位數(shù)核心技術(shù)在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)中扮演著游戲改變者的配角。對(duì)于大多數(shù)子公司的挑戰(zhàn)在于：怎樣捕捉花樣繁多的科技所帶來的商業(yè)價(jià)值。因?yàn)闊o法對(duì)那些位數(shù)核心技術(shù)的商業(yè)價(jià)值進(jìn)行全面的評(píng)估，制定一個(gè)能夠充分借助科技商業(yè)價(jià)值的位數(shù)化結(jié)構(gòu)調(diào)整發(fā)展戰(zhàn)略也不容易，民營(yíng)企業(yè)只能假設(shè)任何位數(shù)核心技術(shù)都能引領(lǐng)位數(shù)化結(jié)構(gòu)調(diào)整。很多民營(yíng)企業(yè)對(duì)采用位數(shù)核心技術(shù)進(jìn)行了特別的決策和大量的投資，但收效甚微，有的甚至難以維持當(dāng)前的競(jìng)爭(zhēng)力。

要了解位數(shù)核心技術(shù)能提供更多的全部商業(yè)價(jià)值，請(qǐng)考慮以下五個(gè)例子，每一例子都強(qiáng)調(diào)了在不同層級(jí)的位數(shù)結(jié)構(gòu)調(diào)整中能獲得的發(fā)展戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)。

第兩層：運(yùn)營(yíng)工作效率提高

福特汽車通過增強(qiáng)的虛擬現(xiàn)實(shí)、物聯(lián)網(wǎng) IoT 和人工智能，在其工廠采用捷伊自動(dòng)化視覺核心技術(shù)檢測(cè)油漆工序。借助那些核心技術(shù)，該子公司改進(jìn)了缺陷檢測(cè)并提高了生產(chǎn)質(zhì)量。在這個(gè)案例中，信息由工廠設(shè)備上的新核心技術(shù)所造成，AI 采用那些信息來動(dòng)態(tài)檢測(cè)和預(yù)防制造缺陷。

第二層：進(jìn)階的運(yùn)營(yíng)工作效率提高

Caterpillar 在其生產(chǎn)的建筑施工設(shè)備上安裝感應(yīng)器，以追蹤每一商品在建筑工地的采用情況。研究發(fā)現(xiàn)，施工單位采用平地機(jī)平坦較輕礫石的幾率比平坦較重的泥土更頻繁。借助此種信息洞察力，Caterpillar 推出了一種經(jīng)濟(jì)高效的平地機(jī)，主要用于平坦礫石而不是泥土。

與福特從運(yùn)營(yíng)工作效率中獲益一樣，Caterpillar 提高了商品研發(fā)的創(chuàng)造力。不同的是，Caterpillar 的感應(yīng)器信息源自采用其商品的用戶，而不是源自制造其商品的工廠設(shè)備。這兩層的工作效率提高超越了對(duì)自有資產(chǎn)的借助，當(dāng)然此種源自用戶層面的提高肯定充滿了額外的挑戰(zhàn)。

第二層：源自供應(yīng)鏈的信息驅(qū)動(dòng)的服務(wù)

GE 借助 AI 動(dòng)態(tài)分析源自噴氣發(fā)動(dòng)機(jī)的感應(yīng)器信息，為飛行員提供更多動(dòng)態(tài)指導(dǎo)，以優(yōu)化飛行過程中的燃油工作效率。GE 會(huì)統(tǒng)計(jì)它一年為用戶節(jié)約了多少燃油，然后從節(jié)約的總額中抽取一部分作為回報(bào)。換句話說，用戶除了為發(fā)動(dòng)機(jī)商品支付的購(gòu)買價(jià)格外，還會(huì)向 GE 支付了一部分從燃料工作效率優(yōu)化中節(jié)約的費(fèi)用。

此種情況下，需要將主流商業(yè)模式從生產(chǎn)和銷售商品轉(zhuǎn)變?yōu)橄蛭粩?shù)用戶提供更多信息驅(qū)動(dòng)的服務(wù)。通用的 R&D、商品開發(fā)、銷售和售后服務(wù)部門全部位數(shù)化相連接，動(dòng)態(tài)接收、分析、分解成、共享和反饋源自數(shù)千種離散商品的感應(yīng)器和物聯(lián)網(wǎng)信息。這不僅僅提高了運(yùn)營(yíng)工作效率，更創(chuàng)造了捷伊總收入來源。

第二層：源自位數(shù)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的信息驅(qū)動(dòng)的服務(wù)

Peloton 成立于 2012年，是一家以家庭健身活動(dòng)為主營(yíng)業(yè)務(wù)的健身活動(dòng)科技子公司。它借助健身活動(dòng)設(shè)備造成的信息，將無數(shù)的健身活動(dòng)者相連接到一個(gè)社交互聯(lián)網(wǎng)中，并根據(jù)每一健身活動(dòng)者的情況為其匹配合適的培訓(xùn)師。Peloton 的商品分解成采用者可視化信息，然后讓采用者能夠采用那些信息與第三方實(shí)體之間進(jìn)行交流。比如通過分析商品-采用者之間的可視化信息，人工智能算法將特定采用者與合適的教練進(jìn)行匹配。這與 Uber 為乘客找到合適的司機(jī)類似。

和 GE 一樣，通過將“商品”擴(kuò)展到位數(shù)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，Peloton 正從其信息驅(qū)動(dòng)的服務(wù)中造成捷伊總收入。對(duì)于工業(yè)時(shí)代的傳統(tǒng)子公司，它具有供應(yīng)鏈驅(qū)動(dòng)的商業(yè)模式，但對(duì)位數(shù)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)幾乎毫無經(jīng)驗(yàn)。對(duì)此種子公司而言，這兩層的位數(shù)結(jié)構(gòu)調(diào)整是最具挑戰(zhàn)的。

位數(shù)商業(yè)價(jià)值的驅(qū)動(dòng)因素

要正確思考這五個(gè)結(jié)構(gòu)調(diào)整層級(jí)，需要認(rèn)識(shí)到現(xiàn)代位數(shù)核心技術(shù)具有兩個(gè)顯著的商業(yè)價(jià)值驅(qū)動(dòng)因素：信息扮演的新配角與新興的位數(shù)生態(tài)。讓我們依次簡(jiǎn)要探索它。

過去信息是偶發(fā)的（由離散事件造成，如從供應(yīng)商運(yùn)送零部件），但現(xiàn)在越來越多地變成可視化式的(由感應(yīng)器和物聯(lián)網(wǎng)持續(xù)分解成以追蹤信息)。此種對(duì)資產(chǎn)及其運(yùn)行參數(shù)的持續(xù)追蹤能提高生產(chǎn)率。假如在鋼水過熱時(shí)采用感應(yīng)器來追蹤和保持溫度水平，就能提高質(zhì)量和產(chǎn)量。假如你在某些商品中嵌入感應(yīng)器，就能徹底改變采用者體驗(yàn)。想想智能床墊怎樣追蹤采用者的心率、呼吸模式和身體運(yùn)動(dòng)，然后動(dòng)態(tài)調(diào)整它的形狀以改善采用者的睡眠。或者嵌入汽車的感應(yīng)器怎樣提供更多反饋，幫助人們更加謹(jǐn)慎地駕駛。

更重要的是，此種可視化性顛倒了商品和信息的配角。傳統(tǒng)上，信息支持商品，但現(xiàn)在越來越多的是商品支持信息。商品不再僅僅提供更多功能、幫助建立品牌或造成總收入；它現(xiàn)在也成為信息可視化的渠道和新用戶體驗(yàn)的源泉。為了借助可視化式信息的擴(kuò)展配角，民營(yíng)企業(yè)還需要信息分解成者和接收者的互聯(lián)網(wǎng)。此種互聯(lián)網(wǎng)能源自感應(yīng)器和物聯(lián)網(wǎng)相連接，相當(dāng)于一個(gè)位數(shù)生態(tài)系統(tǒng)。

有兩種主要的位數(shù)生態(tài)系統(tǒng)，在位數(shù)時(shí)代之前，這兩種生態(tài)系統(tǒng)都不存在。

一種是生造成態(tài)系統(tǒng)，包括民營(yíng)企業(yè)供應(yīng)鏈中的位數(shù)相連接。比如，將汽車的感應(yīng)器和物聯(lián)網(wǎng)信息，與零部件供應(yīng)商、倉(cāng)庫(kù)和服務(wù)經(jīng)銷商聯(lián)系起來，汽車子公司能提供更多預(yù)測(cè)性的維護(hù)服務(wù)。

另一種是消費(fèi)生態(tài)系統(tǒng)，包括民營(yíng)企業(yè)供應(yīng)鏈之外的互聯(lián)網(wǎng)。想想美國(guó)街燈上用來感應(yīng)槍擊的智能燈泡：它的消費(fèi)生態(tài)系統(tǒng)包括攝像頭互聯(lián)網(wǎng)、911接線員和救護(hù)車，所有那些都共同幫助提高街道安全。

生產(chǎn)和消費(fèi)生態(tài)系統(tǒng)都以可視化式信息為動(dòng)力，推動(dòng)新商業(yè)價(jià)值。如下圖所示，這構(gòu)成了上面討論的位數(shù)化結(jié)構(gòu)調(diào)整的五個(gè)層級(jí)。前三層依賴生造成態(tài)系統(tǒng)，第二層依賴消費(fèi)生態(tài)系統(tǒng)。

選擇適合的

要確定最佳的位數(shù)結(jié)構(gòu)調(diào)整策略，需評(píng)估子公司在上面五個(gè)層級(jí)中的參與程度，然后專注投資于可視化式信息和信息生態(tài)。

第兩層是必須的，大多數(shù)子公司都能從有效運(yùn)營(yíng)中受益。大部分位數(shù)化結(jié)構(gòu)調(diào)整計(jì)劃都發(fā)生在這兩層，假如運(yùn)營(yíng)工作效率是子公司發(fā)展戰(zhàn)略的重要組成部分，這兩層尤其重要。例如，石油和天然氣民營(yíng)企業(yè)經(jīng)營(yíng)需要投資商業(yè)價(jià)值數(shù)十億美元的油井、管道和煉油廠。假如那些子公司決定采用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和人工智能來尋找儲(chǔ)量，并維護(hù)管道和煉油廠資產(chǎn)，他們能節(jié)約高達(dá) 60% 的運(yùn)營(yíng)成本。這兩層的主要挑戰(zhàn)，是在現(xiàn)有資產(chǎn)中安裝新設(shè)備，分解成與獲取廣泛的可視化式信息，以及打破信息孤島并實(shí)現(xiàn)信息共享。

因?yàn)槟芡ㄟ^信息獲得超越第兩層的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，第二層對(duì)于那些銷售商品，并有潛力從商品中獲取采用者互動(dòng)信息的子公司來說必不可少。很多銷售品子公司都屬于這一類，當(dāng)前的采用者可視化信息主要被用來提高廣告效果或提高商品開發(fā)工作效率，而非創(chuàng)造捷伊總收入。假如獲得的信息無法用來進(jìn)一步創(chuàng)造總收入，這類子公司就將止步于此。

第二層主要針對(duì)那些認(rèn)識(shí)到自己能（從商品和供應(yīng)鏈中）造成以信息驅(qū)動(dòng)服務(wù)的子公司。那些子公司必須豐富其生造成態(tài)系統(tǒng)，以擴(kuò)大從運(yùn)營(yíng)工作效率到信息驅(qū)動(dòng)的新服務(wù)之發(fā)展戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)。在這兩層的子公司跨越了一個(gè)重要的障礙：不僅為了運(yùn)營(yíng)工作效率而采用信息，更多是為了創(chuàng)收。假如你的子公司無法涉足消費(fèi)生態(tài)系統(tǒng)，第二層就是你的最后一站。舉個(gè)例子，配備感應(yīng)器和人工智能的洗碗機(jī)，能預(yù)測(cè)可能發(fā)生的組件故障并提供更多維修服務(wù)，但它很難以位數(shù)方式相連接到互補(bǔ)對(duì)象（無法像健身活動(dòng)者一樣通過信息相連接到第三方教練，從而造成進(jìn)一步的互動(dòng)），并擴(kuò)展到位數(shù)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。也就是說，許多子公司錯(cuò)過了這兩層的機(jī)會(huì)。他們忽視了商品的消費(fèi)生態(tài)系統(tǒng)，或者認(rèn)為將商品擴(kuò)展到位數(shù)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)太大。Peloton 和 Nordic Track 的許多競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手都陷入了這個(gè)陷阱。

從發(fā)展戰(zhàn)略層面講，第二層對(duì)于任何擁有新興消費(fèi)生態(tài)系統(tǒng)的子公司都很重要。關(guān)鍵挑戰(zhàn)是怎樣將原有的商品體系擴(kuò)展到位數(shù)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。假如整個(gè)商品體系還留在原有生態(tài)中，那子公司將面臨生存風(fēng)險(xiǎn)。

并非每一子公司都希望或有能力在所有五個(gè)層級(jí)上進(jìn)行轉(zhuǎn)換，有些可能會(huì)選擇只專注其中的一個(gè)或幾個(gè)層面，但每一子公司都必須保持對(duì)各種可能性的關(guān)注。機(jī)會(huì)比比皆是，了解本文的位數(shù)化結(jié)構(gòu)調(diào)整框架，并深入思考自己的位數(shù)化結(jié)構(gòu)調(diào)整發(fā)展戰(zhàn)略，將有助于子公司在充滿競(jìng)爭(zhēng)的現(xiàn)代世界中保持競(jìng)爭(zhēng)力。

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