安筱鹏:关于数字化转型的100条思考

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发表时间:2023-05-12 16:17来源:阿里研究院

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美国是新实体经济的风向标。过去十年,美国GDP从相当于日本的2.6倍扩大到4.5倍,从相当于德国的4.6倍扩大到5.4倍;美国制造业GDP相当于日本的1.5倍扩大到2.4倍,相当于德国的2.5倍扩大到3.1倍。德日GDP和制造业规模与美差距仍在扩大。

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美国经济在全球领先地位的巩固和确立,是新实体经济经济的胜利,是数字技术深度、全面融入一、二、三产业的结果。

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从工业时代到数字时代,制造业的挑战在于如何实现供给导向的规模化生产向消费者驱动的定制化生产的演变,这需要全球制造加速构建万物互联、数据驱动、软件定义、平台支撑、智能主导的新模式,并迈向体系重构、动力变革、范式迁移的新阶段。

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人们对中国的传统制造能力有一种误解,以为这种制造能力无所不在,事实是即使是服装这种最传统的行业,高质量的柔性代工能力是一种稀缺资源。

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数字科技对传统产业改造的核心是,面向采购、制造、营销、零售的全产业链,重构企业运营各环节数据的流转体系和模式,实现从物理载体的低频、手工信息流到数字世界的高频、自动数据流,从基于人工经验的决策到基于数据+算法的决策,从局部系统的数据集成到端到端的数据融合,优化资源配置效率。

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供应链韧性是整个供应链体系受到外部强烈冲击时,快速恢复并有效响应外部需求变化的能力,核心是如何化解供应链体系的不确定性,就是供应链各个单元主体能够在确定的时间、确定的地方,按照确定的服务水平,将确定的货物交付到客户的手中。


工业互联网:进入深水区的探索


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工业互联网的市场空间,不是替代旧市场,而是创造一个新市场;IT与OT系统连接融合,不是IT系统功能叠加的物理反应,而是技术体系和功能重构的化学反应;工业互联网的意义,不是传统IT方案的升级,而是重新定义技术价值、解决方案和商业模式。

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回顾200多年来工业革命,可以看到,控制系统经历了从机械控制、电子控制、软件控制、边缘优化、云端优化的演变过程。

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数字技术带来的革命性变化,是控制系统的软硬解耦,实现从机械控制到数字控制的演进。工业互联网的本质就是从一个单机智能到系统智能演变的过程。

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从产业分工的视角来看,工业互联网重构了知识创造、传播、复用新体系,促进了基于工业知识的算法市场崛起,推进了知识分工的形成和发展。知识作为一种商品参与到市场交易中,形成一批基于知识创造、交易的新型企业,构建基于知识创造、传播、复用的产业体系。

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工业互联网实现系统级的软硬解耦,在实践上的价值体现在四个方面:实时响应,考验的是决策优化响应的频率如何提高,如何应对不确定性,如何走向高频竞争时代;能力复用,基于技术架构的迁移,塑造企业全新的、可针对需求重复利用的能力体系;全局优化,制造体系的智能化、数字化、互通化程度从从设备级跨越为系统级;生态迭代,基于云边协同、微服务的组件,更多的工业新知识、经验、方法、模型在全新体系中的重建、复用、重构,不断重复,最终构建成为IT/OT融合下的新的工业生态。

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一个强大的工业PaaS平台,应当是工业技术原理、行业知识、基础工艺、研发工具的规则化、模块化、软件化,是工业知识数字化模型的载体。

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工业互联网平台能力跃升的核心是如何实现“Project—Product—Platform”的转化,以及转化的速度、效率和服务能力。

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从长周期的视角来看,评估工业互联网平台核心能力的一个重要观察视角是如何通过做一个个项目(Project),沉淀成通用的软件产品(Product),并将这些产品以平台化(Platform)的方式来开发、部署和运营。


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