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從知識管理到知識優(yōu)勢:企業(yè)數(shù)字能力九宮格

  • 董小英

  • 2023-04-06

  • 來源:老不董課堂

從知識管理到知識優(yōu)勢的演化歷程

知識管理從20世紀90年代中期開始,隨著國際科技競爭與知識經(jīng)濟、數(shù)字經(jīng)濟的迅猛發(fā)展,呈現(xiàn)出三個發(fā)展階段。

第一階段是上個世紀70年代到90年代,知識管理與集成戰(zhàn)略占據(jù)主導地位。這一階段的知識管理實踐主要由美國學術(shù)界和企業(yè)引領(lǐng)。在理論創(chuàng)新上,戰(zhàn)略管理領(lǐng)域中的資源學派與動態(tài)能力學派提出了知識資源的戰(zhàn)略價值優(yōu)于自然資源,引領(lǐng)了美國企業(yè)向知識經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的大趨勢。企業(yè)高層管理者意識到必須通過發(fā)展知識資本(又稱智力資本)構(gòu)建持久的競爭力。在這個過程中,人力資本、創(chuàng)新資本、結(jié)構(gòu)資本和市場資本等智力資產(chǎn)是創(chuàng)造企業(yè)價值的基礎(chǔ),知識密集型企業(yè)的市場價值逐漸超出自然資源密集型企業(yè)。這一時期,國際經(jīng)濟環(huán)境總體穩(wěn)定,企業(yè)知識管理的重點集中在內(nèi)部知識資源的整合與開發(fā)利用上。通過有效集成組織內(nèi)知識,使員工可以在最大范圍內(nèi),以最快的速度分享知識。信息系統(tǒng)作為新的管理工具被引入組織內(nèi)部,成為連接和集成已有知識的重要手段和工具。知識附加值與管理信息系統(tǒng)的密切結(jié)合構(gòu)成了發(fā)達國家推進經(jīng)濟全球化的基礎(chǔ),并在全球經(jīng)濟價值鏈環(huán)節(jié)中占據(jù)知識密集型最高,也就是附加值最高的環(huán)節(jié)。

第二階段是上個世紀90年代到2010年,知識轉(zhuǎn)化與創(chuàng)新戰(zhàn)略占據(jù)主導地位。這一階段的知識管理實踐主要由日本學術(shù)界和企業(yè)引領(lǐng),特別是野中郁次郎教授的著作在全球知識管理學界產(chǎn)生很大影響。野中教授通過對中西方哲學思想的比較研究,指出了企業(yè)生存發(fā)展的本質(zhì),通過觀察反思發(fā)現(xiàn),美國企業(yè)重視信息系統(tǒng)與顯性知識的價值,卻忽視了人在知識創(chuàng)造中的主動精神。野中教授基于對諸多日本企業(yè)創(chuàng)新實踐案例的深入研究,發(fā)現(xiàn)了人的隱性知識在組織知識創(chuàng)造中的關(guān)鍵作用和價值,如高層領(lǐng)導者的實踐智慧、中層管理者在知識創(chuàng)造中承上啟下的關(guān)鍵作用,以及基層員工的創(chuàng)造力等,這使他們成為了知識創(chuàng)造的主體。野中教授提出的基于個人、團隊、組織和跨組織間隱性知識與顯性知識的轉(zhuǎn)化模型,對指導企業(yè)系統(tǒng)化的知識管理實踐起到了戰(zhàn)略引領(lǐng)和理論指導作用。野中教授用知識創(chuàng)造一詞替代了知識管理,實現(xiàn)了對知識管理的人性化回歸,呈現(xiàn)了知識不僅需要管理,更需要持續(xù)創(chuàng)造的螺旋式發(fā)展模式,這是對歐美知識管理體系的重要發(fā)展。

第三階段是2010年至今,知識突破與重構(gòu)戰(zhàn)略開始占據(jù)主導地位。近年來,企業(yè)知識管理面臨全新的挑戰(zhàn)與機遇。一方面,國際形勢風云變幻,使得企業(yè)的知識管理體系與框架不斷拓展。知識獲取與分析不僅關(guān)注內(nèi)部,更要對不確定的外部環(huán)境進行態(tài)勢感知和前瞻預判,知識管理對戰(zhàn)略更新的價值越來越大。另一方面,全球的科技競爭愈演愈烈,中國被推到了知識競爭的前臺。中國取得了一定成就,但在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域仍然有較大提高空間,原創(chuàng)性研究和國際影響力仍有待提升,特別是在關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域,仍有很多知識缺口并受制于人。如何通過知識管理打造知識優(yōu)勢是迫在眉睫的研究課題。

隨著計算能力、通信能力與計算技術(shù)不斷進步,云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)的快速發(fā)展與應(yīng)用,給知識管理帶來了新的機遇與挑戰(zhàn)。一方面,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提升知識管理的廣度、深度、速度、強度和精度;另一方面,數(shù)字化技術(shù)要求企業(yè)在“數(shù)據(jù)—信息—知識—智慧”價值鏈上形成強有力的整合和協(xié)同能力,特別是通過人工智能技術(shù)的應(yīng)用加速知識的創(chuàng)造進程。在這一背景下,知識管理與數(shù)字化技術(shù)的深度融合再一次將該領(lǐng)域推向新的發(fā)展范式與空間。

知識優(yōu)勢的關(guān)鍵特征

知識優(yōu)勢與資源和能力密切相關(guān)。與自然資源相比,知識資源源自人類的智力創(chuàng)造。從廣義上講,智力創(chuàng)造既包括人類的天賦、想象力、突破力和好奇心,又包括產(chǎn)生知識資源的制度、環(huán)境、文化、激勵和配套要素。知識資源的可再生性、可組合性和可復用性,使其成為人類文明傳承和可持續(xù)發(fā)展的核心來源與動力。從狹義上講,對企業(yè)來說,知識資源需要獲取、積累、開發(fā)、利用、創(chuàng)造和保護,這一切都與企業(yè)能力相關(guān)。當企業(yè)具備了管理和創(chuàng)造知識資源的能力時,才能獲得可持續(xù)的競爭優(yōu)勢。具有競爭優(yōu)勢的知識具有三個特征。

一是稀缺性。知識的稀缺性是針對知識供給來說的,具有在公共市場上難以獲得、代價昂貴和產(chǎn)生高價值等特征。稀缺性知識通常受到其擁有者強有力的保護,具有專用性、專有性和獨特性。與通用性知識相比,稀缺性知識積累時間長、探索難度大、隱性程度高、突破壁壘厚,具有看不懂、拆不開、摸不透、學不會等特性,對人才、機制、氛圍要求高。知識的稀缺性意味著只有少數(shù)人和少數(shù)機構(gòu)擁有獲取和創(chuàng)造這些知識的能力。這些能力源自在無人區(qū)的長期探索、在看似無法解決的難題中獲得的經(jīng)驗和突破現(xiàn)有知識邊界所領(lǐng)悟的新知,因此是企業(yè)差異化能力、創(chuàng)造能力和高附加值的關(guān)鍵來源。

二是復雜性。知識優(yōu)勢的形成首先得益于知識體系中多元要素的相互作用,具有要素多樣性、交互多元性、組合多層面、迭代多階段和創(chuàng)造多維度等特征。知識體系中的要素和組合路徑越多、越復雜、透明度越低,被模仿的難度越大,時間越長。從競爭視角看,知識生態(tài)中門類越全、交流越頻繁,構(gòu)建新知識的可能性越大。從社會視角看,知識機構(gòu)協(xié)同性越強,知識轉(zhuǎn)化效率越高。無論是好奇驅(qū)動的知識求索、探索驅(qū)動的知識發(fā)現(xiàn)、挑戰(zhàn)驅(qū)動的知識突破、問題導向的知識創(chuàng)新,還是需求引發(fā)的知識應(yīng)用、客戶牽引的知識迭代,連接環(huán)節(jié)越發(fā)達,科研成果轉(zhuǎn)化越有可能。從文化視角看,知識創(chuàng)造的復雜性需要文化的包容性和多元化,無論是艱難探索的俠客與特立獨行的天才,還是甘冒風險的勇士與尋求突破的智者,都能充分釋放其智力資本,并受到全社會的尊重與敬仰。

三是持久性。知識資源的復雜性和稀缺性共同構(gòu)成了知識優(yōu)勢持久性的基礎(chǔ)。知識的復雜性是誕生稀缺知識的基礎(chǔ),而稀缺知識又不斷增加知識的復雜性,兩者的動態(tài)循環(huán)與加持,構(gòu)建了產(chǎn)生知識優(yōu)勢的基礎(chǔ)和環(huán)境。在快速變化的科技競爭環(huán)境中,知識的復雜性和稀缺性被不斷破解與超越,而且速度越來越快。因此,企業(yè)需要通過知識管理不斷擴大知識要素來源,促進知識協(xié)同、推動知識資源整合,加大能力護城河,特別是利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型契機,為獲得知識優(yōu)勢創(chuàng)造條件。

在數(shù)字經(jīng)濟時代,企業(yè)數(shù)智化與平臺化依然與資源和能力有關(guān)。數(shù)智化中數(shù)與智分別代表資源和能力。一方面,數(shù)據(jù)的類型與數(shù)據(jù)量迅速擴大,大量外部數(shù)據(jù)(如社交媒體數(shù)據(jù))、動態(tài)數(shù)據(jù)(如智能終端)、非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如社交媒體視頻)和過程數(shù)據(jù)(如物聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng))對數(shù)據(jù)管理能力提出了更高要求。另一方面,人工智能技術(shù)的應(yīng)用,為解決從數(shù)據(jù)到知識的增值過程帶來了新的思路、工具和方法。智的能力既包括“數(shù)據(jù)—信息—知識—智慧”的增值過程,將數(shù)據(jù)增值為可用的看板、工具、模型和服務(wù);又包括人們在海量大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新的認知模式的能力,以更快的速度、更廣的視野、更深的洞察獲得全景式、精準化的認識,彌補人腦的局限和不足,在人機交互中形成新的知識創(chuàng)造范式。

平臺化也與能力和資源有關(guān)。首先,平臺是各方交互的集合,通過創(chuàng)造外部生產(chǎn)者和消費者的交互來創(chuàng)造價值。平臺既是中介,也是數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施。平臺化能力是指企業(yè)將孤立的業(yè)務(wù)單元通過數(shù)字化、參數(shù)化、模塊化的方式,利用平臺即插即用的開放性特征動態(tài)整合各類資源的能力,突破了傳統(tǒng)工業(yè)經(jīng)濟連接外部與內(nèi)部資源、通用與專用資源、同構(gòu)與異構(gòu)資源中的邊界和局限性,利用數(shù)字產(chǎn)品的可編程、可訪問、可通訊、可記憶、可感知、可追溯、可協(xié)作特性發(fā)展規(guī)模經(jīng)濟,促進了不同實體資源以數(shù)字化形態(tài)在平臺上的連接、融合和重構(gòu),使得生產(chǎn)者在應(yīng)對市場不確定性、需求波動性上可以隨需調(diào)用各類內(nèi)外部資源,而不必受到企業(yè)定位的限制。平臺化所具有的資源和能力,解決了需求和供給的復雜性,從而帶來持久的知識優(yōu)勢。

對企業(yè)來說,數(shù)智化和平臺化改變了組織知識管理模式、知識整合范圍、知識分享成本和知識創(chuàng)造要素。需要指出的是:數(shù)據(jù)資源本身并不構(gòu)成知識優(yōu)勢,將數(shù)據(jù)加工成高質(zhì)量的知識并提升人們決策與行動的能力,才能帶來知識優(yōu)勢。數(shù)據(jù)不稀缺,但有效開發(fā)數(shù)據(jù)的能力是稀缺的,這也是為什么人工智能成為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展中最令人矚目的國際科技競爭前沿技術(shù)的主要原因。平臺化能力是稀缺的,當平臺能夠聚合復雜資源、解決復雜問題時,平臺才能轉(zhuǎn)化為真正的競爭優(yōu)勢。

知識管理與數(shù)字能力九宮格

企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型為知識管理帶來了新的挑戰(zhàn)和機遇。企業(yè)數(shù)字能力的構(gòu)建,使得之前沒有被數(shù)字化的活動和知識顯性化,這對隱性資產(chǎn)的可視化和利用很有幫助;同時,以企業(yè)價值鏈和生態(tài)為對象的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,為“數(shù)據(jù)—信息—知識—智慧”價值鏈的整合協(xié)同提供了可能性;人工智能技術(shù)的應(yīng)用對知識管理的增值模式也產(chǎn)生了重要影響。據(jù)此,筆者提出了知識管理與數(shù)字能力九宮格(見圖1),試圖分析數(shù)字技術(shù)可能產(chǎn)生的影響。

 

圖片

 

在知識獲取上,通過管理信息系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng),獲取數(shù)據(jù)的廣度、深度、速度和精度大幅度提升。智能終端和傳感器連接了人、物、過程等各類活動并實時傳輸,特別是基于社交媒體和物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)采集范圍和時效性都超出了人們已有的能力。人們通過交流、學習、實踐和傳承獲取和積累知識的模式被打破,但如何將數(shù)字技術(shù)獲取的知識與人類經(jīng)驗進行整合,還存在很多問題,有待探索。

在知識處理上,大數(shù)據(jù)的復雜性、多元化和規(guī)模使得數(shù)據(jù)處理變得更加困難,人們已經(jīng)無法依賴人腦和經(jīng)驗分析處理上述資源。以數(shù)學、計算機科學、神經(jīng)生理學、心理學、信息論、哲學和認知科學等為基礎(chǔ)發(fā)展起來的人工智能技術(shù),試圖在自然語言處理、知識表達、智能搜索、推理、知識獲取、模式識別等領(lǐng)域,極大拓展和超越人們處理、檢索和標注知識的速度和規(guī)模。

在知識整合上,借助云計算,為海量大數(shù)據(jù)提供計算、網(wǎng)絡(luò)和存儲能力,將來自四面八方的數(shù)據(jù)進行存儲和處理,將異構(gòu)數(shù)據(jù)進行整合分析,改變了以往依靠人腦或組織內(nèi)的信息系統(tǒng)存儲知識的模式。從橫向看,知識的整合能力跨越時空和組織邊界;從縱向看,知識貫通深入到垂直供應(yīng)鏈、個體的單元和人,形成了復雜的知識網(wǎng)絡(luò)和知識圖譜。知識資源之間的融合交互,為新知識的產(chǎn)生提供了各種可能性。

在知識分析上,對海量數(shù)據(jù)的分析挖掘在宏觀、中觀層面形成全景式認知和全方位態(tài)勢感知;另一方面通過對個體特征的精細化標注,在微觀層面形成精準分析。這種兼顧廣度與深度的分析速度在一定程度上超越人腦的認知能力,提供了全新的知識體系。借助人工智能技術(shù)、數(shù)據(jù)可視化技術(shù)和移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),企業(yè)的經(jīng)營現(xiàn)狀能夠通過多維度、多載體的數(shù)據(jù)看板實現(xiàn)實時、動態(tài)、全面的呈現(xiàn),數(shù)據(jù)能夠真實、客觀、透明、全面和動態(tài)地展示對象和過程,為決策者、管理者和員工提供全方位的決策依據(jù)和行為指導,數(shù)據(jù)驅(qū)動優(yōu)化與發(fā)展成為現(xiàn)實。

在知識共享上,數(shù)字化技術(shù)的最大價值在于以極低成本快速有效地分享知識,通過數(shù)字產(chǎn)品可編程、可訪問、可通訊、可記憶、可感知、可追溯、可協(xié)作等特征,加速知識分享,降低知識共享成本。通過便捷的客戶交互,形成有效的價值共創(chuàng),縮短知識需求與知識供給的路徑和周期。

在知識創(chuàng)造上,知識管理與數(shù)字技術(shù)結(jié)合打造了三個知識創(chuàng)造空間。一是人際間的知識創(chuàng)造,通過有效交流、溝通思想、認知碰撞所形成的以隱性知識為核心的知識創(chuàng)造與決策體系,對于前瞻性預判、突發(fā)事件處理和復雜問題分析解決,是不可替代的傳統(tǒng)創(chuàng)新空間。二是人機交互形成的知識創(chuàng)造,通過數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)、系統(tǒng)化整合、動態(tài)化追蹤和精細化分解,在人機之間,形成隱性知識與顯性知識、感性與理性、主觀與客觀、內(nèi)部與外部相互融合的決策變革;通過數(shù)據(jù)中臺,將孤立的業(yè)務(wù)單元和創(chuàng)新主體數(shù)字化和模塊化,利用平臺即插即用的開放與動態(tài)整合能力,快速集結(jié)資源和用戶,隨需而變構(gòu)建創(chuàng)新生態(tài)。三是基于人工智能技術(shù)創(chuàng)造的新認知空間,通過大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù),建立復雜事物更全面、更深入、更系統(tǒng)和更高效的知識體系。這三個空間相互組合、協(xié)同共創(chuàng),在基于工業(yè)時代知識創(chuàng)造體系基礎(chǔ)上,發(fā)展新的知識優(yōu)勢。

簡言之,數(shù)智化與平臺化需要與知識管理活動和知識價值鏈深度融合,在資源和能力上形成你無我有、你有我專、你專我新、你新我特、你特我精、你精我全等關(guān)鍵特征,逐步形成資源與能力的稀缺性、復雜性和持久性。這個過程提供精心設(shè)計的知識管理體系,積累傳承各類智力資產(chǎn),將其有效地管理和使用,才能為知識優(yōu)勢的形成奠定基礎(chǔ)。這個過程體現(xiàn)了孫子在《虛實篇》中對優(yōu)秀軍隊的描述:“故形兵至極,至于無形。無形,則深間不能窺,智者不能謀。因形而錯勝于眾,眾不能知。人皆知我所以勝之形,而莫知吾所以致勝之行。”

企業(yè)數(shù)字能力與知識優(yōu)勢案例

平安集團的數(shù)字化能力與知識優(yōu)勢戰(zhàn)略

平安借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型和人工智能技術(shù),在金融和醫(yī)療領(lǐng)域,快速拓展知識獲取、知識整合和知識創(chuàng)造能力,成為全球領(lǐng)先的金融科技和醫(yī)療科技企業(yè)。以醫(yī)療科技為例,平安的醫(yī)療科技團隊,用幾年的時間獲取、處理、整合幾千萬篇醫(yī)學文獻、臨床醫(yī)學指南、醫(yī)療百科、臨床指南、治療路徑、問診記錄等海量數(shù)據(jù),構(gòu)建了龐大的醫(yī)療資源數(shù)據(jù)庫,開發(fā)了全球最大的雙語醫(yī)療知識圖譜,打造了龐大的專業(yè)平臺,為人工智能技術(shù)應(yīng)用奠定了堅實的基礎(chǔ)。

在知識獲取基礎(chǔ)上,平安醫(yī)療的知識處理體系專業(yè)系統(tǒng),以結(jié)構(gòu)化、標準化、標簽化和智能化等方法進行有效的數(shù)據(jù)治理。在知識處理過程中,結(jié)構(gòu)化是對不同類型數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵要素進行區(qū)分和甄別,將信息進行結(jié)構(gòu)化、規(guī)范化區(qū)分。標準化是指對所有疾病、藥品、檢驗等要素進行標準用詞管理。標簽化是指從業(yè)務(wù)角度找出有價值的數(shù)據(jù)進行標注,為分析提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)來源。智能化是利用賽飛算力平臺,開發(fā)算法對大數(shù)據(jù)進行處理分析,通過模型和算法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的價值或風險,為決策支持創(chuàng)造條件。在數(shù)據(jù)治理基礎(chǔ)上,平安醫(yī)療通過算法平臺對大數(shù)據(jù)進行模型訓練和模型優(yōu)化,幾十個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同步訓練,開發(fā)高性能模型,以使算法能夠安裝于硬件上,進而助力醫(yī)生對病患作出快速且精準的診斷。

平安的數(shù)字化能力加速了知識創(chuàng)造的進程。醫(yī)療團隊通過與我國頂級醫(yī)院的醫(yī)生展開合作,將大數(shù)據(jù)與算法進行組合,促進醫(yī)療知識創(chuàng)造。如通過與腎病中心的深度合作,在積累多年腎病數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上開發(fā)算法和模型,預測慢性腎病患者五年之內(nèi)發(fā)生腎衰的風險,幫助醫(yī)生用免疫治療或其他手段提前干預。全球腎病臨床指南引用了該研究成果,在全球95%的臨床醫(yī)療指南均由發(fā)達國家醫(yī)療機構(gòu)制定的情況下,平安與我國醫(yī)療機構(gòu)的研究成果在全球范圍內(nèi)對腎病的研究與治療產(chǎn)生了重要影響。根據(jù)平安2021年年報,截至去年底,平安科技專利申請數(shù)較2021年年初增加7008項,累計達38420項,位居國際金融機構(gòu)前列。其人工智能專利申請數(shù)排名從全球第三位躍居至第一位,金融科技、數(shù)字醫(yī)療專利申請數(shù)排名亦位居全球第一位。

徐工集團的全價值鏈數(shù)字化與知識創(chuàng)造體系

作為中國工程機械行業(yè)龍頭老大、在全球位居行業(yè)第三位的徐工集團,針對工程機械行業(yè)“多品種、小批量、高度離散”的特點,將數(shù)字技術(shù)融合到企業(yè)價值鏈與知識管理的各個環(huán)節(jié),通過數(shù)字化技術(shù)對業(yè)務(wù)活動中的知識進行深度開發(fā)和應(yīng)用,將數(shù)智化和平臺化作為及時響應(yīng)市場服務(wù)的關(guān)鍵手段,打造持續(xù)提升高質(zhì)量發(fā)展的“催化劑”。在其戰(zhàn)略規(guī)劃中,徐工集團重點建設(shè)三大平臺:營銷服務(wù)平臺、數(shù)字化信息平臺和金融服務(wù)平臺。數(shù)字化技術(shù)戰(zhàn)略的核心聚焦四個領(lǐng)域:第一,將知識源頭數(shù)字化,即以產(chǎn)品為核心開展數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用,為數(shù)字孿生產(chǎn)品提供源頭基礎(chǔ),打造“軟件定義產(chǎn)品”的能力;第二,生產(chǎn)過程數(shù)字化,即推進智造升級,注重制造環(huán)節(jié)的數(shù)字主線、數(shù)字映射的融合應(yīng)用,通過打造30個應(yīng)用場景實現(xiàn)5G全連接制造體系的標桿工廠;第三,將知識整合作為全價值鏈智能服務(wù)的基礎(chǔ),即以“產(chǎn)品即服務(wù)”為主線開展智能服務(wù)管理,通過數(shù)字孿生系統(tǒng)提供智能施工能力,預測性維修服務(wù)能力;第四,通過知識共享打造協(xié)同產(chǎn)業(yè)鏈的“同盟軍”,提升產(chǎn)業(yè)鏈整體數(shù)字化、智能化生產(chǎn)與服務(wù)的水平。

徐工集團的全價值鏈數(shù)字化與知識管理體系緊密結(jié)合,推進了制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型升級,在滿意型服務(wù)和增值型服務(wù)兩個領(lǐng)域同時拓展。滿意型服務(wù)由“1314”智能服務(wù)管理體系組成:包括1個數(shù)字孿生產(chǎn)品、3項關(guān)鍵功能(產(chǎn)品仿真、數(shù)字映射、反向控制)、1條價值鏈帶動企業(yè)內(nèi)部管理提升、4類服務(wù)能力(設(shè)備狀態(tài)實時監(jiān)測、預測性維護、備件服務(wù)增值、新型服務(wù)模式)。在全價值鏈數(shù)字化基礎(chǔ)上創(chuàng)造新的服務(wù)與能力,通過實時監(jiān)測產(chǎn)品運行狀態(tài),幫助用戶發(fā)掘效益增長點,實現(xiàn)客戶滿意度指數(shù)型增長;通過提供預測性維護服務(wù)管理,減少設(shè)備維修時間,降低用戶使用設(shè)備的總成本;通過基于數(shù)字孿生產(chǎn)品的延伸,結(jié)合數(shù)字媒體、AR等技術(shù),將企業(yè)內(nèi)部智能制造效益向用戶傳遞。在智能服務(wù)環(huán)節(jié),通過車聯(lián)網(wǎng)智能信息服務(wù)平臺、客戶關(guān)系管理平臺、備件協(xié)同管理平臺、全球數(shù)字化備件服務(wù)信息系統(tǒng),為客戶提供知識分析、知識共享等增值服務(wù)。

中國船舶集團的數(shù)字化流程及知識共享體系

中國船舶集團某研究所根據(jù)知識管理原理和數(shù)字化思維,將協(xié)同設(shè)計過程中的問題記錄在協(xié)同設(shè)計平臺的問題管理模塊中,通過平臺實現(xiàn)協(xié)調(diào)問題的跟蹤、追溯、改善、落實、閉環(huán)管理,有效地提升跨部門知識共享和知識創(chuàng)新能力。在廠所聯(lián)合設(shè)計方面,由設(shè)計所牽頭、總裝廠參與組建廠所集成產(chǎn)品團隊,綜合解決研制施工設(shè)計和生產(chǎn)放樣階段廠所間多專業(yè)協(xié)調(diào)問題。在統(tǒng)一的廠所協(xié)同服務(wù)環(huán)境下開展協(xié)同設(shè)計工作,從艦船三維模型技術(shù)設(shè)計方案的固化開始,到滿足面向生產(chǎn)制造所需模型設(shè)計的結(jié)束,直接面向總裝廠進行模型發(fā)放。這樣形成設(shè)計制造單一數(shù)據(jù)源,通過知識一體化和知識共享,將從設(shè)計到生產(chǎn)全過程的復雜環(huán)節(jié)貫通,有效助力跨專業(yè)協(xié)調(diào)機制,確保技術(shù)接口的精準與高效。中國船舶的知識共享體系大大提升了從設(shè)計到建設(shè)全價值鏈體系的能力,降低了成本,提升了船舶行業(yè)的競爭優(yōu)勢。

奇安信的平臺戰(zhàn)略及知識整合戰(zhàn)略

奇安信作為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的領(lǐng)先企業(yè),從2020年開始通過建立大禹平臺打造產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng),以平臺開放模式,吸納大量中小網(wǎng)絡(luò)安全企業(yè)入住。眾多合作伙伴形成術(shù)業(yè)有專攻、技術(shù)有專長、專精特新協(xié)同組合的知識共同體。一方面形成對外部環(huán)境和實戰(zhàn)化網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的綜合感知,打造全方位環(huán)境監(jiān)測體系。另一方面,通過知識整合,將中小企業(yè)的專精特新與領(lǐng)先企業(yè)關(guān)鍵技術(shù)、底層能力和服務(wù)整合配套,形成底座+支撐體系+綜合服務(wù)系統(tǒng)化知識優(yōu)勢。

知識優(yōu)勢的形成需要知識積累、實踐和平臺化管理,并將知識進行組合式管理。為了有效構(gòu)建大禹平臺,奇安信通過平臺化、組件化、模塊化、函數(shù)化打造樂高型組織。樂高型組織是綜合知識體,借助平臺即插即用、多元組合模式,形成知識的快速積累。企業(yè)把各類項目中的知識進行有效轉(zhuǎn)型,通過將函數(shù)組成模塊,模塊組成組件,組件組成平臺,平臺作為產(chǎn)品的路徑和方法,將隱性知識顯性化,使日積月累的項目技術(shù)、經(jīng)驗、知識和能力變成企業(yè)的資產(chǎn)不斷復用、組合和迭代,并根據(jù)各類用戶需求,即插即用,快速形成定制化解決方案,兼顧規(guī)?;?、差異化的雙向需要和量產(chǎn)能力,有效形成差異化競爭優(yōu)勢的護城河。

宇視科技的全過程數(shù)字化與知識共享戰(zhàn)略

宇視科技作為物聯(lián)網(wǎng)(AIoT)解決方案與全棧式產(chǎn)品能力提供商,是物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)和云計算等技術(shù)的引領(lǐng)者,在平臺建設(shè)中非常重視核心技術(shù)和知識產(chǎn)權(quán)的保護,堅持平臺建設(shè)中的品牌保護和核心操作系統(tǒng)的自主性。宇視每年在研發(fā)上的投入占銷售額的10%~15%,有效發(fā)明專利在浙江省排名第三,占比83%(實用新型專利9%,外觀專利8%)。

宇視的研發(fā)體系由研究院和開發(fā)部門共同組成,其中研究院偏向于前沿研究,開發(fā)部門聚焦平臺類開發(fā)和產(chǎn)品類開發(fā)。為了有效提升知識創(chuàng)造效率,宇視將知識創(chuàng)造活動建立在平臺上。平臺部門重點負責平臺型軟件開發(fā)、平臺硬件測試、知識管理和知識產(chǎn)權(quán)保護;產(chǎn)品部門負責系列化產(chǎn)品開發(fā)。

對內(nèi),宇視的知識整合與產(chǎn)品品質(zhì)管理流程密切結(jié)合,通過強有力的生產(chǎn)質(zhì)量管理信息系統(tǒng),實現(xiàn)端到端的質(zhì)量管理和追溯體系。任何一個產(chǎn)品出現(xiàn)問題,追溯系統(tǒng)都可以完整地查到產(chǎn)品來源和生產(chǎn)的全過程。一旦客戶報告產(chǎn)品出了問題,只要報一下二維碼,質(zhì)量管理部門就可以追溯到產(chǎn)品是從哪條生產(chǎn)線出去的。知識的分析和共享滲透供應(yīng)鏈的全過程。

對外,宇視將硬件產(chǎn)品標準化,實現(xiàn)規(guī)模化效應(yīng)。宇視對軟件進行分層分類管理,針對用戶定制化需求,將平臺接口開放給不同操作系統(tǒng)、界面和需求的用戶,把業(yè)務(wù)軟件的開發(fā)權(quán)交給合作伙伴,企業(yè)則重點提供通用產(chǎn)品。這樣做的好處是:一方面,宇視可以避免陷入定制化和差異化的漩渦,通過給合作伙伴讓利,確保客戶對平臺的依賴并形成黏性,這既是對合作伙伴的保護,也是對宇視自身的保護;另一方面,宇視不需要做太多差異化開發(fā),可以專注于自身的核心技術(shù)。這種以開放的方式將通用與專用知識組合集成和價值共創(chuàng)的模式,有力促進了企業(yè)的發(fā)展。

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董小英

北京大學

數(shù)字產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究中心主席、北京大學光華管理學院榮休教授

北京大學 數(shù)字產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究中心主席、北京大學光華管理學院榮休教授

北京大學本碩博。工業(yè)與信息化部通信專家委員會委員,數(shù)字產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究中心主席、國家知識管理標準委員會委員,山東省泰安市智能制造產(chǎn)業(yè)專家委員會專家。曾任北京大學國家高新區(qū)發(fā)展戰(zhàn)略研究院副院長,案例研究中心學術(shù)主任,中國信息經(jīng)濟協(xié)會副理事長。在美國哈佛大學,匹茲堡大學,澳大利亞國立大學等多所大學短期學習或做訪問學者。主持聯(lián)合國教科文組織、國家自然科學基金和國家社科基金項目多項。

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