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浅析:B2B能力将是互联网改变传统制造业的基础能力
发布时间:2017年03月31日 10:49:12

(电子商务研究中心讯)  今年写智能制造相关文章的主题,一直是围绕着C2M的,本周连续写了几篇B2B的文章,因为B2B能力是C2M的基础,为此我专门写了一篇文章《B2B的能力是C2M的基础》,事实上,我将制造业分为三类:原材料行业,装备行业,终端消费品行业;未来互联网(或者物联网)改变传统行业,也会形成三种不同的平台:原材料行业的B2B平台,装备行业的远程监测平台,终端消费品行业的C2M平台。B2B能力是这三种平台的基础:原材料行业的B2B平台,本身就是B2B平台;而装备行业的远程监测平台,将会是未来装备行业备件销售的入口,将需要零备件B2B支持;而C2M产业链的制造端本身是一系列的B2B。

  B2B能力将是互联网改变传统制造业的基础能力

  就如文章开头介绍,B2B将是原材料行业、装备行业、终端消费品行业未来平台的基础能力,那么B2B平台将在未来互联网改变传统制造业领域占据重要的位置。

  B2B在商务层,需要具备:产品分类,供应商评级,质量保证,产品设计期对原材料选择等方面的能力。这些方面在《B2B的能力是C2M的基础》一文中已经介绍。

  B2B在运营层需要能够生产状况数据实时可视,生产数据实时汇总、所有的设备、生产状态、运营数据有一个平台,而这些方面就需要达到工业4.0提到的三个集成:横向集成、纵向集成、端到端集成。

  有了这两方面的基础,传统制造业的各方面数据才有可能收集起来,未来互联网改变传统产业的一个重要基础是数据,借助于数据优化产品设计、优化生产效率。

  每一次工业革命都极大的降低了不确定性

  从德国提出工业4.0的概念,仔细研究每一次工业革命,都是在降低不确定性。

  

  第一次工业革命:瓦特改良蒸汽机是降低了机器的不确定性。蒸汽机很早就有,但因为蒸汽机没有控制系统,不确定性太强,所以一直不能被利用。直到瓦特在蒸汽机上增加了反馈,降低了蒸汽机的不确定性,使机器可以被使用。

  第二次工业革命:机器大规模使用,降低了人参与生产的不确定性。机器可以被利用最大的原因是机器可控之后机器生产是确定性很强的,而人的不确定性很强。机器在生产中的大规模应用,降低了生产过程中,人的不确定性,使工业时代产品的一致性增强,保证了产品质量的稳定。

  第三次工业革命:电子计算机的发明,机器成为管理的工具,降低了运营管理中的不确定性。对于经营管理而言,如果没有工具的时候,经营管理人员的水平,决定了其管理水平,所以管理差异大。一些企业管理软件的应用,降低了企业管理的不确定性。

  第四次工业革命:将在更大范围降低不确定性。

  互联网改变传统制造业的技术瓶颈已经突破

  一直关注传统制造业在技术变革下的演进。

  早期,IT领域对制造业影响最大的是企业应用软件的应用。企业应用软件降低了企业经营管理中的不确定性。核心是打通了企业内的信息孤岛。

  而早期制造业,也曾经尝试过用互联网解决企业间信息畅通的难题,所以有了2001年的互联网泡沫。但仔细研究那个时候先进企业的各种尝试:一方面是网络基础设施不完善;另外一方面是数据缺乏统一的数据平台。所以技术上很难形成行业的平台。但却形成了以龙头企业为核心的企业间协同能力,比如汽车行业,以主机厂为龙头,形成了与上游企业之间的协同。

  发展到现在,技术瓶颈突破了,同时也有了先进企业的尝试;未来将借助先进企业经验,进行平台整合。所以发展B2B平台的时候,领先企业已经实现的很多功能,将会在B2B平台上实现。

  互联网改变传统制造业,主要是降低不确定性

  要解决的供应链体系的不确定性;

  要利用数据,解决决策的不确定性;

  要将专家经验汇总,解决售后服务的不确定性;

  要将设计经验汇总,解决产品设计的不确定性。

  

  工具降低不确定性,将由降低非常具体操作的不确定性、进一步抽象到降低管理的不确定性、再进一步抽象到降低设计的不确定性。

  通常设计行业,主要是利用人的不确定性的,创造性的思维是不确定性的一方面。而人是各个影响因素中,不确定性最大的,所以知名设计师与普通设计师的收入差距非常大。这是不确定性导致的差异。在产品设计期间,为了降低不确定性,可以对设计产品的原材料做一些限制(产品分类目录,优秀供应商);然后可以对设计模式做一些限制(将成功设计经验模式抽取出来);最后形成数据经验,进一步降低不确定性。

  而在决策、服务管理等原来依赖人的能力的领域,通过互联网、以及由互联网形成的数据,可以进一步形成模式,并固化下来,降低人的因素带来的不确定性,将极大提升设计、决策、服务的效率。

  互联网是工具,这个工具将在改变传统制造业的过程中,降低在决策、设计、服务领域人的不确定性!(来源:托比网 文/许永硕 编选:中国电子商务研究中心)

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