隨著互聯網、物聯網、大數據、AI、區塊鏈等數字技術與制造業逐步融合，數字化轉型成為當下的熱門詞匯。但對于什么是“數字化轉型”，仍是眾說紛紜。除了其本身還在持續進化，還因為商業利益的原因被很多專家不斷泛化解讀和演繹。然而，經濟問題還是應該用經濟學思維來解決。

一、數字經濟時代與傳統工業時代的思維差異

很少有人系統思考過經濟活動在工業時代和數字時代運行規律的差異性。工業時代的企業之間，強調企業自身的競爭力，企業與企業之間的協作是短期、松散的，互相之間很難存在“背靠背”的長期信任和依賴關系，企業基于“市場―企業”兩個維度來開展經營活動。

傳統經濟學就從“市場―企業”兩個維度展開對經濟活動的研究，典型代表是科斯的“交易費用理論”，分析了企業與市場的關系，論證了企業的出現及其價值。

20世紀80年代第三次工業革命后，生產企業與供應商之間形成緊密合作關系，威廉姆森提出了“中間型組織”， 拉爾森則提出用“市場―企業間協調―企業”三分法的分析框架替代“市場―企業”二分法框架，但未得到廣泛關注和研究。

21世紀初進入數字時代，圍繞平臺企業形成數以萬計企業間緊密合作的產業生態，這種現象超出了企業組織管理的范疇，需要從更深層面上思考。我們發現，互聯網等數字化技術對企業產生諸多影響，改變了產業組織形態和企業管理業態。

一是傳統工業時代企業整體上表現為單一邊界。企業存在兩個邊界，即內部組織邊界（體現組織能力）和外部市場邊界（體現企業經營能力或利益邊界）。傳統經濟時代由于分工體系原因，二者通過組織管理而重合。

二是互聯網等技術離散了企業內部的組織化聯結。網絡在裂變了原有的“企業―市場”二分法框架的同時， 使組織邊界和市場邊界分別凸現出來，由一元邊界裂變、錯位成二元邊界。

三是數字技術引起邊際交易費用降低，使利益邊界超出組織邊界。通過近乎實時的數據同步功能，降低了發現與回收產品生命周期內各階段價值的邊際交易費用。物權交換后的價值可以很低的成本發現并回收，這是導致基于價值鏈協作的產業形態的根源。

從組織經濟學角度看，數字經濟時代不僅帶來企業效率的改變，還有整個企業邊界的拓展，以及企業生存思維的改變：數字經濟的本質就是用數字技術降低企業交易費用，拓展價值空間（如圖1所示）。

數字經濟的這種影響，讓制造類企業面臨一個根本命題：企業在數字化時代如何生存？如何利用數字化技術持續創造更多的價值？這就需要深入解讀企業數字時代與傳統工業時代所面臨的挑戰和生存方式的差異。

二、制造類企業為何要搞數字化轉型

1. 數字化技術為經營模式的演化與創新提供了新思路和推動力

一方面，企業競爭優勢的來源變了，不僅來源于企業之內，更多來自企業之外。企業與企業形成新的數字化產業協作網絡，可以減少中間環節，直接向客戶提供個性化產品和服務，而同時客戶的需求也能通過數據和網絡及時反饋回來，由成員企業快速調整設計、改進方案，企業經營的彈性和柔性得到增強，從而能快速適應市場需求變化。

企業之間的競爭表現為不同協作網絡、標準、體系間的競爭，要增強競爭優勢就要先開放這個體系，讓成員、用戶群不斷擴大，以攤薄專用性資產的成本。

另一方面，產業協作網絡不斷提高企業間的兼容、互通程度，讓傳統制造企業的資產專用性不斷降低。威廉姆森把資產專用性定義為一種專門性投資，這類專用性資產為交易雙方量身定制，降低雙方反復使用成本；同時，一旦改變用途就會招致難以忽略的價值損失，也就是說合作方必須風險共擔。

然而，隨著行業技術不斷發展，并與信息平臺、數字技術越來越融合，促進傳統上封閉的、專用性強的企業資產，向開放兼容、專用性低的開放式、生態式體系轉化。這攤薄了專用性資產的成本，也降低其風險。

對比傳統工業時代，企業競爭優勢主要來自內部，通過內部價值鏈的整合、重構來創造差異化優勢。同時，為增強客戶黏性、鎖定客戶，與產品相關的配套資產的專用性較高，不同企業之間產品難以兼容，企業著力打造所謂的核心競爭力。兩相比較，可以很容易找到制造業推進數字化轉型的基本動因。

2. 數字化轉型讓企業從“競爭”走向“競合”

傳統工業時代，企業―市場間的信息不對稱程度較高，競爭成為制造類企業間的主要生存手段。

數字化時代，互聯網、大數據、區塊鏈等技術在同步數據和信息上的巨大優勢，增強了成品制造企業與供應商、服務商之間的天然業務聯系，相對解決了信息不對稱問題，降低了制造類企業及價值鏈伙伴的信息不對稱程度和交易費用。

數字技術讓數據在“企業―市場”構成的價值網絡內流動，讓知識共享、信息交互成為協同發展的基本要求，也為信任文化建立提供客觀土壤，促進制造業生態鏈走向信任與協作，不斷降低企業內外部各個環節的交易費用，持續創造更多的價值。這才是企業角度制造業數字化轉型的本質意義。

三、在制造類企業中數據如何創造價值

1. 制造業產業生態中的各種數據

制造業的大數據，主要是指圍繞產品制造場景，從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發、設計、工藝、制造、采購、供應、庫存、發貨和交付、售后服務、運維、報廢或回收再制造等整個產品全生命周期中，各環節所產生的各類數據的統稱。

其以產品數據為核心，極大延展了傳統工業數據的范圍，其主要來源可分為三類：一是生產經營相關的業務數據；二是設備相關的物聯數據；三是企業外部的數據。

更具體一點可分為：企業外部的社會化網絡數據，企業的各類對外宣傳、商務推廣網站上的線上數據，這是通常所說的社會化大數據；企業內部管理系統中的結構化數據、智能設備上傳的使用實時狀態和歷史數據、維保記錄等；以及企業內外部業務運行過程中形成的各類非結構化數據。

其中的外部社會化大數據近幾年隨著Hadoop的流行著實火了一段，但由于投資很大而實際成效不明顯，很多制造業客戶逐漸意識到：這種主要靠從網上扒來的大數據呈碎片化，與自己核心業務缺少關聯度，幾萬條數據中也不見得能找到一條有價值的，但還需要一個巨大的存儲空間和技術維護團隊。

倒是公司網站或線上商城的數據與業務關聯程度更高。最根本的還是圍繞產品制造場景、企業運營、供應商、合作伙伴、客戶群等產業生態往來的數據，才是真正與企業的價值鏈緊密相關的，是真正能進入價值創造過程的，也是能產生最大價值的數據。然而，我們還需要搞清楚在工業場景中的數據是如何實現價值化的。

2. 工業大數據的價值化與資產化

經濟學中的生產要素包括勞動力、土地、資本、企業家才能，隨著科技的發展和知識產權制度的建立，技術、信息也作為相對獨立的要素投入生產。但由于數據和信息具有無限可復制性，且在使用后會產生更多的數據（取決于測量目的、手段和標準），從經濟價值可測算角度看，與傳統生產要素的價值化特點完全不同。

客觀上，數據只有與其產生和應用的業務場景關聯，才有現實的經濟價值，也就是說數據只有在創造價值的業務場景中，才能體現出可計量的經濟價值，這削弱了數據作為獨立生產要素的合理性。

在開放共享的產業生態中，工業大數據的價值是通過數據貫穿產業生態鏈并循環流動產生的，其根本作用在于被產業生態價值鏈各環節利用時產生的邊際效應，形成可持續、可計量的價值增益等經濟價值。數字技術驅動數據與業務流程融合，讓數據賦能價值創造，完成數據變現?？砂慈缦驴蚣軄砜紤]：

降低邊際交易費用。由于工業大數據在產業生態網絡中流動，促進最終產品和服務的改善，導致產業生態各環節的邊際交易費用降低。

降低交易信用成本。數字化系統把產業生態中各參與方的活動標記下來，形成對交易過程和效果的歷史性數字化記錄。當這種交易成功地持續并穩定進行下去的時候，就形成了產業生態中的天然的信用記錄，降低了交易的信用成本。

攤銷專用性資產成本。工業大數據讓原來的專用性資產在開放、流動、共享的產業生態中被更好地利用，攤銷了擁有和使用專用性資產成本。

記錄碳足跡數據。這是在一個世界各國之間氣候控制協議背景下產生的能耗大數據的資產化特例，由于碳稅的征收和“碳排放交易”機制的建立，產品碳足跡需要涵蓋從原材料、生產到維修保養的全生命周期，讓碳足跡數據成為一種有顯著價值的數據。

3. 云應用更利于工業大數據的資產化

制造業的大數據要想產生價值，必須融入產品全生命周期和價值鏈各環節里，參與價值創造全過程：

一方面，通過研/產/供/銷/服各環節提高產品的質量、效率、交付和使用體驗；另一方面，數據流過制造業生態鏈，促進整個產業生態的信任與協作，降低邊際交易費用。

傳統制造企業信息化系統是基于業務部門的組織結構構建的，而基于物聯網和智能技術的云應用模式，把原來存放在企業組織內部的數據搬到開放、互聯、共享的環境下，讓數據更加容易流動和使用，從而讓工業大數據貫穿全業務鏈路，推動業務參與各方、各業務環節、線上線下業務的狀態感知、同步和追蹤，讓數據通過業務協同化賦能價值創造，由資源變為資產（如圖2所示）。

四、制造業數字化轉型的認知框架及實現路徑

如何理解產業生態呢？從組織經濟學的角度來思考制造業的產業生態，參考“企業―中間組織―市場”的架構，可以從三個維度的描述框架來詮釋制造業數字化轉型的基本認知框架和實現路徑。

1.面向企業內部的數字化智慧運營

從組織范圍上來看，這一步主要是利用新的數字化技術解決企業內部的組織運營有效性問題，目標即通過實現研/產/供/銷/服等各環節的產品、設備、產線、運營系統的數字化直連，提高質量、降低成本、增加效益?；谶\營數據的洞察來推動精益管理和智能制造，實現數據驅動的智慧企業運營。

2.基于產業上下游的價值鏈協同

利用IoT等數字化技術聯通企業內外部價值鏈，基于各種智能產品內置傳感器抓取產品使用與運維過程的數據，加以深入分析和應用來幫助客戶優化生產流程、提高運營效率，并以此為基礎持續感知客戶的深度需求，通過價值鏈延伸創造新的業務價值。這方面主要是物聯網、大數據和AI推動的制造業服務化創新。

3.面向開放共享的產業生態網絡的價值創新

基于上述兩個步驟，工業物聯網、大數據、AI和云等技術已經深入產業生態的各個環節。推動產業生態伙伴、數字化智能產品、服務商和最終用戶等產業鏈資源的跨組織、跨生態的連接，推動制造企業從傳統制造走向基于產業生態網絡協同的新業態。其中數字化技術和大數據把產業生態中各種類型的交易記錄提煉成產業生態信用大數據，從更廣泛、更深入的層面降低交易信用成本。這將促進工業互聯網的成長和落地。

制造類企業在數字化運營基礎上，通過價值鏈延伸實現產業鏈上下游的價值生態服務化創新。本文以機械裝備制造業為例，以工業物聯網和大數據等數字化技術為基礎構建起，以客戶為中心、以設備為紐帶，圍繞人/機/服務等的產業生態價值體系全景圖