时间：2017-01-11
2016年，从世界舞台看，出了不少黑天鹅事件，这些事件注定2017年世界不会太平。看中国经济，最大特征就是在结构性改革中艰难前行。与人们设想2017年可能会好转相反，前行的脚步可能会更艰难，因为很多深层结构问题只有在浅层问题充分暴露之后才有可能被认识。而且中低速增长，从全世界经济走势和现代世界经济发展的规律看，可能就是常态。企业如何在常态下生存和发展，这是2017年企业经营者必须继续要面对的课题。
一年前的今天，我第一份新年文告的原稿，显然有些文字，从一年后的今天看，有些肤浅，但文告中所透露出的基本思想还是站得住脚，至少经历一年实践的检验是没有问题的。
这一年，我和我的团队走了20多家企业，见了数十个企业经营者。在刚刚过去的12月3日，我平生40年的职业生涯中第一次冒胆，主动发起的“企业核心能力建设云平台发布会”上，邀请了300多企业界朋友参加，其中有50多个企业老板，沟通下来，一条很清晰的主线可以提炼出来。
这条主线是：产能过剩，订单不足，下游客户的降价压力越来越大。而且，你不降也不行，因为你的竞争对手已经降价，一年经营下来，利润微乎其微。
这种现象不是始于2016，已经有2-3年，甚至3-5年了，如何面对这种新常态？但是，细究起来，一年20万吨纺丝，为什么有些批次是3A产品，质好价高，有些是2A产品，甚至要赔钱卖呢？显然质量稳定性的能力需要提升。
再往深里追究，发现不仅仅是质量稳定性问题，下游客户对产品细微的需求已经发生变化，而针对这种变化，现有的产线和设备难以应对，而这种变化是因为，下游的下游，也就是终端用户的需求在变化，而且每天都在变化。这个变化的原因是多维，有非常复杂的图景。
为什么处于价值链上游的大量B2B企业面对这种变化，2-3年都还没有从被动转为主动呢？
原因如下：
第一、市场部缺乏客户洞察的业务职能，更不用说客户360度洞察了。没有规定这样的角色和职责，就没有人做这件事，也就没有相应的KPI去考核。我们的市场部，做促销、做广告已经习惯了，但是做客户洞察还缺乏能力，至于做基于大数据聚类分群的精准分析更无从谈起。
第二、即使有这个职责，但把这种变化的需求传递到后端供应链，传递到质量和研发设计部门，由于链条很长，由于各自的角色和职责不同，由于绩效考核导向不同，中间会出现很多断点，特别是，针对每个批次的跨部门直连更加不可能。
第三、业务没有打通，系统就更不用说。正常的订单系统在企业已经前后打通，但客户需求洞察的系统，基于每个客户、基于每个批次或型号、基于客户来自于微信或APP的反馈，比如，前台APP+中台CIC系统（客户互联网互动中心），很多企业，尤其是传统B2B企业都还没有导入，甚至都还不知道怎么导入。
基于这个分析，可以得出结论（而且这一年，我们也实际看到）：
大部分企业，依然还是停留在前2.0和2.0阶段，也就是工业化和标准化为基本特征的大规模制造阶段，基本上还是只能靠做大批量订单来满足客户的基本需求，做不到接小批量定制化订单满足客户越来越多样化的需求，更不用说接完全个性化订单。
因为：
第一、核心业务能力不支持。没有建设起模块化定制的能力体系，更不用说智能化和工业互联网能力体系。
第二、组织结构不支持。从客户到客户组织没有实现无断点连通，组织间的扯皮，组织和组织间的一堵又一堵墙很难拆除。
第三、绩效考核体系不支持。考核以部门为导向，不是以客户为导向。
第四、信息系统不支持。横向系统从客户洞察到客户订单到客户交付没有打通；纵向从ERP到MES，到PLC没有打通；而且线下和线上系统也没有打通。
第五、人的能力和客户日益变化的需求越来越不匹配，能力发展严重滞后。
我们有和经销商打交道的能力，缺乏客户洞察和分析的能力；我们有标准化和IE的能力，缺乏掌握模块化和智能化的能力；我们有十几年前的精益制造的能力，缺乏新精益、精益与数字化技术结合的能力；我们有给领导提供数据分析的能力，缺乏让产品找用户、用户找产品的精准大数据分析的能力。
第六、是老板，是企业经营最高决策者。由于他们的创业背景、知识背景和能力背景，他们至今还没有想明白，面对经济和产业的新常态，企业今后到底怎么走，手里没有武器，心中没有海图。
换句抽象的哲学语言，他们经营他们的企业虽然有10-20年了，但是，他们还没有从根本上认识企业经营的内在逻辑，尤其是没有认识到，这是一个不断发展和变化的逻辑：100个员工在工业时代的逻辑，1000个员工在IT时代的逻辑，以至于10000个员工在互联网时代的逻辑是根本不同的。
针对这些问题，2017年献给新常态下思考未来的企业经营者的，就是下面这个模型。这是经过一年反复思考，反复打磨，同时，也在实践中有些实证后提炼出来的一个模型，相信，这是一个可以指导企业经营者走向未来的模型（顶层结构）。
走向未来，是走向哪里？毫无疑问地说，走向工业2.0，走向3.0，进而走向4.0；或者说，走向大规模定制，进而走向智能制造；还可以说，从传统企业走向互联网企业；甚至还可以说，从传统数据分析企业走向大数据增值服务企业。中国企业的发展，中国企业想立足于世界之林，没有它途。为什么德国搞工业4.0，为什么美国搞先进制造业，搞工业互联网，为什么中国国家下这么大功夫搞智能制造2025，都是同理。从这个角度看这个模型，就有意义了。
今年这一年，市面上出来许多工业4.0智能制造的模型，也出来了智能制造白皮书，这一年林林总总的智能制造的峰会不胜其多。这些，对我们企业家思考未来多有帮助，至少在智能制造的启蒙上大有助益。我和我团队创建的这个模型，在以下七个方面具有差异化特征。而这七个差异化特征，都是来自于企业（来自对企业实践的思考），并最终要回到企业（真正用于指导企业）。
第一个特征，也是我一直秉持的根本原则：模型的可应用、可落地原则。
模型是要给企业用的，是要用来指导企业的实践。企业能不能用，愿意不愿意用，就只有一个金标准，就是企业是不是愿意为这个模型买单。我们从建模一开始，开发任何一个模块、一个组件、一个模板，始终如一不忘记的，就是这个原则。我们从四个层面贯彻这个原则。
第一个层面是，在上述的顶层结构图之下，遵循这个顶层结构设定的逻辑，我们开发了涉及从制造到智能制造13个模块：产品交互企划与用户参与设计、全球协同研发与仿真设计、订单计划/高级排程与订单准时交付、供应商的模块化与平台化采购、E2E模块化定制、基于智能产线和智能工厂的智能制造、物流/仓储/配送的高度自动化与系统化、质量在线全流程实时监测、能源设备的高效利用、iMES-CPS、工业互联网、智能技术与智能产品应用、数字化LEAN。还开发了这13个制造模块与市场端打通的4个模块：用户消费需求洞察（B2C）、客户需求变化洞察（B2B）、渠道结构一体化（F2C-C2F-O2O）、需求预测/订单/销售计划打通（标准化订单/定制订单/个性化订单）。在模块下，开发了下一层组件，大约150个组件。再下一层，就是开发模板和问题分析，大概开发了2000多模板和问题选项。只有到具体模板和选项、到具体问题、到KPI和最佳实践，企业才有可能在操作层面上应用我们的模型，才有可能基于这个模型实现智能制造的落地。
第二个层面是，我们把这个模型开发成为一个云系统，可以为企业提供云服务，当然也可以提供线下服务。不管是云服务，还是线下服务，都配有专家辅导，配有模型应用的培训。
第三个层面是行业适配。
模型应用必须考虑行业属性，没有可以打遍天下的通用模型，尤其是智能制造涉及工艺层面。流程行业和离散行业有根本不同，同是离散行业，B2C和B2B又有不同，同是B2B，规模化制造和定制化交付也不同。到目前为止，就B2C而言，我们开发了（有些还正在开发）家电耐用消费品、零售快消、汽车和鞋服时尚4个行业；就B2B而言，我们开发了（有些还正在开发）OEM料件加工、化纤纺织、工程机械和成套工程交付4个行业。
第四个层面是，智能制造，对一个企业而言，不是一个理论模型，不是一堆论文，而是一个需要花大价钱，分期分批进行的一项大工程。
可以试想，到底怎么改造现有产线以实现智能生产；如何打通不同厂家的设备，并加载传感器以实现设备间通讯；如何将实时数据从SCADA联通到MES，进而在MES上开发工业大数据分析模型；如何安装智能机器人、传感器+AGV小车以改善工艺，改善质量和实现省人化。这意味着，这个模型如果可用，必须开发智能制造工程的全生命周期模型，也就是上图最下端，有一个由六个里程碑节点构成的智能制造能力建设全生命周期模型。这六个节点是，能力成熟度现状分析（你的企业今天到底在几点0）、能力建设蓝图规划（智能制造路线图）、能力建设详细设计（这个节点至关重要，相当于万丈高楼的施工图）、能力建设项目实施（智能制造的真正落地，比如，建设智能化产线、建设高度自动化立体仓储、实施iMES信息系统并往下打通设备、往上打通ERP）、能力建设项目监理（确保实施质量，确保取得预期效果）、能力建设效果评估（投入产出ROI分析）。
第二个特征就是，我们为什么，到底为什么要花钱搞智能制造，智能制造的出发点是什么？我们不能为智能制造而智能制造，那将进入万劫不复深渊，企业可能死得更快。这个原点就是客户的需求，就是对需求的精准分析和把握。
上面的模型告诉我们，在前2.0-2.0时代，如果需求是大规模标准化产品，是大订单，是面向库存生产，那么我们不需要智能投入，我们需要的是在产品质量改善和产品及时交付上的投入。上面模型还告诉我们，当客户有了定制化需求时，这个时候需要的是在标准化基础上投入力量实现模块化，从模块化设计，到模块化制造，到模块化系统，一直到供应商的模块化。历史发展的轨迹就是这么走过来的，从电脑开始，到3C产品，到汽车，到飞机，到家电，最近几年开始延伸到服装行业，也延伸到类似电梯的设备交付企业。
因此，在决策投资智能制造之前，一定要先研究，先彻头彻尾地洞察你的下游客户需求的变化，这个变化对你产品的影响，对你订单的影响，对你渠道结构的影响。如果你的产品需要一定程度上变成智能产品，如果你的订单变得小批量，甚至单件流，那么生产这类产品的产线不柔性，不智能怎么办。从原点开始的这个逻辑的打通是实施智能制造的必备的先决条件。上面模型的“需求模式”讲的就是这个问题。
第三个特征是，智能制造表面看，讲的是技术问题，是智能技术的应用。尤其是研发智能技术和智能产品的企业，这一年的大力宣传，使企业家产生错觉，以为智能制造就是购买机器人，就是安装传感器。政府的“机器换人”政策更是加剧了企业家的这种幻觉，其实不然。我们的模型强调，十分严肃地强调，智能技术和智能产品是工具，是毛，不是本体，不是皮，皮之不存毛将焉附。皮是什么，本体是什么，是业务，企业的核心业务，是企业生产的产品和提供的服务，是企业要完成的订单。
上面模型中提到的“核心业务能力建设”是本体。绝大部分企业不是生产机器人的，是生产服装，生产汽车，生产饮料，生产饲料设备的。在决定上不上智能设备之前，首先要搞清楚的是，为什么要上智能设备，是为了减少人工成本，还是为了产品质量，还是为了准时交付。衡量核心业务的三大基础指标就是成本、质量和交付。而智能技术的应用只能在这三大指标的衡量或量化上做取舍。
智能技术应用的本质就是对核心业务的赋能，如同信息系统的导入，其唯一使命就是对业务的赋能是同样道理。这是智能技术和智能设备应用的根本标尺。只有把智能技术和设备的应用置于对业务的赋能上才是正确的定位。这个定位的量化，就是看表征核心业务的三大指标是不是因为智能技术的导入而有改善，仅此而已。目前危险的是，很多企业开始智能化征程的时候，头脑中还没有这根弦。
第四个特征是，互联网和大数据应该进入到模型中。互联网、大数据和智能制造，不是三个互不相干的平行体，而是三个密不可分的有机体。
中国企业核心竞争能力的根本提升，就是要沿着这样的道路：从传统企业走向互联网企业，对绝大多数制造企业来讲，就是走向工业互联网；从传统制造走向智能制造，而智能制造，互联网会在其中起到非常重要的核心作用。行进轨迹应该是，从前端与客户互联、与经销商和渠道互联，走向内部全部业务互联，再走向全价值链上下游互联，再走向生态圈平台层互联。
在我们的模型中，确定了31个互联网能力建设模块，其中核心业务，比如，销售、市场营销、产品开发、供应链、产销协同、质量管理等，就有17个模块，我们认为，一个传统企业只有最终完成了31个模块的互联网能力建设，才能称之为成功的互联网转型。
智能制造、工业互联网和大数据，是传统企业能力建设的三大新动能，是能力建设的三个制高点。其实，就三大新动能而言，真正的制高点，皇冠上的明珠是大数据，更准确说是工业大数据。能力建设需要数据的量化，量化的基本载体是系统，传统的五大系统（ERP+CRM+PLM+WMS+MES）加上今天基于互联网、以非结构化数据为特征的交互系统，大大改善和扩展了数据的采集维度、采集量和可视化，如同上述模型所讲，接下来是数据的分析。在2.0走向3.0阶段，分析还主要是表层和传统的分析。传统分析没有带来根本性的业务增值，而大数据分析的使命，是对数据进行多维、深层的分析，是让数据产生出新的价值增值，是产生基于分析所揭示出的对业务的预示、预测、预告和预警。这种深层的分析需要新的工具，而认知计算、语义分析、人工智能是大数据分析的核心工具。
第五个特征，我们的模型，特别强调人的能力培育，强调各种业务类型的人的能力模型的构建。因为，我们深知，智能制造最终是人的活动。
人的能力培育，目前粗放者多，精准培育很难,精准培育的基础是开发基于岗位的能力图谱，人的业务活动是对着岗位的。根据这个图谱，才有可能评测出占据这个岗位的人的能力雷达图。根据这个雷达图，才有可能开发出能力提升课件、才可能设置具体的培训课程、培训考核和能力进步的动态评估。
基于这样的岗能精准匹配模型，我们正侧重开发三大新动能，即智能制造、互联网转型和工业大数据方面的人才培育体系。在目前企业紧缺的大数据人才方面，我的团队已经开发出了30多门课程。
第六个特征，在上面的模型中，我们经过反复思考，最终决定引入精益管理概念和工具，为什么？和BPI（业务流程优化）一样，精益也是企业核心能力建设上的又一个伟大的工具，而且这个工具在汽车及汽车以外的很多行业都被广泛使用。
在一个企业中，是什么在不懈地驱动企业走向进步，走向卓越呢？就是精益：精益的思想、精益的组织和精益的工具。
在前2.0走向2.0阶段，精益的驱动主要表现在精益制造，表现在杜绝浪费和标准化建设上；在2.0走向3.0阶段，精益表现在全价值流的质量矩阵、成本控制、全员技能矩阵、精益集群化工厂和供应商协同运营上；而在未来3.0走向4.0阶段，如同新近的一些研究和少数先驱企业的实践，是精益与数字化工厂的结合，精益与互联网的结合，精益与智能化的结合，甚至精益与大数据的结合。
目前，在我们的工业4.0智能制造模型中，精益这块目前正在开发15个模块、50个组件。精益组织建设、目标统一、A3报告、全员技能矩阵等就是其中的核心模块，而自主性维护、预防性维护、全流程质量等都是核心组件。
第七个特征，也是最后一个特征，我们使用并稍微修改了德国工业4.0概念，我们将工业4.0和智能制造作为一个不可分割的整体来使用，智能制造是未来的发展方向，但对于绝大多数中国企业来说，不可能一下子走到智能制造，必须要有阶段性概念，必须要理解阶段性的意义。
虽然这是来自德国的概念，但这个阶段发展的概念对中国企业非常有意义。第一、我们首先需要知道今天我们在哪儿，需要知道从今天起步，走向智能制造需要翻过多少大山，趟过多少大河；第二、和社会的发展阶段可以认识但难以跨越一样，企业的发展阶段也不是轻而易举就能跨越的。如果不在2.0阶段做标准化，怎么能在3.0阶段做好模块化；如果标准化也不做，模块化也不做，怎么可能一步迈到智能化。我们应该尊重阶段性，甚至应该敬畏阶段性，不能老想着走捷径，老想着弯道超车。第三、三个阶段性划分，可以给企业经营者提供三个不同高度的灯塔，使企业有方向，有盼头，有奔头。
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