一本读透影响时代的七大技术

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物联网时代 企业竞争战略（续篇）

迈克尔·波特教授新著

HOW SMART,CONNECTED PRODUCTS ARE TRANSFORMING COMPANIES

迈克尔·波特　詹姆斯·贺普曼 | 文 安健| 译　蒋荟蓉| 校　钮键军| 编辑

智能互联产品不断发展，并逐渐融入到更广阔的产品系统中, 这股浪潮正激烈地重塑着今天的企业和竞争格局。

相关案例不胜枚举。智能温控器控制了越来越多的家电，将它们的使用数据传输给制造商。智能互联的工业机器人可以在工作中相互配合，并自主优化它们的工作。汽车可以将运行状况、地理位置和所处环境的数据传输给制造商，同时接收数据进行软件升级，从而提升性能，或提前诊断出故障前兆，防患于未然。即便产品交付后，企业也能对其进行升级改造。企业与产品以及客户的关系不再是一次性的，而是持续和开放式的。

在我们上一篇文章《物联网时代企业竞争战略》（《哈佛商业评论》中文版，2014年11月）中，我们主要关注智能互联潮流对企业的外部影响，详细探讨了智能互联产品如何影响企业间竞争、行业结构、行业边界与企业战略。（见图表《智能互联产品对企业战略的影响》）在本文中，我们将探讨这些产品对企业的内部影响：由于与传统产品有着本质的区别，智能互联产品将彻底改变制造企业几乎所有职能部门的工作。企业的核心部门，包括产品研发、IT、生产、物流、营销、销售和售后服务工作都将被重新定义，并且它们之间相互协作的程度也将大幅提升。此外，全新的职能部门将会诞生，例如管理企业可捕捉的海量数据的部门。所有这些，都将对制造企业的传统组织架构带来巨大的影响，我们也许将迎来第二次工业革命以来规模最大的制造业变革。

全新的产品功能

要完全理解智能互联产品对企业的影响，我们首先要了解它们的核心部件、技术和功能，因此我们有必要简略回顾我们上一篇文章：

所有的智能互联产品，从家用电器到工业设备都具备三个共通的核心元素：物理部件（例如机械和电子零件）；智能部件（传感器、微处理器、数据储存装置、控制器、软件、内置操作系统和数字用户界面）以及互联部件（互联网接口、天线、连接协议、联通产品的网络以及在远程服务器运行并包含外部操作系统的产品云）。

智能互联产品需要一整套全新的技术基础设施，我们称之为“技术堆栈”（technology stack），它能在产品和用户之间搭建数据交换的门路，并整合业务系统、外部资源以及其他相关产品产生的数据。此外，技术堆栈提供的功能还包括数据储存和分析的平台、应用运行后台、以及产品接入和往来数据交换的安全保护措施。（见图表《新技术架构》）

这些基础设施为智能互联产品带来卓越的新能力：首先，产品能对自身的运行状态和周边环境进行检测和报告，帮助制造商获得前所未有的产品性能和使用洞见。其次，用户可以通过多种远程接入技术，对复杂的产品进行远程操作。这让用户可以对产品的功能、性能和用户界面进行定制，并在危险有害或难以到达的环境中对产品进行操作。第三，将检测数据和远程控制能力结合到一起，我们就获得了对产品进行优化的机会。利用算法，企业能大幅提升产品的性能、使用率，并可减少停机时间。产品与相关产品进行配合，在更广泛的系统如智能建筑和智能农场中的运行也大大改进。最后，将监测数据、远程控制和优化算法融合到一起，我们就能实现产品的全自动。这些智能互联产品能自我学习，自动适应运行环境和用户偏好，它们不但能自动运行，而且能自行维护保养。

重塑制造企业

要生产产品并让产品最终到达用户手中，企业要进行一系列的经营活动，这些活动大多数都在一套标准化的职能部门中运行。这些部门包括：研发（或工程）、IT、生产制造、物流、营销、销售、售后服务、人力资源、采购和财务。智能互联产品具备的新能力将改变这条价值链上的每一项活动，而数据是这股重塑力量的核心。

数据新资源。在智能互联产品诞生前，数据的产生主要源于内部运营和价值链上各个职能间的内部交付，例如订单处理、供应商互动、销售互动和客户服务拜访等。企业会利用问卷调查、市场研究和其他外部资源处获得的信息对这些数据进行补充。将这些数据综合到一起，企业就会掌握一定的客户、需求和成本信息，但其程度远远低于它们对自己产品功能的了解。

对数据进行定义和分析的职责通常分散在各个职能部门中，形成了竖井效应。尽管部门间也会分享数据，例如销售数据会用来管理保养部件的库存，但这些分享规模有限且不定期。

如今，企业在上述传统数据源之外获得了全新的数据来源——产品本身。智能互联产品能实时产生数据，其容量之大和种类之丰富都前所未有。今天数据已经成为人才、技术和资本之外的又一项企业核心资源，在很多行业中，数据也许将成为决定性的资源。

这些产品数据本身就有不菲的价值，当它们与其他数据，例如交易历史、库存地理位置、大宗商品价格和交通信息等融合到一起，它们的价值将成指数级增长。例如在农业生产中，湿度传感器和天气预报结合到一起，就能对灌溉系统进行优化并节省水资源。

在车队管理中，获得每辆汽车或卡车的维护需求和地理位置信息，维修部门就能提前准备配件、预约保养时间并提高维修效率。当企业获得产品使用和性能数据，保修数据的价值就会越发凸显。例如，在保修期内，如果用户使用产品过于频繁，有可能导致设备损坏，那么公司就可以预先进行保养，以免日后产品损坏再保修造成更昂贵的维修成本。

数据分析。企业利用数据、发挥数据全部价值的能力将成为公司竞争优势的关键来源。因此，数据的管理、治理、分析以及安全保护将发展成一个新的关键业务部门。

尽管单个传感器捕捉的信息也有价值，但企业若能在长时间内收集不同产品上成百上千个传感器的信息，那么它们将从中辨认出一定的运行规律，从而获得极为重要的产品洞见。例如汽车上有不同位置的传感器，包括引擎温度、节气门的位置、燃油消耗等，将这些信息综合到一起，企业就能发现引擎的运转信息如何影响整车性能。此外，将这些信息与故障关联到一起也极具价值。有时即便公司无法判断故障的根源，也可以根据长期积累的运行规律进行修理。例如，通过测量温度和震动的传感器，公司就能提前几天甚至几周发现即将损坏的轴承。

大数据分析为企业带来一系列新的技术工具，帮助企业掌握这些规律；然而企业面临的挑战是，智能互联产品本身产生的数据以及相关的内外部数据往往都是非结构化的。这些数据的格式五花八门，包括传感器数据、地理位置、温度、交易以及保修记录等。传统的数据汇总和分析工具，例如电子表格和数据库工具都无力管理格式如此繁杂的数据。一种名为“数据湖”（Data Lake）的解决方案正日趋流行，它可以将各种不同的数据流以原始的格式储存起来。在数据湖中，人们可以用一系列新型数据分析工具对这些数据进行挖掘。这些工具主要分为四种类型：描述型、诊断型、预测型和对症型（详见《利用数据创造新价值》）。

为了更好地理解和应用智能互联产品产生的数据，还有一些企业开始部署名为“数字化映射”（digital twin）的新型工具。数字化映射最初由美国国防部高级研究计划局（DARPA）开创，它实际上是物理产品的三维虚拟现实的数字化复制。物理产品持续运行，其状态和运行环境不断变化，而产品的数字化映射也伴随着数据的流入而不断反映实际产品的变化。作为实际产品的数字化身，公司可以通过它掌握千里之外的产品状态和环境条件。数字化映射还能提供新的产品洞见，帮助企业更好地设计、制造、运行和维护产品。

价值链转型

智能互联产品的新功能、新能力将迫使公司的传统部门架构转型。这种转型以产品研发为起点，辐射到整条价值链。随着智能互联产品的普及，传统职能边界正发生变化，全新的职能部门也会不断涌现。

产品研发。智能互联产品需要企业彻底重新思考产品设计。首先在最基本的层面，产品研发要从以机械设计为主转变成真正跨学科的系统工程。如今的产品拥有复杂的系统，不但包含机械部件，还搭载软件系统或将软件部署在云端。为应对这一潮流，未来设计团队将从以机械工程师为主转为以软件工程师为核心。一些制造企业，例如通用电气、空中客车和Danaher都在软件重镇美国硅谷或波士顿建立了研发中心。

在智能互联产品的时代，产品多样性的成本大大降低，这要求企业采取与传统观念截然不同的设计原则：

低成本多样性。在传统产品制造中，提升产品多样性意味着成本的飙升，因为每一件不同的产品都需要截然不同的零部件。然而智能互联产品搭载的软件让多样性的成本大大降低。约翰·迪尔（John Deere）过去生产的设备中搭载不同的引擎，引擎马力各不相同。如今公司只须调整标准引擎上搭载的软件，就可以改变产品的马力输出。今天的数字用户界面完全可以替代传统的旋钮和按键，通过改变软件控制设置，公司可以轻松且低成本地改变产品性能。通过软件而非硬件来满足客户对产品多样性的需求，是非常关键的设计新原则。

不同客户分层需要不同型号的产品，不同地区的客户也对产品多样性有不同需求。软件能让产品在不同国家、不同语言环境中轻松地实现本地化。然而一些地区对数据标准有监管措施，例如数据的跨国界传输，因此需要企业在本地建立数据存储设施或应用。这些监管造成了新的国家和地区间差异，有时是由于非商业的原因。

持续的设计改进。在传统模式下，产品研发有明显的代际间隔。新一代产品研发会设定一系列改进目标，研发完成后，设计就被固定下来，直到开始研发下一代产品。而智能互联产品能通过软件持续获得改进，而且这些改进常常是通过远程软件升级完成的。

此外，产品还可以进行微调以满足新客户的需求，或解决性能上的问题。例如ABB机器人公司生产的设备，终端用户可以在运行中对它们进行远程监控和调整。公司可以随时发布新的产品功能，这些功能并非最终版本，会随时升级。近期，特斯拉开始在其汽车上安装自动驾驶系统，该系统的性能就会随着远程软件升级而不断增强。

新用户界面和增强现实。智能互联产品的数字用户界面可以通过App形式搭载在平板电脑和智能电话中，从而实现产品的远程运行，企业甚至可以完全取消产品本体上的物理控制装置。如上文所述，与物理控制系统相比，这些用户界面的植入成本较低，进行修改的难度也大大降低，这让操作人员的机动性得到很大改善。

一些产品已经引入了一种新的用户界面技术——增强现实。通过智能电话、平板电脑或智能眼镜，增强现实App可以连接产品云，为佩戴眼镜的用户创造出产品的覆盖显示界面。该数字界面包含产品的监测、运行和维护信息，使产品维护保养的效率显著提升。构建功能强大的用户界面是新时代产品设计又一项关键原则。

实时质量控制。模拟用户的使用条件，对产品测试早已成为产品开发的重要组成部分。这是为了保证新的产品能够满足客户需求，并尽量降低保修造成的开支。智能互联产品的出现让质量管理更上一层楼，如今企业可以对产品在真实世界中的表现进行持续监测，从而发现并解决那些模拟测试无法探测到的设计问题。2013年特斯拉公司的2辆Model S电动车在行驶过程中与金属物体相撞，导致车载电池破裂并起火。发生意外的路况和车速并没有计算在测试中，但特斯拉对这些因素进行了重新计算；最终公司对所有的电动车进行了一次软件升级，提高类似环境下的车辆缓震作用，从而显著降低了电池破裂的几率。

互联服务。产品设计需要引入新的装置、数据收集能力和诊断分析软件，才能检测产品的健康状态和性能，并向维护人员发送故障警报。随着软件功能的不断增多，产品设计还可以融入更多的远程维护功能。

兼容新型商业模式。智能互联产品允许公司从传统的交易模式转向新兴的产品即服务模式（product-as-a-service，简称PaaS）。这种转变将对产品设计带来深刻影响。当产品作为一种服务提供给客户，保养相关成本和职责将转移到制造商一方，这将影响到产品设计的方方面面，尤其当多个客户对产品进行分享时。Smoove是法国一家提供自行车分享服务的公司，为了提升产品在分享中的耐用性和防盗性能，公司开发了配备无链式车身、防爆轮胎和防盗螺母的智能互联自行车。

为保证对客户进行合理收费，PaaS模式要求企业收集产品的使用数据。因此企业须认真思考它们需要何种类型的传感器、传感器的安装位置、收集数据的种类和分析数据的频率等。施乐公司从原先出售复印机转型为按打印文件数收费，为此公司在硒鼓、进纸器和墨盒处安装了传感器，这样就可以准确地向用户收费，并促进了纸张、墨盒等耗材的销售。

互通的系统。 随着产品成为更广阔智能系统的组成部分，设计优化的机会也成倍增加。通过联合设计，企业可以同时开发和增强一系列相关产品的软硬件，甚至包括其他公司的产品。例如Nest公司开发的可自主学习的温控器，它搭载的应用界面可以与其他产品进行信息交换，其中包括Kevo智能门锁。当房屋的主人回到家时，Kevo门锁会向Nest温控器发送信息，后者会根据主人的偏好开始调整房间的温度。

制造。 智能互联产品带来了新的制造要求，也催生了新的机遇。由于安装并设置软件将成为制造的最终环节，产品的最终装配甚至可能会转移到客户所在地。而且如今的制造流程已不仅限于物理产品的制造，因为智能互联产品的运行离不开基于云的软件系统。

智能工厂。智能互联产品的新能力正重塑制造工厂本身的运营，越来越多的设备将在系统中相互联通。在工业4.0（德国）和智能制造（美国）这样的工业规划中，相互联通的设备将能完全自动运行，并优化自身的生产行动。例如，一台设备能够侦测出可能出现的危险事故，关闭其他可能受到损害的设备，并呼叫维护人员到事故地点。GE的Brilliant Factories方案利用传感器捕捉数据（对现有设备进行改装，或将传感器设计到新的设备中），并将其储存至数据湖中，公司可以对这些数据进行分析，从而减少停机时间，提升效率。仅在一个工厂，该方法就使合格产品量提升了一倍之多。

简化零部件。当产品的功能重心从机械部件转移向软件，它们的物理复杂性通常也会随之降低，甚至减少对物理部件的使用，生产和组装这些物理部件的工作也将随之终结。Withings公司取消了旗下血压仪产品的显示器，仅剩下手环和传感器，通过手机屏幕和App来跟踪用户的血压，并将数据直接发送给医生。类似地，飞机、汽车和舰船的制造企业也在越来越多地采用“数字驾驶舱”技术——用单一的显示屏替代繁多的数据仪表。随着产品物理复杂性的降低，软件和传感器的数量将增多，带来新的零部件和复杂性。

重塑装配流程。标准平台化已在制造业中逐渐普及，产品的定制化越来越向装配流程的末端转移，这提升了制造的规模效益，降低了企业库存成本。智能互联产品让这一趋势更进一步。产品或云端搭载的软件完全可以在产品离开工厂后进行安装和设置，此过程只须由现场技术人员完成，甚至由客户自行完成。新的App或触屏键盘可以设置为多种语言。产品设计的变更可以在最后一分钟完成，甚至是在交付后进行。

持续的产品运营。目前为止，制造仍是一个独立的过程，当产品交付后，制造流程即告完成。然而智能互联产品的运行离不开以云为基础的技术堆栈。实际上，技术堆栈应被视为产品的组成部分，企业需要在产品的整个生命周期内，不断运行并改进技术堆栈。从这个角度讲，制造将成为一个持续不断的过程。

物流。物流涉及原材料与成品的运输以及产品的交付，智能互联产品最早的萌芽就诞生在这个领域。无线射频识别技术（RFID）在20世纪90年代实现了商业化应用，大大增强了公司跟踪货物的能力。麻省理工大学Auto-ID中心长于RFID的研究，而物联网（IoE）一词的发明者正是该中心的创建者凯文·阿仕顿（Kevin Ashton）。今天的智能互联产品将追踪技术推向新高度。公司如今可以持续地对产品进行追踪，无论货物在何地。即便不用扫描器，公司也能掌握货物当前的位置、到达过的地点、状态（例如温度和压力）和周遭环境。

我们相信智能互联产品将带领物流领域进入一个全新的时代。大型远程物流的管理将会彻底改变，企业不但能监控每一个交通工具的位置和状态，还能获得当地的交通和天气信息，为驾驶者提供优化的运送安排。而亚马逊、谷歌和DHL等公司正在对无人机进行测试，这些自动无人机可以将包裹直接投递到客户门口，这项技术如果成功，将彻底改变很多产品的物流流程。

营销和销售。企业保持互联并追踪产品使用方式的能力，正在改变公司与客户之间的关系——从预先决定的一次性交易转向在长时间内最大化客户的价值。这种转变为销售和营销部门带来了新的要求和机遇。

新客户分层。智能互联产品提供的数据可以让企业更好地了解产品的使用状况，例如它们可以掌握客户喜欢产品的哪些功能，无法使用哪些功能。通过对比不同的使用模式，企业可以进行更精细的客户分层，例如通过行业、地理位置、组织单元，甚至一些更加微观的角度。营销人员可以利用深入的客户洞察，定制特殊的产品或售后服务套餐，为某个客户层设计新产品功能，针对为某一客户层甚至某一位客户制定更合理的定价战略，让价格与价值更加匹配。

新客户关系。企业持续向客户提供价值，产品成为价值传递的载体，而非价值本身。制造商通过产品与客户保持联系，两者之间有了持续性直接沟通的新基础。企业开始将产品视为了解客户需求和满意度的窗口，而不再需要通过客户了解产品需求及其运行状况。

All Traffic Solutions公司提供智能互联的道路指示牌，可以测量交通的流量和速度。通过这些产品，企业可以进行深入的数据挖掘，了解当地的交通状况，从而帮助执法机构和其他客户远程监控管理交通流量。公司与客户之间的关系不仅仅是销售指示牌，而是为客户提供长期服务，在没有警方介入的情况下改善道路安全状况。这些指示牌只是提供定制化交通管理服务的载体。

新商业模式。一旦完全了解客户使用产品的方式，企业就能开发出全新的商业模式。劳斯莱斯公司开创了“按时计费”模式的先河，航空公司可以按飞机引擎的工作时间来付费，放弃过去固定产品销售加维修保养费用的模式。如今越来越多的制造企业开始提供类似的产品即服务模式，这将对销售和营销工作带来深刻的影响。销售人员的目标不再是达成一锤子买卖，而是帮助客户取得长期成功。这需要双方建立起双赢的合作场景。

专注于系统，而非单一产品。随着产品成为大型智能系统中的组成部分，客户的价值主张也随之扩展。产品需要与其他相关产品相互兼容，才能保证自身的质量和功能得以发挥。企业则需要决定自己的竞争战场：是产品级别上的竞争，还是提供紧密相关的产品系列，亦或是提供跨越各个产品的平台？甚至是三方位全面出击？销售和营销团队需要扩充他们的产品知识，定位自己产品在广阔智能互联系统中的位置。企业通常需要进行合作，才能填补产品间的空隙，或与领先的平台进行联接。销售人员需要接受培训，与这些合作伙伴紧密合作，而相应的销售激励措施则需要兼容更复杂的收益分享模式。

SmartThings生产日趋流行的智能家居系统。公司对自己产品的定位是：客户和制造商都易于使用的智能家居平台。该平台的用户界面十分简洁，并且提供一系列标准传感器，可以测量湿度、烟雾、温度和运动量等指标。这些传感器可以安装到任何家居用品中，包括照明系统、安保系统和储能设施。该平台可以方便地与其他公司的家用电器相连，公司建立了广泛的生态合作系统，目前已可兼容超过100种家电产品。

售后服务。对于工业设备等耐用产品的制造商，售后服务能带来可观的收入和利润，其中部分原因是由于传统的售后服务效率低下。技术人员首先要对产品进行检查，找到故障的原因和需要替换的零件，再二次拜访才能进行修理。智能互联产品提升了售后服务的效率，并且让被动的维护服务转为主动的预防式远程服务。

一站式服务。技术人员可以远程对问题进行诊断，因此可以在第一次拜访时就准备好修理需要的零件，此外他们还能获得修理的相关信息，从而降低拜访次数，提高修理成功率。

远程服务。智能产品让以互联为基础的远程服务成为可能。在很多情况下，技术人员可以对产品进行远程修理，这就像计算机可以通过网络得到远程修复。Sysmex公司生产的血液/尿液分析设备做出了示范。Sysmex公司最初加入互联功能是为了远程监控产品，如今公司也利用这个功能进行远程维护。维修人员可以在远程获得原先必须实地获取的信息，他们通常可以通过重启、软件升级或指挥本地医护人员对设备进行修理。这样公司的维修成本、设备停机时间都大大降低，客户满意度显著提高。

预防式服务。通过预测分析，企业能够预测出智能互联产品可能发生的故障并采取行动。例如，迪堡公司（Diebold）能监控自己的ATM机，如果机器出现故障的早期信号，公司就可以进行必要的远程维护保养工作，还可以派遣技术人员前往进行调试或更换部件。当添加新的增强功能时，公司可以预先对ATM机进行升级，其中一些可以远程完成。

以增强现实为基础的服务。智能互联产品可以收集海量的数据，这使得维护人员能进行新的服务，无论是独立的、合作的还是与客户一起完成的。其中一种新兴方式是以上文提到的增强现实为基础。增强现实设备不但能显示产品维护所需要的信息，还能提供详细的维修指南，从而极大地改善服务的效率和效果。

新型服务。由于企业可以通过智能互联产品相互连接、收集数据并进行数据分析，因此售后服务的职能将得到扩展，提供全新类型的服务。实际上，服务已经成为制造业当前最主要的创新源头，一些新型附加值服务，例如通过新技术延长保修期、为客户提供跨产品、跨序列甚至跨行业的标杆对比服务等，为企业带来新的收入和利润增长点。卡特彼勒公司在这方面做出了表率，该公司为客户提供一系列新型解决方案，帮助客户更好地管理建筑和采矿设备。公司可以对工地的每一台设备进行数据收集和分析，由服务团队为客户提供设备的分布建议，从而减少使用设备的数量，他们还可以告诉客户何时应增添设备，如何突破产能瓶颈以及如何提高整个车队的燃油效率等。

安全防护。今天在制造企业中，IT部门的职责主要是保护公司的数据中心、业务系统、计算机和网络。随着智能互联产品的出现，这种局面将发生巨大变化，保护IT安全的职责需要渗透到每一个部门。

每一台智能互联设备都是网络的接入点，因此都可能成为黑客的目标或网络攻击的发起点。智能互联产品的分布非常广，且暴露在网络攻击之下，常规的物理保护手段难以奏效。此外，由于这些产品自身的计算能力通常十分有限，因此也无法部署常规的安全硬件和软件。

智能互联产品的安全漏洞与IT网络有类似之处，例如难以抵御“拒绝服务”攻击，瞬间大量的接入请求会导致服务器和网络崩溃。此外，智能互联产品还有一些新的弱点，攻击造成的后果也更严重。黑客不但可以夺取产品的控制权，更能窃取制造商与用户之间传输的敏感数据。在电视节目《60分钟》中，DARPA的专家展示了黑客如何完全控制一辆车的加速和刹车。一旦黑客控制了飞机、汽车、医疗设备、发电机和其他互联产品，他们造成的损失远比破解一家公司的邮件系统大得多。

客户希望产品和数据的安全得到保障，因此一家公司提供安全保护的能力将成为价值的主要来源和潜在的竞争优势。一些有特殊安全需求的组织，例如军队或国防部门，则需要企业提供特殊的服务。

安全保护将影响企业的一系列部门。在寻找并实施网络数据安全的最佳实践中，IT部门将继续发挥核心作用。此外，设计部门在产品中设置安全措施也不可或缺。企业的风险管理要考虑所有的潜在接入点，包括设备、连接设备的网络以及产品云。一些新的风控技术正在涌现，例如美国食品和药物管理局就强制要求，所有的医疗设备必须设置不同的授权等级和受限的使用时间，尽量降低患者承担的风险。企业还可以授权客户自行控制将数据上传到云端的时间，以及允许制造商收集的数据种类，以此增强产品的安全性。总而言之，智能互联世界中的安全防护知识和实践都在快速地发展。

此外，数据隐私以及数据价值的合理交换越来越受到客户的关注。建立合理的数据政策并向客户准确地传递这种政策，正日渐成为法务、市场、销售以及售后服务等部门的核心职责之一。为了缓解客户对隐私问题的担忧，企业的数据政策必须包含非常严密的数据治理措施，并明确注明，企业会收集哪些种类的数据，以及企业或第三方如何使用这些数据。

人力资源。智能互联产品是传统制造企业与软件开发能力结合的产物。这种结合要求企业在整条价值链上具备新的技能、新的工作方式和文化。

新技能。智能互联产品的设计、销售和售后服务都需要新的技能，然而相关人才在市场中供不应求。制造企业的技能需求已经从机械工程能力转向软件工程能力，从销售产品到销售服务，从修理产品到管理产品的运行时间，因此发掘适合的人才成为企业的当务之急。

制造企业需要聘用App工程师、用户界面开发专家、系统集成专家，以及最重要的数据科学家——他们能建立并运行数据的自动分析程序，帮助企业将数据化为行动。业务和数据分析工作正进化为一种新的职业，这些专家即要有扎实的技术基础，又不失业务敏感度，他们能将数据分析产生的洞察传递给业务和IT部门的决策者。

很多传统的制造业中心与新兴技术中心的距离较远，此类新型人才更为稀缺。因此一些制造业企业纷纷在美国波士顿和硅谷这样的高科技中心建立分支机构。这些地区不但有一流的学术中心，也汇集了先进的制造企业、软硬件B2B开发商以及各类智能互联产品的生产商。施耐德电气就将其美国总部迁到了波士顿。未来10年，落户这些科技聚集区的制造企业将加快学习进程，并在这些区域招聘以改进人才质量。此外，这些企业还需要新的招聘模式，例如与当地大学建立实习生项目，或者与领先的技术提供方合作，从它们那里借来人才。

新文化。与传统制造企业相比，制造智能互联产品需要在不同部门、不同领域之间建立更多的协作。此外，不同工作方式、不同背景和文化的员工需要融合到一起，这对传统企业来说是个不小的挑战。举例来说，软件开发的“时钟”要快于传统制造业的开发节奏。HR部门需要重新思考组织结构、人力政策和规章制度的许多方面。

新福利模式。制造企业还需要新的福利模式来吸引并激励人才。灵活工作制、代办服务、轮休以及允许员工自由支配时间从事副业等制度，在高科技公司已成为标配，而制造企业越来越需要这些新的福利制度。

对组织机构的影响

由于价值链上的工作性质发生变化，制造企业的组织架构也将发生历史性的变革。通用电气CEO伊梅尔特就曾断言，每一家工业公司必须成为软件公司。这反映出，软件已经成为工业产品中不可或缺的一部分。除此之外，软件公司的发展方向已经向智能互联时代进发，例如不断改进的设计、远程产品升级和产品即服务的商业模式。（见《向软件行业学习》）反观制造企业，它们面临的转型挑战远比软件公司大得多。除了要获取软件、云计算和数据分析等新技术，制造企业还要继续设计、生产和支持复杂的现实产品。

在这样的环境下，企业的组织架构会受到哪些影响呢？杰伊·罗什（Jay W. Lorsch）和保罗·劳伦斯（Paul R. Lawrence）在他们的经典著作《组织与环境》（Organization and Environment）中提出，每个组织架构必须包含两个基本元素：差异和融合。各不相同的任务职责，例如销售和工程，需要形成差异，组织成相互独立的部门。同时，不同部门的活动应该进行整合协调，使目标一致。在制造业中，智能互联产品的出现对组织的差异性和融合性都带来了冲击。

在经典的组织结构中，一家制造企业分为不同的职能部门，例如研发、制造、物流、销售、营销、售后服务、财务和IT等部门。（此外，很多企业还有从地理位置角度进行的部门划分，这加剧了组织架构的复杂性，但智能互联产品对此影响较小。）这些部门都享有一定程度的自治权。尽管企业也会进行跨部门整合，但这些行动大多是偶发和临时的。为了在企业的整体战略或业务计划上形成合力，各部门需要进行协调并管理产品在生产周期中不同部门间的交接，例如从设计到生产，从销售到售后服务等。它们还需要从前方获取反馈来对流程或产品进行改进，例如故障信息、客户反馈等。这些部门间的整合，大部分是通过部门领导团队完成，或是源于产品研发、供应链管理、订单处理等任务引发的，需要多个部门参与的工作流程。

随着智能互联产品的崛起，这种经典的组织架构将被打破。产品设计、云计算服务、售后服务和客户维护等流程之间的协作持续不断，没有终点，即便销售完成后亦如此。临时的协作机制不再能满足业务的需求。设计、运营、销售、售后服务和IT之间持续紧密的合作成为必需。各部门的职能有所重叠，边界变得模糊。不仅如此，关键性的全新部门将会诞生，比如管理所有数据和新型开放式客户关系的部门。从更高的角度看，智能互联产品的丰富数据和实时反馈等特性，正在挑战传统的集中的指令-控制式管理模式，分布决策、高度整合且能持续改进的新型管理模式将逐渐崛起。

尽管面临上述变革，但制造企业还需要继续生产和支持传统产品——在一些行业中，这种状况还将维持几十年。今天，即便在先进的大型制造业企业，智能互联产品的份额还不到所有产品的一半。新旧两种模式将在很长一段时间内共存，让企业组织架构变得更加复杂。

那么新型的制造企业到底长什么样？即便是领先的智能产品制造商也仍在不断摸索组织架构方式，但我们仍可以看到一些明显的发展趋势。首先是IT和研发部门之间的协作和整合正不断加深。假以时日，这两个部门以及其他部门都可能会发生合并。此外，企业开始设立三类全新的职能部门：统一的数据管理机构、研发运营部以及客户成就管理部门（见图表《新组织架构》）。同时数据安全职能正不断扩展，并切入到多个部门中，尽管它的最终结构现在还不明朗。最终，由于任务和角色发生巨大变化，几乎所有传统的职能部门都需要进行重组。

IT与研发部门之间的协作。在传统企业中，研发部门创造产品，而IT部门的职责是管理公司范围的计算基础设施，以及各个职能部门使用的软件工具，如计算机辅助设计（CAD）、企业资源规划（ERP）和客户关系管理（CRM）等。然而在智能互联产品的研发中，IT部门必须扮演更加重要的角色，因为IT硬件和软件如今搭载在产品和整个技术堆栈中。问题来了，谁应该对这些新的技术基础设施负责？研发部门、IT部门还是两者共同？

目前只有IT部门拥有软件和智能互联产品需要的基础设施支持能力。另一方面，研发部门善于研发以及机械和电子部件的融合，不少研发部门也开始掌握将软件搭载到产品上的能力。然而，鲜有研发部门在管理云计算设施和技术堆栈方面有丰富的经验。因此，今天的IT和研发部门需要持续地将工作融合到一起。然而这两个部门在产品开发上鲜有合作的经验，在一些公司中，双方甚至相互敌对。

为了这种新的合作关系，出现了各种不同的组织架构。一些公司将IT团队融入到研发部门中。另外一些则建立了包含IT代表的跨部门产品设计团队，但仍然保留独立的汇报线。例如，Ventana Medical Systems公司生产智能互联的实验室设备，该公司的IT和研发部门在产品开发上进行合作，在选择哪些产品功能可以通过云端提供和软件升级的时机等决策中，IT团队都有不小的发言权。在科学仪器巨头赛默飞世尔（Thermo Fisher）公司，IT部门的成员直接在研发部门工作，并采用虚线汇报架构（dotted-line reporting）和目标分享机制。在设计与搭建产品云，安全捕捉、分析和保存产品数据，以及内部和客户间传输数据等工作中，这种结构大大提升了效率。

统一的数据管理结构。由于数据的容量、复杂性和战略意义都在提升，单个部门已经无力进行数据管理，自行发展分析能力，或是自行保证数据安全，也非常不经济。为了从新的数据源中获得最大价值，许多公司建立了专门的数据部门，负责数据的收集、整合以及分析，并将数据中获取的洞察传递给不同的部门和业务单元。高德纳公司（Gartner）预计，到2017年四分之一的大型企业将拥有专门的数据部门。

新的数据部门通常由公司的首席数据官（CDO）领导，向CEO或CFO、CIO汇报。CDO的职责是统一管理公司数据，教育组织如何利用数据资源、监管数据权限和接入，以及推广数据分析应用在整条价值链上的应用。比如福特汽车公司最近任命了首席数据和分析官，负责开发并执行全公司的数据分析计划。CDO将带领公司利用智能互联产品的数据来了解客户的喜好，指定未来的车联网战略并再造相应的内部流程。

研发-运营部门。由于智能互联产品持续的设计改进、产品运营支持以及升级等特性，企业需要新的职能部门，我们称之为研发运营部（该名称源自软件行业，指跨部门的软件开发和部署方法）。这个新部门负责产品离开工厂之后的性能管理和优化，既需要传统研发部门的软件工程专家（负责研发），也需要IT、制造和售后部门的产品运营人员（负责运营）。

研发运营部门能缩短产品的发布周期，管理产品的升级和修补工作，并在售后提供性能改进以及新型服务。此外，它们负责将频繁的、微小的产品改进上传至云端，不影响客户对现有产品的使用。它们还能增强预防式维护以及产品的保养工作。

客户成就管理。客户成就管理是第三个新兴部门，同样源自软件行业。该部门的任务是管理客户体验，保证客户获得最大的产品价值。该部门对智能互联产品至关重要，尤其是那些采取产品即服务模式的企业。客户成就管理不一定替代传统的销售和售后服务部门，它主要负责售后的客户关系维护。它承担的是销售或售后服务部门无法或不愿完成的工作，包括监控产品的使用和表现数据，评估客户从产品中获取的价值，并尽力提高客户价值。这一新的部门并非独立的竖井，而是持续地域营销、销售和售后服务等部门协作。

客户成就管理部门将改变企业的客户关系管理。长久以来，客户调研和呼叫中心是企业获取产品洞察和掌握客户关系的主要方式。公司通常无法意识到问题，直到问题无法解决导致客户向公司抱怨。

而智能互联产品本身就成为衡量客户价值的标尺。企业完全可以通过一件产品的数据来获取用户体验的大量信息，包括产品的使用和表现、用户的偏好以及满意度等。

这些洞察可以避免客户问题的爆发，并揭示哪种新的产品功能或服务能让客户从中受益。

共同的安全责任。在大多数公司中，高管层对数据安全的职责并不固定。首席信息官、首席技术官、首席数据官甚至首席合规官都有可能负责安全工作。然而不管公司管理结构如何，安全工作必定跨越了产品开发、研发运营、IT、实地服务和其他部门。研发、IT和数据管理部门之间的紧密合作尤其重要。数据管理及IT部门主要负责产品数据安全，制订用户接入和协议以及合规工作。而研发和研发运营部门则负责增强物理产品的安全性。IT和研发部门往往要联合负责维护和保护产品云及其与产品的联通。不过，管理安全的最终组织架构仍在不断发展中。

转型开始

上文描述的组织变革可谓规模浩大，我们该如何转型？今天，集中的数据管理部门刚刚开始出现，IT和研发部门的融合也尚在起步阶段。研发运营部以及客户成就管理部仍然非常稀有，但其作用正在不断被认识和接受。假以时日，它们定会崛起为正式的职能部门。

在航空、医疗器械、农业设备等行业，智能互联产品还将与传统产品长时间共存。这意味着，我们描述的组织转型将是渐进式的，而非颠覆式的。新旧两种结构常常需要在一个组织中并行不悖。鉴于变革的规模之大，所需技能之稀缺，很多企业需要采取混合式的或过渡式的组织架构，这样才能充分利用稀有人才，积累经验，避免重复劳动。

那么如何建立过渡性的结构呢？企业可以在事业部的级别上试点智能互联项目。例如IT等部门可以引领智能互联产品战略的实施推进。

企业还可以建立转型委员会，并邀请部门的管理者来进行领导和监管。还有一些企业对软件公司进行收购，或结成伙伴关系，由软件公司为其开发智能互联产品，这为企业带来了新的人才和知识。卡特彼勒就是一家这样的企业，它最近对预测分析公司Uptake进行了投资。

还有一些涉及多种业务的公司，它们正采用多种不同的组织架构，传递智能互联产品的机遇情报，辨识最佳切入点，累积关键的人才和技能，并管理企业的技术堆栈。这些部门常常获得了CEO或高管层的支持。我们目前发现了以下三种主要的模式。

独立的业务单元。这种模式下，企业会建立新的独立业务单元，它们独立承担盈亏职责，负责支持企业的智能互联产品战略。新的部门积累了所需的人才、技术和资金，从而将新的产品或服务推向市场，同时与所有相关部门紧密合作。博世集团就建立了独立的业务单元——Bosch Software Innovations，该部门帮助公司及其客户开发针对智能互联产品的服务业务。

独立业务单元的一大优势是不受传统业务流程和组织架构的羁绊。值得注意的是，在一些公司中，随着人才、基础设施和经验的累积，管理层的重心会逐渐回到其他业务单元。还有一些案例，独立的业务单元甚至会阻碍其他部门的智能互联项目。此外，独立单元获得的新知识在企业其他部分传播的速度也较慢。

卓越中心。在这种模式下，一个独立的单元掌握了智能互联产品的关键人才和技能。但是它不承担盈亏职责，而是充当其他业务部门都可对接的成本中心。通用电气公司就在硅谷建立了类似的卓越中心。

跨部门委员会。这种模式是召集各个部门的思想领导者组成转型委员会。委员会负责抓住机遇、分享技能并促进协作。这种模式的弊端是通常缺乏正式的决策权威，引领变革的能力因而受到限制。

更大的改变在未来

智能互联产品正激烈地改变实体经济中价值创造的方式。一场制造业革命正在酝酿中。它带来的影响不仅限于制造领域，所有正在使用或将会使用智能互联产品或服务的行业都将受到冲击（见《智能互联产品如何改变服务业》）。而且，智能互联产品带来的冲击现在还处于起步阶段。

如上一篇文章所述，智能互联产品将改变企业间竞争，但其影响远不止如此：所有制造企业的工作方式、组织方式及其本质都将发生变革。它将为制造业带来自现代企业诞生以来第一次组织结构大变革。其中涉及的很多组织变革和随之而来的挑战将扩散到其他行业中。

对于那些面临转型挑战的企业，组织结构问题将是它们成功的关键。我们刚刚开始改写几十年来屹立不动的组织架构图，而这一领域并无成功的经验可借鉴。

对于很多企业来说，转型总是令人不安，甚至会破坏稳定，但重要的是，我们首先要将智能互联产品视为改进经济和社会的机遇。由于这些新的产品，我们有机会大幅度提升管理环境的能力，例如提升土地、水资源和原材料的使用效率，提升能效以及提高粮食生产系统的产能等。它们能帮助我们提升人类的整体生活水平，包括健康、安全、出行和教育等方面。同时，它们还能帮助我们解决个人的日常问题，例如更方便地找到停车位。

此外，智能互联产品有潜力改变整个社会的消费趋势。过去几十年，人们一直在追求更多、更便宜、更易获得的产品，今天的企业和消费者也许需要的“少即是多”的消费理念。智能互联产品将让我们从无休止的消费中解放，只购买真正需要的产品，分享那些利用率较低的产品，并从已有的产品中获得更多价值。我们不再为频繁的更新换代而抛弃旧的产品，而是使用那些能持续改进、升级并现代化的产品。

那么就业呢？每当技术出现重大突破，对就业市场影响的讨论就会甚嚣尘上，尤其是在当今。我们相信，智能互联产品带来的无数创新机遇，以及它们产生的海量数据都会对经济增长带来绝对正向的推动作用。这些新型产品并不会削弱我们的需求，或减少生产它们的就业人数。新的行业、新的服务以及新的职业将会不断涌现，让更多人实现他们的职业梦想。

那些不具备转型所需的教育和职业技能的从业者会不会就此失业？这些技能目前在就业市场的确较为稀缺，但智能互联产品对就业和增长的整体影响是正向的，众多创新和初创企业将会诞生。此外，在智能互联产品的帮助下，人们的工作效率将会提升，重复性的工作减少。例如，装备了增强现实设备和智能电话的技术人员即便没有接受大量的培训，也可以完成复杂的修理工作。专家对技能水平较低的工人进行指导和培训的难度也大大降低。想象一下，当庭院和花园配备了传感器，能提供土壤、灌溉、植被状态和问题区域等信息，景观设计师的工作将发生什么样的变化？

制造企业正处在变革的最前线，它们面临的产品和组织转型之旅将充满荆棘和不确定性。而那些助推变革的企业和机构将会从中受益，并为整个社会做出深远的贡献。

本文作者向凯瑟琳·米特福德（Kathleen Mitford）、埃里克·斯诺（Eric Snow）、亚历山德拉·休特林（Alexandra Houghtalin）以及丹尼·布雷斯勒（Danny Bressler）在成文过程中提供的宝贵协助表示感谢。

迈克尔·波特是哈佛商学院校级教授。 詹姆斯·贺普曼是软件公司总裁兼CEO，该公司协助制造商对产品进行制造、运作和服务。