三、中外流程行业智能化的区别

我们从业务，组织/人才和技术三方面分析了中外流程行业在智能化过程中的区别。

（一）业务方面

国内流程企业重点关注数字基建和业绩/过程可视化，旨在提升管理效率；国外领先流程企业则狠抓绩效，将先进分析和人工智能技术融入业务中。出于对数据大屏和集控中心的兴趣，国内企业建设了不少“智慧指挥中心”，通过实现信息的互联互通和提升透明度，减轻管理层负担，也为企业斩获了不少“示范”、“标杆”等荣誉。

然而，部分企业并没有充分挖掘“智慧指挥中心”的潜力。他们在改善管理层工作方式的同时，没  有提升执行层的工作效率，只是将过去分散在各车间的中控视频和DCS集中到一处。这一做法 虽然实现了人员精简，但并没有显著改善关键运营指标；反观工业4.0灯塔企业，他们建设数据大屏的比例较低，在工业互联网的投资上也更加理性（如图10所示丹佛斯工厂）；80%以上的数字化应用都与先进分析和人工智能技术相关，他们在改善质量、节能增效、提高设备和人员效率方面成效显著。国内企业缺少应用场景和用例识别，他们往往过于追求数据采集的“完整性”，将“获取大数据”与“提升数据体量”简单画上了等号，但事实上，如果“大数据”缺乏与业务的有机结合，便会成为“死数据”；反观领先外企，他们往往以业务应用为导向，只采集有价值、有时效、有标签、有机理关联的“数据”，虽说量小，但效果却事半功倍：既避免了大量漫无目的的IT/OT投入，也产生了实际业务价值。

（二）组织/人才方面

国内流程企业在推进智能化时，往往由生产或设备部门牵头，实行项目制。这样一来，关注焦点比较容易聚集在设备自动化与信息化升级上。与之相反，国外领先流程企业在管理跨职能数字化项目时，往往会成立专职的数字化转型办公室，并持续推动敏捷协作和创新迭代。他们在设计和开发数字化应用之前，通常会开展足够的调研，列出足够的方案，备齐足够的资金，调动足够 的人力资源，分配足够的时间，并采取稳健的方式。此外，他们还会建立起数字分析学院，大批量、多方式培养不同岗位的数字化人才，鼓励员工勇于试错，通过反复迭代来大幅缩短设计时间， 提升落地的适用性。为了实现智能化转型，国外某油气企业调整了组织结构，由传统的矩阵型转 为平台型。

三）技术方面

• 根据公司OKR安排小队执行明确的具

国内流程企业偏向从技术供应商手中购买成熟产品，招标过程中也以价格为导向，很少会与某个技术伙伴形成长期合作关系，从而陷入质量不保障、技术不先进的误区。有些企业缺乏对工业物联网的理解，认为由供应商全权负责便可一劳永逸，反而造成了对供应商的过度依赖。国外流程企业较为强调协同效应，十分重视和技术伙伴的合作。他们往往会博采众长，通过筛选多个适合自己的技术供应商伙伴，建立起一套生态圈。

四、流程行业智能化转型建议

流程行业智能化势在必行，潜力巨大。但企业切忌盲目投资获取点状效益，或仅仅视之为堆砌

用例的面子工程。相反，他们需要系统性地进行顶层设计，并在灯塔效应的指引下实现精益运营， 稳步推进改革。

（一）顶层设计

智能化转型需要以业务、组织和技术三方面为核心，具体而言，又包含16个维度。

1. 以业务结果为导向

企业的核心价值是为社会创造效益。从企业自身来看，业务结果是他们赖以生存和发展的基础， 不以结果为导向的盲目转型将令企业风险高企；从社会的角度来看，能否肩负起社会责任能够决定一个企业的成败，而业务结果则是决定企业能否被社会认可的主要因素。作为企业管理运行的辅助工具，智能化需要以业务结果为导向，顶层设计则要结合业务需求与业务目标。以业务结果 为导向的顶层设计需要注意以下三方面：

• 自下而上收集业务需求，自上而下进行整体设计：设计之初，企业需要深入一线，了解具体业务的难点与痛点。他们应视一线为智能化“客户”，深挖客户需求，并努力解决客户痛点。在这一阶段，企业要坚决杜绝业务部门各自为政的现象。如果各大业务部门在数字化和智能化的开发过程中缺乏协调统一，后期可能会出现系统不兼容，设备柔性弱等问题。在整体设计上，企业应首先总结归纳各单位需求，从集团的维度出发，搭建统一的技术架构与数字平台，其次， 再针对各单位进行单独的应用开发，完成自上而下的综合设计。
• 以主要单位/业务为试点，进行敏捷开发与快速迭代：在具体业务功能的设计阶段，应采取敏捷开发模式，以业务结果为导向对方案进行持续修正。
• 基于投资回报率与难易程度设计推广方案：在推广实施阶段，企业切不可急功近利，全盘铺开， 而应基于投资回报率与难易程度对业务方案进行优先排序，并相应安排详细的实施时间。

2. 以组织管理为基础

没有良好的组织管理，企业无法顺利推进转型，其智能化发展过程也会深受人才短缺的困扰。企业在推进智能化转型的过程中，需要围绕以下几点提升组织管理质量：

• 绩效架构：绩效架构是智能化转型的“大脑”，在转型中起指挥作用，它既决定着转型的方向 与目标，又能确保转型举措的高效执行。因此，企业应在智能化的设计阶段根据不同层级的目标与任务，建立起完整合理的绩效架构，以此作为转型的总体考核依据。
• 财务透明：财务信息是转型的“双眼”，能够帮助企业“看到”智能化举措的直接效益与价值。在设计阶段，企业应建立起透明的智能化转型专案财务管理系统，对每一笔花费与效益实施端到端的追溯与分析，明确与损益相关的价值动因，在财务数据中体现出工作改进带来的实际效益。
• 管理变革：管理变革是转型的“心脏”，可为智能化转型提供源源不断的动力。智能化与数字化举措的实施，必将带来整体运营环境与工作方式的改变，因此，企业需要相应调整管理理念和管理方法，适应新型运营模式的需求。在设计阶段，企业应以智能化的预期目标为导向，变革管理模式，进而推动具体举措的执行。
• 能力建设：智能化能力是转型的“肌肉”，企业唯有足够“强壮”，才能高效推动各项举措的实施。因此，企业需要视智能化能力建设为核心，打造专业的培训通道，通过外聘与内部培养相结

合的方式，储备智能化技术及转型能力兼顾的转型人才，刷新现有组织技能。

• 敏捷组织：敏捷组织是转型的“催化剂”，其根基是敏捷原则。一个敏捷组织能以跨职能和快速迭代的方式进行尝试、执行和推广。在智能化转型的过程中，敏捷组织也能快速满足创新型工作的需求，适应全新的运营模式，建立全新的组织架构，并推广全新的工作方式。因此， 企业亟需将自身打造为敏捷组织，加速转型的实施进程。

3. 以技术架构为支撑

有了组织基础，智能化转型便有了“五脏六腑”，而技术架构则是转型的“骨与血”，是保障组织基础发挥作用的重要支撑：

• 工业物联网（IIOT）架构：IIOT架构是智能化转型的“骨骼”，它描绘了智能化转型的整体轮廓与范围。智能化用例与举措往往根据一线需求而建立，但组织规模一旦庞大，其需求种类就会相应提升，解决方案也会五花八门，进而导致实际执行过程中出现系统不兼容，数据无法共享，以及业务用例柔性差等问题。因此，IIOT整体架构设计需要以集团为中心，建立统一的标准与对接方案，并根据具体业务需求，面向整个组织推广数字化用例。
• 数据架构：数据架构是智能化转型的“血液”。智能化解决方案离不开数据分析，而精准的数据 分析又离不开高质量的数据。数据架构设计可以帮助企业在转型前期建立起高质量的数据收集系统，存储系统和分析系统，为后续各项具体业务的分析提供源源不断的“血液”。
• 生态系统：生态系统是智能化转型的社群与“朋友圈”。智能化属于新兴技术，尚无统一的架构 与解决方案，需要依靠市场上众多研发机构及供应商。企业应在端到端架构、数据、技术、应用等方面打造合作伙伴关系，拓展公司网络，帮助自身持续了解技术发展与市场动向，以便快速高效地引入新型智能化方案。

（二）以灯塔工厂为支点，辐射全组织

如何实现智能化的大规模转型？公司运营体系的改善往往意味着价值链业务、管理和人员模式的创新。以部分“灯塔企业”为例，他们整合了数十个用例，先在价值链或工厂层面实现创新，再设 计和导入IIoT基础架构进行规模化转型；对寻求智能化转型的企业而言，开展数字化创新，改变业务流程方式，推动敏捷转型，改变员工工作方式等步骤均可作为参考依据。

何为灯塔工厂

为了引领众多传统企业走出数字化转型的试点陷阱，走上正确的转型赛道，世界经济论坛于2018年携手麦肯锡启动了全球“灯塔工厂”网络项目，开始在全球范围 遴选第四次工业革命的领跑者。灯塔散发的强光可以刺破黑暗，为苦苦探寻出路的船只指引方向。创建灯塔工厂项目的初心，就是希望第四次工业革命领跑企业可以像灯塔一样，帮助身后的企业走出黑暗，走出犹豫，走出疑惑，走出重重陷阱。

我们建议企业先行打造内部灯塔，建立“麻雀虽小，五脏俱全”的运营体系MVP。

• 业务流程：利用RPA，自动化、先进分析等流程；
• 管理系统：通过数字业绩管理（整合人工智能、个性化数字仪表板和警报系统）创建统一真实的数据来源，去除决策中的多余步骤；
• 人员系统：提升员工技能，为未来的数字化转型做好准备。企业可以打造敏捷数字工作室，扩大敏捷运营模式的覆盖范围；打造现代化的工业物联网/数据系统，实现现实世界（如生产车间传感器）与IT系统间的对接，加速数字化用例的应用速度。

建立内部灯塔后，企业可利用灯塔效应，逐步实现全面规模化。在扩展的过程中，企业可参考灯塔企业规模化转型背后的六大核心要素：

• 用敏捷工作方式支持持续迭代，帮助组织预判技术局限，并在局限发生时从容打破瓶颈；
• 打造敏捷数字工作室，让转译员、数据工程师、ERP系统工程师、产品经理和敏捷教练共同开展头脑风暴，从创意中催生和交付结果，并实现快速迭代；
• 锁定可扩展的工业物联网/数据基础架构，研究表明，在数字化转型初期甚至之前就部署相关架构的企业，在组织层面实现指数级扩展的能力也最强；
• 完善技术生态系统并深化协同效应，领先企业深知，合作伙伴能够注入源源不断的活力与能力；
• 建设工业物联网学院，引入游戏化、数字化的学习途径，以及虚拟现实、增强现实等学习工具， 有效提升员工技能；
• 成立转型办公室，在组织层面分享最佳实践，开展用例的优先级划分，聚焦成效和解决方案， 由此推动整个企业开展变革。

（三）精益运营与智能化并行

十几年前，流程行业看到了智能化的潜力与发展方向，不少企业陆续开始尝试转型。然而，真正能够实现规模化发展，系统性推进智能化转型的企业寥寥无几，在效益的捕获上也几乎都以失败而告终。究其原因，企业自身未能实现精益运营是一大主要因素。

1. 精益运营是制造业的基础

精益运营（lean operation）一词源于19世纪90年代。当时，美国麻省理工学院的学者詹姆斯和丹尼尔领导了一个研究小组，他们对日本丰田的生产方法进行了一番全面研究，并系统性地总结了该方法在其他国家的应用情况。他们发现，精益运营意味着要在企业内部强调统一部署、系统方法、机制建设、能力培养，以及成果固化，并通过精细的管理实现高效低成本的生产。

精益是制造业运营管理的基础，它建立起了一套贯穿最高管理层和一线生产人员的管理体系，在帮助企业站稳脚跟的同时挑战极限，最大限度地开发生产潜能，提高效益。

2. 智能化为提高生产力赋能

智能化借助科技为生产力赋能。通过深挖企业日常运营产生的大数据并进行高级分析，企业一方面能为生产提供以数据为基础的优化方向；另一方面则能通过智能识别、自动处理等方法改变生产模式，提高生产效率。

3. 二者并行

精益运营与智能化相辅相成，二者缺一不可。精益运营是从制造业生产上百年历史中得出的经验总结，能够帮助企业降低成本，提高效率。然而，日新月异的科技发展带来了更多高效解决方案， 例如，自动化设备可以代替人工进行更高效的作业；智能识别可以大幅提升人工识别的效率和准确性等。企业若止步于精益运营，忽视新型生产方式与解决方案的引入，则必定会束缚生产力的发展，也无法从根本上提高生产效率。

同样，智能化也不能越过精益体系。车间智能化，设备自动化，部门网络化都离不开精益运营。智能化的车间需要大量的数据采集，以及精细的现场管理，车间如果缺乏精益运营系统，将无法保证数据质量和执行的精确性；自动化的设备离不开定期的保养与维护，若无精益运营，设备的故障率和维修费用都将面临严峻挑战；网络化的工作方式则更需要标准的制定与遵从。上述智能化举措都少不了精益运营体系的支撑。

西方的工业化历史悠久。泰勒在1911年提出了科学的制造管理体系，强调细节管理的重要性；美国于50年代推出工业工程，丰田在此基础上提出精益运营体系，将制造的生产管理水平和质量水平推向新高；德国的工业4.0是在坚持学习精益生产20多年后，结合信息化与自动化提出的理 念，并视精益运营与智能化的结合为发展目标。可见，制造业的发展离不开工业的精益化管理，精益运营能为智能化提供必要的组织基础、数据基础、绩效基础与执行基础，而智能化则是在精益运营的基础上进一步实现科技赋能，释放生产力，提高效率。

几十年来，中国流程行业整体一直走在工业革命的前沿，在技术创新的催化下，不断探索生产力与效率的提升。然而在如今的智能化进程中，行业分化与数据利用率低等挑战依然存在，新冠疫情带来的资金压力也让企业对新技术投入愈发谨慎。我们认为，这些智能化进程中的挑战同样也是机遇，而领先企业已在积极行动。面向未来，流程行业的智能化转型势在必行，企业需系统设计，稳步推进，把握行业发展的重要机遇。

作者：

洪晟是麦肯锡全球资深董事合伙人，常驻上海分公司；孙俊信是麦肯锡全球董事合伙人，常驻香港分公司；李元鹏是麦肯锡全球董事合伙人，常驻深圳分公司；汪小帆是麦肯锡全球董事合伙人，常驻上海分公司；侯文皓是麦肯锡资深专家，常驻上海分公司；王嘉骏是麦肯锡全球副董事合伙人，常驻上海分公司；介一凡是麦肯锡全球副董事合伙人，常驻上海分公司；施俊昌是麦肯锡全球副董事合伙人，常驻上海分公司；汪成建是麦肯锡资深项目经理，常驻北京分公司；郭帅是麦肯锡项目经理，常驻上海分公司。