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“工業4.0”時代企業應如何提升創新力？

發布時間：2015/12/26 9:48:10 來源：鑫泰科技發布者：manni123

商家賣的是產品，而用戶看重的是產品帶給生活的價值，即通過購買你的產品獲得更美好的生活品質。一個企業的價值創造意味著什么?通俗地講，就意味著用戶喜歡你的產品，愿意花錢購買。而制造系統中那些無法被量化、無法被企業決策者掌握的不確定因素，這些不確定因素既在存在于制造過程中，也存在于產品的使用過程中，中國的制造業一直把視野和精力放在解決可見的問題上，包括在生產過程中應對可見的問題和影響因素，以及為滿足用戶的可見需求而苦苦競爭。而在第四次工業革命的新環境中，企業更要懂得在這些不可見世界中競爭與創新，包括去發現用戶不可見的價值空缺，以及去管理和避免制造中不可見的影響因素。對于企業經營者，最重要的是需要改變以往從技術端出發看問題的思維，學會反向思考，從用戶的價值端尋找潛在的需求，學會思維的轉變。

　　李杰提出“主控式創新”、“煎蛋模型”兩個概念，為企業提供了一個新的創新視角，即為產品加入智能化的軟件和分析服務，使之能夠搭載面向不同使用需求的應用軟件，就可以在不改變硬件設計的條件下為客戶創造更多的價值，這種創新模式往往是低成本高回報的。其核心在于通過“物聯網與務聯網”、“信息物理系統”從客戶的“不可見需求”出發去創造。
　　
　　1.從拼價格的紅海中殺出來
　　
　　JohnDeere是美國一家傳統的農用機械制造企業，中國、巴西等國的低價農業機械進入美國后對他們造成了很大的沖擊。但是他們在琢磨的是農業機械和農作物等選項里農夫真正的價值是什么?可能大家會想農夫需要的是農業機械，這是我們的傳統思維，但是如果從農夫的角度去思考就會發現，農夫所需要的并不是農業機械，而是對土壤質量和農作物產量的管理，農業機械只是農夫去實現這些需求的手段。在理解用戶真正的需求之后，JohnDeere開始分析用戶需求的缺口，于是他們發現，農夫對土壤進行松土、灌溉和施肥的過程中主要依靠的是教程和經驗，卻并不了解土壤真實的成分狀態，因此對于整片土地抵押采用無差別的管理和培育方式。在意識到用戶真正的需求缺口之后，JohnDeere的思維就從以前的“賣給農夫農用機械”轉變成了“幫助農夫提高收成”。
　　
　　那么農夫不可見的價值需求缺口在什么地方?農作物需要土壤、水、濕度、肥料等，但是土壤的狀況、環境狀況、水肥料的最佳匹配等都是農夫不可見的需求，能夠為農夫提供這些信息就自然競爭力增大了。于是JohnDeere在農機上安裝上了GPS和測試土壤成分的傳感器，在種植前可以就每一塊土地的成分進行檢測分析，這些數據通過無線網絡傳輸到云端，計算出每一塊土地中各種肥料的成分，用戶可以通過APEX?FarmManagement(農業管理)平臺上獲得土壤狀態分析的報告以及對種植不同農作物的使用程度，然后再根據農夫計劃種植的農作物提供需要施加的肥料類型和數量，并把化肥廠商的信息告訴農夫幫助他們在線下單。這樣在提高了產品競爭力的同時，還可以向化肥廠商收取中介費，以及從農夫手中收取產值的管理費用。于是JohnDeere從一家賣農機的公司變成了一家賣農作物生長管理服務的公司。中國和巴西等國的農機依然在紅海內依靠價格拼殺，但是JohnDeere已經在藍海中賺取提供服務的錢了。

　　2.以價值為導向的變革新思維
　　
　　GE旗下的飛機發動機公司(GEAircraftEngine)在2005年將公司名改為“GE航空”(GEAviation)，這代表著業務模式的轉型。原來的發動機公司只做發動機，而改名后的GE航空則提供運維管理、能力保障、運營優化和財務計劃的整套解決方案，還可以提供安全控件、航管控件、排程優化、飛航信息預測等各類服務，由服務帶來的價值空間更大了。
　　
　　例如，GE航空提供的“On-WingSupport”服務，在航班飛行的過程中監控發動機的健康狀態，對可能發生的故障風險進行預測，在飛機落地前就可以在相應的機場準備好維護所需的備件和技師等資源，從而使發動機的使用率大大提升，同時安全性也得到了很好的保障。這項服務推出后，從美國芝加哥飛往上海的航班降落后僅需3小時的周轉時間就可以搭載上海的乘客返回芝加哥，航班的周轉率大大提升，為航空公司帶來了相當可觀的價值增長。有了這些服務之后，GE賣的已經不是或者不只是發動機，而是航空管理服務。這樣發動機生產商從過去單純的發動機裝置提供者轉變為如今的航運信息管理服務商。
　　
　　3.價值創造未來靠什么?
　　
　　現在人類正在進入“工業4.0”時代，即實體物力世界和虛擬網絡世界融合的時代。我們在談到工業轉型帶來的變革時，往往容易看到其代表性的技術特征，而忽視促使其轉型的最原始驅動力，即對于價值創造的永恒追求。如果說前三次工業革命從機械化、規模化、標準化和自動化等方面大幅地提高了生產力，那么工業4.0與前三次工業革命最大的區別就在于：不再以制造端的生產力需求為起點，而是將用戶端的價值需求作為整個產業鏈的出發點;改變以往的工業價值鏈從生產端向消費端的推動模式，而是從用戶的價值需求出發提供定制化的產品和服務，并以此作為整個產業鏈的共同目標，使整個產業鏈的各個環節實現協同優化：這一切的本質是工業視角的轉變。

　　在現今的制造系統中，存在著許多無法被定量、無法被決策者掌握的不確定因素，這些不確定因素既存在于制造過程中，也存在于制造過程之外的使用過程中。前三次工業革命主要解決的都是可見的問題，如避免產品的缺陷、避免加工失效、提升設備效率和可靠性等問題。這些問題在工業生產中由于可見、可測量，往往比較容易解決。但不可見的問題通常表現為設備的心梗下降、健康衰退、零部件磨損、運行風險高等。這些因素很難通過測量定量化呈現，是工業生產中的不可控的風險，大部分可見的問題都是這些不可見的因素積累到一定程度后造成的。因此，工業4.0的關注點和競爭點是這些不可見因素的避免和透明呈現。
　　
　　另一個特點是制造過程和制造價值向使用過程的延伸，不僅僅關注將一個產品制造出來，還應該關心如何去使用好這個產品，實現產品價值最大化。產品的價值創新和價值的創造不再以僅僅滿足用戶可見的需求為導向，而且要利用用戶的使用數據創建使用情景模擬，從情景模擬中找到用戶需求的缺口(GAP)，這些即為“不可見的需求”。例如買汽車的人都會提出省油的需求，各家汽車制造商因此致力于改進車型和發動機讓汽車更省油卻很少去關注用戶的駕駛習慣對于油耗的影響。可見工業4.0時代的市場競爭會從以往滿足客戶可見的需求向尋找用戶需求的缺口轉變。
　　
　　以往我們將產品賣給客戶之后就幾乎到達了生產價值鏈的終點，然而工業4.0時代將價值鏈進一步延伸：以產品作為服務的載體，以使用數據作為服務的媒介，在使用過程中不斷挖掘用戶需求的缺口，并利用數據挖掘所產生的信息為用戶創造價值。所以未來工業界賣給用戶的不再是產品，而是有價值的能力，這些能力對應的服務業不再像以往那樣只提供給用戶有限的選擇，而是根據用戶的使用情況和需求提供定制化的最佳匹配方案，因為每一個用戶的使用數據都是定制化的，這使用戶不再是統計結果終端一個樣本，而是一個豐富的、高度個性化的個體。
　　
　　舉一個常見的例子，我們以前買鞋墊只要記住尺碼，所有人得到的鞋墊都是相同的。但我們每個人的腳型、體重、站姿、走路習慣不同，因此沒有一款鞋墊能夠同時滿足同一尺碼每個人的需求。美國的Dr.Scholl`s公司在賣鞋墊給用戶之前會先讓用戶站在一個連接傳感器的踏板上，系統會記錄用戶站立時足底的壓力分布，用戶以此可以獲得一款定制化的鞋墊。還有更多價值空間可以挖掘，比如足部壓力數據的采集時走路和跑步的壓力分布同樣重要。這些數據還可以賣給制鞋公司，在買完鞋墊后向用戶推薦一款適合搭配的鞋。最后這些數據如果與醫學研究相結合，還可以提醒用戶站立姿勢和跑步習慣可能造成的足部和膝蓋的損傷風險，給用戶提供改善習慣的建議。
　　
　　所以說數據依然是為用戶提供定制化產品最重要的媒介，工業4.0時代的制造將通過數據把終端用戶與制造系統相連接，這些數據將自動決定生產系統各個環節的決策，實現生產上下游環環相扣的整合，人的工作難度將被大大降低，在這種模式下工廠的組織構架將趨于扁平，生產資源的利用也將更加優化。
　　
　　4.商業模式與智能服務體系——未來工業界的機會空間
　　
　　工業4.0并不僅僅是制造業的革命，而是一場更加深刻的變革，創新模式、商業模式、服務模式、產業鏈和價值鏈都講產生革命性的變化。制造業的革命只是工業4.0實現的基礎條件，其最根本的驅動力來自于商業模式與智能服務體系的創新技術變革，這兩者才是未來工業界競爭的關鍵。制造系統好比工業4.0的“蛋黃”，我們在把“蛋黃”做好的同時也要努力把“蛋白”做大。
　　
　　老子云：“有之以為利，無之以為用”，如果拿一個杯子來做比喻，杯子當中看似“無”的空間才是價值真正的載體。中國制造業一定要學會分析和使用杯子里面的價值：制造設備雖然是德國人生產的，但是我們要更懂得如何使用，如果中國企業通過對使用數據的分析能夠實現勝過德國工廠的高效、高質量、低成本、低污染，那么德國人就要反過來向中國人學習如何使用設備去創造價值。

　　發現用戶價值的缺口、發現和管理不可見的問題、實現無憂的生產環境，以及為用戶提供定制化的產品和服務，這些都離不開對數據的分析挖掘。我相信工業4.0的重心將會在中國，因為中國不僅是世界第一的制造大國，更是世界第一的使用大國，無論是制造設備還是終端消費品，中國都擁有最龐大的使用數據。然而這些數據并沒有被很好地加以分析利用，因此還只是潛力，并沒有成為真正的競爭力。鑫泰數控加工中心機器人龍門
　　
　　未來工業界的機會空間可以被分為四個部分：第一個部分是滿足用戶可見的需求和解決可見的問題，這個空間內依然有中國制造需要補的課，比如質量、污染和浪費等問題，需要的是持續的改善與不斷完善的標準化。第二個部分在于避免可見的問題，需要從使用數據中挖掘新的知識為原有生產系統和產品增加價值。第三個部分在于利用創新的方法與技術去解決未知的問題，如具有自省能力的設備，以及利用智能手環管理睡眠質量等例子都是使不可見的問題透明化，進而去加以管理和解決不可見的問題。第四個部分是尋找和滿足不可見的價值缺口，避免不可見因素的影響，這部分需要利用數據分析產生的職能信息去創造新的知識和價值，這也是工業4.0的最終目標。

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