工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)革命

Art+Kleiner+John+Sviokla

今后幾年，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將把每家公司變成具備數(shù)字化能力的企業(yè)。

2020年，工業(yè)社會的基礎(chǔ)將發(fā)生深刻的變化。各種大型機器將充斥著傳感器和軟件控制功能，互操作性越來越強。

雖然西北大學的經(jīng)濟學家Robert Gordon認為生產(chǎn)力增長注定永久性放緩，麻省理工學院的Erik Brynjolfsson預計即使生產(chǎn)力恢復，自動化也會侵蝕就業(yè)，但GE CDO（Chief digital officer）Bill Ruh堅信生產(chǎn)力會提高。他正在打造的軟硬件平臺有望把工業(yè)技術(shù)帶入到新的繁榮發(fā)展階段。

自1892年創(chuàng)立以來，GE就一直處于技術(shù)變革的前沿。近年來，這家公司依托工業(yè)平臺，逐漸重塑了新的形象：渦輪機、噴氣式發(fā)動機、電力系統(tǒng)和醫(yī)療保健設(shè)備生產(chǎn)商。借助傳感器、數(shù)據(jù)分析工具和互聯(lián)網(wǎng)連接技術(shù)，GE正將自己重塑成為軟件驅(qū)動型產(chǎn)品生產(chǎn)商，或者正如Immelt所說“到2020年成為十大軟件公司之一?！?/p>

Q： GE Digital的起源是什么？

A： 它起源于我們熱衷借助銷售的設(shè)備和服務(wù)來提高客戶的生產(chǎn)力。到2010年左右，大多數(shù)公司的生產(chǎn)力增長率比較高。這意味著它們的收入盈利比平均每年以4%的速度增長。后來到2011年，生產(chǎn)力增長率下降了。這可能歸因于GDP增長放緩和油價高企，但最大的因素也許是流程創(chuàng)新減弱。流程創(chuàng)新再也無法像過去那樣大幅提高生產(chǎn)力。

于是我們問自己：下一大飛躍將來自哪里，以便工業(yè)公司可以再度提高生產(chǎn)力？答案就是數(shù)字技術(shù)――具體來說是分析技術(shù)。我們生活在數(shù)據(jù)豐富的世界。如果我們可以有效地組織管理這些數(shù)據(jù)，就能以前所未有的幅度提高生產(chǎn)力。

然而那意味著IT與其他部門不能分開來。在未來的工業(yè)公司，不會有單獨的IT部門。一流領(lǐng)導人會像如今了解財務(wù)和會計那樣了解數(shù)字創(chuàng)新。他們會將數(shù)字技術(shù)設(shè)計到產(chǎn)品和實踐中。這與僅僅五年前的情況發(fā)生了深刻變化――現(xiàn)有領(lǐng)導人的類型、他們的背景和培訓，以及他們看待自己、下屬及產(chǎn)品的角度統(tǒng)統(tǒng)都發(fā)生了變化。

Q： 在數(shù)字生產(chǎn)力領(lǐng)域，基于數(shù)據(jù)的競爭是如何體現(xiàn)的？

A： 2013年，我們針對風能推出了一項名為PowerUp的數(shù)字分析軟件。它針對獲得的風力來優(yōu)化每塊葉片，讓風機的發(fā)電量增加了5%。此舉意義重大，因為發(fā)電量增加5%意味著風力發(fā)電場的利潤提高20%。這方面得到了進一步改進――使用同樣的硬件，發(fā)電量增加至20%。

與之相仿，針對北美鐵路，我們提高了機車性能，每小時平均多開一英里。對鐵路公司來說，這相當于每年利潤增收2億美元?？梢允褂妙愃频姆治黾夹g(shù)為航空公司或電力公司提高燃油效率;對它們來說，這將改變行業(yè)游戲規(guī)則。

通常來說，如果我們可以從工業(yè)資產(chǎn)獲得操作信息，基于對這些資產(chǎn)運作情況的了解來研發(fā)分析工具，并實時提供洞察力，我們認為這就可以讓工業(yè)界的生產(chǎn)力增長率回到4%，也許更高，因為這樣的技術(shù)能比之前更有效地利用工業(yè)資產(chǎn)。

我們最終會迎來這樣的工業(yè)世界：什么都不會壞，因為它先得到了修復;工業(yè)環(huán)境下沒有人會受到傷害;資源的效率近乎完美。這一幕不會一下子出現(xiàn);我們會看到小巧應(yīng)用程序帶來持續(xù)30年的進步，這些應(yīng)用程序結(jié)合起來，以我們之前從未想過的方式來優(yōu)化增長、安全和效率這三個要素。

從某種意義上說，這是將質(zhì)量先驅(qū)W. Edwards Deming這些人士談?wù)摰囊磺袑崿F(xiàn)數(shù)字化：使用更好的管理系統(tǒng)，將質(zhì)量和生產(chǎn)力做入到產(chǎn)品中?，F(xiàn)在除了培訓人們不斷改進系統(tǒng)外，我們還將持續(xù)改進理念融入到技術(shù)中。

我們還將改變產(chǎn)品設(shè)計方式。產(chǎn)品使用時，操作數(shù)據(jù)將徑直回饋給工程和研發(fā)團隊。工程師將更快地改動產(chǎn)品，因為他們的設(shè)計將直接進入到制造環(huán)節(jié)。借助添加式制造（3D打印機和數(shù)字制造），我們能夠以前所未有的速度改進產(chǎn)品。那些是根本性的變化。

Q： 這樣的平臺是如何構(gòu)建的？

A： 我們將平臺視作一個生態(tài)系統(tǒng)，誰都可以為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)市場開發(fā)B2B應(yīng)用。當然，我們還處于早期階段，類似亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（AWS）在2007年的狀況，推動消費級互聯(lián)網(wǎng)，或者是2000年代初期Salesforce.com開創(chuàng)軟件即服務(wù)的時期。我們早早重新思考這個工業(yè)世界，力圖把它帶到一個新的水平。

我們學習了消費互聯(lián)網(wǎng)，而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)有一種額外的核心方法是消費者世界中所不存在的。那就是基于物理的建模（physics-based modeling）這個概念。所有資產(chǎn)（建筑物、車輛、車隊甚至金融資產(chǎn)）都有物理屬性?；谖锢淼慕ＤM了工廠、發(fā)電機、發(fā)動機及其他有形資產(chǎn)的行為。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)或有一些人聲稱的工業(yè)4.0，是由基于數(shù)據(jù)分析的模型和基于物理的模型共同驅(qū)動。

基于數(shù)據(jù)分析的建模讓你可以查看行為模式，并更早地采取相應(yīng)行動。基于物理的建模給了人們這種洞察未來的選擇。通過分析工具可以發(fā)現(xiàn)，機器有可能損壞后，是停止運行進行修復？還是送出去維護？借助基于云和物理的模型，你可以同時模擬上百萬個場景，并選擇一個針對所要完成的任務(wù)經(jīng)過優(yōu)化的那一個場景。如果結(jié)合分析流程和基于物理的建模，你就能讓這項工作自動化。這是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的一個特征，消費互聯(lián)網(wǎng)通常沒有這個特征。

這無法光憑IT部門就能實現(xiàn)。IT部門的數(shù)字專家并非孤立行事，他們要貼近業(yè)務(wù)，業(yè)務(wù)領(lǐng)導人需要更精通數(shù)字技術(shù)。這兩種思維方式相結(jié)合，才會產(chǎn)生最佳效果。

Q： 這對人員的技能有怎樣的要求？

A： 在傳統(tǒng)工業(yè)界，IT職能專注于基礎(chǔ)設(shè)施，部署網(wǎng)絡(luò)、搭建數(shù)據(jù)中心、安裝ERP系統(tǒng)。我們一直注重交易事務(wù)。這不需要業(yè)務(wù)領(lǐng)導人具備很強的數(shù)字洞察力。他們可以跟IT人員說：“幫我使這個實現(xiàn)自動化?！眅ndprint

這種情況將發(fā)生變化。工業(yè)公司要為你在消費互聯(lián)網(wǎng)上或在谷歌和蘋果的用戶體驗上定方向。商業(yè)智能（即分析你自己的業(yè)務(wù)流程和競爭對手的業(yè)務(wù)流程）需要不斷演變，從僅僅是一項報告能力變成擁有專業(yè)級數(shù)據(jù)分析能力，幫助不斷改進系統(tǒng)和實踐。我們還要由內(nèi)部部署的ERP方法轉(zhuǎn)向?qū)σ苿釉O(shè)備友好、基于云的世界，讓人們可以通過智能手機應(yīng)用來訪問業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

如果你結(jié)合看待這些能力，會發(fā)現(xiàn)它們需要一系列新的技能和實踐。硅谷風格的技能在傳統(tǒng)的工業(yè)公司并不常見，比如敏捷軟件開發(fā)、用戶體驗設(shè)計和深度機器學習。在許多公司管理IT職能的機械工程師和電氣工程師擅長基于物理的建模，但其他方面（比如人工智能）不太擅長。他們還使用未與基于云的移動世界合拍的傳統(tǒng)開發(fā)工具。

所以常常需要重新學習技術(shù)技能和實踐。在GE，我們現(xiàn)正在進行這種重新學習。這不是說擯棄現(xiàn)有的所有能力，因為我們?nèi)栽谑褂肊RP及其他傳統(tǒng)系統(tǒng)。但我們要兼顧新舊人才，讓兩個群體在統(tǒng)一的整體中相互合作。

Q： 隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的部署，它會如何影響就業(yè)和經(jīng)濟增長？

A： 自動化是核心。這將使一類工作被取代，制造技術(shù)的本質(zhì)就是這樣。我們公司及其他許多公司正將制造業(yè)帶回美國。但是新工廠的效率比以前（比如20年前）高得多。所以工作不同了，需要不同的技能組合。20世紀初期，許多人受雇照料和清理馬匹。那些工作在汽車問世后消失了，但其他工作出現(xiàn)了。我認為，這一幕會再度上演，但它不會像有人描述的那么可怕。

目前仍難以預測會出現(xiàn)什么樣的新工作、數(shù)量會是多少。但現(xiàn)在對數(shù)據(jù)科學和世界級編程能力的需求不斷增長，對技術(shù)技能的要求也會提高。人們要知道如何處理自動化機械，與機器人高效地共事。公司要善于管理和培訓技術(shù)員工隊伍，順利完成這一轉(zhuǎn)型。

Q： 這個轉(zhuǎn)型如何與GE的總體情況相契合？

A： 我雖然在GE擁有首席數(shù)字官的頭銜，但真正的首席數(shù)字官是首席執(zhí)行官Jeff Immelt。GE的核心領(lǐng)導團隊成員包括Immelt、首席財務(wù)官Jeff Bornstein和首席營銷官Beth Comstock，他們都是數(shù)字化領(lǐng)導人。這么多年來，他們獲得了扎實的技術(shù)背景，理解決策和制定決策的能力，這是我在加入前無法想像的。他們重視學習和增強自身能力，并將這種能力推廣到整個公司。

我們邁向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時，意識到手下沒有足夠的數(shù)據(jù)科學家，于是我們把這方面的專業(yè)人員由三年前的2萬人增加到今天的2.8萬人。但我們沒有引入新的人才來取代現(xiàn)有勞動力，我們需要把新老技能融合成一體。如果無法將物理建模人員與數(shù)據(jù)建模人員結(jié)合起來，就無法全面發(fā)揮員工隊伍的價值。

我們在整合這些技能方面只完成了一半，這需要改變我們的領(lǐng)導力培訓，以便數(shù)字化是每項計劃的重要組成部分。我們并不期望每個人都精通Python（一種大受歡迎、頗有影響力的編程語言），但確實要求他們了解Python是什么、我們在使用另外哪些技術(shù)、為何它們很重要，以及這項技術(shù)如何影響公司業(yè)務(wù)。

我們也在重新思考IT在GE這類公司中的作用，包括CIO的工作、IT部門的組織結(jié)構(gòu)，以及員工的職銜和能力。我們?nèi)缘眠\行網(wǎng)絡(luò)、構(gòu)建數(shù)據(jù)中心，并提供ERP。但所有這一切如何與推動業(yè)務(wù)發(fā)展的新型深度分析和洞察力相結(jié)合？這些新的軟件技術(shù)如何與我們的機器、修理店、服務(wù)和制造設(shè)施聯(lián)系起來？如何影響我們的產(chǎn)品組合？我們?nèi)镜哪甓葦?shù)字化收入從之前幾乎為零增加到超過60億美元。這個重大變化影響了我們開展的各項工作。

Jeff Immelt說，我們才走到50個步驟中的第15步。在任何一個時刻，你必須能非常細致地看到后面三四步，確信自己在干的工作。你可以計劃10個步驟，闡明到了第50步想做成什么樣。但無法一下子從第3步跳到第45步。你要知道短期內(nèi)可以完成什么，得到的結(jié)果會讓你有信心，并清楚如何改變旅程，以正確的方式獲得最終結(jié)果。

（本文由普華永道思略特公司授權(quán)刊載）endprint