数据赋能制造业企业：疫情之后的长效机制建设

摘要：今天，数据作为企业战略资源作用日显，数据赋能也成为企业转型升级的管理利器。数据赋能是指通过对数据的收集、挖掘、共享、治理等手段，重置岗位，重塑流程，激活成员活力，提升组织决策水平，进而更高效地协同内外部资源，整合价值链，从而提升价值创造能力，更好应对环境不确定性的过程。数据赋能制造业企业将数据科学、信息技术与制造技术相融合，基于数据、使用数据在制造业企业的各个环节创造价值，推动制造业企业向智能化、服务化、知识化转型，促进制造业企业转型升级，实现制造业创新驱动发展。

关键词：数据价值、数据赋能、制造型企业、创新驱动、转型升级、长效机制

中国经济经过四十年的改革开放，进入高质量发展的转型期。中国企业也面临转型升级，通过数据赋能实现创新驱动发展。此次疫情作为催化剂，会大大加速此进程，从认知层面，也从行动层面。

而中国制造业的进一步发展，同时要面对四十年来从数量型增长向效率型增长转型的机会和挑战，以及劳动、资本等传统要素驱动向智能要素驱动、创新驱动转型的机会和挑战。靠资源投入的增加来驱动经济的增长是无法持续的，而通过创新驱动的增长是可持续的。人类认识自然、认识自我和社会发展的能力是无限的，技术进步是无止境的。因此，数据赋能制造业企业，有助于充分激发制造业企业的创新活力，转变其发展模式，以新的组织、运营方式回应疫情等突发事件、全球化2.0以及技术进步所带来机会和挑战，最终实现内涵式、高质量增长，为中国经济发展新阶段提供新的不竭的驱动力。

含义与表现：数据赋能是指通过对数据的收集、挖掘、共享、治理等手段，重置岗位，重塑流程，激活成员活力，提升组织决策水平，从而更高效地协同内外部资源，整合价值链，进而提升价值创造能力，更好应对环境不确定性的过程。通过融合互（物）联网、云计算、人工智能、区块链等信息技术和工业机器人、3D打印、数字孪生、流程挖掘等先进制造、管理技术，可以使数据沿着“数据—信息—知识—智慧”的进程来转化，提升组织的智能化程度，以多维信息流统御资金流、物流和人流，实现数据与组织的融合；基于数据治理提升企业研发、生产、营销、服务等各个环节的价值创造能力，协同企业间伙伴关系，推动企业转型升级，打造智慧型组织。

数据赋能制造业企业表现为制造业企业基于组织科学、数据治理工程以及现代信息网络技术等管理方法和软硬件工具，对来自内外部的数据进行收集、挖掘、共享、治理，将数据科学、信息技术与制造技术相融合，基于数据、使用数据在制造业企业的各个环节创造价值，推动制造业企业向智能化、服务化、知识化转型，促进制造业企业转型升级，实现制造业创新驱动发展。

影响与途径

制造业企业采用先进的信息网络技术收集、挖掘、共享、治理数据，赋能制造业企业创新发展过程，将对制造业企业产生深远影响。具体来讲：

（1）有助于新知识的涌现，促进制造业企业知识化。先进技术和新型软硬件系统、设备在制造业企业中的广泛应用，将加快数据产生速度，提高数据精度，增加数据的丰富度，细化数据粒度。数据的丰富来源和广泛覆盖，将进一步提升制造业企业数据的一体化程度，加速数据、信息、知识流动，优化数据治理体系，引发制造业企业新知识的涌现；

（2）提升制造业企业的智能制造水平。制造业企业的运营数据贯穿于设计、生产、管理、营销、服务等生产制造活动的各个环节。在生产制造领域构建智能车间、智能工厂和集成信息系统，实现数字孪生架构，有助于制造业企业的数据整合，提高决策的效率和科学性，提升其智能制造水平；

（3）有助于落实市场和客户导向，高效联结消费者、客户与内部员工，实现研发的开源创新、生产的客户化驱动以及口碑营销、实时服务，提升制造业企业服务化水平。社会消费结构的变化、消费热点的转换以及消费层次的升级，对于供给端提出了新的要求。当今的市场是用户主导的市场，制造业企业之间的竞争趋向于快速地创造变化，数据赋能制造业企业有助于快速高效地发掘消费者需求和研发符合消费者需求的个性化产品，并提高服务价值和服务水平。

作用与意义

我国正处于数字经济发展的关键时期，从消费端的数字化，向供给端、制造端的数字化纵深延伸，数据和信息逐渐成为与物质和能源同等重要的资源，挖掘数据所能带来的巨大商业价值，将引领一场足以与20世纪计算机革命匹敌的巨大变革。随着当今数据流弥漫，挖掘原始数据价值便成了企业获得竞争优势的重要手段。因为数据经过编码处理不仅能转换为信息，也能最终提炼成知识和智慧，因此，能否及时充分地把握、利用好原始数据，关乎到企业能否抢占到战略制高点。在实体经济和数字经济融合发展成为国家战略之际，制造业企业应该有目的地利用内外部数据流，赋能自身的创新过程，促进新旧动能转换，助力实体经济与数字经济融合发展，为我国从制造大国迈向制造强国打造微观基础。

信息技术的发展以及与制造技术的融合，为数据赋能制造业企业提供了巨大的机遇。制造业企业发展已进入了创新驱动发展阶段，创新是制造业企业实现高质量成长的根本要素和直接动力。同时，制造业企业在创新驱动发展过程中也存在两方面的陷阱或瓶颈：一是创新的影响因素、驱动力，即为何创新的问题；二是创新的进程、创新的深度与广度，即如何创新的问题。强化制造业企业的数据意识，使数据真正赋能制造业企业，将有助于解决制造业企业创新发展中的这些瓶颈，助力制造业企业健康持续发展，提升自身影响力和行业话语权，努力从“中国制造”迈向“中国智造”。利用数据来赋能制造业企业，就是培育中国经济增长的新动能，也符合我国经济发展的客观需要，对推动我国制造业企业建立创新发展的长效机制，进而促进我国制造业企业迈向产业链中高端，实现高质量创新驱动发展意义重大。

作者简介

南开大学商学院：林润辉教授

天津大学管理科学与工程博士，南开大学工商管理博士后。哈佛大学访问学者。现为南开大学商学院教授、博士生导师、副院长；中国公司治理研究院网络治理研究中心主任；兼任中国企业管理研究会网络治理专业委员会副主任委员、中国管理现代化研究会公司治理专业委员会执行委员等学术职务。以及中国集团公司促进会常务理事、中国管理科学与工程学会理事，天津市人民政府学位委员会（管理）学科评议组成员等，天津市人工智能职称评审委员；长期致力于信息技术与管理创新、网络治理与创新、信息安全治理、跨国公司治理的教学与研究工作，发表中英文相关论文120余篇，专、参著10余部，获得教育部及各类学术组织等奖励15项，先后入选教育部新世纪优秀人才支持计划、天津市131第一层次创新人才支持计划和教育部创新团队。主持国家自然科学基金重点项目、教育部人文社科重点研究基地重大项目等10项国家、省部级纵向课题。

开设信息技术管理、电子商务、大数据与商业模式创新、互联网思维与企业价值创新、网络组织与创新管理、区块链与治理升级等课程。英文课程Information Technology Management（信息技术管理）被评为天津市和教育部“来华留学英语授课品牌课程”。

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