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　　在数字化转型计划中，制造企业可以采用一种渐进式改进策略，从小处着手，让实施变得更容易。

　　过去15年甚至更长的时间里，许多人一直致力于实现工业4.0和数字化转型战略所需的要素。IDC最近发布的一份报告显示，从2020年到2023年数字化转型投资的复合年增长率为15.5%。到2023年，75%的企业将拥有“全面的数字化转型实施路线图”，远远高于2020年的27%。

　　现在，几乎所有CEO的议程都包含数字化转型的一些元素。这对工程师来说是个好消息。毕竟，CEO对成功实现数字化转型所需的文化和持续变革有最大的影响力，但话说回来，领导层的承诺只是拼图中的一块。数字化转型不应是庞大、可怕或昂贵的项目。有一条敏捷的数字化转型、创新和赋能之路，既能最大限度地降低风险，又能实现价值提升。

　　01  渐进式改进策略

　　早在 2012 年，数字思想领袖 Euan Semple 就谈到了组织数字化之旅中的“特洛伊老鼠”（Trojan Mouse）概念。在该概念中，他认为当投资小时，投资回报率不应被用作衡量成功的标准，因为规模合适的小型实验有助于实施者“边做边学”，同时还可以将经验扩展到更大系统来获得更大价值。它根据对系统反应的假设，将风险分散到微小的实验中，然后利用这些实验的结果，随着时间的推移，对系统进行微小而有意义的干预。

▲图1：按年份划分的数字化转型市场价值。图片来源：MRFR数据库和分析师评论

　　与“特洛伊木马”不同的是，系统内部的任何人都可以创建并启动“特洛伊老鼠”——这就是复杂系统的工作原理。“特洛伊老鼠”采用了“最小可行”的理念，并将其引入系统思维，即一个领域的实验可以教导和改进系统的其他方面。

　　“特洛伊老鼠”这一概念在系统理论中也占有一席之地，它是一种很好地解决复杂问题的方法。这种分类需要某种类型的“感知和反应”方法才能成功。根据系统理论，在一个庞大而复杂的组织中应用爆炸性的数字技术来改变员工的行为和过程是错误的。我们经常在大型数字项目惨淡的成功指标中看到这一点。

　　采用“平台”的方法有助于降低系统内数字“特洛伊老鼠”的执行风险，这是一个积极的步骤，前提是一个组织已经准备好接受它。通过创新技术实现数据访问的民主化，使数据操作和计算变得更容易，并促进知识共享和报告方面的轻松协作，企业更有可能成功实施更大规模的数字化转型项目。事实上，许多大型咨询公司都在内部和以客户为中心的数字化转型项目中采用了这些方法。

　　在过程行业，这种方法在应用于自助式高级分析解决方案时取得了成功。其价值主张是能够提供来自几乎任何数据源的数据，为协作团队处理小问题提供一个简单但功能强大的界面。这种软件架构、培训和知识框架使团队能够在整个组织范围内推广成功的“特洛伊老鼠”。正如工作场所协作思想领袖Harold Jarche所说的，“总的来说，多个‘特洛伊老鼠’所能改变的，将比一个‘特洛伊木马’所能改变的更多！”

　　02  仔细考虑数据决策

　　数据科学企业家 Clive Humby 在2006年提出了“数据是新石油 ”这一说法。虽然这个比喻可能存在一些问题，但它在大多数情况下都是正确的。就像石油一样，数据是有价值的，但如果不加以完善，就无法真正使用。石油必须转化为天然气、塑料、化学品等，以创建一个有价值的实物，从而获得盈利。数据也必须进行分解和分析，才能产生更多价值。

　　在世界上，大约三分之二的数据是未被使用的，虽然数据不像石油那样是有限的资源，但它确实会产生碳足迹。到2030年，数据中心的能源使用量预计将占世界能源使用量的8%，这三分之二的数字垃圾正在损害我们的环境。

▲图2：影响数字化转型成功实施的主要障碍。信息来源：麦肯锡

　　人们必须仔细考虑数据决策：如何生成数据、生成多少数据、如何存储数据以及如何创建见解。现在，数据战略、架构和治理是创建新资产的最重要方面。企业资产的全面数据分类和属性模型不仅加快了项目交付，而且也是进一步实现数字化转型的关键步骤。

　　许多过程工程师正在管理糟糕、过时的数据结构和治理等遗留问题，对其改进既昂贵又费时。这就是复杂性的另一个来源，它经常被证明是数字化、数字双胞胎和大型商业智能项目的致命伤。要使这些工作取得成功，就必须有出色的数据架构和管理。

　　为了在当今的范式中提供成功数字化转型所需的速度、灵活性，将云、边缘和软件即服务（SaaS）战略纳入其中至关重要。这又回到了“特洛伊老鼠”的方法，即从小规模开始，通过学习逐步向复杂过程快速扩展。

　　最佳的初始方法往往是通过基于云的数据平台改进组织数据访问。该平台可连接源数据，但只提取产生洞察力所需的数据。这种数据存储通常是执行计算和提供可视化洞察力的短期缓存。所有数据标记、层次结构和管理都可以针对高优先级数据建立，为稳定增长和解决问题服务，而不是一开始就创建庞大的企业分类标准。

　　例如，软件可以代理实时数据的连接，根据需求将数据拉入短期云缓存。这不会增加数据管理的复杂性，因此企业可以提取价值，并将最重要的数据民主化，从而推动并行、敏捷的数据管理方法。

　　引用雅诗兰黛的首席分析官Sol Rashidi的话，“企业需要了解哪些数据最重要，确定其优先级，建立保护和管理数据的纪律，然后将其民主化，使数据专家和最终用户能够提取创新所需的洞察力。”

　　03  为人类构建数字世界

　　数字评论员Andrew Keen认为，要让人类在数字世界中更好的发展，就要为人类建立一个数字世界。换句话说，技术过载的解决途径不是减少技术，而是更多的人性化。

　　这句口头禅对数字化转型项目很重要，在工程和制造业领域人员缺口面临挑战的今天，这一点尤为重要。多项调查一致显示，约90%的制造业公司正面临技能缺口，估计在未来十年内，美国将出现210万至240万个工作岗位短缺，这会带来约2万亿美元的经济影响。

　　解决这些问题的策略包括雇用更多人员、培训和再培训以及吸引更多的年轻工人和学生，但这些方法需要时间来完善，而且可能不会成功，尤其是在制造业所需的许多技能同时迅速变化的情况下。组织要想有效度过这场风暴，就必须创造知识共享、协作、开放和员工参与的文化。当这些策略与再技能培训和自动化任务相结合时，技能差距的影响就会减少。虽然富有远见的领导在这些领域做出了重大贡献，但技术也是基础。在一个成功的数字化工作场所，员工必须能够访问工作所需的所有数据，并有权通过现有系统和过程改进，以提高效率和有效性。

       ■ 这些元素包括：

　　1  自记录软件，能够在知识共享框架中一键共享工作。

　　2  自动化，以加快业务流程并打破官僚主义带来的挫败感。

　　3  消除层级障碍的协作工具，使工作引人入胜，令人满意。

　　4  让工作场所更“人性化”，这有助于吸引和留住公司成功实现数字化转型所需的技能。

　　克服技能差距不仅仅是培训。需要一种参与、协作和快速洞察的文化，以驾驭未来几年的技能转型。

　　04  成功实现数字化转型

　　数字化转型的成功实施并不容易。成功地改变一种文化、并使工作人员能够简单、集中地获得可靠的数据和有见地的信息，需要强大的领导力、勇气和信任。必须以热情和乐观的态度应对这一挑战，尤其是在各项举措没有按计划进行的情况下。

　　对于过程制造商来说，采用先进的分析平台对于为员工提供合适的工具来情境化、分析和做出正确的数据决策至关重要。强化技术本身并不能确保成功，但在组织的数字化转型计划中，具有广泛连接、自动数据清理、云访问、强大算法和直观协作手段的软件工具不容忽视。

　　企业应当通过系统和培训来培养、发展和支持其“内部企业家”，以实现数据驱动的数字化转型。耐心、清晰的领导、策略和灵活性，有助于取得这些成果。整体将大于部分的总和。就像麻省理工学院的George Westerman说的那样：“当数字化转型成功了，就像毛毛虫变成了蝴蝶，但失败了，你所拥有的将只是一只非常快的毛毛虫。”

　　数字化转型不应仅仅是为了数字化而数字化，还应提升人类的福祉。从一个好的计划开始，从小处着手，让扩展变得更容易。在成功的基础上再接再厉，从经验教训中学习更多。不要只是创造一只更快的毛毛虫。

　　关键概念：

　　■ 了解渐进式改进策略如何推动数字化转型成果。

　　■ 了解数据平台方法，如何使员工能够在整个组织中掌握创新的所有权。

　　思考一下：

　　您的公司打算从哪里开始实施渐进式改进？