最近，仔细研读了年初阿里研究院副院长安筱鹏博士在一场数字化转型论坛上的发言，对我深有启发。在这篇文章中我将以安院长的发言为基础，归纳并整理回答以下五个问题：

1) 什么是企业？

2) 信息技术对企业的本质影响？

3) 如何给数字化转型下定义？

4) 数字化转型的本质？

5) 如何解决集成应用陷阱？

什么是企业？

百度百科的定义是：企业是以盈利为目的，运用各种生产要素，如土地、劳动力、资本、技术和企业家才能等，向市场提供商品或服务，实行自主经营、自负盈亏、独立核算的法人或其他社会经济组织。

也就是说，企业的目的就是充分发挥企业家的才能，以最高效方式实现各种生产要素的最优配置。更简单的讲，企业就是一个组织，是一个配置资源的组织，而谁可以配置资源？有两个主体，一是政府可以基于产业和经济调整需求从宏观层面以政策引导来驱动生产资源配置，另一个是企业可以结合市场和客户需求实现自主的生产资源配置。

既然理解了企业是什么？那么对于下面这个问题就极好回答！

信息技术对企业的本质影响？

回答这个问题之前，我们先思考企业日常运营的目标是什么？对研发部门来说，他们思考的是如何缩短产品研发周期并提升产品质量；对生产部门来说，他们思考的是如何提高班组产量；对于物流仓管部门来说，他们思考的是如何减少库存。因此，与生产相关的每一个部门所思考的问题，其实就是如何提高制造资源、物流资源、研发资源的配置效率。而提高资源配置效率的核心方法在于，我们要基于研发、设计、物流、生产、配送中的每一个环节作出最优的决策。

新品开发是决策，客户定位是决策，营销策略是决策，研发组织是决策，排产计划是决策，库存管理是决策，进入新的市场是决策。而信息技术的本质就是把正确的信息，在正确的时间，用正确的方式传递给正确的人，以此为依据帮助做出正确的决策。对企业来说，最本质的特征就是在不确定性的世界中进行决策。从这个意义来讲，企业竞争就是资源配置效率的竞争。

如何给数字化转型下定义？

关于数字化转型的定义，行业专家讨论的比较多，从不同的角度和层面对其进行了深入全面的阐述。安院长对数字化转型的定义：是在算法定义的世界中，以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性。而如何对外部环境变化做出快速响应，最终目的还是在于提高资源配置效率。

我们经常谈智能，用一个最抽象的表述理解智能，就是主体对外部市场环境的变化做出的响应能力，这个主体可以是机器人、机床、AGV小车、立体仓库，也可以是人、团队或车间，我们判断一个主体是否智能的标准，就是这个工厂、车间、组织等主体外部环境变化的响应能力有多高。

美国NIST讲智能制造提出要解决的三个基本问题：即差异性更大的定制化服务、更小的生产批量、不可预知的供应链变更。本质特征就是考验组织、企业、车间对外部环境的变化做出响应的能力。德国讲工业4.0，逻辑起点就是它如何快速地适应市场环境变化，这就是对智能最本质的理解，同时也是数字化转型实践的重要目标。

在工业智能化进程深入推进的当下，如果说设备智能化替代的是体力劳动者，那么数据自动流动替代的就是脑力劳动者。今天需要思考的问题是，企业内部是否智能，主要分析的重点是数据和信息传递的每一个环节是不是需要更少的人去参与。过去，信息的流动是基于文档的流动，而今天的信息流动是基于模型、几何、性能、工艺的流动，这是我们去思考的数字化转型的本质。

数字化转型的本质？

对任何工业国家，即使强如美国、德国，数字化转型都是一个全新课题，其技术应用的复杂性超越以往，不可避免的会面临各种暂时难以克服的问题。当前，中国企业数字化转型面临的根本性问题是什么呢？

笔者认为，是实现不同业务系统数据的互联互通和互操作。在企业内部，一是以ERP为核心横向集成业务系统，二是以MES为核心纵向集成研发到生产的全流程业务；在此基础上，信息化基础条件较好的企业还可以考虑上下游企业间的业务集成与协同。这是两化融合提出的四个阶段中的单向应用向综合集成的转变阶段。这一过程会面临跨行业、跨领域的业务集成挑战。

安院长认为业务集成非常重要，但挑战性很大。他认为，企业信息化投入只有跨过某一个拐点后，其收益才会呈现出指数化增长。因此，从“单向应用”向“综合集成”只有跨越某一个拐点后，收益才会放大。他指出，目前能够在产品设计、工艺设计以及生产制造、生产过程控制、产品测试、产品维护等所有的环节实现集成打通的企业，其数量是非常有限的。

因为集成的本质是对资源优化的范围、领域、深度的一个描述，是对企业资源的全局优化。在时间上，集成只有起点，没有终点。在空间上，集成资源的优化是沿着点线面、体、系统、大系统、巨系统不断地去拓展，在频率上，资源优化的频率是在不断地加快。

如果回顾过去60年 IT的发展史，就会发现我们经历的是一个碎片化的供给史，无论是ERP、研发，还是车间生产，过去几十年解决问题的思路都是先解决局部问题，把一个点的问题拓展为一个线的问题。然而今天我们不仅仅需要点、线或者面，我们需要的是大的生态，这是企业数字化转型所面临的一个完全不同的问题。

因而数字化转型的挑战，就是碎片化供给和全局优化需求之间的矛盾。这就向80年代国家明确提出的经济发展的基本矛盾论，即“人民日益增长的物质文化生活需要与落后生产力之间的矛盾”。

那么面对集成应用陷阱，我们如何地去解决呢？

如何解决集成应用陷阱？

当前，制造系统、商业系统变得越来越复杂，而原有的技术架构和解决方案已经不能适应时代的变革需求。企业正在基于边缘计算、云计算、大数据等技术构建一套全新的商业模式。

从需求端来说，过去企业是基于相对确定性需求来提高资源配置效率，今天企业面对的是不确定性需求，在此基础上实现创新引领，然而这个体系能不能形成？就需要企业对业务创新、产品创新、商业模式创新、组织创新进行重构。

从供给端来说，过去各种各样的软件更多的是面向局部的一个封闭技术体系，现在我们需要构建一个全局优化的开放技术体系；过去软件的开发业务是面向流程，而现在软件开发是面向角色、场景和需求；过去是把一种产品解决方案交付给客户，现在不仅仅有硬件、软件，还有运营，有时候需要和客户一起创新产品，提供更有价值的解决方案。

过去企业做的工作是业务数据化，而现在不仅仅业务数据化，而要实现数据的业务化。今天企业的技术架构和数据共享正面临很多挑战，需要构建一种快速适应客户各种需求的解决方案。

但挑战不可怕，可怕的是不敢尝试。目前，工业互联网是解决集成陷阱和打造快速适应客户需求的理想实现方式。工业互联网最重要的价值在于实现了知识的沉淀，把工业的技术、经验、知识、最佳实践分装为各种各样的组件，实现了工业知识的沉淀、复用和重构，它开创了工业知识创造、传播、复用的新体系。创新的目的就在于降低成本和风险，提高研发、生产和服务的效率。

未来基于微服务、容器以及云原生技术，企业可以基于工业互联网平台重构业务体系，无论是库存、订单，还是CAD、ERP、MES等系统，基于新兴技术我们可以将业务应用不断地拆分、分解和微服务化，构建起微服务池，基于微服务池呢，企业可以面向场景、角色重新地分装面向特定问题的全新解决方案。

例如，假如某个汽车企业生产的一个批次汽车因刹车片问题需要召回。过去是需要在原有系统里面去找，谁生产的？库存有多少？谁设计的？价格是多少？需要一个个地打开系统查找，现在只需把原有这些来自于供应链管理的CAD、ERP等数据不断地用软件去解构和分解之后，重新构建一个面向角色、面向场景的APP即可。

过去企业80%的时间在做重复性工作，20%做创造性工作，未来随着数字化转型的不断深入以及集成问题的解决，企业将有更多的时间用于创新探索。

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