解码工业品行业科技能力，撬动数字化前沿支点

2022-05-27 06:05

BCG世界级科技能力框架（World Class Tech Function，简称WCTF）是一套全面评估企业数字化、数据和IT能力的工具，从基本能力建设到敏捷迭代转型，为企业提供了全面的诊断和洞察视角，帮助企业在数字化转型过程中选择适合的建设模式，并就科技能力建设方向和投入进行预判，最终加速推进数字化转型，解锁数据价值，推动业务逆势增长。欲了解WCTF详情，请参阅《世界级企业科技能力中国灯塔》。

工业品企业在迎接“大智移云物”等数字化技术带来的业务模式转型和场景应用挑战的同时，也面临业务—科技组织协同、科技人才“选育留用”的各类要求。值得注意的是，工业品行业覆盖广、细分众多，科技能力差异和重点提升方向大相径庭，如C端属性强的快递快运专注客户侧数据挖掘、数字化触点的开发及应用，技术要求“高精尖”的汽车、精密制造等关注生产制造过程中的智能制造、物联网应用场景。

各细分行业的起点不同、需求各异，但毫无疑问的是，科技能力将是未来企业竞争力的核心要素。

汽车行业：已建设多年的企业管理、生产控制、自动化等相关系统非常完善，当前重点关注面向C端（车主）和D端（经销商）的科技能力提升，例如从线索到订单转化再到保客服务的全链条数字化、赋能门店助力经销商高效管理等。
交通运输与物流：快递快运企业为抓住电商发展浪潮，大力投入科技能力建设，数字化渠道等场景应用可达到全行业领先水平；海空运及货代企业尚未受到上下游强烈的科技需求驱动，仍处在跨境运输过程信息化过程中。
工程设备：与汽车行业类似，专注发展生产控制、自动化等科技能力，智能制造、工业互联网等产、供、研环节的科技能力提升是当前重点。
大宗商品及化工：产、供、研等相对简单的业务环节科技需求不强，主要通过商用套件满足需求；针对高频、复杂的跨境大宗商品贸易带来的数字化要求，往往与金融机构、科技公司合作弥补自身科技能力短板，共同打造数字化解决方案。

工业品企业面临四项核心挑战

业务系统敏捷化

在支持日常运转的业务系统领域，中国企业往往受限于自研能力，普遍采用“外部商用套件+IT服务商”的方式完成业务系统的更新。以汽车行业为例，SAP、甘棠软件、用友汽车分别在ERP、BOM、DMS等解决方案领域取得了国内约三分之二乃至更高的市场份额。

用以保障企业日常运营的信息系统众多，版本老旧、功能落后的问题首当其冲。例如，主流ERP软件SAP R/3自1992年发布已迭代超过20年，厂商近年已开始对新一代产品进行大力推广，但2005年发布的SAP ECC 6.0——即便厂商支持力度逐渐退坡——仍是多数企业正在运行的ERP解决方案。

业务系统迭代的规划与实施是衡量企业科技能力最直观的标尺之一。在自主创新、上云、解耦、微服务、分布式等技术趋势下，企业需首先在科技战略层面完成三大考量：

考量一：业务系统模块多，包含生产控制、物流管理和财务管理等众多模块，且内部集成度高，需视自身发展需求决定是否进行系统解耦。
考量二：随科技能力提升，在国产化/自研趋势下，需评估自身内化能力和外部供应商风险，以决定是否进行全部或部分系统的国产化、自研替代。
考量三：在B端客户仍为主流、规模相对稳定、可预测的背景下，需评估上云/购买SaaS服务的真正业务价值，决定是否全面/部分转型云服务。

案例

某乘用车企业希望强化自身DTC能力，并推广C2M定制模式满足客户的多样化需求。除业务流程再造之外，该品牌打造订单交付平台，打通生产排程、订单接口、供应商物料供给三大关键点，实现了业务系统升级与功能扩展，实现C2M生产模式。

数据管控体系化

工业品企业普遍已将数据作为驱动业务长期增长的基石，众多企业管理者将数据管控与应用能力的建设从科技战略的层面提升至公司战略的高度，“数据驱动”一词常见于众多企业的战略规划与发展目标。但就以“产供研”价值链为核心的多数工业品企业而言，当前纳入管控、可应用的数据范围存在较大差异。

营销/售后：面向客户营销、售后等场景，企业希望借助多方数据满足客户个性化需求，同时可参与的生态合作相对丰富，数据管控和应用范围更加全面。线索评分、精准招揽等利用内外部丰富数据的智能应用层出不穷。
产、供、研：当前应用场景相对有限，但随着物联网技术的普及和终端多样化需求，数据需求将逐渐凸显，是企业当前关注和未来提升的重点领域。
职能部门：应用场景更多关注企业内部管理，无过多外部、生态数据需求。

案例

某乘用车集团整合不同子公司数据，打造集团层面标签体系，赋能集团和各子公司精准客群洞察，支持业务场景创新与拓展。

内外数据整合：集团牵头整合售前、售中、售后全链条自营销线索至维保、投诉等超过30个数据源，客户总数超过200万，有效字段超过1,000个；并加入车主行为数据作为补充。
数据分类与标签设计：从个人特征（如行为爱好）和行为特征（如资讯搜索）两类划分十大数据维度，在单一客户视角下整合为超过190个特征标签。
客户聚类分群：通过30多个高价值标签，利用机器学习算法进行聚类运算，形成诸如务实精英、潮玩单身等人群类型；反映出各人群在售前、售中和售后阶段的典型行为特征，如决策时间长、金融需求率低等。

革新技术场景化

工业品相较于金融、消费等行业，在“大智移云物”等新科技、新场景上起步较晚，只有各细分的领先企业开始尝试革新技术应用的探索。

人工智能不仅技术成熟度高，而且应用场景广泛且可迁移性强。工业品企业不仅可以根据自身需求开发销量预测、零部件定价、预防性维护、选址优化等应用场景，更可借鉴金融、保险、消费等行业的成功实践，低成本地迁移精准营销、内容推荐、客服/外呼中心等跨行业通用成熟场景并应用已有技术解决方案。

案例

精准营销：某乘用车品牌借助人工智能算法，建立渠道优化模型平衡线索量和曝光量，优化渠道投放金额分配，细化点位和时间选择，并结合人群标签和转化可能性定义目标人群，进行精准投放。线上广告点击率CTR提升20%—30%，线上投放所产生的线索量提升5%—10%。

备件智能定价：某乘用车品牌梳理备件价格结构，并参考竞品、产品、顾客支付意愿、经销商等多方备件数据，利用智能分析算法构建调价模型，实现行业最佳的售后零部件定价。速赢项目实现了1%—2%的销售额提升和7%—13%的EBIT改善。

物联网技术与设备多、环节长的工业品企业具有最佳的适配性。领先企业已经通过物联网管理平台连接全部生产制造要素（生产线、工作岛、设备、工人等），完成生产过程的全局管控与监控追溯。丰富过程数据让企业实时掌握生产进度、诊断瓶颈环节、识别质量风险等等，同时使得更精益、更高效的追求成为可能。

案例

某全球领先的工程机械制造商利用物联网实现高效互联、打造工厂控制中心“智能大脑”，赋能人机协同、自动化、人工智能等应用。工厂将八个柔性工作中心、16条智能化产线、375台生产设备、上千水电油气仪表全部连接到一起，具体而言：

万物互联：工厂控制中心整合工厂内36,000多个采集点的工业大数据，监控各工序，机型等实时状态；
高效互通：高速5G网络上行容量在1Gpbs/万平米以上、单终端达到300Mbps以上、时延约20ms的5G虚拟专网。

该制造商通过打造工厂控制中心，真正利用数据辅助运营自动化、助力柔性生产，实现三大赋能：

赋能自动化应用：借助2D/3D视觉传感技术、AI算法以及5G网络，实现自适应焊接、高精度装配等应用；
赋能管理优化：分析各工序设备并统一匹配最优参数，优化生产节拍；
赋能柔性生产：柔性生产岛支持170多种钻杆和20多种动力头的同平台生产。

“智能大脑”助力该企业提升厂内运营效率，同时引领绿色低碳生产；人均产值提升14%，生产周期减少77%，劳动生产率提高85%，二氧化碳减排31%。

组织人才能力

工业品企业在提升科技能力、推进数字化转型的过程中常常面临人才不足的难题。相较金融和消费企业，工业品企业所面临的科技人才缺失问题更加严峻：不仅招募难，留存更难。相比科技人才的“选用留育”体系与方法，工业品企业往往忽视营造内部适宜科技人才发展的文化和环境，导致科技人才很难在传统的“工艺文化”、“制造文化”中找到归属感。

案例

某全国领先的物流服务商通过在新技术研发部门放弃KPI、采用敏捷团队架构等举措，打造“互联网文化”，激发创新活力；同时在物流运营部门严格遵守既定流程与KPI，维持严谨的“物流文化”，确保高质高效运营。依不同部门定位打造混合文化，“互联网文化”与“传统物流文化”并存，实现“混合文化”。

提升科技能力的四点建议

面对未来市场竞争，科技能力建设是事关企业长期发展的“必选项”，而非可有可无的锦上花。工业品企业需将科技能力作为“核心竞争优势”，大力推动。