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互联网时代下的企业管理——大数据时代下制造型企业管理模式创新探析(三)
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互联网时代下的企业管理——大数据时代下制造型企业管理模式创新探析(三)
大数据时代不仅“意味着更广泛、更深层的开放和共享,还意味着更精准、更高效、更智能的管理革命”(注8)。在新一轮世界经济结构调整时期,智能制造和数字化生产可能让缺乏核心科技的中国制造丧失更多的话语权,大数据、云计算和物联网等互联网技术在众多行业产生的爆发力却让我们看到了弯道超车的希望。大数据等技术正在改变着生产方式、消费方式、商业模式等等,工业大数据与云计算、物联网、移动互联网等技术的融合应用使得海量的数据能够实时地采集、监控和感知,可以提前预知判断并引导市场的需求,生产环节之间的联系和互动更为紧密,能够进一步整合资源、降低成本、提升生产效率,甚至也为建立技术研发体系、推进智能制造进程、构建快速响应体系、实现柔性制造等等提供了无限可能。
目前,制造业领域的工业大数据主要来自于三个方面:(1)设备传感器,即以“工业互联网”为侧重的机器服务平台,在工业设备上添加各类传感器和数据收集设备,用以提高机器性能和可维护性;(2)车间协同数据,即以“工业4.0”为侧重的智能生产平台,通过机器设备之间(M2M)的相互通信与协作大数据,提高机器、信息与人之间的协同水平,实现不同工序流程环节的组织优化,服务智能生产;(3)企业协作数据,即以发展“互联网+”为侧重的工业化信息化融合平台,机器数据结合各类业务管理和市场分析等信息平台,面向具体的生产任务,实现多个车间、多条生产线之间、企业之间甚至产业链的生产资源统筹优化和分配调度。(注9)在这样的大背景下,企业的管理方法也面临着挑战,面对企业内外迅速涌现的大规模数据,传统的数据挖掘方法和工具技术已无用武之地,无法实现对大量数据的实时处理与分析。制造型企业生产的高度复杂化使得要用工业大数据全面推动智慧制造的发展速度,亟需分析与解决其落地难问题。因此,从我国制造型企业信息管理工作的实际需求出发,把握好大数据环境下的机遇与挑战,探讨大数据给企业管理模式创新所带来的从思维体系到管理方法的变革,实现制造型企业管理模式创新,就显得意义重大。
二、我国制造企业运用大数据进行管理创新的现状、困境与机遇
对于企业来说,大数据既是机遇也是挑战,大数据中所潜在的巨大价值必然会掀起一场商业模式和管理决策的深刻变革。在大数据时代的大环境下,衡量一个企业的核心竞争力不仅仅只是企业所拥有的资源、财务等,企业的核心竞争力已经转变为数据和对数据的处理和使用。企业在大数据时代为了获得领先优势,必须转换思维,变革管理模式,充分、有效地利用大数据,挖掘其中蕴含的附加价值,力求在瞬息万变的全球化经济环境中赢得竞争,发展壮大。
(一)大数据驱动我国制造企业管理创新的现状与困境
1.决策方法缺乏创新
根据IBM的研究调查现显示,企业1/4的决策是失误的,而失误的原因是没有对公司的大数据有个很好的分析和处理。所以大数据决策在欧洲、美国、日本很多发达国家,已经提高到战略层面。2013年IBM商业价值协会对40多个行业中4000多名企业职业者、管理人员的调查中,有超过60%的企业人员表示大数据分析已经带来了具体、可观的效益。然而,移动互联网产生的数据量已经达到ZB级别,在大数据这种复杂的信息环境背景下,有些企业还在使用比较传统的数据分析方法,因此,在利用大数据的传播、决策、管理等方面出现困难。由于企业的信息化进程不断加深,管理者逐渐意识到,传统的决策管理方式已经不能满足先进企业的发展需求,由单一主体决策时往往会产生偏差,因此,技术人员、学者和专家被加入到决策队伍当中。大数据的分析需要进行全面的评估、论证、研究等一系列过程,多元化决策主体在一定程度上增强了企业决策的科学性,但市场经济的发展是瞬息万变的,企业在做出决策时,决策的内容可能已经不完全符合市场发展的需要,决策的滞后性会让企业错过发展的重要机遇。
2.经营管理思维逆转难
从无印良品到海尔和小米,他们都在通过各种不同的方式或形式投身于大数据应用中,它们都有一个共同的特点,那就是在利用互联网思维和大数据有效地为客户提供更符合需求的产品。家具公司林氏木业多年来一直注重采用大数据分析研发、定制、生产和销售各个环节,他们通过网络数据搜集和分析顾客消费趋势和消费节点,他们发现60%的顾客会因为能否上门安装决定购买欲望,20%的顾客会因为在网上购买无法现场体验而放弃消费。基于这样的数据,他们从2014年8月底在佛山开张第一家实体O2O体验店以来,一年内在全国各地新开了8家实体O2O体验店,并计划在三年内开到50家,信心同样来自大数据的应用。但是我国绝大多数企业仍然采用的是传统的经营管理模式,企业管理流程的一般方式是采用逆向思维,即在经营管理中出现问题后,管理者对问题的影响和可能的问题根源进行分析,并在团队的讨论和协商中制定出一套解决方案。这种传统的企业经营管理模式在实践中暴露出一些缺点,例如:基层员工与高层管理者之间的信息不对称,无法及时反映一些一线问题;企业传统经营模式存在滞后性,从问题出现,到发现问题,到组建团队,到分析问题,再到制定解决方案等一系列流程持续时间过长,管理节奏拖沓,效率低下。而要快速实现从传统思维到大数据思维的逆转,显然还有很大难度。
3.对大数据价值认识不足
大数据时代在于“数据为王”,而国内传统企业在大数据的应用上面没有电商那么先知先觉,因为电商最主要的资产就是数据。许多制造型企业管理者还禁锢在传统的管理模式中,许多企业尽管采用了信息化的管理手段,拓展了数据来源渠道,但是对于数据的价值都没有充分的认识,也没有依赖数据做出决策的习惯,甚至很多还忽视数据的存在。所以,很多企业都没有长期性的保留数据与应用数据的计划,以至于企业很少去发掘已有的海量数据的价值,这也使得数据分析的前提都难以满足。加之从全国范围来看,我国大数据市场还不够成熟,不同数据源之间缺乏共享机制及统一的标准,大数据市场的数据质量和企业的数据需求有较大的差距,能够被企业利用的大数据相当有限。所以,很多企业管理者更加注重企业短期绩效,即过度关注企业的财务报表、企业盈亏等信息,而忽略了在竞争的大环境中如何进行管理模式创新,从而挖掘企业长期竞争优势,以保证企业长远地立于不败之地。实际上,如果制造型企业不去嫁接大数据的技术获取消费者的需求的话,那么它毫无疑问一定会成为BAT等平台企业的附庸。
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