度的互联化阶段与集成化维度虽然相似,但集成化维度更强调从上到下的标准化和统一性,而且在整个集成过程中,标准的制定是最优先的任务。在定制化维度的互联化阶段,重点则是在组件连接过程中优先确保各组件特定功能的完整性。这意味着在系统化阶段,集成需要复杂的中间件,并且要考虑整个方案的稳定性。因此,解决方案的可拓展性会下降,这反过来会限制互联化的发展。考虑到成本和时间的限制,许多企业在数字化过程中可能仅停留在系统化阶段,因为许多功能系统需要重构以实现与其他组件的互联和集成。

  定制化维度的第二个鸿沟是从互联化向平台化的跨越,主要制约因素仍然是方案复杂度这一评估指标。相较于从系统化向互联化的跨越,定制化需要企业进行系统性改革。前者侧重于组件的独特性,后者则强调在底层一致性和稳定性的基础上,确保定制化应用的自主开发能力,这与集成化和数据化维度的工作有所重合。然而,定制化维度更倾向在同一平台上的定制化应用开发,并高度还原其旧有组件的特殊性。这也表明,要实现这两个阶段的跨越,必须先将集成化和数据化的工作提升到更高阶段。

  特别强调的是,直接采购的数字化平台往往难以顾及企业的特定需求,而是需要企业对平台进行适当调整和适应。只有那些基于企业特定需求定制的平台,才能最大限度满足企业实际需求。这是一个包含试错、总结、整合和重构的漫长过程,大部分企业缺乏足够的资源、财力和耐心重塑自身的管理流程和工具,以实现理想的平台化阶段。

5.数资化

  从数资化积累阶段跨越到信息化阶段,主要阻碍因素是数据资产的生产这一指标。在积累阶段,数据的收集和管理通常来自部门或员工,普遍缺乏统一的标准、调度和管理机制。为了跨进信息化阶段,企业首先需要制定明确的数字化战略,然后根据这一战略确定合适的数据收集标准和实施细则(数据化阶段需要达到一定的程度)。这意味着管理层需要有明确的战略规划,能够预见数字化趋势,并在战略执行过程中建立有效的监督机制,最终还需要时间来验证并与执行层协调。这并不是一个能迅速看到效果的指标。

从数资化阶段跨越到转型阶段,面临的主要挑战更为严峻,包括三个方面。

  第一,企业在数字化转型阶段,数据资产应视为企业战略规划的核心要素。这种战略规划将逐渐减少对管理层的经验依赖,而更多地基于内外部数据分析的结果,这无疑将对企业管理结构带来颠覆性变革。

  第二,企业在数字化转型阶段,虽然数据的生产将达到高度自动化和智能化水平,但在数资化阶段仍然需要大量的高价值人力资源投入。

  第三,企业在数字化转型阶段的利润结构发生了根本性变化。在数资化阶段,企业的主要利润仍然依赖于原有产品,企业数据大多仅作为辅助决策的资源。然而,在数字化转型阶段,企业的产品包括数据、算法、模型等,这些资产将产生相当大的利润比例,从而真正为企业创造新的利润机会。然而,为了达到这个目标,企业也必须对产品、营销等关键策略进行颠覆性的创新,这就意味着巨大的风险。

 

数字化评估模型的局限与展望

  第一,制造企业五维度数字化评估模型是一个描述性的定性模型,它是基于特定行业的经验构建的,具有较强的主观性。目前,模型更倾向于一个开放状态的分析框架,其目的是为那些正在实施数字化转型的企业提供创新的分析视角,并期待更多企业和同行共同参与。

  第二,尽管这个阶段评估模型源自成熟度模型,但与成熟度模型的标准相比仍存在明显差异,因此不能简单地将其作为成熟度模型来应用。

  第三,模型的分析内容更接近于执行层面,企业可以根据自己的实际需求调整,加入与行业、企业相匹配的评估指标。

主要参考文献

[1] 王瑞,董明,侯文皓.制造型企业数字化成熟度评价模型及方法研究[J].科技管理研究,2019,39(19).

[2] 王核成,王思惟,刘人怀.企业数字化成熟度模型研究[J].管理评论,2021,33(12).

[3] 蔡伟平,吉力.数字化战略发展五维度[J].企业管理,2024(2).

作者单位

蔡伟平 博世(中国)投资有限公司

吉力 博世力士乐(北京)液压有限公司

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