林雪萍 | 数字化转型的十面红旗二十字方针
数字化转型，没有总决战
数字化转型正在成为工业升级的新宠，但有的参与者是一边涉足一边泼冷水。
很多大牌咨询公司一直在兜售“数字化焦虑症”。2018年，在麦肯锡的《数字化转型的成功秘籍》中，认为实施数字化转型的企业成功率，在2016年仅为20%，而2014年为26%，在2012年也同样仅为20%。这意味着，随着时间的推移，组织的能力并没有同步提高，失败率仍然很高。即使是精通数字技术的行业，例如高科技、媒体和电信，也都在挣扎。在这些行业中，成功率不超过26％。传统行业如石油天然气和汽车的数字化转型成功率更低得可怜。这是三年前的数据，即使到了现在，仍然有很多人在引用这个数据。更有甚者，还有人认为成功率不足10%。
很多咨询公司把数字化转型搞得云里雾里，潜台词无非就是说，非邀请他们做顶层设计不行。兜售焦虑，获得收入是最典型的一种招法。但数字化转型，有很多细分的进展。它并非一定要以大决战的方式展开，不能轻易以简单的胜败做论断。
在过去的信息化进程中，也许有企业说ERP项目是失败的，但很少会说信息化失败。一个企业信息化怎么会失败呢？一个上千万元部署的ERP最后只被当成了财务软件使用，不能称之为失败，只能说未尽其用，形成浪费。从精益的角度来看，工厂里到处都是大马拉小车，浪费多了去了。机器设备利用率很低，不足40%的也很常见。但很少企业负责人会因为设备利用效率低而将其称之为失败。
数字化转型的一个失败案例来自德国。2016年3月29日是德国工业4.0工作组值得悲伤的一个日子。这一天在德国东部德累斯顿城市，大众豪华车辉腾的数字化工厂正式停运。它是工业4.0的宠儿，从个性化订单开始，一直到零库存拉动生产。
零部件都是无人驾驶，每个工位都有升降台确保人因工程的舒适性。而线边的工作台和所有工具都是数字化的，检测过程更是完全的智能化。然而，它最后被送进了历史博物馆。辉腾的定位失误，造成它根本没有订单，就这一点，所有其他的努力都被判死刑。但是，这个案例很难算成是数字化转型的失败。
如果说ERP是信息化的标志性产品，虽然不严谨但也基本站得住脚。而数字化转型，谁能给出一个标志性的硬件或者软件吗？是物联网、传感器、软件，还是平台，或者某一种商业模式。一款SaaS化的软件，比如近来风头大盛市值超过老牌数据库Oracle的Saleforce，算是吗？一套综合性的工业互联网平台的落地，算是吗？部署了5G的黑灯工厂，算是吗？如果这些都不能算，那数字化转型一定是有着宽泛的界定。
如果连一款旗舰型的代表作品都没有，那么数字化转型可以说没有成与败，只有快与慢。数字化转型不是总决战，它是无数小战役、无数山头攻防战而形成的一个成果。反过来看，或许只有这种转型才是可靠的。期望毕其功于一役的大决战心理才可能真正导致失败。GE六年前发起的数字化转型总冲锋的号角，就是一个近在眼前的失败案例。它既高估了顶层设计的雄心壮志，又低估了一线现场的惯性和抵抗。将数字化转型作为口号宣贯，最终都会证明这不过是毫无生命力的营销手段而已。
这种大决战模式在管理史上并不缺乏大名鼎鼎的先例。上个世纪末，麻省理工学院的哈默教授提出了《企业再造》，对既有组织悍然发起了破坏性的重组，它始于对福特和通用公司等分工型组织的反省。哈默等人主张的是破坏旧有流程的再造革命。
1993年这本书出版，并在全球狂销300万册，世界500强趋之如骛。但最后结果是，再造并没有被当做根本性的变革，而只是被用作事业精简和削减雇佣的工具了。下山老虎最后变成了小猫咪。而据统计1995年再造的项目67%基本都失败了。
管理者在推行数字化转型，显然需要避免这种因幻觉而引起的冲动。数字化技术并不是一项具体的技术，数字化转型也不是目标明确的终点站，它是综合性的持久推进。因此，数字化转型并不复杂，就是回归商业本质，这样就会发现决心和手段也就在身边。所谓“舒之弥四海，卷之不盈怀”，它的策略，在于收卷之间。
如此而来，数字化转型，就可以变得简单起来。从企业的商业本质出发，可以用二十字可以概括：拓单爱客、合规去碳、提质降本、增速减存和改组换令。
就像十面红旗，它围绕着一个企业所面临的商业模式、环境、运营、供应链和组织保障的挑战，逐一展开。前十六个字，都是通过数字化转型可以实现的目标；而最后四个字，则是数字化转型所必须要有的组织保障。胸怀青云之志者可以同步全面启动，而谨慎者也可以选择其一，小心盘进，这些都是值得尊重的选择。
图1 十面红旗：数字化转型罗盘
拓单爱客：第一面和第二面红旗
商业模式是直接盈利手段，这是所有企业家都会坚守的信念。
但是，商业模式的变化，虽然不是要成为数字化转型要攻克的第一个先头堡，但它的确是最有诱惑力的战场。这往往也是数字化雄心广泛燃起并且被认为可以胜过信息化的一个显著特点，人们希望数字化可以直接带来利润。从首席信息官CIO，转向首席数字官CDO，就是这种愿望的表达。毕竟数字化释放了大量的数据，而数据要素已经成为生产资料的一部分。为什么不能对数据进行软加工、软编排，从而形成利润呢？
答案是肯定的。
开拓订单和关爱客户，是数字化转型在商业模式中突破的两面红旗。前者是直接开发订单增加利润，而后者则形成了对客户的广泛关注，从而增强粘性，甚至扩大业务收入。
制造业服务化是高端制造的一种必然结果。即使在数字化手段并不丰富的过去，很多制造商已经开始纷纷寻找为已经售出的产品安置一个“倒钩服务”，依然可以把顾客牢牢抓住。昂贵的设备往往是最早找到了寻找盈利的方法。英国罗罗发动机在1998年建立了全球第一套需要远程发动机维护的服务体系TotalCare，开创了一个全新的数字化拓单局面。它并不只是单纯出售产品，而是在发动机售出之后，才开始进入另外一种收费模式：按小时飞行收费。借助于当时还略显稚嫩的传感器和数字分析技术，它找到了新的盈利方式。这一模式启发了另外两家发动机厂商，并开始快速扩散。全球排名第二的工程机械制造商日本妞小松，最早启动了挖掘机定位系统以防止偷盗现象，就是一种数字化技术关爱顾客的方式。它让拥有挖掘机的业主，再也不用担心机器会被司机开出去干私活。到如今，借助于工业互联网的平台，这种技术的细节早已被大大丰富。河北天远运行了这样一个庞大的工程机械平台，除了故障的监测和运维之外，还可以通过对现场挖掘场景的监控，找到开发新产品的思路。而它的收入，很多都是来自服务。
数字化技术使得商业模式的改变强度往往依赖于产品的智能化程度。一个有着感知能力的产品（未必一定是智能化），就可以实现与原有制造商的交互。只要数据有回环流动的方式，这种产品就有可能实现增加收入，或者让客户满意的能力。
特斯拉电动车的电池爆炸在2016年曾经受到舆论的强力攻击，就是因为底盘撞在马路障碍物上。特斯拉后来的解决方法是，将底盘设置成可以上下浮动。当高速行驶的时候，底盘变低行车更稳；而车辆靠边或者检测到地面颠簸时，底盘自动提高降低撞击的可能性。这是一种通过数字化手段隐性关注用户满意度的方式。
数字化转型无疑会推动制造厂在商业模式的改变，最显著的一点就是产品功能的选择性采用“基本功能+收费功能”的组合。这种方式，在软件行业早已经流行多年。基础版价格很低，甚至是免费，但附加的功能，却是需要收费的。这像是一个水龙头开关，只有在打开的时候才开始计费。宝武正在推行的数字钢卷，它以一种精准定位的方式可以使得用户在下料的时候，准确估计用量，无需浪费更多钢材。
更深入一点，制造商需要郑重其事地思考：产品出厂之后的后半生，是如何运维的。以前，出厂后的产品往往跟制造商失去了联系，这是一种很常见的“产品孤儿”现象。这是一种长盛不衰的制造范式。而现在，产品的数字化，正在激发制造商改变“产品失联”的局面，通过产品，跟用户发生持久的联系。这种被称之为“长协服务”的方式，就是围绕设备的服务，购买方会继续向制造方购买长期服务。上海电气生产的地铁车厢，交给上海地铁公司之后就算完成了使命。而后续的检修和维护，往往是由地铁公司委托下属企业或者第三方。这中间产生很多的组织缝隙，使得实际运维过程中，漏洞百出。如果上海电气，以更低的价格将车厢出售给地铁公司，并且承担后续的检修、备件服务，那么双方的战略合作关系无疑才是铁板一块。友谊的小船，不用短期订单来考验；利益长期绑在一起的关系，才是真正的好兄弟。而数字化技术，则借助于数字主线，形成一条强有力的绳索，将产品的前半生、后半生捆绑在一起。
很多电气产品如变频器、控制器的设计，以前只是单独的功能型，而现在往往同时带着通讯功能和自诊断的能力，企业用户不再需要仓库来储存备件。当产品快失效的时候，会自动提醒需要维修或者下订单。而这些产品达到一定量的时候，就会需要一个工业互联网平台的连接。而平台上基于备品备件和维修保养的整体分析就会形成一种收费机制。先功能硬件后平台服务，这是国外自动化厂商跟国内厂商做工业互联网平台最不同的地方，后者似乎走反了路。
对于石油化工等重资产行业还有更宏大的视角切换。以前企业的前端项目建设，设备投资都是一次性投入（所谓的Capex资本费用），而现在企业更强调全生命周期的持续运营，从运营费用（Opex）来考虑问题。这反映了流程行业的一个重要性变化，不再满足以前的交钥匙工程，而是更加重视资源的运营效率，包括备品备件管理、厂务的巡检、能耗的巡检等。这使得重资产行业对于数字化转型有着明显的需求。
从这个意义上讲，“没有售后的服务，就是最好的服务”，看似是一种令人赞许的质量自信。然而对这句话的鼓掌，只能鼓到一半。因为这仍然是一种经典的产品思维。尽管看似是质量做到了极限，让产品没有故障。但是这种想法却切断了和用户的联系，跟“产品即服务”的数字化思维大相径庭。产品交到客户手中之后，怎么会切掉联系呢？下一个服务收入的波段不是刚刚开始吗？
提质降本
提高质量和降低成本是企业运营最重要的内功。数字化技术则增加了很多合手的武器。
制造现场的质量管理问题经历了一百多年的发展，从休哈特的统计方式被福特流水线广泛运用开始，几代人的添砖加瓦，已经让质量体系成为一座宏伟的宫殿。无论是制造现场的精益改善，六西格玛，还是针对设计端的健壮性设计、六西格玛设计等，都是制造的常客。
随着物联网和数字化技术的发展，数字化质量也到了一个新的节点。但传统的5S、SPC理论依然没有实现大的突破。可以说将近100年前的休哈特所奠定的技术工具至今也未能进化，没有与数字化技术等形成很好的融合。
在当下的全检时代，以前抽检时代的理论产物和经验公式已经迫切需要改变。
长期以来，质量检验是企业对产品质量的最后一道把关口，也是一种无奈的选择。这种事后介入质量的方式，无疑就是守株待兔，或者干脆就是“死后验尸”。而现在，现场大量数据，可以实时检测和决策。工厂现场机器微不足道的异常，数据分析就是显影剂，完全可以实时捕捉缺陷的痕迹。
即使在低端工厂，数字化技术也在简明扼要地发挥作用。很多传统制造的工厂里，仍然有许多年纪较大、文化水平不高的操作人员，以前都是手工检点、自行记录的方式。出现质量问题很难回溯，而现在只需要简单的扫码提交动作，质量的数据流就能开始呈现连贯的状态。质量异常这只隐藏多年的老狐狸，现在到处都会漏出马脚。笔者正在倡导发起的“新质量思维”，在数字化转型时期具有更加现实的意义。企业家可以从数字化的视角形成一套新质量思维，重新审视质量的战略价值。
与很多人的认识相反，低成本与高质量其实并不矛盾。低成本实现优质制造，非常适合中国制造的国情。但是低成本并非偷工减料，而是一种高科技的核心优势。它通过减少浪费、择优选取供应链、防止质量缺陷等，得以保证高质量。换而言之，在产品高质量的实现过程中，最明显地成果就是会减少成本。每一个有质量缺陷的产品，都是成本最昂贵的代言人。
更宽泛的解释是来自2017年8月美国国家经济研究局发布的《数字经济学》报告。来自多伦多大学和麻省理工的两位教授，解释如何通过“比特”信息和原子“物理题”的结合，形成数字化的竞争力。数字技术本身或许意味着成本，但它至少降低了五种类型的成本，包括更低的搜寻、复制、运输、追踪和验证成本。
增速减存
提高交付速度在过去一直是企业快速占领市场的法宝。加速研发，分秒必争夺周期，设计环节首当其冲当前。
摘下发动机这颗明珠，是中国制造最大的心事。它有很多难点，其中之一就是发动机最讲究数据验证。如果说发动机在飞行过程中离不开滑油的润滑，那么发动机研制过程中，同样离不开大量试验数据的“润滑”支撑。发动机的可靠性是一个重点指标，例如GE的发动机要求每百万飞行小时要小于一次机毁的事故。这种概率，比单次中奖一亿元彩票都难。要达到这一点，必须要靠大量数据经年累月的积累。这些真实的飞行数据都会跟研发数据进行回归，才能出来可靠性模型。而对于中国航空发动机旗下的商发集团而言，这些数据不可或缺。因为中国第一台自主研发商用大涵道比的涡扇发动机仍然处于研制之中，没有飞行数据可以用来回归计算，而军用飞机发动机数据基本不适用。那么落后者的追赶，路在哪里？
商发选择了集成研发平台，不仅建立完整的数字化研发体系，而且以集成平台作为载体。数字化转型是唯一的追赶车道。在平台上，通过仿真建立数据库，通过知识重用加速模块开发。从数据变成知识，需要高级猎手的捕捉。研发平台就是这样的数字化猎手。它将专业软件和设计方法，实现了有效的集成封装，大大减少学习曲线，节省了时间。数字化转型是对数据价值的重新认识。而集成研发平台是众人拾柴火焰高，通过数字化技术产生了集体知识加速度。
同样，数字孪生承载了加速设计研发的使命。由于它与物理实体的强关联，后者的运行数据，会作为经验值输入给设计端，让工程研发人员做到了心中有“数”。工程机械的工业互联网平台运营商河北天远，在比较了机械报警数量与实际需要维修之间的巨大差异和故障类型之后，得出了某些机械设计环节的极限值过度保守的结论。这一结论让自负的小松工程师大吃一惊。后者迅速改变了设计，并以更低价格推出了新版的同类产品。
成本，还可以沿着供应链上溯而形成整体瘦身。一些有实力的主机厂，会推动供应商的联动转型。如果供应商的水平还处于精益改善阶段，就派精益专家去辅导；而如果已经达到一定水平，那么就相互之间建立数字化转型伙伴，推动供应商采用同样的数字化机制，包括设备部分数据的共享，以减少双方的成本。例如上游厂家出厂质检的数据，可以直接作为企业的入厂质检，减少一道质量核查手续。为数据的跨厂无障碍流动，构成了有力的保障。
降低库存则是企业供应链改善的一个长期命题。生产出来的产品，要么在顾客手中，要么在路上，怎么可能呆在库房里？因为这意味着资金的沉淀。按照日本制造根深蒂固的观念，“库存是罪恶之源”。上个世纪70年代，大野耐一在总结丰田生产方式的七种浪费的时候，排在第一位的就是“库存”。
而数字化技术，让经营者可以有更好地解决库存的方式。美的旗下的美云智数，对整个工厂的物流系统进行了全方位的节点梳理。“时间都去哪儿了”？这是一场“物流时间大会战”。无论是原料产品的进厂出厂，还是运输途中，物流时间都被重新细化到每一分、每一秒。作为供货商，送货出工厂前点一下美的通APP，美的通过跟踪车辆位置，物流车进入工厂三公里范围之内，系统就开始自动预约卸货地点。半个小时之内需要在指定卸货位，卸货完毕，而所有进入车辆最多两个小时之内必须离厂。即使门口的保安，也参与了与时间赛跑的游戏，因为放行时间的这一个细小的环节，也被纳入计算之中。而在以前，货进入工厂之后，都是现场联系装卸地点，无意义的物料移动和无所事事的原地等待。这些以前习以为常的惯例，在当下滴答的秒表中变得丑陋和罪恶。而家电产品下线之后，迎接它们的不是仓库，而是直接去了目的地。“零库存保卫战”借助于数字化技术的支撑，将“制造与物流”有机地融合在一起。
设计的巧妙，自然也是离不开的。为了应对每年上千种的规格、数百万产品的顺利出厂，一家电气工厂建立了四种订单与库存的对应模式，以应对企业对于不同产品诉求。对于定制化的产品，设计师需要提前考虑进线、变频、水冷系统等大类；在考虑大类之下不同的参数组合如电压、功率、电流等，最后与底层的物料清单表相对应。很多制造、物流的问题，到设计端都能找到解决的办法。它的极端情况是，一只只有100多元的断路器，也能做到单件生产。
合规去碳
合规问题在中低端的制造场合很容易被一笔带过。合规一方面体现在设计端，一个好的设计研发工程师，需要能够快速识别所用材料是否满足市场的法规要求。很多软件往往带有这种数据库供选择。另一方面，工厂的合规，则涉及到了HSE（安全、健康和环境）这一类颇为棘手的问题。国际制造商品牌往往赋予了HSE经理以“一票否决权”，可以直接命令厂长停止运营。很多国内独资企业的经营者，应该都领教过国外HSE专员巡厂时“颐指气使”的姿态，他们的权力太大了。
即使如此，职业安全管理所出现的问题仍然防不胜防。能源及石化流程行业尤其明显。最近二十年通过治理措施的加码，国外的轻微事故（如跌倒伤害等）开始大幅度降低；但令人惊讶的是，重度伤害事件却基本上一直没有明显的变化。BP石油在2005年和2010年都发生了巨大的油井爆炸事件，灾难深重。答案经常出奇简单，现场施工人员为了时间效率或者侥幸，而绕开安全流程，从而酿成大祸。
图2 重伤事故率依然保持高比例（Source：英国坎贝尔研究院）
当时切尔诺贝利核电站的惨剧就是为了赶任务。检修前，来自莫斯科的继续供电指令让检修推迟了几个小时。而后来的操作人员为了抢回时间连夜操作。在几个连续致命的操作之后，都没有发挥系统锁定的作用。导致核反应棒数量少于最低限，引发了最后的爆炸。
那么，谁能在危险的现场，独具慧眼，识别千变万化的局势，并从数万条线索中，找到最相关的因素？答案是数字化技术。荷兰一家本来只是做合规咨询业务的顾问型公司，通过连续并购法国一家数字化HSE平台，一家有作业许可的电子监控系统、以及设备逻辑强关联的机理分析软件，从而构建了一套屏障防范的自锁技术。这样，复杂设备的现场操作漏洞、相关因素前因后果，这些以前看不见的逻辑，现在都能通过数字孪生技术显现原形。安全管理数字化就是基于防护屏障的数字化，每一个威胁都有数据源跟踪，而每一道屏障都可以分析。可以说，现在人们可以轻松跨越这些看不见的黑机关。一旦违反规则，整个系统将会形成自防御机制。
而现场基于人员定位的电子围栏则是一种更加常见的风险防范。商飞的数字化工厂，借助于华龙讯达的数字孪生技术，将京东的物流、海康威视的视觉系统和商汤的天眼，集成在一起。系统可以自动识别保密级别，使得人员只能在规定的范围内作业。
去碳，本来是合规的一种。但当前是如此炙热，以致于必须单独列项。这源自中国“2030碳达峰和2060年碳中和”的雄心目标。绿色制造多年来一直被看成是对企业优等生的奖品，它像是一顶比赛结束后会发给胜利者的花冠。平庸企业似乎无需关注。而现在，人人要有份。绿色制造成为一种潜在的具有竞争力的技术，低碳成为关键性约束因素。
双碳革命，看上去是一个“天塌下来让高个子先顶着”的现实版寓言。电力热力行业首当其冲，压力最大。碳交易市场的首批入场选手中，2000多家都是来自电力行业。而碳排放贡献份额排名第二到第五的分别是钢铁、化工、水泥、有色金属，后面则跟着制造业、建筑和交通。梯次下降，先知先觉者已经将挑战看成机会。正如特斯拉电动车2020年的利润是7亿美元，但碳配额所形成的收入则一举超过了16亿美元。
这样的事情，会不会在工业领域内发生呢？
碳革命首先要从流程行业开始。这需要先进行碳家底的摸查，然后是投资分析，最后是数字化平台的落地。施耐德电气的绿色能源管理咨询，已经开始提供从数字运维、数字能源管理，到综合能源服务的一体化去碳架构。而数字化技术，则起到了至关重要的作用。
流程行业中，以节能减排为目标的能源管理系统，早就开始发挥作用，如今精神抖擞百倍。而作为各种仪表的连接端，分布式控制系统DCS的数据采集重要性也开始凸显。它的数据记录，不仅仅是数据的来源，而且很快会成为碳排放监测的一个界面。近年来，它的脱硫脱硝数据已经直接连接到环保局，中间不允许更改。
而碳排放将来显然也会走同样的路径。这样才能确保工艺数据的可透明、可访问、可监督。同样，现场SCADA数据库的时序数据和事件数据，都对碳足迹的追踪和碳增过程的评估，起到决定性的作用。.只要借助于专业人员的介入，一张清晰可见的碳足迹就会随时真实可见。如果说碳是小偷，那么数字化技术就是黑猫警长的跟踪器。
同样，电气配电与工艺仪表这两个部门，也需要开始思考各自的边界。能耗，是配电部门所关注；而生产效率，则是运营如仪控班所掌控的。二者以前往往都是各自规划，只通过有限的交集进行沟通。然而，双碳目标提出来一个棘手的问题，那就是既不能因为能耗与脱碳方面太激进而影响运营，损失利润；也不能运营效率太高而导致碳排放居高不下，会形成碳税的惩罚。于是，配电与过程自动化的无缝融合变得恰如其时，而且十分迫切。将电气班和仪表班的运营系统打通，在中控室，运营人员可以同时看到电力网的数据，在关注工艺优化的同时，也随时洞察到设备能耗数据，实现碳排放的可见、可控和可为。
国内富有雄心的水泥企业如祁连山水泥、金隅等，已经开始从先进过程分析和实时优化的专家系统入手，加上能源管理系统合力去碳。而作为国内光伏产业的老大，西安隆鑫则开始向供应链上游，发出急急如来去碳令，上游供应商产品必须提供碳排放合格的绿证。中国2019年光伏硅片、组件已经占全球产量的98%和77%以上，更要担心国外祭起的碳收割器。欧盟市场的碳标准都在制定之中，一旦落实，苛刻的碳税将会是一把全新而锋利的利润削刀，指向中国制造业。
整个行业也都被强迫性收紧。软件行业2019年在欧洲加入社会环境治理行动计划后，已强制要求将工业软件的每个研制模块进行绿化处理。软件模块能自动计算设计对象的三个碳排放指标，包括设计者本身、制造过程及未来使用过程中。你不算碳，碳来算你。碳行动方案，无处不跟数字化转型关联在一起。
改组换令：第九面和第十面红旗
组织跟随战略，战略一旦启动，组织应当跟随。但是很不幸，组织的变化，会非常非常慢。对于数字化转型而言，改组意味着更新组织，换令意味着重置既有指令，这都是最基础的保障。但二者的实施是艰难的，因为它在向既有的习惯宣战。与此同时，二者都是隐形的。人们对于组织的改变难度，永远会低估。而不配套的组织和那些过期指令，往往是数字化最大的绊马索。
就一个企业的基因而言，组织是最重要的承载者。要充分认识组织的惰性，恐龙的兴衰，是一个不错的故事。
先说恐龙如何称霸。恐龙开始活跃的时代，大概是2.5亿年前，地球还是一个完整板块。彼时地壳不稳，天天火山喷发，地球缺氧（氧气浓度只有现在的一半）。而恐龙能够开始繁荣是因为它有独到的气囊系统，更适合低氧环境。当时各种生物的竞争，不依赖外部有多少铠甲或者有多少角，而是看内部构造是否适应呼吸。
这意味着一个物种，一个企业的胜利，是靠内系统的构造，比如呼吸系统；而非外部构造，诸如长角、肌肉等。这正是一个组织的隐喻。企业文化、结构、基因等“内部构造”，决定了它的竞争力。
而恐龙的灭亡，则同样是内部结构所致。陨星撞击地球之后，大量粉尘遮挡了阳光，植物物种80%灭绝。食物链金字塔崩塌。谁吃的少，谁更容易活下来。这个分界线，大概是20公斤的重量。作为大型动物，恐龙逐渐走向饿毙。它最具优势的大型化成为它必死的理由。
美国著名的企业经营史大师钱德勒的成名之作《组织跟随战略》一书就提到：一个组织，是很难快速跟上企业的战略变化的。外部环境一变，组织最容易变得迟钝。数字化转型的道路上，最令决策者踌躇的就是对组织结构的调整。而没有组织变革就很难在数字化转型道路上走得太远。就像没有航空母舰编队的舰群，是无法实施远海战略的。
这几年，集成产品研发IPD的组织形态正在受到复杂装备制造商的青睐。IPD研发是并行工程的一种，简单而言就像是华罗庚的统筹法应用。多个项目小组平行前进，以共同的瓶颈点为节点。波音飞机很早就开始采用这种方式。而国内最好的实践者，应当属于从IBM学习的华为。十几年过去了，华为正在承担师傅的角色，在中国制造四下传播这种理念。而中国制造的卓越者也在紧紧跟上。身挑两机专项重任之一的中国重型燃机，创建了“技术集成与实物构造一体化”理念，全面推行科研工程化。而IPD就是其中重要一环。这种“强矩阵”的组织运作模式，是从董事长开始亲自落实。就是这样，没有组织的改变，数字化攻坚将会很难持久。
当然，改变组织是困难的，叠加组织似乎相对容易。于是，并购也是一种方式。日本横河电机作为流程行业自动化的老牌劲旅，每三年会更新一下企业战略。最近6年来的战略布局，一直都是围绕着数字化转型而来。2015年发布的“2017转型”计划中，正式向高级解决方案进军。这是数字化转型的战略意识觉醒，也是此前三十年企业最大的一次跨越。为此，三年30亿元人民币的并购预算也成为战略计划之一。2016年成为横河电机并购历史上最为忙碌的一年，它收购了一系列公司，其中最重要的是收购了一家英国工程咨询公司以及它所拥有的炼油厂全流程模拟软件。围绕这些数字化新公司，横河开始继续重新改组企业组织，既有知识包与软件相结合的咨询方案，又有自动化仪表和控制系统。这种努力得到了回报，中国能源工程集团旗下的山东省东营广饶县六家炼油厂，很快就借助于横河电机的咨询与实施一体化方案，进行产量整合和效益最大化。山东省有许多小型炼油厂，分散纷乱现象随处可见，设备升级和运营整合自然必不可少。而数字化技术则提供了深刻的洞察力，和小船联营的能力。
一些激进企业不仅建立专门的数字化转型团队，更是在此之上，推动了高效组织HPO的改革。这些团队，不仅推动内部转型，还对外服务，实现内部专业知识的外溢。传统的信息化部门，是否能够胜任数字化转型的任务。答案十分不确定，尽管人们会想当然地将做这样的推理。但是目前来看，十多年前的信息化公司，似乎已显疲态。无论是宝钢成立的宝信，或者中石化下属的石化盈科，或者是一汽的启明星，要么显得气喘吁吁，要么心不在焉。集团内部能做的事情太多了，而且轻车熟路，为何要迎接全新的挑战呢？强势的优越感，似乎掩盖了力不从心的硬伤。春风自在围墙外。新锐数字化公司已经杀出来。中车成立了数字化团队，对内有服务，而对外则只瞄准重工行业，匹配自己的优势业务基因。在工业互联网的热浪中，三一重工、TCL等都单独成立了以数字化转型公司，并且以追求集团之外的业务占比能够超过50%。这些公司往往跳出原有的行业，瞄准其他行业行动稍慢的头部企业，提供数字化转型的服务。这种“快鱼拖慢鱼”的现象已经非常普遍。基因的重塑，组织的再造，是这类公司首先面临的挑战。
改变组织，是企业最难下决心的一手棋。但有的时候，也是不得不变。九江石化采用了数字化技术，将原有分散的35个设备操作室集中到一个中控室。原来视频安防、能源管理和运营等不同的信息，现在都集中到一起，大大开阔了中层决策者的视野。一个中央数据库，把所有的生产数据都集中在一起。这种运营一体化中心，既压缩了现场决策的层级，也改变了工作岗位的性质。原来盯屏幕的人员减少了，而参与数据分析和调度的人则开始增多，组织的结构出现了自我优化的局面。
当然还有稍微轻松一点的，则是涉及到规章制度的修改。这也是数字化转型必不可少的保障。
企业在数字化转型的时候，分配预算经常会碰到意想不到的困难。比如设备运维的大数据分析，这是属于技改项目吗？
按照原来的规章制度，它不是。由于没有先例，小心谨慎的财务人员，就会封堵上这个口子。于是明明是解决工程应用的数据分析，就只能变成创新课题。技改项目，就可以动用数百万甚至上千万的费用；但创新项目，则就只有几十万元，而且得层层审批。大数据分析公司也只能暗暗叫苦。
创新大动作，却只能草草以小把戏收场。原来习以为常的规章和指令，成功地放慢了数字化转型的步伐。
在宝武，传统的点检定修、设备管理都是按照经验而来的。这些五花八门的指令，有的可能来自新日铁的经验，有的来自西门子的设备。而现在，数字化技术可以实现远程监控、分析预测等，原有的条例制度现在来看很多就不合时宜。例如以前的维修人员，按照规定每天要做十多个账本，涉及到不同设备的点检、备件、采购和维修计划。但这种制度，是按照一台设备一个物理形态而遗留下来的。而现在物理对象都在逐渐以数字孪生形态来表达，多个数据要素自有关联，一本账就可以搞定。
这意味着原有制度和指令，很多正在捆绑着创新的活力。管理制度需要来一次轻量化，删除大量不合理的指令，从而为数字化转型保驾护航。
小记
数字化转型，与其说是一种技术的更迭，不如说是一种思维模式的切换。它有着迎风飘扬的十面旗帜，引导着企业家追随的步伐。而人的意愿，则超越了技术的驱动，呈现出更大的力量。
