【数字化转型】制造型企业信息化与数字化的前生今世——透视数字化助力企业转型发展

2020 年 6 月 25 日 产业智能官

李晓龙 CIO发展中心

在后疫情时代,新基建的到来给中国企业发展注入了新动能,数字化转型的后浪奔涌而来。当人们习惯了移动支付和电商、快媒体带来的快乐和便捷,人与屏幕的交互终于从一个屏变成了多个屏幕,这些屏幕就是人类与虚拟世界的大门,当芝麻开门成为现实了,虚拟和现实世界的边界也就越发模糊。数字世界里数字化成为近一两年的热门词汇,管理变革、商业模式等都要带上“数字化”外衣,原来常说的信息化反倒是成了一个历史词汇,有些乡土的味道。数字化是信息化的高阶模式吗?数字化比信息化使用的技术更复杂?数字化对企业转型发展比信息化更有驱动力?数字化是不是IT厂商可以随便披上的外衣?总的来说,数字化就是“高大上”的新科技技术,信息化就是传统计算机技术代表。事实真的如此吗?笔者从事企业信息化工作二十年,现在对数字化和信息化前生今世谈谈看法。




1
信息化、数字化是真假美猴王吗?



来看看数字化和信息化到底有没有本质差别呢。


信息化(Informatization),维基百科的定义:通常指现代信息技术应用,特别是促成应用对象或领域(比如企业或社会)发生转变的过程。例如,“企业信息化”不仅指在企业中应用信息技术所促成或能够达成的业务模式、组织架构乃至经营战略转变。中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《2006-2020年国家信息化发展战略》,其叙述如下(2006):信息化是充分利用信息技术,开发利用信息资源,促进信息交流和知识共享,提高经济增长质量,推动经济社会发展转型的历史进程。信息化术语的灵感来自于MarcPorat对于人类文明时代类别的划分:农业时代、工业时代(工业革命)以及信息时代(1978)。


数字化,Digitization(conversion of analog information into digital information,数码化)和Digitalization(the administration of digitalis for the treatment of certain heart disorders,数字化)。目前好像在国内翻译都是“数字化”,两者分得不是太清晰。这两个单词不是一个含义,西方对数码化和数字化有不同理解。Digitalization的定义更像我们理解的信息化定义,带有治理和改善数据内容的含义。GOOGLE中对两者区别描述:What is difference between digitization and digitalization?Digitization is the conversion of analog to digital,whereas digitalization is the use of digital technologies and digitized data to impact how work gets done, transform how customers and companies engage and interact, and creat new(digital) revenue streams. 来自Gartner‘s 理解是:digitalization is “the use of digital technologies to change a business model and provide new revenue and value-producing opportunities ; it is the process of moving to a digital business.” 个人认为Gartner解读更贴切。数码化(digitization)说明了将模拟信息转换为计算机可以处理的数字形式的行为。简单的说,数码化是数字转型的早期阶段。实际上是工业4.0之前的阶段,即工业3.0或第三次工业革命。另一方面,数字化(digitalization)原本表示广义的数字化控制、连接和规划的过程。目前为止,这个术语更多描述多个行业的变化的过程。数字化的结果是经过转化或新开发的商业模式、社会经济结构和组织模式。这就是我们说的数字化转型。(以上来自Google的描述)


综上,信息化和数字化更类似于《西游记》中真假美猴王那个片段,孙悟空和六耳猕猴是不是就是一只猴子的两面呢。实际上信息化和数字化本是同一棵树,就像树枝的分叉,不管怎么生长离不开树干(IT技术体系)的支持,信息化和数字化就是一根藤上的两朵花。

 


2
为什么数字化会驱动企业的变革?



这个问题有个假设的前提:“IT+管理”OR“管理+IT”。这两者的前后顺序其实也是谁主导谁的意思。“管理+IT”一直以来是主流,前几年Gartner 提出双模IT概念把信息技术分成确定性和不确定性需求因素前提下的信息化实施路径方向的区别,陆续的很多业界企业提出类似思路,麦肯锡提出双速IT、华为提出了NEWICT、联想提出了双态IT。企业管理中流程和数据的需求从确定到不确定,对信息化实现带来巨大挑战,很多非IT人士认为技术是万能的,只要提出所谓具体业务需求就能靠IT技术使能实现,这是一种对IT技术误解(正解:IT技术有很多不能实现的功能和模型,没有现成技术等着管理者随意来挑选),随着企业持续发展,尤其是遇到各自行业的低谷期和粘滞期,例如:当下全球的汽车行业( 如下图),汽车行业在疫情冲击下,举步维艰,面临了巨大生存风险和考验,这个时候IT技术不可能获得明确的需求导入,因为业务不确定性太大,没人知道这个新产品能否卖出去吗?




 

这个时候车厂去提高工厂的生产效率没任何意义,供应链去研究准时化供货还不如研究怎么让供应链上下游企业活下去更现实,例如:像ERP、MES这些系统改进需求也就没那么迫切了。这种行业低谷期,传统的企业管理者怎么去思考突破呢?商业模式的改变成为很必要研究问题了,数字化丰富了信息化本身的含义,本质上没有变还是“连接”和“算力”去驱动业务发展的实质,把过去业务模式中无效或者低效的连接打破,选择和尝试新的对象去连接和运算。利用IT技术迭代特性来试错,可以说能找到最佳路径的方向就慢慢出来了,让企业走出困境,甚至获得新的核心竞争力。


站在更宏观角度去理解数字化驱动企业变革,可以从马克思关于生产力和生产关系辩证关系的论述中可以阐释,科学技术推动了工业革命,工业革命的产生推动了社会经济和企业管理的深刻变革,以及企业商业模式的重构,每一次工业革命都会由于新技术的产生及应用催生出新的社会生产要素,这次中央把“数据”作为了新的生产要素提了出来,给我国经济创造出新的生产资源,促使新的技术来提升生产力从而不断解放人的生产劳动。数字化本质就是用新技术手段驱动社会新的生产要素产生,企业变革如果不结合好这个生产工具,那么在接下来的经济运行中无法获得新动能驱动,那只能面对更加残酷市场淘汰。

 


3
谁是数字化部队的特种兵?



中国企业信息化发展过程已经有近三十年历程了,纵看全球企业信息化发展,基本技术路径我们一样都没少,一步一步扎实的走了过来,从工信部推进的“两化融合”工作来看,这十年也证明了国内企业信息化进步很大,成长也很快。IT厂商也因此获得企业信息化发展红利,国内成长起来太多优秀厂商。一般我们会把这些厂商分为几个类型:A、国际IT传统厂商,代表的IBM、甲骨文、SAP等等,大大小小也近百家;B、国际互联网巨头,不过在国内生意不多;C、本土咨询公司,一般从海外代码外包起家,也有从国际大公司出来创业(近几年特别多)的,还有买了台湾韩国产品先汉化再优化后逐渐成长起来的管理软件厂商等等吧;D、本土互联网企业纷纷走出来了,如阿里、腾讯等;E、各种小的IT创业公司,怀着各种创业目的,鱼龙混杂、良莠不齐。最后一类,其实就是大中型企业IT部门分化出来成立独立的IT公司,在国内企业信息化的成长环境中也已经发展二十多年了,今天重点说说这类公司。前面已经阐述了数字化和企业变革关系,以这个为支点,我们看看前五类厂商基本现在都可以说自己在做数字化技术工作,因为信息化本身就是数字化,所以他们所谓能做“数字化”本质就是懂IT技术体系而已,懂技术就可以帮企业实现不确定需求吗?助力企业实现商业模式转型吗?


大中型企业分化出来的独立的IT公司近几年越来越多了,为什么会越来越普遍呢?究其原因无外乎以下几点:一是企业信息化发展过程到一定水平后的必然结果,企业信息化的执行部门是企业内部IT部门,俗称甲方,这个部门经过一二十年成长,逐步掌握了企业信息化的命脉,简单说就是把一支专业IT技术团队变成了懂业务熟管理会技术的复合型人才队伍,他们为各个业务部门进行信息化的服务,从梳理业务部门流程和数据开始,逐步了解这个部门的业务运作方式,痛点和难点一清二楚,积极提出改善建议,选择合适IT技术来解决业务问题提升业务运行效率和质量,把原本分散的“人机法物环”连接起来,所以这支队伍质量好坏标志这个企业知识资产(数据资产最高表现形式)管理水平。二是前五类厂商的能力短板都不一样,给了甲方这支团队充分亡羊补牢的机会,而甲方自己IT团队必须长期和自己业务部门并肩奋战,所以甲方独立的IT公司团队迅速成长了起来,锻炼了韧性和敏捷性,提升了技术水平,以SAP实施顾问为例,好的顾问基本都是甲方培养出来的,从学校(SAP工程硕士专业)毕业经过思维模式训练的顾问基本上学院派;三是国际上甲方IT团队独立成公司化运作已经惯例,并且很多都成为其行业内数字化转型的翘楚,例如美国通用的EDS,法国阵风战斗机公司诞生出的达索软件,这些公司在全球IT行业中都有其特殊的位置,我国从2000年开始陆续出来一批这样公司,宝钢的宝信,中石化的石化盈科,一汽启明等等,也逐渐成为其所在行业内的领头羊,甚至跨行业也取得了不错业绩;四是企业的数据资产在当下越来越重要,谁能运营企业数据资产并保护数据资产不外泄,当然是企业独立的IT公司莫属,这个资产不可能也不会直接交给其他那五类厂商去管理经营的。一般来说,企业信息化发展一般分为四个阶段,“信”、“网”、“数”、“智”(如下图),一支好的IT队伍会完整的经历这四个阶段,通过这个四个阶段的历练基本上对这个企业管理和商业模式,战略发展了然在胸的,懂得如何用新的技术去帮助企业管理改变和业务重构,设计并引领新的商业模式变革,持续对价值创造和价值获取提供更多可行的方法和路径。

 




因此企业经营者只有选对合适的数字化实施队伍并做长期投入,同时经过与前五类公司取长补短的和合共生,才能取得聚力共赢的效果,使用合的技术手段和资源,长期服务和技术沉淀,再结合自身管理变革和模式探索,才能真正实现企业所期望数字经济引领高质量发展的宏伟目标。

 

综上,笔者认为随着我国经济高质量发展的要求,在供给侧改革驱动下,在此次新冠疫情的冲击下,新技术应用和新旧动能转化趋势的越来越迫在眉睫,我国又及时推出“新基建”的产业刺激政策,这一系列的外部环境必将刺激企业自身主动去变革,在不确定不稳定的全球经济体系中努力活下去,积极寻求自身业务增长点和价值创造的产品与服务,当我们再次审视企业存在的本质的时候,数字化驱动企业裂变这条路径必将成为企业自我变革的最佳实践之路。哦,后浪,来了!



作者简介



李晓龙:现任北汽集团信息战略与系统运营部部长、北汽蓝谷信息总经理,毕业于北京航空航天大学,软件工程专业,研究生学历。具有20年商用车及乘用车行业信息化工作经验,带领企业进行信息化体系设计与全价值链系统建设,并在企业数字化转型阶段进行多次创新实践。近年来,作为技术负责人带领团队承接了首批国家工业互联网创新发展工程项目,并带领团队建立多项集团化的信息化标准体系和数据标准体系。



先进制造业+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”:先进制造业OT(自动化+机器人+工艺+精益)和工业互联网IT(云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)产业智能化技术深度融合,在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的产业智能化平台;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。


产业智能化平台作为第四次工业革命的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并创造新的强大引擎; 重构设计、生产、物流、服务等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生 新技术、新产品、新产业、新业态和新模式; 引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。

产业智能化技术分支用来的今天,制造业者必须了解如何将“智能技术”全面渗入整个公司、产品、业务等商业场景中, 利用工业互联网形成数字化、网络化和智能化力量,实现行业的重新布局、企业的重新构建和焕然新生。

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。




登录查看更多
0

相关内容

腾讯发布2020《腾讯人工智能白皮书:泛在智能》,46页pdf
专知会员服务
131+阅读 · 2020年7月14日
德勤:2020技术趋势报告,120页pdf
专知会员服务
190+阅读 · 2020年3月31日
Gartner:2020年十大战略性技术趋势, 47页pdf
专知会员服务
77+阅读 · 2020年3月10日
新时期我国信息技术产业的发展
专知会员服务
70+阅读 · 2020年1月18日
2019中国硬科技发展白皮书 193页
专知会员服务
82+阅读 · 2019年12月13日
【大数据白皮书 2019】中国信息通信研究院
专知会员服务
137+阅读 · 2019年12月12日
【数字化】制造业数字化转型的实战路线图
产业智能官
39+阅读 · 2019年9月10日
【数字孪生】数字孪生技术发展趋势与安全风险浅析
产业智能官
54+阅读 · 2019年8月28日
【数字化】2019年全球数字化转型现状研究报告
产业智能官
29+阅读 · 2019年7月8日
【数字孪生】工业互联网支持下的数字孪生车间
产业智能官
21+阅读 · 2019年6月3日
【数字化】数字化转型正在成为制造企业核心战略
产业智能官
34+阅读 · 2019年4月22日
德勤:工业4.0与数字孪生(附PDF下载)
走向智能论坛
40+阅读 · 2018年9月6日
杨学山:未来是数字孪生的视界
走向智能论坛
3+阅读 · 2017年12月1日
Arxiv
15+阅读 · 2019年4月4日
Arxiv
5+阅读 · 2018年5月5日
Arxiv
5+阅读 · 2018年1月23日
VIP会员
相关VIP内容
腾讯发布2020《腾讯人工智能白皮书:泛在智能》,46页pdf
专知会员服务
131+阅读 · 2020年7月14日
德勤:2020技术趋势报告,120页pdf
专知会员服务
190+阅读 · 2020年3月31日
Gartner:2020年十大战略性技术趋势, 47页pdf
专知会员服务
77+阅读 · 2020年3月10日
新时期我国信息技术产业的发展
专知会员服务
70+阅读 · 2020年1月18日
2019中国硬科技发展白皮书 193页
专知会员服务
82+阅读 · 2019年12月13日
【大数据白皮书 2019】中国信息通信研究院
专知会员服务
137+阅读 · 2019年12月12日
相关资讯
【数字化】制造业数字化转型的实战路线图
产业智能官
39+阅读 · 2019年9月10日
【数字孪生】数字孪生技术发展趋势与安全风险浅析
产业智能官
54+阅读 · 2019年8月28日
【数字化】2019年全球数字化转型现状研究报告
产业智能官
29+阅读 · 2019年7月8日
【数字孪生】工业互联网支持下的数字孪生车间
产业智能官
21+阅读 · 2019年6月3日
【数字化】数字化转型正在成为制造企业核心战略
产业智能官
34+阅读 · 2019年4月22日
德勤:工业4.0与数字孪生(附PDF下载)
走向智能论坛
40+阅读 · 2018年9月6日
杨学山:未来是数字孪生的视界
走向智能论坛
3+阅读 · 2017年12月1日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员