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六大锦囊教你如何应对工业数字化革命大潮

发布时间:2016-08-31 来源:mckinsey 类型:自动化要闻 人浏览
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化工 医药 数字化

导  读:

麦肯锡全球研究所工业数字化索引显示,在数字化进程上,工业要比其他产业落后许多。具体而言,制造业和石油天然气业已经在数字化的进程中取得了一定收效,而基本用品制造业、化工产业和医药品业尚处于发展的前期。

数字化 化工 医药

在过去的几年里,我们见证了数字化给业界带来的各种好处,特别是在数据处理和生产制造方面。但众所周知,这当中还存在大量尚未触发的潜力空间,以电商平台为例,它极大地优化了传统消费者的体验。另外,自动化、大数据分析和英特网的进步也为工业价值链带来了巨大的机遇。

另一场工业革命

数字革命的征兆已经到来——2015年4月,亚马逊商城作为全新的B2B电商平台成立,其第一季度销售额就达到了10亿,而后均以每个月20%的速度增长。亚马逊B2B的买方采购时倾向于借助数据,他们中的94%在购买前会进行某种形式的在线调研。

其他改变游戏的规则还包括降低新技术的成本(如添加剂制造和先进的机器人技术等)。具体而言,在1990到2014年间,3D打印的成本降低了60%,而工业用机器人的造价则在2000到2012年间以每年5%的速度减少。

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那么,在具体功能的完善中,数字化到底给我们带来了什么?让我们一起看看专家们总结的数字化给各方面带来的影响吧。

在石油和天然气业中,定期保养取代了无计划的停工和高昂的维修费;实现联网的若干工厂可以利用远程感应器来预测并反馈器械的状态和性能,如此一来,许多潜在的问题都能被尽早地探测并修复。

远程温度监控功能的使用促使造纸工业的生产力极大提高。窑炉里的监测器能监控水泥,同时也扮演了煅烧过程中的指示器的角色。发展成熟的多种工具实现了聚合,它们可以分析温度并自动优化火焰的形状和密度,让热量在窑炉里流通。这个过程可最高节省6%的燃料和16%的水泥。

在制造业中,重复的、费力的、复杂的任务由机器人按照操作员的指令完成,这不仅影响到物品精确的信息追踪,而且还会直接影响到库存的合理性重复性;实时分析和先进的控制机制能直接识别生产过程中的错误和质量问题,减少返工和报废。

同时,我们千万不能忘了消费者,因为数字化能重塑工业公司与消费者互动、为消费者提供服务的方式。

消费者曾经受到最小的订单量和某个特定市场成本的限制,但如今,这些限制已被电商平台和线上商店打破,公司可以接触到那些它们之前永远都接触不到的消费者,因此服务费会降低50%到70%。像亚马逊和阿里巴巴这样的在线商城,在虚拟世界中连接了无数卖家和买家;而像固安捷这样的大型分销商也确立了自己的地位——2015年,其占据了美国B2B数字商务销售量中的一万亿。

曾经依赖主观分析和前车之鉴的供应商现在可以用快捷的数据引导工具来定价。例如,一家处于领导地位的有一系列高度碎片化产品的科技煤气公司,运用高端的数据分析和模型去制定更有战略意义和逻辑的定价策略。这样全新的基于价值的定价方式会使销量上涨5%。

销售主管可以基于及时的销售数据反馈,单独的性能数据和自动的建议,做出更为明智的资源配置的选择,而销售员们则不需要依靠他们对于客户需求直觉判断,而只需要利用对商品的有针对性的见解、客户成功的故事吸引新客户,提高交叉销售量。这样一来,收入可以提高5%到15%,而消费者的满意度可以提高20%到30%。

数字化的破坏力

但是,数字化并不是优化公司当前运营的最好的方式。它给了外部攻击者和内部在职者破坏价值链、进入新领域、创造全新的商业模式的能力。已经建成的公司会面对来自新的竞争者的威胁,比如提供了包括汽车零件、工业用电梯、活动梯、实验室产品、保护装置以及电子设备在内的数百万产品的亚马逊商城。

要摆脱潜在的威胁,工业公司可以在攻击者们展开进攻并想要重塑他们的产业时,用数字化转变并扩张自己的商业模式。一些业内人士已经加入了数字平台和B2B的市场,整合终端用户的需求和销售。例如巴斯夫是第一个在阿里巴巴上卖东西的化工企业;而创业型3D打印公司Sculpteo旨在销售服务而不是产品。有的公司还将他们的制造力视为服务,提供给第三方。

公司们都准备好了吗?

麦肯锡全球研究所工业数字化索引显示,在数字化进程上,工业要比其他产业落后许多。具体而言,制造业和石油天然气业已经在数字化的进程中取得了一定收效,而基本用品制造业、化工产业和医药品业尚处于发展的前期。

另外,麦肯锡工业4.0调查涉及了300多位来自德国,日本和美国的制造业专家,他们于2016年1月表示,只有16%的制造商将工业4.0策略落实到位,24%明确表示要执行。

六大制胜锦囊

综上,想要走在数字化前沿的公司需要打开以下六大锦囊:

第一,区分实施的先后顺序并且扩大规模。用结构化的评估方法决定客户支付的偏好和意愿,通过利用产品原型设计程序和潜在的客户和外部的专家们进行采访。另外,通过评估创新或是破坏的程度来衡量潜在的影响和执行的轻易性、定义可量测性、学习领航先锋的可行性和解决方法,确定自身现存的能力。

第二,采取测试和学习的方法。技术引导的变化太快,所以预测和规划的相关性和可靠性都降低了。敏捷度仍旧是测试和学习的关键。当人们在数字解决方案上进行投资时,接受风投的思维模式非常重要。

第三,把基础建设落实到位。为了在给新的数据主导的活动提供处理能力和速度的情况下,保持目前运营的高效和稳定。明智的公司要迅速地向双速IT公司转型。后起之秀并不意味着拥有绝对的优越性,尤其对那些连接不同的功能部门、系统和管理层的数据的处理专家而言。

第四,把数据视为竞争优势。数据让算法更加灵活,并且为市场、消费者和企业都提供了许多可以借鉴的因素,这确保了数据管理有个清晰的架构和管理。要知道,像谷歌那样的科技巨头都曾抵挡不住微小的攻击,所以请确认,你将网络安全视为管理的重中之重。

第五,跨越功能分区协作,管理好组织变革。数字化要求每一个部门都紧密结合,为一个企业共同付诸努力。

第六,考虑数字优势的时候,辨别出技术和应用的潜在影响。同时,也不要忘了阻碍人们接受的那些门槛:制定一个帮助雇员能高效地使用新技术以及相关的新方法的计划。切记,没有一个组织能在不深思熟虑、不改变管理方法的情况下,成功地完成数字化转化。

工业领域的数字化潜力很大,不只在于具体的运营,还在于各个行业间的互相作用力,以及让公司的底线不断变化的杠杆——从电商到汽车,再先进分析方法。工业公司一定要利用数字化的机会,避免价值的流失。高级管理层做出的关于数字化的承诺对成功而言至关重要,因为这是一个能决定优先权和将早期的成功引向变革的重要力量。

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