课堂笔记吴大有数字化转型与创新落地

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师资介绍吴老师的数字化转型理论源自美国全球创新研究院(GIMI)，结合了美国斯坦福大学行为经济学大师B.J.FOGG的用户行为理论，历经多年理论研究及实战应用不断得到丰富和完善，并创造性地提出组织数字化创新管理流程“双AI加速策略”系统，将创新与数字化转型落实到位。吴老师对组织数字化转型与创新管理等皆有落地的实践心得，为国内制造业、医疗、金融等行业提供过大量的数字化创新培训与咨询服务，现专注于上海工业互联网数字化项目落地工作。*本文节选于4月19日吴大有老师线上直播课程观点。

数字化定义与分类

数字化时代最早国内提到两化融合，信息化是数字化的开端，信息化组织中一般文件纸面资料变成电子信息，结构化资料PPT，Excel非常数据化内容。组织进入数据化产生问题，业务部门，会计部门，销售部门协同时候障碍和数字孤岛，将各部门档案有统一格式，端到端打通，快速响应市场。

数字化不是目标，转型最终目标是达到智能化，组织智能化管理，效率最高，成本最低。

算据——算式——算力——算利

数字化转型也和国家政策完全结合，年作为数字经济元年，在“十四五”之后已经将数据列为五大生产要素之一，目前各地有数据交易中心；目标很明显，每个组织都应该能够产出自己的数据资产，未来的商业模式应该包括企业如何交易自有数据和利用数据产生盈利的能力。

数字化的目标

?降本增效：数字化转型是信息技术的变革，追求柔性制造，按需生产。更重要目的是增量上创造突破，而不是所有目标。管理方法中的精益生产是帮助组织破除各种浪费提高效率，降低成本。如果一个组织降本增效能力非常强，但没有增加产额，就像一个“饼”能精细到切成一万份，但这块饼大小没变，只是在原有大小的盘子中去精分，这就是所谓的“内卷”，是在存量市场做竞争，没有得到增量改变。?创新融合：数字化转型的核心在于打造新型平台以及业务生态系统。数字化目标精益生产是起点，还包含创新融合，必须达到增量突破，找到商业模式，找到资源和新的突破口。通过新型能力建设能够充分发挥信息技术赋能作用，打破传统专业技术壁垒，支持业务按需调用能力以快速响应市场需求变化，形成轻量化、协同化、平台化的业务服务新模式，动态响应用户个性化需求，获取多样化发展效率，开辟新的价值增长空间

延伸案例

全世界级的灯塔工厂上汽大通南京分公司通过数据信息化打通，销售能力从用户到生产C2M，以用户来主导进行按需生产，柔性生产。大将销售场景转移到app上，客户手机上下单定做到提车只要21-25天就可以完成数据化生产。客户可以从上千个零部件中任意选择组合，实现完全个性化定制。商业模式改变以后，销售和盈利能力对应提高。关键成效：上市时间缩短35%，生产周期提高20%，配置精度实现99.8%，利润增长30%以上，效果非常显著。?聚焦体验：数字化转型的关键驱动要素是数据，以此创造极致体验。数据是继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，充分发挥数据作为信息媒介、信用媒介、创新媒介等核心关键作用，激发数据潜能，打造全面体验提升。如何运用数据治理，收集到用户和生产端数据，找到突破口，从生产商、运营商、消费者每个结点高效和体验率极佳。当组织数据化能力极高做很多生态整合，所有生态整合在一起为用户创造极高体验感。

延伸案例

以特斯拉为例，在年产量惊人，全球总销售超过全世界十大车厂总销量；马斯克个人财产总值也超过巴菲特与比尔盖茨资产总和，成为全球首富。这背后的逻辑是特斯拉强大数字化生态体系。特斯拉有一个很美好的愿景，是帮助用户实现最好的体验，通过更多的生态产品去让产品有更多的二次实现能力，比如自动驾驶、智能生态、进军手机行业等都是在创造二次实现能力，去寻找可持续发展的能力。这个现象也不是特斯拉独有，中国吉利汽车也买了卫星公司，目标也是进军手机行业。很有趣的是大家都在跨界，汽车公司做手机，手机公司做汽车。?持续发展数字化转型的根本是价值重构：由技术导向变成价值导向，数据打通，资源整合之后最终组织找到二次曲线，持续发展能力。组织从传统技术导向、业务进化，成为价值导向。比如，小米从手机业务转战汽车也是数字化持续发展的佐证，当组织数据化能力极强，整合很多资源，就会出现新的商业模式，保证企业新的空间和机会。

数字化转型推进核心工作

数字化转型要实现最终的价值是价值匹配，尤其是组织能力与市场供需的价值匹配。因此对组织能力便产生了改进的要求。内部和外部数据进行流动，信息效率提高，达到所有产品出厂就能卖光，需求生产完全匹配，如果没有数据化能力，靠过去做销售预测或凭经验预测，在数字化时代会有极大的风险。比如，电商SHEIN通过供应链数字化打通整合创收突破亿美金，与其他服装电商不同的是在于它不是单纯提供衣服，而是样式有限、快速出产品还能够提供个性化、综合和化的方案，衣服从打版、设计、制作、售后都有数据支撑才能不断产生爆品带动市场。供应链对客户直接产生服务，利用中心管理模式及时和用户和市场对接，主动优化，用数据调整生产，产品满足用户需求。价值共创为导向，所有生产为了和用户对话和交流，精准生产产品。数字化要以人为中心，需要价值共创，端到端打通，产生价值共创，利润是必然会发生。

数字化的实践案例

上汽大通C2B模式打造智能制造标杆工厂

行业现况

中国汽车产业经过近30年的快速发展，汽车企业基于B2C模式的产品技术和用户服务越来越进入同质化阶段，消费者已经不满足于企业按照统一的模式来生产同一类产品，现在的消费者更强调个性化消费，“把汽车作为个人的情感寄托和生活的伙伴”，所以定制生产在今后是一个大趋势。

建立数字化业务转型架构

从企业组织架构层面，上汽大通原有职能化部门组织结构转化成以用户为中心的组织结构，需要数字化、智能化来驱动流程变化。上汽大通对组织流程进行再造，将逐级汇报的科层结构组织转变为以用户为中心的流程型组织。

以数字化应用覆盖业务场景、以敏捷团队作为推动主体，信息和数据在企业内快速流动，员工可即时参与到企业的运作和管理进程中，以员工为驱动力，提升企业整体业务运营和服务能力，最终达成“我的平台我做主”的平台愿景，不仅为企业员工，更为外部合作伙伴和用户赋能增值。

建设满足客户定制化需求的研发制造一体化体系

?建立以用户为中心的开放式运营平台：包含“车型定义”“设计开发”“汽车试验”“用户反馈”“用户定价”“蜘蛛智选”六大阶段的C2B战略可以真正落地。?打造移动端选配器，创新订单实现模式：提供公司全车型用户自定义选配功能的“蜘蛛智选”平台。通过支持多种选配模式，告别“线上看车，线下购车”的传统方式的同时，实现适应不同类型用户的使用习惯。通过提供从选配到下单、支付、排产、制造、发运直至提车的全流程在线跟踪，让用户获得全新的移动购物体验。?蜘蛛智选-打通营销和研发制造体系：通过工程、企业配置、制造、物流、销售、财务系统高度集成，端到端流程贯通一单一车按单定制，实现对单车成本管控。?实现订单信息全透明化，优化内部排产、排程：为了实现订单交付期的自由度及灵活性，建立日历订车模式。可以把订单、产能、排产计划、制造过程、运输的数据在线，用户可以对车辆进行全生命周期的跟踪，有效获知全过程信息，实现交付透明。?在智能排产方面，用户订单下达即进入生产准备阶段，订单信息从销售端传递至OTD后，会综合SAP、MES、WMS、SCM等系统中的订单交期、产能、限制条件、物料供应等信息，通过复杂的算法，初步排定日生产计划。随后，通过APS智能排程系统根据限制条件、JPH、制造工位排出各车间最优生产序列。通过两段式的排产模型，能够做到权衡各约束和限制条件，获得最优解。?推广数字化工艺平台，缩短产品与制造周期：引入虚拟仿真平台，提升制造数字化，从工位入手，实现设计和工艺的数字化验证，减少实物造车问题，提升效率。?完善柔性智能化生产，升级定制化制造策略：数字化工位打通了“产品数据—工艺开发—现场工艺指导”全过程的数据传输，能够快速响应工程更改，以可视化的方式指导现场装配，提升装配准确性。每辆车靠近工位的时候，工位屏幕上会告知现场操作人员每辆车的安装零件及制造工艺。?智能设备、AR影像识别、AI智能识别技术等综合应用，建立生产线生产防错与纠错系统：实现实时校验订单需求、线上物料、生产序列、线上车辆的对应关系。?在质量控制过程中，制造质量管理系统匹配主体配置信息，质保检验人员按照配置清单就可进行功能性检测和目视化检查，整车通过质量检验后入库。物流人员通过扫描VIN码就能立刻匹配用户订单与车辆信息，每台车还将通过车载GPS或者运输人员的手机进行全球定位。这一整套数字化措施保障了从生产到物流再到交付的产品准确性，即便每台车都有上百个零部件不同，依旧能够保障交付车辆与订单需求的一致性。

打造链接和敏捷协同的供应链

?打造共享数据平台，实现跨企业实时互联互通。在传统信息化场景下，主机厂订单、预测数据仅向一级供应商发布，下层级供应商信息传递迟滞，导致备货延迟、错误。上汽大通打造实时、跨企业、互联互通的共享数据平台，把用户在“蜘蛛智选”上的选配数据，包括上汽大通、一二级供应商企业内的BOM数据，库存数据、生产情况数据等，实时共享到统一的数据平台，最大程度减少供货提前期，避免“牛鞭效应”。

?设计独特协同供应方式，提升物料供应响应效率。上汽大通与主要供应商协作，通过推进模块化项目，实现产品模块化设计、生产，以提升对消费者新需求响应效率。以线束为例，从工程设计开始将线束进行模块化拆分，车身生产时，把相应车号和模块号发给供应商，供应商按单生产，送货到大通以后线束单件按车辆存放，打破传统按零件号品种存放的方式，经排序后再上线。确保整个供应链上无任何多余线束，每一根都有其对应车辆，做到“零库存”。

实施成效

上汽大通智能制造项目实施成效如表所示工程模块化设计能力大幅提升，支持产品全配置管理，形成大规模可配置的产品策略，覆盖80%的客户定制化需求；以用户为中心的交互平台的建立，精准描述用户画像，提高转化率，降低营销CPS。

数字化的核心障碍

麦肯锡报告：全球企业数字化转型失败率为80%；这很大的原因和认知有关。数字化转型的关键不是数字化技术和设备，而是需要组织变革使之具有敏捷性和适应性。麦肯锡报告指出，企业数字化转型成功率仅为20％。报告发现，组织文化不足是企业数字化转型取得成功的绊脚石之一。组织文化的不足体现为三个方面：1.各职能和部门相对孤立；2.害怕承担风险；3.难以形成统一的价值观并立即执行。数字化转型本质上在企业中是一项系统工程，与软件或技术无关，重要在于组织的适应性。为了跟上数字化转型的变革步伐，组织必须具有敏捷性和适应性，而组织的数字文化对于成功与否至关重要。

数字化的衡量标准

如何界定数字化转型是否成功？麦肯锡报告指出：企业数字化转型成功率仅为20％，但是要如何定义数字化成功呢？由于企业数字化转型不是从0到1，而是从1到N的过程。转型是一个过程，场景从简单到复杂，应用从局部到广泛，持续优化、逐步成长。普华永道：企业数字化成熟度评估架构普华永道企业数字化成熟度评估框架从战略引领、业务应用结果、技术能力支撑、数据能力支撑、组织能力支撑，以及数字化变革6个维度对企业的数字化成熟度进行评估。普华永道认为：引领性指标是第一点“数字化战略”，业务应用结果性指标是第二点“数字化业务应用”，其余4个维度（3~6）是支撑性要素，每个维度又可以细分为若干子维度。企业的数字化转型一定是一把手工程。所以，企业的数字化转型必须要首先从企业的最高管理者开始。企业最高管理者要首先转型。企业的主要管理者必须要基本弄清楚未来数字化发展的方向，转换新的数字化管理企业理念，学习掌握一定的数字化基础知识。企业数字化变革，并且在整个的转型过程中，必须是要最高管理者直接规划、组织、指挥转型。管理者没有搞清楚不能转，管理者还没有转变理念不能转。最高管理者具备数字化的领导力，是企业转型的基础。

落地速赢方案是数字化转型成功的保证

企业数字化转型要有建立生态化企业系统的能力

数字化转型的路径企业的数据应用能力，需要建立以集团总部为主体的管理体系，形成总部在全数据管理的环境下，指导、监控、赋能各个业务单元，实现集团层级的数据治理目标。

企业的数据应用能力，是以企业转型数字化为前提企业要有自己的数据治理战略，具备数据的治理能力，而不只是依赖于外部数据和大数据，也必须要生成自己的数据资产，打造属于自身的数据资本能力。

企业数字化转型要提高企业对市场快速反应能力

企业数字化转型要拥有数字化人才

数字化人才的规模化培养

VUCA时代，数字化转型提高反应能力数字化转型要人才支持该怎么培养？

数字化不是上工具系统，是业务能力提升，配合战略合理技术应用。

数字化人才怎么培养？

成功关键：文化支持和人才培养，成功关键取决于人力资源部门选育用留。人力部门中台部门，精准匹配，选用与用留。PA人才分析，人才地图去哪里找人。人力资源中心需要定位调整，从以前人力资源的人力密集，铁打营盘流水兵到数字化时代，人不在多，在于精，业务为导向，培训激励。

首席人力资源官将从业务合作伙伴转变为与CEO、CFO共同合作的“黄金三角”，人力资源也将单一部门的职能转变为渗透到企业数字化转型的各个方面的跨领域职能。

对组织和人才的塑造，应该从成本、增长和敏捷性这三个方面来进行。

在成本方面，传统企业的成本驱动因素，包括传统业务管理中过度分散化或过度管理等，数字化转型为企业提供了改善这些问题的契机，人力资源可以通过对管理层级和管理跨度的重塑，优化管理模式，降低管理成本。

在增长方面，我们需要将针对增长目标或潜力的议程与组织和能力相互结合。对增长目标的选择，往往决定了企业所需的组织能力，一旦两者脱离，将会出现能力无法驱动增长，或是能力在不必要的领域出现过剩的情况。

在敏捷性方面，企业需要对原有传统组织设计中看似稳定的架构进行调整，使之变得更为敏捷。

数字化企业的组织设计，需要通过互联互通松散耦合的方式，创建简单而灵活的结构，让关键人才在组织中涌现，从而为推进数字化转型提供强大的支持。

数字化转型只是过程，最终目标在于帮助企业持续发展。

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