【数字化】数字化转型对生产方式和国际经济格局的影响与应对
以数字技术为主导的新技术变革正在世界范围内推动生产方式变革，并引发全球生产、投资和贸易格局的深刻调整。尽管这种变革尚处于萌芽状态，还有较大不确定性，但一些趋势性特征已开始显现。
数字化转型背景下全球生产
方式的趋势性变化
数字技术主导的新一轮技术革命引导企业在网络基础上围绕数据这一新的关键生产要素开展生产经营和资源配置，从而推动生产方式向数字化转型，形成新的研发、制造方式和产业组织形态。
由于网络技术的发展符合梅特卡夫定律，即网络的有用性（价值）随着用户数量的平方而增长，网络用户越多，价值越大。因此，互联网的快速发展使得基于网络的平台经济的影响力快速提升。当前，服务业已经形成了平台型产业链，产生了苹果、谷歌、亚马逊、Facebook、阿里巴巴等世界级平台型企业。在制造业领域，工业互联网平台渐成趋势，上下游企业、区域内企业以及生产者与消费者之间的连接越来越广泛，各个产业逐步形成平台型的生产组织格局。
物联网、云计算和大数据技术的进步大大降低了数据采集、存储、传输、分析的成本，数据流通促进了生产和供应链各环节、各主体的“连接”和“融合”。一是重构专业化分工，部分行业呈现一体化程度増强的趋势。如，增材制造和数字化生产线将原本分散在若干个环节和企业的专业生产过程集成在一起，一次成型。与历次技术革命不断加深专业化分工的趋势相比，数字化转型背景下新型体化生产的比重可能上升。二是加快产品和服务创新速度，并推动制造与服务的深度融合。目前一些制造企业已经通过物联网技术为用户提供维护及其他基于数据的服务，加速了产品和流程创新，并衍生出一些数字化服务新业态。
数字技术与先进制造、新材料、新能源等技术融合，推动制造向数字化、智能化方向发展工业机器人、增材制造等新技术新设备快速应用，大幅提高了制造业数字化、智能化、柔性化、模块化程度。基于大数据、以用户为中心的个性化定制在服装加工、家电制造等传统制造业渐成趋势。制造业的资本密集度和技术密集度不断提高，一些产业链中制造环节的高附加值也开始凸显。
全球创新资源在数字化时代的流动性大大提升，创新主体可以在更大的范围内应用知识、创意等创新资源。互联网、物联网的“全球连接”功能为企业组织开展国际研发分工和合作提供了条件。传统封闭、独立、线性化的研发设计模式已经向开放、合作、网络化的研发设计模式转变。如，波音飞机利用互联网在全球同步开展24小时设计，将设计时间缩短一半。
数字化转型对国际经济格局的影响
生产方式的数字化转型将对全球创新、产业分工、价值链、贸易、投资等带来全面而深刻的影响，国际经济格局中的实力对比可能因此改变。
由于网络市场价值成为新技术应用的关键因素，数据和知识成为新的竞争力源泉，数字经济在人口基数更庞大、交易数据更丰富的国家更容易得到发展。预计未来10～15年，中美凭借良好的网络市场基础、大规模数据潜力，以及更包容的创新环境，数字经济发展有望领先。同时数字技术革命带来的知识外溢和技术快速迭代效应，为新兴经济体参与新一轮竞争提供了新机遇，创新实力有可能快速上升。
制造业的数字化、智能化促使生产过程变得更加技术密集和资本密集。在新的产业分工趋势下，劳动密集型生产环节和产业的发展空间和就业机会将大大减少，传统上通过切入劳动密集环节参与全球价值链分工的发展模式将受到严重挑战。发展中国家低成本优势将受到较大削弱，建立在人才和技术基础上的新比较优势将更加重要。未来的制造业将更可能集中在人才、技术和资本密集的国家和地区。
进入数字经济时代，依靠互联网平台、电子商务和数字内容提供商等数字基础设施进行生产活动的“数字跨国公司”将迅速増长。由此，全球跨境投资重点和目标将发生转变，加速向知识和技术密集国家和地区流动。
一是跨国公司投资重点将更倾向于获取数据、人才和技术等智力资源，数据等无形资产投资将快速上升。数字跨国公司在发展中国家寻求市场和资源，而在发达国家或成熟企业中寻求知识（如获取品牌、技术、研发、管理和运营等方面的专业知识）。
二是传统利用发展中国家的低劳动力成本进行生产的投资局面将因机器人、智能工厂等技术的广泛采用而发生扭转，依靠廉价劳动力吸引投资的国家将面临较大压力，投资转向数字化、智能化领域，劳动力素质高的国家和地区面临更多机遇。
信息通信技术除了降低贸易成本和门槛，从而促进国际贸易持续扩大外，还将推动国际贸易发生如下转变：
一是服务和数字商品贸易逐渐上升，国际贸易将从以实物商品为主转向数字化商品和实物商品并举局面。由于数字技术的快速发展显著提升了服务业的可贸易化程度，并促进了服务业的快速创新发展，因此，全球贸易以实物商品主导的发展趋势正在逐渐改变，数字经济相关的服务贸易快速增长，同时数字化商品越来越多。预计未来10～15年，国际贸易将出现实物商品贸易和数字贸易并举的局面，数字产业发达的国家将在全球贸易中占据重要份额
二是国际贸易模式也将由传统跨国企业主导的大宗贸易模式向分散化、平台模式转变。随着数字经济的发展，跨境电商等新商业模式兴起并将占据主导地位，一些中小微企业甚至个人通过电商平台参与国际贸易，平台经济在国际贸易中发挥越来越重要的作用，货物运输也从大批量发货向大量包裹转变。贸易方式的变化为网络发达的国家提供了参与国际贸易的机会。
数字技术应用及双边市场的规模效应将推动平台型企业快速扩张，网络平台也将成为国家竟争实力的重要体现。2007－2017年，全球市值居前10名的公司中，互联网科技公司从1家增长至7家。按此趋势预计，基于数字技术的平台组织将成为未来经济社会发展的主角，能够孕育出大型数字企业的国家将在未来发展中占据优势。
总的来看，数字化转型塑造的是一个更加开放和相互融合的全球生产体系，也开启了一个具有高度不确性的生产变革前景。在新技术革命的驱动下，未来10～15年的产业将拥有更高的知识和技术密集度，对数据的依赖更高。可能性较大的是，拥有知识和技术优势的国家将受益更多，依赖低劳动成本和低附加值生产的经济体将面临后发优势大幅削弱的风险。全球化背景下形成的发展中国家承接发达国家产业转移的趋势可能面临更大变数，后发追赶可能变得更加困难。
中国应对数字化转型的政策重点
数字化转型对生产方式、全球价值链和国际经济格局的影响将在未来10～15年加速显现，势必对我国经济发展和产业转型升级产生重大影响。从有利方面看，我国制造业规模庞大、门类齐全，数字化转型将有利于提高生产效率和产品质量，降低能耗和物耗水平，为创新突破和绿色发展提供了广阔空间。数字化转型也将进一步促进我国企业对数字化智能化改造的投资。企业将依靠巨大的数据信息优势和网络市场潜力，有更多机会深度嵌入全球生产和创新网络，提升在全球价值链中的地位。但也要看到，数字化转型引发的产业变革与经济格局调整，将对经济社会带来一系列重大挑战，我们应有充分准备。
第一，积极应对制造业数字化转型的风险和挑战。机器人、人工智能及物联网的深度应用将改变大批量制造和流水线式生产模式，削弱低成本劳动力和规模经济的重要性。本地化、柔性化生产方式将进一步削弱传统产业集聚区的配套优势。数字化转型还将加速高端制造向发达国家回流，降低劳动密集产业的投资，由此可能进一步分流对我国制造业的跨国投资。据此判断，我国制造业的规模、成本和产业配套等传统优势有被大幅削弱的可能，作为全球制造基地的地位可能加速弱化。我国必须加快制造业转型升级步伐，支持企业数字化改造，尤其是龙头企业以及若干重点产业集聚区的数字化转型，带动产业集群升级。
第二，补齐基础技术短板，提高原始创新能力。数字化转型将大大提高经济和产业发展对数字技术的依赖程度，对国家信息安全、技术安全和经济安全提出了更大挑战。原始创新能力不足将使我国面临更大的技术和产业发展制约。因此，要进一步加强对基础软件、核心芯片等基础性和关键共性数字技术的研发投入和产业化，综合运用产学研合作、政府和国防采购、财税鼓励政策等手段解决关键软件和系统、关键技术和工艺设备等“卡脖子”问题。另一方面，要在人工智能机器人、物联网、量子计算等前沿领域提前布局加强基础研究和前沿技术研究，鼓励更多市场力量参与。
第三，加快教育改革，促进就业结构升级和灵活就业。数字化转型对传统就业结构和就业方式构成很大挑战。数字化转型将会大量减少劳动密集型岗位和产业的就业需求，对就业产生较大压力和分化。近年来，一些企业在“机器换人”“智能工厂”等建设过程中，削减数百到数千名员工的情况屡见不鲜。随着企业数字化转型的加速未来10年将可能迎来传统制造岗位削减就业的集中爆发期。这对我国数量庞大的低技能劳动力转换工作技能和再就业形成严峻挑战。从短期看，应加强对技术和职业培训以及终身教育的扶持力度，支持离岗人员再培训；鼓励多种形式的创新创业，对冲新技术革命下的结构性失业风险。如根据人口年龄结构和数字技能需求，支持零工经济的新工作方式，提高跨领域的劳动力流动性。从中长期看，要以创新创业教育为抓手加快教育方式变革，培养更多适应未来灵活就业需要的各类创新型人才。
第四，加强数字经济领域国际合作。数字化转型引导世界经济向更加开放与合作的方向发。在数字技术推动的新一轮技术变革下，全球化和各国经济相互依存的程度将变得更高。我国应凭借数据资源潜力、数字基础设施和商业模式创新等优势，推动数字经济领域的国际合作和协同治理。一是支持数字企业走出去。庞大的网络市场规模是数字企业获得竞争优势的前提条件，要积极利用各种双边和多边投资贸易协议，为企业开拓海外市场和利用海外资源提供有利条件。二是加强我国数字产业国际标准和认证体系建设。充分发挥市场引领作用，在网络安全、数据跨境流动、数字贸易、工业互联网等方面积极寻求国际合作、推动中国标准国际化，提升我国在数字经济时代全球治理体系中的话语权。
（参考文献：略）
作者：马名杰，国务院发展研究中心创新发展研究部部长；戴建军，国务院发展研究中心创新发展研究部研究员；熊鸿儒，国务院发展研究中心创新发展研究部研究员。本文原刊于《中国科技论坛》2019年第1期，略有删减。文章观点不代表主办机构立场。
数字化转型中的五大陷阱
数字化转型是当下的热潮。面对潮流，企业或兴奋于追逐可能出现的商机，或焦虑于落伍时代步伐的风险，纷纷奋勇争先，如潮水般涌入转型者之列，以求立于潮头，或希望至少可以分一杯羹。
然而，潮起潮落的历史经验，总是不断提醒：任何潮流，既蕴含着新生事物强大的生命力和潜在商业价值，又很容易在涌动中吹起泡沫，形成陷阱，引盲从者折戟。今天，数字化转型的不少陷阱已然显现。积极拥抱数字化转型的企业，既要积极投身洪流，也应冷静思考，努力避免掉入各种各样的陷阱之中。
战略陷阱：
把提供数字化解决方案作为新增长点
放眼企业界，有太多的企业热衷于把提供数字化解决方案作为未来的重要业务和新增长点，这是极大的战略定位上的误区。
一些传统上提供信息化解决方案的企业，摇身一变，开始兜售数字化解决方案。如日中天的互联网企业，自认为只要通过并购、合作等方式把触角伸向实业界，稍加时日，便可以成为这些领域数字化解决方案的专业提供者。垂直领域的企业，尤其是行业领先企业，自认为在推动自身数字化转型过程中可以积累起足够的数字化转型技能、专业人才和管理经验，将来完全有能力向本产业甚至跨产业的各类企业提供数字化转型解决方案。
对此，我们深感忧虑和不安。若干年前，ERP风潮涌动之时，又何尝不是如此景象。回顾历史，当年热衷于成为系统集成商的大批IT和非IT类企业，最终修成正果者，不过是少数。在数字化转型的起步阶段，对提供数字化转型解决方案感兴趣的企业，会雨后春笋般涌现。但可以预见，其中相当多以此为战略定位的企业，可能会遭受挫折。
这方面，GE的教训已经非常深刻。实事求是地讲，单就GE自身的数字化转型来说，无疑走在了全球制造业企业的前列。GE在航空、能源、医疗等设备领域的数字化转型，可圈可点。然而，GE致力于为客户提供数字化解决方案，尝试借助Predix平台为全球各类制造业的数字化转型搭建平台和提供服务支持的努力，成效不佳。
对于多数企业，面对热潮，重要的不应是去把提供数字化解决方案作为未来新的业务和增长点，而首先要做的是努力实现自身的业务数字化——以数字化理念、工具和方法等改造企业的现有业务，提高业务运作效率，增加业务附加值，更为出色地满足顾客的需求，充分提升产品和服务的市场竞争力。随后，企业可以适度考虑推进数字化业务——把汇集海量数据及分析数据得到有价值的结果作为新业务，在向客户提供数据及分析结果中获得增长。这会是部分企业的新业务，但对多数企业来说，这未必能形成规模十分庞大的新业务。而未来能够成长为数字化转型解决方案提供商的企业，将是少数新式专业化企业。
组织陷阱：
寄希望信息化部门承担数字化转型重任
不少企业很自然地把推进数字化转型的任务交给了信息化部门，希望在首席信息官(CIO)的带领下，由信息化部门来完成企业的数字化转型工作。如此安排，常常带来力不从心的局面。
毋庸置疑，信息化部门同样以数据为工作对象，几乎是企业内部与数字化转型工作距离最近的部门。惯性思维，很容易指向这样的决策：交由信息化部门负责数字化转型最为合适。
如此思维，至少忽视了两个重要风险：一是现有的企业信息化部门缺乏推进数字化转型应有的业务能力。长期以来，信息化部门普遍只是为企业处理生产经营过程中产生的财务数据、统计数据等提供支持，并不参与具体的业务工作。
一个汽车制造商的信息化部门，触及的数据包括：零部件等的采购量、批次与金额，主要供应商的基本情况，产销量，残次品率，成本核算结果，经销商及购买者的基本情况，融资渠道与成本，资产与负债，等等。然而，对于加工车间在加工过程中的机器工况，车间现场的状况，工程技术人员在研发及生产加工过程中的具体行为，售出去的汽车行驶中的车况、路况与驾驶人员的行为，汽车故障维修过程中的车况及维修人员的行为等，并不了解，因而缺少对业务运行中形成的车、人、场景等数据进行专业化分析的能力。因此，单靠信息化部门已有的工作条件和知识积累，根本无法完成企业数字化转型所需要的海量数据的搜集、储存、传输、分析与应用等工作。
二是现有信息化部门有可能会低估数字化转型工作的重要性。在企业数字化转型的初期阶段，不少基础工作，有时容易被信息化部门从过往的工作习惯出发视为信息化工作的已有内容或延伸，无法从一个全新的新事物的视角给予应有的重视。
因此，企业要想大力推进数字化转型工作，一定要下决心建立起专门从事数字化转型的部门或岗位，由专业的人员来负责这项工作。实际上，越来越多的企业，认识由新设部门来统领数字化转型工作是较之由信息化部门负责更为有效的选择。新设的数字化转型部门与岗位，需要与业务部门密切合作，甚至嵌入业务部门中，以便更为有效地推动企业经营过程中全要素、全过程、全方位的数字化。数字化转型所需要的人才，既要懂企业的业务，又要懂数据挖掘与分析。信息化部门现有人员中，那些能够以开放心态接受数字化这一新生事物、并能迅速补足所需知识与技能的，自然应该优先吸收进入数字化转型的相关部门中。不过，相当多的企业数字化转型部门人员，很可能并非来自企业的信息化部门。例如，中信集团设立了由公司高管挂帅、集团重要职能部门负责人和子公司负责人共同参与的转型小组，组建了专门负责转型工作的中信云网公司和中信科技公司，引入专业化人才，广泛对接内外部资源，以灵活的机制推进数字化转型工作。
工具陷阱：
以为引进数字化工具就万事大吉
热潮之下，企业争先恐后地大规模导入数字化工具，诸如各种无线或有线传感器、仪器仪表、摄像头、云存储与云计算、人工智能、芯片、边缘计算等，以为这样就可以确保企业的数字化转型工作走在时代的前列。显而易见，这是非常片面化的认识与行动，数字化转型不是企业堆砌大量数字化工具就可以顺利完成的。
企业不能落伍于时代，但企业也不能为了赶时髦而盲目引入各种各样的最新工具。时髦且先进的数字化工具，固然有其自身的价值，但并不是每一个工具对任何一家企业都同等重要，也不是在特定企业的任何一个发展阶段都同等有效。
工具本身并不能带来企业的数字化转型，数字化工具需要有合适的人才来掌控，需要和各项业务工作很好地融合在一起，需要以精细化的企业内部管理做支撑。唯有如此，才能真正实现把人员、设备、场景等不断联结在一起，实时获取海量的各类数据，有效进行分类、存储和模型化的分析，为更加高效地开展各项业务活动提供强有力的支撑。否则，先进的工具对企业来说并无实际价值。
先进数字化工具的导入，需要在硬件、软件、人才等方面投入大笔资金，并需要源源不断地追加投入。企业需要根据自身的业务发展需要和财力状况，量力而行、分阶段推进。企业必须充分认识到，企业并不需要大肆引入各种数字化工具，重要的是要引入自身转型中确实需要的数字化工具。
数字化工具的应用，确实有助于促进企业研发、生产、销售及售后服务等工作效率与质量的提升。但是，数字化工具并不能取代企业的产品及服务本身。这些工具并不能“包治百病”，企业决不能让数字化工具冲淡了业务领域和核心技术层面的创新要求，在引入数字化转型工具的同时，企业必须始终坚定不移地围绕客户需求，在核心技术创新、商业模式创新等方面持续取得新的突破。
治理陷阱：
以为抓到数据就占了优势
数字化热潮出现后，企业所有的部门和人员都开始认识到，数据是有价值的，数据正日益成为企业的核心资产。很多企业认识到，积累数据是最重要的，一是把本企业的各种数据集中起来，二是想方设法从外部获取各种数据。一些企业以为，从内外部获得的各种数据，只要努力抓在自己手里，就抢占了市场竞争的制高点。甚而至于，在这样的认识之下，企业内部也出现了众多部门抢夺数据的现象，带来了一个个“数据孤岛”：信息化部门和企业综合管理部门找各种机会尽可能把各种企业数据集中在自己手里，但并不愿意把数据轻易提供给其他部门使用；各个业务部门、职能部门想方设法把数据留在自己手里，尽量阻隔其他部门收集和共享数据。显然，这样的认识和做法存在着很大的偏差。
数据的终极价值，在于借助对其分析得到能够用于鉴证、预测的结果，以此促进业务提升，数据的价值需要在传输和分析应用中得到实现。企业以及内部各个部门想方设法把数据都抓在自己手里的做法，无助于数字化转型的顺利实现。对于不懂业务的部门来说，拿到数据，也未必能够从中分析出有价值的结果。而且，这种情况下来自业务与职能部门的数据，很可能是已经被过滤和处理过的数据，其本身可用于分析的价值已经远远下降。对于每一个业务部门来说，如果只是抓住本部门的数据，能够用作分析的事项非常有限。就整个企业来说，仅仅依靠自身所获得的数据，推动数字化转型所能达到的高度也是非常有限的。
造成上述现象的主要原因，在于企业内外都没有建立起有效的数据治理机制，数字化进程中缺少清晰的任务分工和职责权限界定，缺少必要的数据搜集、传递与使用法定程序与机制。为此，企业内部需要建立良好的数据治理机制。企业有必要在充分把握自身业务特性的基础上建立其自身的数据分类体系、数据标准和数据收集与存储办法，建构起能够高效率获取并存储高质量数据的企业数据仓库。同时，企业要建立起内部数据流转机制，确保只要经过必要的流程，任何部门在业务活动中需要用作分析的数据，都可以及时、完整、高质量、界面友好地获取。企业外部也需要借助联盟合作、行业组织、政府部门及国际组织的力量等，建立起不同社会组织之间进行数据传输、共享、买卖等所需要的治理机制，既保证每个企业与数据相关的合法权益得到充分保障，又保证不同企业可以依据确定的规则开展数据买卖与共享等行动。一旦在企业内外部的数据治理机制得以建立，企业的数字化转型的步伐将大大加快。
业绩陷阱：
以为数字化转型能够立竿见影
企业推进数字化转型，是为了提升业绩水平，为了获得更好的发展。这样的要求，本无可厚非。不过，寄希望于数字化转型能够立竿见影，要求数字化转型工作在很短的时间内就能够全面收回各种投入并带来十分突出的业绩增长，可能有些操之过急。
数字化转型是一项长期的战略行动，需要长期投入和着眼于企业的长期绩效提升。目前来说，各类企业的数字化转型普遍处于初期打基础阶段，在人员、设备等方面的初始投入很大，短期内能够带来的绩效无法完全覆盖投入是很正常的。数字化转型和业务紧密联系在一起，数字化转型更多地体现为对业务绩效提升的助推作用，数字化转型相对独立的绩效，不容易单独衡量。如人力和物料成本降低了，残次品率减少了，库存量减少了，交货期缩短了，各种故障以预警的方式提前排除了，维修中的停机时间减少了，为客户提供的产品和服务更加精准了，客户的满意度提高了，等等。在这些情形中，数字化转型所带来的直接价值不容易从现有业务的综合绩效中剥离出来。
正因如此，企业在数字化转型中面临巨大的业绩压力。为了更好地推动数字化转型工作，企业设立专门的部门、岗位，大规模引入数字化转型的高端人才，投入大笔资金拥有相关软硬件建设。然而，由于数字化转型工作与业务紧密相连，这些专业化的部门和人员所从事的工作，往往又带有很强的业务特性。企业的业务工作，常常是要看到显而易见的绩效的。不过，数字化转型部门及其人员，却在一段时间内并不能产生大量的直接效益。这样一来，从企业高层到数字化转型部门，都会因此而面临巨大的业绩压力。甚至在压力面前，一些企业开始削减数字化转型的相关投入，裁减部门和人员，走向了推进数字化转型的反面。
因此，企业做数字化转型，不能受制于短期绩效要求，要做好长期打算，从战略发展的高度出发，源源不断地投入资金和人员，算大账、算长期账。对于专门从事数字化转型的部门和人员，不要从一开始就赋予他们业务部门的业绩要求，不列入利润中心，而将其列入成本费用中心。对其考核方式，不能以短期直接收入与利润指标来衡量，而要以其在推进企业转型方面所取得的一系列重要改变作为工作的业绩，甚至鼓励大胆尝试，允许必要的失败。
本文首发于《哈佛商业评论》中文版
工业4.0数字化如何影响客户体验？
工业4.0已经彻底改变了全球制造业的格局，程度之广以至于德勤公司估计有多达半数的标准普尔500强公司将于2027年因为数字化革命而被取代。此类预言产生了一种紧迫感，迫使人们探讨如何采纳工业4.0的一些原则，如互操作性和网络物理集成。然而，许多人忘记了，不是科技本身决定了一个公司的长期持久力。相反，是客户最终决定了某一企业的成败。
这就引出了一个问题：驱动所谓的第四次工业革命的所有技术创新如何提高客户体验？更具体地说，单个新兴技术和工作流程如何更好地使您的业务流程与客户的需求保持一致，从而建立客户忠诚度和驱动收入？无论你是一个大型的生产商还是一个小型的货运商，你的技术应该被定位为确保正确的产品在正确的时间到达合适的客户的工具。
销售与运营执行（S&OE）
随着工业4.0的兴起，最重要的发展之一是销售与运营执行（S&OE）的出现，这是一个新的业务运作环节旨在弥补中期运营计划和日常供应链工作流之间的差距。通过将实时信息整合到供应流过程中，S&OE可以在分钟级别上监控基于公司最近期的预测的需求波动，对库存使用和运输管理进行小的调整，以修正小的、日常偏差。这个过程可以通过避开瓶颈和中断来产生价值，而且只有在互相连接的工业4.0系统上才是可能的。更重要的是，它可以对直接影响客户体验的过程产生稳定作用。比如：
更智能的运输路线可以提高交付的准确性和准时率，意味着更少的客户会遭受延迟，或者在B2C销售中，货品不足。
实时信息可以提高可视性，增加库存水平的客户侧透明度，从而使客户做出更明智的订货决策。
增加供应链的透明度可以驱动更智能的订单和产能管理，从而减少库存短缺，因此减少客户面临缺货风险。
客户数据集成
销售与运营执行（S&OE）展示了增加供应链的可见度和透明度可以为客户体验带来的价值，它的好处很大程度上同工业4.0可以带来的更全面的经营效益是相同的。然而，对于有兴趣利用新技术专门针对客户痛点的企业来说，有更多的直接步骤可以采取。在自诩拥有集成供应链的公司中，高度可见、可访问和集中化的客户数据可以运用到有意义的商业洞察中。例如，如果你的业务是为汽车制造商提供部件，你可以分析客户过去的订购习惯和要求的数据来发现潜在的季节性。以这种方式，对一个给定客户的需求，你可以定制做出更精确的需求预测。
定制化
同样，工业4.0的提升可以为制造业不断增加的定制化铺平道路。例如3D打印这样的新兴技术可以帮助快速原型制造，大大缩短交货时间。通过这种方式，制造商可以以较高性价比为他们的客户增加显著价值。随着更高效的资源使用和一个强大的将物理系统连接到计划系统的数字平台，企业可以利用他们的价值链在更多的行业中提供更多的定制产品，传统上，超长的交货时间通常是这些行业的常态。
高级分析
就像 销售与运营执行（S&OE）的情况一样，高级分析是工业4.0一个关键的系统的组成部分，它横跨了从供应商到客户的整个价值链。也就是说，预测分析可以通过整合客户数据来专门训练，以便在对潜在的，季节性的更深入理解的基础上产生更准确的需求预测。而不是仅仅依靠过去的客户互动来形成未来预期，智能预测技术可以提取一套复杂的变量和方法来生成易于阅读的报告和预测。同理，规范性分析可以提出流程改进，提高公司的价值流的整体灵活性。其结果是产生一个能够与实际需求更紧密地结合，且具备能够适应任何不可预见情况的灵活性的供应链。所有这一切都有助于建立一个更可靠的供应流，这意味着你的客户将能获得更多的准时交付，并在信心和信任的驱动下生成未来的订单，从长远来看，这将形成一种更富有成果的合作关系。
© 2018弗兰轲希软件技术咨询（上海）有限公司 版权所有；
©国匠智能制造实战训练道场 翻译
工业互联网
产业智能官 AI-CPS
加入知识星球“产业智能研究院”：先进产业OT（工艺+自动化+机器人+新能源+精益）技术和新一代信息IT技术（云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）深度融合，在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的机器智能认知计算系统；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。
版权声明：产业智能官（ID：AI-CPS）推荐的文章，除非确实无法确认，我们都会注明作者和来源，涉权烦请联系协商解决，联系、投稿邮箱：erp_vip@hotmail.com。
相关内容
微信扫码咨询专知VIP会员