用创新应对挑战

朱弢：永明你好，我们知道6月16日是IBM的110周岁生日，IBM所处的高科技行业是日新月异变化非常大的行业，能在这个行业成为一家百年老店非常不易。其实每一家企业都有这个美好愿景，希望能够基业常青，希望能够成为一家百年老店。IBM有哪些秘诀和经验可以供大家分享？

魏永明：大家都知道在IBM所处的科技行业有一只无形的手叫摩尔定律，它推动这个行业迅速发展，同时在这个行业里也时时刻刻充满挑战。IBM能取得成功，实际上也证明了IBM本身基因里带着克服困难、不停追逐最新技术的血液。

IBM在过去28年里，在美国专利榜上一直是冠军。公司有6位诺贝尔奖获得者，有6位图灵奖获得者，这些都证明了IBM的创新能力是持续不断的。

最近我们实现了2纳米的芯片技术，现在电子设备里用的比较多是7纳米的技术。2纳米意味着把运算速度提升48%，同时能耗降低75%。这意味着什么呢？拿手机来说，现在是一天充一次电，当能耗降到75%以后，就可以4天充一次电。从速度上讲，汽车行业大量的自动驾驶智能化就启动起来了。它的底层运算依然还是芯片，2纳米芯片代表什么？当汽车代替人的思想视觉判断时，它就可以做出更快的反应。

实际上IBM存在110年的同时，在世界上还有另外一家西门子企业已存在174年，在数字化领域，这两家百年老店是英雄所见略同，我们刚刚实现了两家在混合云方面的合作。

整个制造业企业里面每天都有大量的数据产生，其中99%的数据没有办法拿过来分析，因为是高度重复的一些数据。IBM和西门子的合作里用到很重要的一个技术是Redhat Openshift，它是PaaS云平台容器的一个技术，里面开发的应用可以跑在任何一个地方。这个设备里面产生数据，我们就可以立刻把数据拿出来放在一个容器里面对它进行处理。在工业互联网平台方面，这两家百年老店又想到一起去了。

朱弢：其实每一家企业能发展起来都非常不容易。现阶段数字化已成为一种趋势，或者是不可阻挡的潮流。那么传统的制造业企业要怎么根据自己的业态，找到自己的创新方式和创新道路？

何志强：这是个非常好的问题，智能制造最核心是要回归商业本质，考虑怎么去创造价值，所以制造企业数字化转型涉及到整个企业的研、产、供、销、服务等方方面面，核心是如何真正给客户带来价值。所以不同企业有不同基因，数字化转型首先要回答一个问题是：你的竞争优势在哪里？

举例来说，汽车部件企业的核心竞争力是整个供应链的协同运作，所以它的数字化转型一定从怎么打造数字化供应链平台、数字化制造体系平台、卓越运营体系这些角度切入。所以不同企业在价值链的不同环节有自己的转型路径。

我们非常倡导数字化领导力。在整个传统制造业里，怎么把实体制造跟数字化技术结合在一起，需要企业家具备数字化领导力，要去思考如何建立基于数字经济的新商业模式，怎么以客户为中心去考虑整个数字化运营体系，还有怎么去打造另外一条生产线。传统制造业有一条实体生产线，同时它还需要一条数字化生产线，需要数字化的产品力。还有怎么去建立平台思维，去建立新竞争壁垒。所以这些都是整个传统制造业往数字化转型的基本要素。

寻找转型方法论

朱弢：我们接触过一些制造业企业，特别是一些中小企业，它们有很强的数字化转型意愿，但往往在现实中缺乏人才、技术，资金，使得它们不敢去转型。还有一些企业家存在困惑，因为数字化需要一些投入，他们会担心这些投入跟产出不成比例。怎么去解开这种困惑，怎么去帮助它们完成转型？

魏永明：这是一个特别好的问题，结合从市场上看到的数据以及和各种各样企业沟通的结果，在整个数字化转型道路上，有70%的企业是失败的。

针对数字化转型，我们提出来“车库“的方法论，也可以叫MVP最简可行性产品，我们帮助企业去定义最简可行性产品。每个产品都很小，我们要求是在8-12周内能够完成，再部署到它的生产环境里。一个产品能够看到业务的回报，这样就把整个数字化转型周期切成小单元，风险就降下来了。

在实现MVP的过程中，我们会把最先进的人工智能、云计算、 IoT区块链边缘计算这一类技术放进来，让企业非常容易地获取这些技术，并且我们的工程师会和企业一起从产品设计、架构设计甚至写代码来把这个产品给实现。

IBM的第一个车库是在旧金山，从前年开始我们把车库的物理空间带到中国，并在佛山落地，我们的思路是整个华东地区、珠三角地区、大湾区地区有这么大的制造业企业体量，而且这些制造业企业有非常旺盛的数字化转型需求。

我们重点做了三件事情，第一件事情是把车库的技术和方法介绍给客户，帮助他们实现最简可行性产品。我们可以做到的是在8-12周完成周期，比市场上同样功能的交付时间上快67%。

第二件事情是我们在车库的整个方法里绑定了刚才提到的最先进技术，客户可以以非常低的风险完成最简单的一些产品开发。

第三件事情是车库的精髓，就是方法论，在数字化转型阶段实际上是一个敏捷迭代的方法。我们现在看到的制造业企业数字化转型成功，是企业文化的转变。以往它以生产过程为核心，今天它在整个生产中出现了一个很重要的资产，就是数字，用数据来驱动整个业务，这样它就拥有了更重要的一些核心资产，就是它的数据。

朱弢 ：但企业是由人构成的组织。如你所说，未来数据形成底层驱动力，那人会扮演什么样的角色？

魏永明：实际上人依然很重要，比如从人工智能角度来讲， 技术依然是在辅助人，没有代替人。

我举个例子，我们有一个客户叫葆德，葆德的传统业务是生产空气压缩机。但它希望基于对机械制造行业的深刻理解进入到工业互联网领域，从而可以依靠工业互联网为机械装备垂直产业里的客户提供更多服务。我们利用车库的方法帮助它建立了星云销平台，针对的是机械装备产业里的运维和营销环节。

应用出来以后，平台可以帮助机械装备的上下游企业的产品形成新的电子名片，用数字化的技术描述它们的产品，同时把企业的上下游应用、数字化的技术、整个生态进行描述。2021年3月份完成了 MVP开发，现在这个平台上的存量客户已经有6万个。一个平台上有6万个TO C的客户不奇怪，但是一个工业互联网平台上有6万个B端的客户，实际上是非常了不起的成就。它营销过程的所有材料变成了电子化的，所以这些企业的平均营销成本可以降低30%。

我们通过数字化手段成功地把葆德转型成一个平台公司、软件公司，对其他企业提供服务。这个时候可以看到它的员工也转型了，以前的大部分员工负责生产线上生产。而现在软件工程师、行业专家、组织成了一个新的业务模块，为6万个客户、更大的市场来提供服务。

朱弢 ：刚才何志强先生提到，需要提高企业管理者的数字领导力。但事实上制造业具有重资产属性，而且很难完全改变自己的基因，所以创新某种程度上还是建立在自己比较熟悉的业务上。这意味着企业一方面要固守根本，另一方面还要在这个基础上创新，并追求业务的增长。那么，立足主业、追求创新，以及追求增长和效率，企业要怎么去平衡和处理这几方面之间的关系？

何志强：这个问题其实是很多制造业企业数字化转型面临的很大挑战，就是怎么做到守正还能出奇。我们可以跟大家分享几个制造业数字化转型的例子。

比如我们服务的一家工程机械龙头企业，它在过去10年里面为什么能在市场里面立于不败之地，就是它拥有一个全产业链运营体系，所以它整个产业链都能实现很高的毛利率。但是这种资产是很重的，当我们在帮它做守正方面的转型时，发现它存在大量的库存。

那么，我们就要帮它打造一个供应链的神经中枢，优化整体的产业链库存，以及提升整个产品交付的周期，这是我们用新技术去帮它解决供应链核心的交付问题。

再举个例子，在传统的商务车领域，企业的策略是怎么能够提供更有竞争力的售后市场和售后服务体系。都说三年多少万公里，可以免费给消费者提供服务，但是背后的挑战是服务成本、服务响应速度和对服务人员的要求非常高。

在这种情况下，就可以使用车物联网技术结合人工智能技术，去分析消费者在什么情况下，有没有出现一些不正确的驾驶行为导致的不正确索赔，或者是避免不必要的服务成本。这样就可以去制定非常个性化的售后服务体系，既能够提供非常好的主动性服务，又能够节省整个服务的成本。

再比如，很多工程机械企业的设备是在野外，或在一个比较远的地方作业。它们有一个很重要的需求，就是要有一个工业物联网手段去管理这些设备。

另外一个方面，像刚才谈到的数据会变成生产资料，数据会变成资源，其实数据在将来会是一个非常好的商业模式，就是我们说的数据公司化、数据变现这种商业模式。

我们服务过的一家企业，它在某个细分行业有75%的设备占有率，所以它的整个新商业模式就建立在数据上面。因为它拥有设备占有率，拥有数据入口，就可以以一种更加数据驱动的方式定义质量标准。一旦拥有指标标准，就可以实现非常高效、精准的上下游撮合，这时候产生的价值非常巨大。都说一流公司卖标准，二流公司卖产品，所以它如果真能成为一个标准，会有一个非常大的商业模式想象空间。

用数字技术重塑制造业

朱弢 ：回首每一次工业革命，是制造业的颠覆和重塑，都是通过技术去推动的。现在有哪些新技术可以帮助企业去进行这种数字化转型？作为传统企业来说，怎么很好地利用这些新技术，怎么才能把好钢用在刀刃上？

魏永明：最新崛起的技术能用在工业场景里的非常多。比如云计算技术、人工智能技术、还有区块链技术、IoT技术，还包括最近兴起的5G技术，以及由5G衍生出来的边缘计算技术。很多企业开始使用这些技术，但要用好并不容易。

拿边缘计划技术来看，IDC有一个数据，到2023年会有一半的基础设施数据会到边缘节点上来。今天的数据是多少？只有不到10%的企业在上面，意味着接下来会有爆炸式应用。

我们在佛山和日丰合作，帮助它把产品智能化，变成智能管网。

我们用到了IoT技术和边缘计算技术，把传感器放在管道里面，管道里液体流动过程中，传感器可以获得压力和水流速度。根据这些速度数据，把数据用IoT技术收集起来放在一个边缘节点里，同时在边缘节点里部署上机器学习的算法。用机器就学会了在某个地区里每个管道的水流速度和压力变化规律。当管网部署下去后，哪个地方如果爆管，周期性变化规律会立刻被破坏，周边的几个边缘计算节点就会协同计算，可以做到在30秒钟内精确计算出管子哪个地方爆破，这样日丰就由原来的管道提供商变成了智能化工程实施方。我们还给日丰开发了一款软件，依靠这款软件它能知道整个智能管网最实时的运行状况，就可以做智能管网的运营。

这样，一家制造业企业就可以进入到智慧城市建设。智慧城市建设的体量是一个10万亿市场，新技术可以使得日丰的整个业务模式完全改变，进入到一个转型的市场。

何志强：我觉得这其实是整个数字化时代，也是整个传统企业要转型的一个很重要方向。怎么通过高科技建立企业的新壁垒，这非常重要。

传统做B端的去管销售很重要的是商机管理，很多时候依靠销售人员提报对客户的拜访，传统的管理只能依托这些信息去管理整个销售过程。

但在数字化时代，结合所有的数据,包括所有的出行数据、报销数据，包括你所在城市里的行动轨迹，都可以反映销售人员花了多少时间、多高频率去拜访客户，还可以分析这些移动轨迹跟最终商机是什么样的关系。所以非常容易去管理整个销售有效性，这就是说一个传统的流程和传统的业务，通过新的技术手段解决了原来的痛点，这是一个非常简单而有效的数字化应用。

第二方面是怎么从管理管控变成赋能，这是数字化一个很重要的转变。现在我们会有高科技手段，比如说通过一些客户的标签给销售一个完整的客户画像。对于这样一个客户，你使用什么样的话术，推荐什么样的产品最有效，即使是用一个最朴素的数字化手段，都会产生运营效率的巨大提升。

另外也可以看到，如何上云是所有企业必须面对的一个挑战和命题。其实所有的新业务、新创新可能都是在云上原生的业务，所以在多云的管理、云的新的架构、新一代的应用方面怎么快速迭代地创新，这里面需要非常重要的能力，也就是整个云计算的能力。

这个云计算不仅是公有云，因为公有云只是一个基础设施，将来企业面对的是更加复杂的环境，制造业管理时管理这么多的原材料、工序，可能需要一个非常完整的管理体系去管理它。比如，将来汽车企业可能会有1万个应用，涉及到怎么管理这些应用，怎么管理应用的开发部署过程，这样一来多云管理能力和部署能力对企业非常重要，这会成为它的另外一条生产线。所以为什么IBM谈到混合云策略，因为这是企业未来非常重要的生产线，甚至生命线。

何志强：我们在20多年前帮助华为去完成整个企业的转型，当时都说IBM是最好的商学院，其实现在IBM提供这种高科技，它还是最好的科学院，一个最好的科学院加上一个最好的商学院。如果我们再能导入这种车库文化，变成一个最好的创新文学院，这三者结合在一起给企业带来的价值非常不一样，我们希望能在新时代里面提供这么一个不一样的价值。

朱弢：感谢两位今天精彩的分享，其实制造业数字化转型是一个非常漫长和艰苦的事情，我今天跟两位交流有很大的收获。制造业企业还是要回归自己的核心优势，在这个基础之上充分利用各种高科技技术去创新，包括用更开放的心态寻找合适的合作伙伴，不忘初心，守正出奇。在这个基础上，一家企业完全有可能真正地做到基业常青，然后成为一家百年老店。