中国制造：数字化转型势在必行

　　当德国人开始谈论工业4.0，美国人谈论工业物联网时，中国的企业领袖和政策制定者不仅专注倾听，迫切了解，而且迅速做出反应，因为中国制造的转型升级迫在眉睫。

　　中国制造业挑战重重

　　中 国经济实现了长达数十年的高速增长，成为战后世界经济史上的奇迹之一。然而，旧有增长模式动力不足，难以为继。首先是生产要素价格的不断上涨，推高了制造业的生产运营成本，威胁中国企业在全球市场上的竞争力。人口结构的老化带来后续劳动力供应的不足致使劳动力成本上升，而多年来的投资推动增长的模式，造成资产价格，尤其是土地价格猛涨。

　　其次是需求端的疲软，不仅直接造成增长乏力，更削弱企业的盈利能力。全球金融危机冲击了全球贸易，加之全球化进程中利益分配问题引发的逆全球化的风潮，使中国出口增速的大幅下滑乃至负增长；作为另一增长驱动力的基础设施投资，常年的海量投入致使边际回报不断下降，而作为投资主体的地方政府债务高筑，持续投入能力受到限制。

　　重重压力之下，中国制造业的营收增长不断放缓，盈利水平停滞乃至下降，以股东权益回报率为指标的投入产出比恶化（见图11.1）。中国制造业传统的增长模式难以为继，对于新动能与新机遇的探寻迫在眉睫。

　　除了成本困局，中国制造业还面临创新发展能力不足的挑战（见图11.2）。创新能力则包含创新投入（机构、人力资本与研究、基础设施、市场成熟度、商业成熟度）和创新产出（知识与技术产出、创造性产出）。

　　虽然相较于过去，中国的创新实力已有长足发展，但对标欧美发达国家，仍有不少差距。埃森哲调研显示，在覆盖政府支持和研发开支、科研人才和机构、创业文化、科技集群等诸多因素的“国家吸收能力指数”（NAC）评估中，中国仅以47.1分（满分100分）的成绩排在全部二十个经济体的第14位。

　　图11.1中国制造业上市企业业绩变化趋势

　　图11.2制造成本与创新能力对比

　　数字化推动制造业转型升级

　　通过拥抱数字化浪潮，全球经济正经历深刻转型，并将重拾增长。根据埃森哲与世界经济论坛2016年发布的《行业数字化转型》研究，全球GDP超过五分之一的部分来自与数字化密切相关的技能、资本、产品和服务，预计到2020年，数字技能和技术将让全球经济产出增加2万亿美元。

　　物联网、大数据、增强和虚拟现实、区块链和平台生态和人工智能等新兴数字技术不断引领创新和变革，其影响远远超过技术本身，它们正在重塑消费者行为，社会文化和商业生态，催生出一个个“独角兽”。适应技术，善用技术者更有可能成为商业竞争中的赢家。

　　在数字化浪潮中（见图11.3），对于中国的制造业企业而言，唯有拥抱数字化，加速企业转型升级，方能应对新常态，提升竞争力，并受益于数字经济的新模式新机会。

　　图11.3技术发展与商业模式演进

　　世界各国也在加紧政策和产业模式方面的创新。比如英国就在多年前投资1.25亿美元用于相关研究，美国和德国也分别提出了“产业物联网”和“工业4.0”计划，以期在新一轮的发展浪潮中占得先机。而作为新兴经济体的代表，正在经济转型的新常态下稳步前行的中国也先后推出了“互联网+”战略和“中国制造2025”规划，致力于实现从制造大国向制造强国的转变，以及从“中国制造”向“中国智造”的转型。

　　全面评估中国制造业企业数字化水平

　　尽管企业开展数字化的初衷各有不同，但诸多优秀企业的实践经验表明，企业数字化绝不是单纯为了提升内部技术水平和IT系统的水平，而是为了借助数字技术的力量对企业经营展开优化和创新。因此，数字化决不仅仅是企业IT部门的关注点，而是涉及企业经营活动的各部门，涵盖企业经营管理活动的全链条。

　　基于这一理念，埃森哲通过量化模型——数字化指数模型（Digital Performance Index），在四大核心领域对全球企业的数字化投资和进展进行量化评估。

　　规划：探讨企业在战略规划和实施的过程中对数字化的重视程度。它评估了公司是否将数字化视为其业务和行业的一个主要趋势，是否将数字化建设纳入战略和预算体系，以及它们是否采取实际行动提高组织内外的数字化水平。

　　生产：评估数字技术在创新、制造和交付方面的运用情况。它着眼于企业是否将数字集成到产品和服务的设计和制造中，以及数字化如何联合供应链体系的各方参与者优化流程。

　　销售：评估公司通过数字化渠道改善客户体验。它着眼于如何利用数字化方式来吸引顾客，通过多种渠道进行推广、交易和提供售后服务。

　　管理：探讨企业文化和日常管理是否融入数字化技术和理念。它评估公司如何看待自己的数字文化和基础设施，如何提高管理效率，及如何借助数字资源优化资源配置。

　　中国制造企业数字化水平整体较低，数字化尚未渗入经营全链条

　　借助数字化指数模型，埃森哲与国家工业信息安全发展研究中心（工信部电子一所）合作，根据其多年来积累的企业两化融合数据， (1) 抽样选取了六大制造业行业中170家上市企业作为研究样本，对其数字化情况进行评估和分析。

　　研究显示，目前中国企业总体数字化水平较低，四大领域的数字化都还有较大提升空间（见图11.4）。

　　图11.4中国企业四大领域的数字化水平（分值范围：1～4分）

　　数据来源：埃森哲研究、国家工业信息安全发展研究中心

　　数据显示，中国企业的数字化主要聚焦在具体的实施层面，有82%的企业设立了独立的数字化部门，且有56%的企业数字化部门的最高领导为企业高层领导，但是企业的数字化洞察还有待加强，企业高层领导还需进一步加强将数字技术趋势转化为企业未来愿景和发展战略的能力。

　　企业在生产领域三个经营环节的数字化得分差异最大。企业对产品／服务生产线上的数字化能力建设较为重视，96%的企业能实现单个车间的生产监控，87%的企业能实现监控整条生产线或工序。但在设计方面，企业还未能充分利用数字技术推出新产品或新服务，仅有8%的企业能基于可采集用户行为数据的智能产品终端，通过大数据分析提供创新服务。

　　在销售领域，企业的各个环节数字化水平分数相对比较平稳。可见企业整个销售环节对数字化运用相对均衡，但普遍还处于比较初级的阶段。

　　相对而言，管理领域的数字化水平最低，是目前企业数字化的短板。尤其是在革新这一经营环节上，数字化水平远远低于平均值，数据显示绝大部分企业还未能有效通过自动采集相关信息对企业经营绩效进行综合分析。

　　为了分析企业数字化水平和绩效之间的关系，我们基于企业在数字化水平和经营绩效水平这两个维度将这170家中国制造业企业分成四组对比分析（见图11.5）。

　　其中4%的企业能够兼具数字化投资力度和业务成果的优势，成为数字领军者。有19%的传统商业领袖过往业绩表现亮眼，然而既往的成功让这类企业惯性地延续过去的模式，未对数字化给予充分的重视，在数字化旅程上严重滞后。还有19%的数字实践者对数字化进行了较多的投资，却未获得足够的财务回报，其绩效水平远不及数字领军者。而剩余的大部分（58%）的企业在数字化或者经营绩效方面均需要大幅改进。

　　图11.54%的企业（数字领军者）兼具数字化投资力度和业务成果的优势

　　数字领军者与其他公司间形成了明显的差异，不论从高超的数字化技术来看，还是从关键的财务KPI来看，这些公司都已经是数字化经济中的领军者，其经验值得研究借鉴。

　　迈向“中国智造”

　　中国政府顺应数字化趋势，提出了“中国制造2025”和“智能制造发展规划（2016—2020）”，其目标就是推动制造业的转型升级，寻找新的增长模式，由制造业大国转变为制造业强国。智能制造不仅能提升企业的运营效率，降低成本，而且能衍生出新的业务模式，推动收入的增长（见图11.6）。

　　以厦门烟草为例。借助物联网，埃森哲帮助厦门烟草对全生产过程各环节3000余个关键控制点进行数据实时采集与监控，通过大数据分析，任何一个微小的异常波动都能够快速定位到最末端的控制因素，并通过系统为一线员工提出操作建议，从而实现整个生产制造链条从企业、职能、部门、操作工、机台对异常事件的快速反应，在业务操作层面实现实时可视化管控和业务预警，在业务分析层面实现根因分析和仿真预测，在管理决策层面实现管理洞察和决策分析，极大地提升了卷烟制造的精益化水平。

　　图11.6智能制造的四个发展阶段

　　埃森哲分析

　　德国的农用设备制造商克拉斯公司通过在其制造的设备上安装的传感器收集的数据可为农户提供自动化的指导服务，例如针对如何提高产量、减少损耗提出建议，或是实现设备性能的自动优化。该企业现正与其他团体合作，通过365FarmNet市场平台为种植户提供相关的信息服务。

　　除了中国，世界上主要工业强国也在实施“再工业化”战略，以重塑制造业竞争优势，比如德国的“工业4.0”和美国的“工业互联网”。和这些发达国家相比，中国在迈向“中国智造”的过程中拥有得天独厚的优势。

　　第一，中国拥有良好的制造业基地和产业集群。近代以来，尤其是改革开放至今，中国的制造产业取得了长足发展，在东北、华东、华南等地形成了多个拥有雄厚实力和基础的制造业基地和优势产业集群。当21世纪步入第二个十年，中国成功超越美国，成为全球制造业的第一大国；而遍布各地的开发区、高新技术区，以及重点布局的自由贸易试验区，更为中国制造业的发展壮大、转型升级提供了有利契机和重要保障。

　　第二，中国能从制造业的转型升级中获得更多收益。和德美日等发达国家相比，中国的制造业整体自动化水平不高，许多企业还处于工业1.0和2.0的状态，运用新兴技术对制造业进行改造，获得的效用提升更明显，投资回报更高，中国的企业家也会有更大的动力向智能制造转型。

　　第三，中国拥有最偏好数字技术的消费群体。埃森哲调查发现，中国的数字化消费者需求强劲、乐于尝新，并且注重设备互联。其中，年轻消费者对于新产品、新服务的兴趣与乐于尝试的态度将是推动市场增长的核心。2016年全年，中国可穿戴设备市场的出货量为3876万台，同比增长57.1%，占全球总出货量的43.8%。当年VR硬件整体销售额达6.5亿元，较2015年增长三倍多。

　　第四，中国拥有较为成熟的产业平台。平台是“中国智造”的重要驱动力。在中国工业和信息化部推公布的70个2017年制造业与互联网融合发展试点示范项目中，有46个项目为平台，这使得中国制造业在转型升级的过程中拥有得天独厚的优势和保障。而这些平台，也有望在庞大的数字消费者群体中展现其巨大的商业潜力。

　　不过在迈向智能制造的路上，中国企业也面临不少挑战。埃森哲2016年“工业4.0企业高管调研”也揭示了企业高管眼中，中国制造业转型升级的拦路门槛。其中，没有即插即用型解决方案、缺乏“工业4.0”规范与标准、法律的不确定性、缺乏明确的责任划分，以及企业与股东缺乏统一认识，被视为最突出的五大障碍；运营效率低下、资产利用不充分、劳动生产率地下、供需不匹配、服务和售后成本较高，则是最主要的五大痛点。

　　换道超车

　　企业数字化时代，制造业企业将是数据驱动，通过对运营流程的数据映射，从数据中挖掘洞见，提升效率，优化体验，开发新的业务模式，从而在成本和收入两个方面创造新的价值。这种数字化新模式运营的关键在于对内要在生产、人才、流程、技术和安全几个维度提升自身的能力；对外要发挥平台效应，建立生态系统（见图11.7）。

　　图11.7数字化新模式运营流程

　　提高制造效率，克服成本压力

　　中国制造业的未来发展不能仅仅依赖过往的廉价劳动力和资本积累，推动经济快速增长和生活水平不断提高的关键是生产率的提升。中国制造企业可从以下五个方面着手，努力打造“内功”。

　　劳动力 ：人才技能的供需不匹配，始终是中国制造业发展的重要阻碍。未来，中国政府、企业和学校，应共同致力于培养大数据分析，产品创新和新兴信息技术人才，消除人才技能与岗位需求之间的空隙，并在工作中加强人机协作，实现劳动力最大化。

　　生产设备 ：转型之旅从生产设备开始。在传统工厂里，生产设备依然不能联网，只有在设备出现故障后再去维修，或者采取定期维护的方式而不考虑实际运行能力，这样做不仅财务成本很高，也不利于企业声誉。而智能制造的生产设备应该具备高度的自我管理能力，整个生产系统协同运作，企业可以不断优化生产流程，确保生产的可靠性和可预见性。

　　技术 ：制造企业需积极应用新技术，不断优化流程，才能真正受益于数字化。而确保配套基础设施到位，则能让员工和设备发挥更大的价值。例如，可以利用云服务加快新应用和增值服务的交付；用互联装置、可穿戴产品促进人机互动，方便人机协作；利用人工智能和数字分析技术分析生产数据能提升生产效率，减少浪费。企业只有积极拥抱新技术，才能争取更多竞争优势。

　　业务流程 ：传统的管理模式是静态的。而制造企业可以通过高度集成的系统，追踪人力、物料和生产进度，实施动态的规划和执行，从而改善业务流程的效率和质量。例如，采用制造执行系统（MES）管理和监控整个生产流程，可有效降低操作的复杂性。同时，MES还能帮助企业全程追溯产品和原料，通过不断优化流程，缩短交货时间，优化产品与运营，提升资产和资源的使用效率。一些企业还打通了MES和ERP系统，从而能更合理地安排业务和资源需求。未来，制造工厂需要更强的应变能力，在成本可控、保质保量的前提下，迅速根据客户需求的变化调整策略。

　　部署安全解决方案 。随着开放性协议、无线传感器、互联运营的广泛普及和OT/IT的深度融合，安全问题将进一步凸显。单凭升级软件，已不能有效解决问题。企业需要及时升级传统生产设备，采用先进的安全解决方案。更为重要的是，要对安全问题保持高度警醒。

　　红领集团：让服装定制更有效率

　　以生产定制西服和衬衫为主营业务的红领集团，从2003年开始利用数字技术简化生产线，通过物联网相关技术，对“量身定制”的西服和衬衫进行批量生产，从而突破了传统定制服装生产的瓶颈，如：生产率低下、高昂的中间成本以及品质不一和难以掌控等问题。

　　红领的生产流程从获取客户一系列体型数据和个人偏好入手。在向相关工人分派任务前，系统会自动计算客户数据并转化为一线工人可以识别的“语言”。信息在不同生产线之间流动的过程中无需任何人工干预，而是通过独特的射频识别标签来传送客户的要求数据。智能生产系统还能根据工人的技能来分配合适的工作，从而提高生产率，降低运营成本。

　　如今的红领集团可在接到订单后的七个工作日内完成一套西服的制作，从而显著提升了企业的竞争实力，成功提高了对海外客户的吸引力。

　　生态系统思维，而非产品思维

　　智能制造能给客户带来更好的体验，并衍生出新的服务模式，从而给企业带来新的收入流（见图11.8）。

　　图11.8智能制造给企业带来新的收入流

　　但要打造出这些新的服务，必须摆脱传统的产品思维。传统的制造业提供产品主要考虑的因素是产品功能、质量和成本，这是产品思维。而提供基于智能制造的服务，则要基于服务场景，着眼于建立自己的“朋友圈”，与他们共同合作，一起为客户提供服务，这是生态系统思维。

　　以农业机械公司约翰迪尔为例，该公司为农场主提供的设备安装了传感器，并将收集到的设备数据和气象、土壤、种子等数据结合在一起，利用分析技术挖掘出其中的洞察，才能帮助农场主做出更为科学的农耕决策，在这个过程中，约翰迪尔整合了来自不同产业领域的数据和知识，为了更好地利用这些数据，约翰迪尔的myJohndeer平台提供了API接口，便于外部的开发者使用这些数据（见图11.9）。

　　因此，企业在设计基于物联网的服务时不能用传统的产品思维，而是需要对产品及相关服务未来所处的生态系统有着整体的认识。例如，在设计智能产品时，除了在纵向上考虑设计产品本身的质量和功能，还要在横向上考虑到其他产品和系统的互通和兼容，以及和第三方开发者的合作（比如提供API接口和相应的开发工具）。集成第三方的产品和服务或被集成到第三方系统中，是物联网产业中所有角色的必然选择。如果企业依然按照原有的产品思维提供产品和服务，忽视生态系统的建设，就会错失了物联网+所能带来的广阔市场和巨大价值。

　　图11.9农机生产商约翰迪尔的农业管理服务

　　发挥平台效应，推动产业升级

　　在数字化时代，平台模式最先发轫于互联网和高科技产业。苹果、微软、谷歌、亚马逊、淘宝、脸书都是数字化时代平台运营模式的典范，并在商业上获得巨大的成功。2015年世界上最大15家平台企业的全球总市值已高达2.6万亿美元。另据IDC预测，到2018年，超过50%的大型企业、80%的其他企业都将拥有完善的数字化转型战略，并由此创建产业平台或与之结为合作伙伴。基于云架构的数字化产业平台的数量将从2016年的100余个增至2018年的500个。

　　普及率高且活跃的平台，将提升市场进入的效率，加快创新的速度，推动生态系统的建设，并通过网络效应，跳出传统的实体制造经营活动，使多方协作和数据驱动型业务成为可能，。而云计算和移动技术的快速发展，不仅降低了平台的使用成本，消除了技术障碍，而且开创了新的市场格局。不少具有远见的传统企业已试水平台模式，比如菲亚特的车联网、迪士尼的魔力手环、耐克的NIKE+、通用电气的Predix和飞利浦的HealthSuite。

　　平台模式在帮助中国企业由大变强、寻求增长新动能方面将发挥重要作用，三一重工、航天科工等传统制造企业已经从平台模式中获益匪浅。这主要体现在业务模式的创新，乃至重新定义企业的价值主张。这些新的业务模式包括能力租赁、订购、广告服务、收取佣金、许可、贸易等，从而开辟出更为多元的收入，并可以“产品即服务”的模式提供给客户。埃森哲认为，平台模式能给传统产业带来四大机遇，帮助中国制造业企业由大变强、寻求增长新动能。①创新商业模式，获得新的增长动能；②加速创新，推进产品和服务差异化；③提升运营效率，改善赢利水平；④打造企业敏捷性。

　　从“中国制造”向“中国智造”转型，是一项长期而复杂的任务，但就目前而言，中国制造业企业还未就相关工作做好思想、技术、模式、文化等方面的一系列准备。埃森哲建议，相关企业应谋定而后动，在统一企业员工，尤其是高层管理人员思想认识的基础上，全面评估所在产业的就绪程度和企业的就绪程度，深入了解“工业X.0”的精髓，着力培育适合新趋势、新模式的思维文化和能力技术，提升生产效率，发挥平台效应，积极构建数字化的商业和运营模式，采取整体方法重获全球制造业竞争力。

　　* * *

　　(1) 基于中国两化融合服务平台，国家工业信息安全发展研究中心和中国两化融合服务联盟已在全国范围内开展了两化融合评估诊断和对标引导。截至2017年7月，超过75200家企业已完成了两化融合评估数据反馈，积累了详实的两化融合数据。

　　参考资料

　　1．埃森哲《转变增长模式：产业物联网助推发展与繁荣》：https://www.accenture.com/cn-zh/insight-iiot-growth-game-changer

　　2．联合国官方网站：https://esa.un.org/unpd/wpp/Download/Standard/Population/

　　3．中国国家统计局官方网站：http://www.stats.gov.cn/tjsj/pcsj/rkpc/6rp/indexch.htm

　　4．联合国和中国国家统计局官方网站

　　5．埃森哲《企业应更了解千禧一代，把握亚洲6万亿美元商机》：https://www.accenture.com/cn-zh/company-accenture-millennial-2020

　　6．Manpower《2020愿景：千禧一代的人才策略——职场起伏篇》：http://www.manpower.com.cn/News_Release/1734.html

　　7．拉里·唐斯、保罗·纽恩斯：《大爆炸式创新》，浙江人民出版社，2014年10月

　　8．埃森哲官方微信《拥抱平台模式，应对数字颠覆》

　　9．埃森哲《转变增长模式：产业物联网助推发展与繁荣》：https://www.accenture.com/cn-zh/insight-iiot-growth-game-changer

　　10．埃森哲《转变增长模式：产业物联网助推发展与繁荣》：https://www.accenture.com/cn-zh/insight-iiot-growth-game-changer

　　11．埃森哲《2015全球数字化消费者调研之中国洞察》

　　12．亚马逊中国2016智能产品数据及2017年趋势：http://it.sohu.com/20161229/n477255085.shtml

　　13．德勤《中国劳动力成本过去10年升5倍，制造业竞争力将被美国反超》：https://wallstreetcn.com/articles/252315

　　14．中国制造业劳动力成本只比美国低4%：http://business.sohu.com/20160317/n440781623.shtml

　　15．埃森哲《转变增长模式：产业物联网助推发展与繁荣》：https://www.accenture.com/cn-zh/insight-iiot-growth-game-changer

　　16．埃森哲《迈向平台：中国企业转型升级新机遇》：https://www.accenture.com/cn-zh/insight-industrial-platform-helping-digital-transformation

　　章节要点概览

　　第一章数字化持续推进，行业加速转型

　　（1）工业界正经历深刻变革。推动变革的因素众多，譬如联网技术的普及、平台和数据促进优化、超个性化和即服务商业模式等。我们尚处于这场变革的初级阶段。

　　（2）紧密互联的工业制造流程很快就会成为主流。产业物联网将以数字化方式统筹工厂车间、实体产品和厂内员工等要素，激发巨大价值。

　　（3）企业要想在新型数字化产业中获得成功，关键是部署正确技术、预备数字化劳动力、实现二者的智能结合以及融入适宜的合作伙伴生态系统。

　　第二章产业物联网——通向成果经济之路

　　（1）产业物联网将极大改变企业内部的工作方式、企业间的合作方式以及面向客户的销售方式。

　　（2）这将导致“产品的终结”，新经济类型，即成果经济（或“使用型经济”）也会由此崛起。在这一经济形态中，经过反复试验的工业硬件产品能提供利润更加丰厚的服务、用户体验和生态系统。相形之下，硬件产品本身就变得黯然失色。除此之外，产品还能为客户提供成果，以此实现商业化。“活产品”和“即服务”业务模式的结合催生了成果经济。

　　（3）成果经济时代下，工业企业不再是僵化的谷仓，而将发展为敏捷的生态系统，与意想不到的商业伙伴联手。若非如此，企业就无法获得长远发展。

　　第三章数字化超级价值——数字战略指南

　　（1）企业的传统运营模式行将终结。对整个价值链实行数字化，无论是短期来看还是长远来看，都将为制造企业带来巨大的经济回报。社会也能从企业的价值扩散中受益匪浅。

　　（2）工业企业在制定数字化战略时，关键要对价值有一个全面把握。数字化的速度不同，所创造的价值自然也就不同。行业和部门不同，其所包含的数字化价值也深浅不一。

　　（3）新型数字化业务模式的潜能尚未完全发挥出来，但只有赶在现有和新兴竞争对手前面进行投资，企业才能锁定潜在价值，确立领军地位。

　　第四章六项“无悔”能力——让数字化之旅变得简单

　　（1）实行数字化转型对企业而言充满挑战，看似是一场牵涉所有部门的可怕变革。

　　（2）不存在完美无缺或预先设定的路线图，但这并不代表不作为。要为自身设计出完美详尽的路线图几乎是不可能的，也毫无价值可言。企业要做的是设定高远目标，然后潜心钻研，稳扎稳打地朝目标前进。

　　（3）效仿初创企业、采用快速试验是最佳策略。初创企业奉行快速试验的原则，“试验成功，则立刻部署；试验失败，则继续寻找”。理想情况下，企业应开辟多个快速试点，以确保数字化的有序进行。

　　（4）要想建立一个由产业物联网驱动的成熟企业，起步阶段可以有针对性地构建六项“无悔”能力：同步生命周期、嵌入软件智能和联网功能、巧用数据分析、实现制造设备敏捷化、化业务为服务、构建并运营智能生态系统。

　　（5）先逐项尝试这六项“无悔”能力，再加以结合。企业的收益会随着过程深入而逐渐增多。这样做有助于企业快速实现盈利、锁定长期成功。

　　第五章热点聚焦：如何巧用数据分析

　　（1）数据以及从中获得的运营和业务洞察将成为21世纪工业领域的命脉。

　　（2）所有企业都有大量的传统数据没有利用。对这些数据加以处理，可从五个方面创造可观价值：①客户体验；②产品性能；③员工效率；④运营效率；⑤新产品和新服务组合的优化。

　　（3）企业应从现在开始，逐步利用其现有IT系统内部的运营数据。一旦首批试点为企业带来了价值，就可以把外部数据添加进来。等到企业的产品变得更加智能、更加连通的时候，就可以建立直接联系。

　　（4）为保险起见，应开展针对特定用例的小型分析试点。要尽可能多地开展试点，一旦成功则立即扩展数据平台。

　　（5）构建跨企业分析能力，支持企业内部开展的所有举措。借力数据分析服务提供商，加快分析能力的构建，并以顶线和底线机遇为目标运行试点。

　　第六章热点聚焦：如何开发数字化产品

　　（1）智能联网产品的问世重塑了工业产品开发设计的整个流程。

　　（2）强化软件实力。产品中将嵌入越来越多的软件。内置软件的服务和用户体验将变得至关重要，因此企业需要稳步提升软件实力。

　　（3）在数据驱动“活产品”的新兴时代中，要进行产品开发，必须先强化数字化产品生命管理周期。该周期需具备几大特性：灵活性、可伸缩性、软件智能及统一的数据连通性。

　　（4）同步软硬件开发周期，但不要将二者捆绑起来——确保市场营销能够优化客户主张，改善客户体验。

　　（5）全面推行数字化。全面进行数字化产品生命周期管理，并将其融入企业基因。

　　第七章热点聚焦：如何构建员工互联网

　　（1）未来，在工厂车间、工程中心或产品售后服务中，企业员工将基于数据做出决策和监管。

　　（2）随着协作机器人和人工智能渗透企业，在工厂车间和会议室形成了人机混合的员工团队，所有的企业角色和部门都会受到影响。

　　（3）不要作壁上观——企业应积极应对这一颠覆性变革。

　　（4）立刻制定培训和招聘战略——鉴于所需技能供不应求，企业需着手提高员工技能，并招募新的人才。需开辟新型数字化员工模式，如众包等。

　　（5）聚焦一线管理人员。他们在自身经历重大变革的同时，对发起和促进整个员工团队的变革起着至关重要的作用。

　　第八章热点聚焦：如何在新时代把握创新

　　（1）体验重于产品。近年来，工业企业从创新中收获的最大成效是用户体验的改善。

　　（2）新型创新方法可带来巨大经济回报。在工业设备、消费品和消费型电子产品行业尤为如此。

　　（3）多数工业企业对创新的投资相差无几。根本区别并不在于创新产物，而是在于创新方式。

　　（4）对外界持开放态度。关键在于重新看待竞争对手，并能在更开放灵活的生态系统中运作。

　　（5）卓越创新者注重解决方案，吸收洞察，提升核心领导力，并以多种速度运营。

　　第九章热点聚焦：如何充分利用平台与生态系统

　　（1）数据驱动的智能服务将塑造工业新时代。凭借广泛的生态系统，智能产品可连接平台服务，创造出超个性化的新型用户体验。

　　（2）生态系统和平台正成为多数工业企业创新与发展的驱动力。这一变化是快速且极具颠覆性的，将重新定义竞争法则。

　　（3）把握数据。在数据驱动的经济中，数据本身就是蕴含巨大价值的产品。

　　（4）加入生态系统。昔日产品和企业之间的竞争，将转为数字平台所构成的灵活生态系统之间的竞争。需着手将企业与产品并入外部生态系统。

　　（5）期盼并引领生态系统的浪潮。构建相互协作的生态系统，再使企业融入其中是需要时间的。这关系到企业的方方面面，还需深刻转变企业的思维模式。这一切不会自行到来，企业需采取相应措施。

　　术语表

　　A

　　AIArtificial Intelligence人工智能

　　ALMApplication Lifecycle Management应用生命周期管理

　　APIApplication Programme Interface应用程序界面

　　ARAugmented Reality增强现实

　　B

　　B2BBusiness to Business企业对企业

　　B2CBusiness to Consumer企业对消费者

　　bnBillion十亿

　　BOMBills of Materials物料清单

　　C

　　CADComputer-Aided Design计算机辅助设计

　　CAGRCompound Annual Growth Rate复合年增长率

　　CAPEXCapital Expenditure资本支出

　　CDConsumer Durables耐用消费品

　　CGSConsumer Goods and Services消费品和服务

　　CIOChief Information Officer首席信息官

　　COSPCustomer-Oriented Sales and Production客户导向型销售和生产

　　CPGConsumer Packaged Goods包装消费品

　　CRMCustomer Relationship Management客户关系管理

　　CTControl Tower指挥塔台

　　D

　　DIPIDigital Industry Performance Index数字产业绩效指标

　　DNADeoxyribonucleic Acid脱氧核糖核酸

　　DPLDigital Product Lifecycle数字产品生命周期

　　DPLMDigital Product Lifecycle Management数字产品生命周期管理

　　DSFDigital Service Factory数字服务工厂

　　E

　　EAMEnterprise Asset Management企业资产管理

　　EBExabyte=10006 字节

　　EBITEarnings Before Interest and Taxes息税前利润

　　EBITDAEarnings Before Interest Payment, Taxes, Depreciation, Amortization未计利息、税项、折旧及摊销前的利润

　　EBSE-Business Suite电子商务套件

　　EDIElectronic Data Interchange电子数据交换

　　EOQEconomic Order Quantity经济订货批量

　　EOLEnd of Life寿命终止

　　ERPEnterprise Resource Planning企业资源计划

　　G

　　GDPGross Domestic Product国内生产总值

　　GPSGlobal Positioning System全球定位系统

　　H

　　HCEHeavy Construction Equipment重型工程机械

　　HRHuman Resources人力资源

　　I

　　IEEIndustrial & Electrical Equipment Manufacturers工业及电子设备制造商

　　IIoTIndustrial Internet of Things产业物联网

　　IoTInternet of Things物联网

　　IPOIncubator Program Office孵化器项目办公室

　　IPRIntellectual Property Rights知识产权

　　ITInformation Technology信息技术

　　K

　　kmKilometer千米

　　KPIKey Performance Indicator关键绩效指标

　　LSLife Science生命科学

　　LTELong Term Evolution长期演进

　　M

　　mMillion百万

　　M2MMachine to Machine机器对机器

　　MESManufacturing Execution Systems制造执行系统

　　MfgManufacturing制造

　　MOQMultiple Order Quantity多重订单量

　　MRMixed Reality混合现实

　　MVPMinimum Viable Product最简可行产品

　　N

　　NFCNear Field Communication近场通讯

　　O

　　OEMOriginal Equipment Manufacturer原始设备制造商

　　OESOriginal Equipment Supplier原始设备供应商

　　OIOperating Income营业收入

　　OPEXOperating Expenses运营成本

　　OSOperating System操作系统

　　OTOperational Technology操作技术

　　P

　　PCPersonal Computer个人计算机

　　PDMProduct Data Management产品数据管理

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