数字化和智能化要有经济性才能持续下去。但这句话有点空洞,需要展开一下。我认为,经济性好的首要任务是选出价值大的项目,不是每一个项目都值得做的。多数情况下,技术太先进往往不划算。除此之外,还要系统、综合地考虑问题,才能超越经济上的盈亏线。以下这些原则,都是有实践支撑的。
l挖掘机器代人的间接效益。单纯机器代人未必能创造效益。因为采用更多的机器意味着更多的采购和维护费用,还会增加能源消耗。人工成本未必高于这些费用。但如果通过机器代人提高生产效率和产品质量、降低安全事故和费用,就容易具备经济性。另外,如果机器代人能够降低人类失误带来的损失、提高快速响应能力,也就容易提高经济性。
l技术与管理的融合。数字技术可以看成管理者、科技人员的工具。工具变了,企业管理的方式也会变。要把技术提高效率与管理提高效率结合在一起,往往才会有足够高的价值。
l将质量提升与开拓市场结合。单纯提高产品质量不一定有经济性。因为产品质量的提高,往往需要付出更多成本。如果能够把产品质量的提升,与开发高端产品、进入高端市场结合起来,价值往往就会提升。
l提升知识的复用频度。如果能提高技术的应用频度、把技术用到更多的地方,技术的价值就容易体现。所以,以集团公司或者产业集群为背景的数字化工作,往往容易成功。另外,我一直强调工业互联网平台要立足于提高持续改进的效率,就是要提高平台的使用频度、降低APP开发的成本、把平台的成本摊平,能够长期地创造价值。
l减少失败损失。数字化工作的经济性差往往与计划的失败率高有关。按照我的经验,数字化工作的失败,往往都可以归结到数据质量问题。提高数据质量,可以大大降低失败的概率。而提高数据质量不仅仅是IT、DT的事情,还与设备条件、自动化水平、管理水平有关。必须要系统地考虑问题,才能提高数据质量。