数字化时代组织效率的本质 协 同 协同组织内外 ， 以系统效率共创价值 “ 如何将工人效率提高”，第一次工业革命的重大现实问题，“分工” “ 如何使人的效率最大化”，人际关系与人力资本理论 五个要素和 14 条原则，以及科层制结构（金字塔） 泰勒 科学管理 韦伯 / 法约尔 行政组织管理 福列特 人力资源管理 为什么是协同管理？ 这些管理大师在不同时代， 这些管理大师在不同时代， 回答的是同一个问题：效率从何而 来 组 织 管 理 的 三 个 阶 段 1 、 强个体出现，组织与个体的关系改变 2 、 强链接关系，影响组织绩效的因素由内部转向外部 3 、 技术创新与技术普及的加快， 驾驭不确定性成为组织管理的核心 4 、 组织不再具有“稳态” 结构 5 、 “ 共生”成为未来企业组织发展的进化路径 （陈春花老师另一本书《共生》 ） “ 共生” 时代，组织获得系统整体效率成为关键，协同管理， 时代，组织获得系统整体效率成为关键，协同管理， 可以让系统整体效率最大化 今天的组织管理 5 组织内协同 6 组织外协同 7 协同价值取向及其塑造 8 管理层的反应及其对员工的影 响 1 观点与判断 2 效率及其认知 3 企业边界 4 基于契约的信 任 — — CONTENTS 9 培养卓有成效的协同管理行 为

工智能、数字孪生等先进创新融合技术，已成为产业数字化转型升级的关键驱 动力。分析了数智融合孪生技术的产生背景，并围绕其赋能下一代智能制造工 厂建设展开探讨。产业实验说明，数智融合孪生技术对提高生产效率、优化成 本、提升竞争力及应对风险作用显著，作为智能制造核心支撑，正加速产业智能 化，助推新质生产力发展。 Abstract： The rapid development of the digital 1 基于数智融合孪生技术的预生产试验环境系统 排产、调度以及维护是生产制造环节中的 3 个重 要环节，对工厂的产出效率起着决定性作用。智能生 产制造环节已成为先进制造业的必要组成部分 ［12］。 当前，生产制造产业数字化程度普遍比较低下，生产 数据流转分析时效性差，生产效率提升面临瓶颈，难 以满足业务快速发展和产业升级的需求。 为了解决当前产业发展面临的问题，基于数智融 合孪生技术制定的预生产试验环境产品解决方案，通 让影响产线稳定运行的干扰数据流入产线，从而实现 整体设备的稳定运行和生产效率的提升，兼顾了生产 效率提升与安全保障。预生产试验环境产品方案的 数据作业流程如图 3 所示。通常使用设备综合效率 （OEE）、生产线平衡率（LOB）、时间稼动率和性能稼动 率来评价产线总体运行效率。 a）设备综合运行效率（OEE）：OEE是一种衡量生 产设备实际效率的指标。它通过 3 个核心维度（可用 性、性能和质量）来评估设备在运行中的损失。

com/semiconductors 与许多半导体公司一样，几十年来，贵公司一直依赖精益制造技术。精益制造关乎企业生 存。利用精益生产方式，贵公司已经能够裁汰各项非增值流程，以减少浪费并充分提高生 产效率。 芯片制造商们深知精益制造的优势至关重要，但其中大多数公司也明白，在当今要求苛刻 的市场中，光靠精益制造是不够的。如今，如果仅保持精益而不向智能制造演进，会限制 敏捷性、制造优化、风险管理和 • 营收增加 10% • 降低网络攻击以及不遵守监管要求和可持续发展目标的风险 为了对精益制造和智能制造进行公平的比较，让我们先从精益制造 的优势谈起： • 减少浪费 • 显著提高生产效率 • 节约资源 • 及时交货 • 实现质量改进 • 应用吸取的经验教训 • 提高客户满意度 • 增强可持续发展能力 尽管这些优势令人印象深刻，但我们还必须考虑只坚持精益技 Technologies 总裁 资料来源：德勤数字化工厂 2 制 造 4.0 优 化曲 线 优化程度 优化行动 复杂性障碍 完全集成的数字化方案释放出 工业 4.0 的全部潜力 资产效率 生产成本 质量 潜在优势 高达 30% 20% 10% 10% 高达 50% 高达 20% 传 统 精 益优 化曲 线 实时数据采集、规划、仿真和生产优化让半导体制造更智能

六个关键认知 从竞争逻辑转向共生逻辑 开放、信任和协同是关键 顾客主义 长期主义 数据 媒介 价值本身 企业创新价值空间 方向 六个关键认知 认知一：一切正在转化为数据 效率改变 模式创新 成为 影响 数据特定价 值 从供应转向协同共生 从产品转向数据 从顾客转向用户 洞察 包容 商业活动变化 融合更多需求 连接与共享不断 改变： 商业无人机 n 安全类技术，如软件定义安全将带来更 加安全的数字化世界 变化一：技术更迭让一切皆有可能 高德纳 2017 前沿技术成熟曲 线 企业 持续发展 可能性 组织效率改善 业务模式拓展 价值创新 成本重构 专注技术 创新 快速面向 数字化 优势 获取 找到 新势力汽车公司 传统汽车制造公司 产品逻辑 以智能交互为核心 以发动机为核心 生产和消费双向驱动， 消费者参与价值创造， 企业要有协同变革能力， 协同生产与消费 生产变革阶段 消费变革阶段 协同变革阶段 企业内部通过低成本、 高效率地生产产品满 足更多人的需求 组织与组织的关系 人与组织的关系 激发个体内在价值 个体价值崛起 需要 系统思考的领导者 技术与人的关系 顾客与企业的关系 组织管理的逻辑

优化业务流程，降低运营成本，建立科学决 策体系，提升企业竞争力，为公司长期和快速发展提供有力 支撑  对于药品行业的 特 殊业务管控及风险点（批次效期、信用、 返利、付款等），将其固化在系统 中， 减少对于人的依赖， 提升运营效率 ** 重点发展目标 继续发挥在心血管、抗感染类药品的 品 牌优势，提升已 有的 产品、 质量优势 “ 走出去”战略 以单体的增长为核心，组织的 横向 扩 辅助，实现全面快速增长 ** 各单位 • 统 一的 业务流 程规范 • 统 一的 基 础数据标准 • 统 一的 数 据统计口径 • 关键资源集中控制、集 中统 筹共享 • 实现跨职能的 信息、流 程横向贯 通，提高整体协作效率 • 实现集团上下 的 纵向 贯通，建立满 足多级组织共性与个性并存的 管理 需求 • 实现标准、规范规则与业务执行的 贯通，实现精益管理思路的落地实 现 建立流程和组织的 一体化，实 现横纵贯通 各单位 • 统 一的 业务流 程规范 • 统 一的 基 础数据标准 • 统 一的 数 据统计口径 • 关键资源集中控制、集 中统 筹共享 • 实现跨职能的 信息、流 程横向贯 通，提高整体协作效率 • 实现集团上下 的 纵向 贯通，建立满 足多级组织共性与个性并存的 管理 需求 • 实现标准、规范规则与业务执行的 贯通，实现精益管理思路的落地实 现 建立流程和组织的 一体化，实 现横纵贯通

在车辆、路侧设施、边缘计算节点、云端控制中心之间提供确定性的数据传输服务。 这使得车路协同系统能够实现真正的实时决策和控制，如在高速公路上以 120 公里/小 时行驶的车辆编队，车间距可以安全地缩短到 5 米以内，大幅提升道路通行效率。同 时，确定性网络还支持了 V2X 通信的广泛应用，使得车辆能够提前获知前方路况、交 通信号、施工信息等，有效降低了交通事故率。 垂直领域 AI 模型的发展呈现出与通用大模型截然不同的演进路径。相比追求参数规模 化的本质是将 AIoT 系统的价值从"拥有"转向"使用"，从"功能"转向"效果"。当前， 工业企业渐渐的发生转变，不再将重心聚焦于购买了多少传感器、部署了多少算力， 而是关注这些技术投入能够带来多少生产效率的提升、多少成本的降低、多少质量的 改善。供应商也相应地调整了商业模式，不再追求一次性的大额合同，而是通过持续 优化服务来获得长期稳定的收入。这种模式的转变使得技术供应商和用户企业真正成 为了利益共同体，共同承担风险，共享收益。 敏处理后，通过数据交易所提供给城市规划部门，用于优化交通路网设计，不仅获得 了可观的数据收入，还为城市交通改善做出了贡献。 展望未来，基于区块链和去中心化技术的新型协作模式将进一步降低交易成本，提高 协作效率。数据要素市场也将更加成熟，形成类似于传统大宗商品的交易体系，为数 字经济的发展注入新的活力。这种以价值为导向的商业模式将推动 AIoT 产业从技术驱 动向价值驱动转型，实现更高质量的发展。 洞察

大批量 小批量 多品种 个性化 变更多 做加法：如何提升加工效率 做减法：消除七大浪费 1 、机械自动化 ( 提高加工效率：机 ) 1 、按单生产 ( 拉动 ) 2 、排程排产 ( 提高资源利用率：单 提高资源利用率：单 ) 2 、按箱流转 ( 流动：物 ) 批量生产的核心问题：如何提高资源效率 精益生产的核心问题： 如何消除浪费 效果： 60 分 ☑ 效果： 90 分 效果： 70 分 “ 卡脖子”的技术 生产过程软硬一体化动态控制技术 中国：独创 OBF 单箱流路线 自动化 + 精益化 + 数字化 DBF 单箱流精益智能 工厂 真问题：事中失控、产生 80% 浪费，三个和尚没水 喝 ! 采用创新技术：解决事中“最后 1 米”的人机料环法测协同效率问题 O 日 本： 精益化管理路线 消除浪费、 JIT 生产、单 件 流生产、流线化生产、 拉 动生产 离散制造行业数字化转型的核心痛点：快速响应需求的新型生产方式，给企业生产管理带来极大挑战

制造执行系统 传统制造业面临效率低、质量控制难、信息孤岛严重和市场响应慢等问题, 难以满足现代生产对高 效、精准、实时管控的要求. 制造执行系统 (MES) 作为连接企业计划层 (enterprise resource planning, ERP) 与底层控制层 (如 DCS, PLC) 的桥梁, 通过实时数据采集、计划调度和过程管理, 实现生产的 透明化与高效化, 提升企业效率、质量与竞争力, 同时降低成本 与流程优化, 结合大数据分析能力, 尤其适用于化工、能源等高复杂度生产环境. iPlat4M MES (宝信软件) [14]: iPlat4M 专注于实时监控、生产排程与质量管理, 旨在提升整体制 造效率, 适合推动数字化转型与提升制程可控性的企业. 中智达 Cyb-MOM (中智达科技) [15]: Cyb-MOM 为中智达针对流程工业量身打造的 MES 系统, 符合 ISA-95 等国际标准, 实现计划、排程、操作、统计、分析与考核等全流程整合, 能灵活支持不同 规模与层级的企业进行精益化生产管理. 2.2 工业数字孪生 —— 流程模拟软件 化工生产涉及复杂理论和繁琐计算, 传统手工方法效率低、易出错, 因此化工流程模拟软件成为 工艺设计与优化的关键工具. 该类软件自 20 世纪 80 年代能源危机以来, 依托化工原理、热力学、高 等数学与编程技术广泛应用于化工厂、设计院与科研单位. 通过质量与能量守恒计算

代信息网络作为重要载体、以信息通信 技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化重要推动力的一系列经济活动，包括产业数字化和数字产业化两大 部分。 激字产业化 信息通信产业：数字技术的产品，数字化解决方案， 云计算、大数据、 5G 、工业互联网等 传统产业核心生产场景：传统产业应用数字技术 带来的生产数量和效率提升，数字农场、智慧工 厂、数字货币等 数字经济腾飞的基石 数字经济 赋能 转型 3 企业数字化是转型和赋能交替发展的旅程，没有终极目标，只有阶段不同 l 企业数字化是信息化发展的全新阶段， 是指企业与数字技术全面融合，提升效率的经济转型过程，即利用数字化云平台能力，支撑企业各要素、 各环节高效协同、智能创新，推动技术、业务、人才、资本等要素资源优化配置，通过数据价值化驱动业务流程、模式创新，从而提高企业经济 ： IT O ： Operation • 平台 ：全局化、组件化平 台 • 业务 ：业务解构、协同、 贯穿 • 运营 ：以客户为中心的数 据价值 化智能 化 运营 • 效率和效益的平衡 • 贯穿客户全生命周期的价 值链条 • 多维价值体系 • 单个业务软件化，烟囱状 • 单体应用 • 以传统 IT 技术为主 • 追求局部价值最优 •

本节将简要介绍数字化技术的发展，以及AI与AIGC的概念及发展历程等。 1.1.1 数字化技术的发展 数字化技术是一种将模拟信号转换为数字信号，并用二进制代码进行表示、处理、 存储和传输的技术。这种转换不仅提高了信息处理的效率，还大大增强了信息的可 靠性和安全性。数字化技术的核心是计算机技术和信息技术，它们共同构成了现代 社会的数字化基石。 数字化技术的发展历程可谓波澜壮阔，它深刻改变了人类社会的面貌，从计算机的 出现 器学习等技术的突破，使得人工智能在语音识别、图像识别、智能推荐等方面展现 出强大的能力。智能家居、自动驾驶等应用的涌现，预示着人工智能将成为未来社 会发展的关键驱动力。在企业和政府层面，数字化转型已经成为提升效率和竞争力 的重要手段。在教育领域，数字化技术同样发挥着不可或缺的作用。从在线教育平 台的崛起到智慧校园的建设，再到AI和AIGC技术在教育中的广泛应用，数字化技术 正在深刻改变着教育的面貌。 展望 a在游戏、电 影预告片制作、虚拟角色制作等领域也展现出巨大的潜力。 总的来说，AIGC是人工智能技术在内容生成方面的重要应用和发展方向。随着技术 的不断进步和应用场景的拓展，它大大提高了内容生产的效率，已成为数字时代的 重要组成部分，必将为内容创作和传播的方式带来变革，而这种变革势必会影响教 育领域。如图1-3所示，人工智能可以提供精准与个性化的学习支持。 图1-3 人工智能提供精准与个性化的学习支持