把握第四次工業革命機會的十大原則

　　三、為消費者而設計

　　大規模的數字技術將驅動下一輪工業革命的發展，我們很容易會忽視它將如何影響人際關系。這場革命的新基礎框架是一張將人互聯的網絡：尤其是生產商和消費者，他們的關系比以前更緊密。作為新平臺的設計者，或者說是參與其中的商業領袖，將面臨一個前所未有的機遇，搭建一個客戶中心制企業，生產出客戶真正需要的產品并永續經營。

　　對于很多大型企業而言，這是一個好的變化。服裝公司可以通過建立零售店和工廠之間的對接，迅速將顧客喜好轉化為新的服裝設計。事實上，Inditex (Zara) 、H&M等公司已經在這么做了。與此同時，銀行、電力和電信運營商也在利用類似的手法清理用戶界面，提供新型服務，更快、更友好、更靈活有效的解決客戶問題。

　　真正的全渠道顧客體驗是把每個觸點都連接起來：所有面對面的接觸、每個零售環境、每一次的線上行為、任何通過智能手機而連接起來的事物，以及你和客戶之間的所有其他紐帶。在企業的新基礎框架里，有更多的觸點需要應對。客戶生活在一個互動的世界里，他們的行為聚合成企業可以參考的數據，并以此來做出商業決策。反過來，對客戶來說，企業的行為也會比以前更加透明。

　　想象一下，你跟互聯網說你要買個襯衫，然后就可以從網上的虛擬商店挑選，然后購買線下產品，不用排隊，付款也超容易，店家甚至可以根據你的歷史偏好提供商品建議。當然，這種商業模式將要求更高的產品設計水準以及自動化的生產方式，公司也需要挖IT專業人士來幫忙轉型。

　　四、提升技術敏銳度

　　無論處于什么行業，企業都生活在一個可編程的世界中，而軟件將成為競爭力的關鍵因素。即使是身處硅谷的企業，在未來幾年也需要提升技術敏銳度。這不僅僅是雇傭軟件人才這么簡單，而是需要提升企業每位員工的技能;不僅是使用數字工具，還應包括對技術模式的深入見解。例如，如何創建可以利用工業互聯網優勢的業務足跡，或是如何積累有助于促進機器學習的數據類型。

　　即便是硅谷公司，也不得不對技術迭代保持敏感，不單單要看員工的專業技能，還要看學習能力，他們不僅需要學會利用數字工具，還要具備洞察技術迭代的能力，比如基于機器學習算法的大數據分析能力，并將其應用于商業決策、工程手段等，幫助節約成本，提高效率，建立智能化程序和全球性戰略。

　　隨著企業員工越來越適應工業互聯網，他們將創造出一種創新的合作文化，還將對新世界的風險形成更好的理解，比如與事故、侵犯隱私和網絡攻擊相關的風險。這種深刻見解對于企業乃至所處的平臺而言都將是非常寶貴的。

　　五、快速且開放地創新

　　創新與領導力將在下一輪的工業革命中攜手并進。許多企業將尋求顛覆性創新，但是一系列漸進型創新卻能創造更多收益，漸進型創新更容易實現，更重要的是，更容易接受市場的檢驗。利用工業互聯網工具，企業可以先少量生產并推進新產品，如果獲得了市場接受再大批量生產。從2000年的音樂播放器iPod到2007年改變世界的智能手機就是這個發展路徑。

　　當企業能夠以開放合作的心態與外部合作時，快速創新更加有效。廣泛招募參與者，包括那些與企業平臺有關聯的組織。工業互聯網中的大部分技術不僅是跨職能的，而且是跨行業的。當整個價值鏈和客戶生態系統能夠被集成和轉化，創新將有跡可循。

　　以西門子為例：2016年10月1日公司創立next47，該獨立業務部門獲得10億歐元的資金，將整合西門子目前所有的新創企業項目，來幫助構建新的“創企饑餓時代”。Next47主要覆蓋人工智能、自動化機器人、智能電網、移動電子、區塊鏈等。

　　六、從數據獲得更多信息

　　從客戶、設備和工作流程中匯聚的實時數據呈指數增長，這將給企業提供新的洞察。收集和分析數據很重要，但這僅僅是個開始，關鍵在于運用分析結果發現重要模式并獲得幫助企業進行正確決策的洞察。

　　例如，在過去，施工現場進度和成本的準確信息很難獲知。現在，建筑公司或投資人可以利用無人機搜集攝影圖像，將圖像與原始工程圖進行比較，核對承包商報告，就連工地上一厘米的差距都能發現。農業無人機也可以利用氣象傳感來幫助調整種植、施肥、收割過程。通用電氣首席熟資管Bill Ruh認為，基于數字的機車改良，可以幫助減少2億美元的鐵路建設成本。此外，軍事航天領域，制造商也可以利用飛機反饋的數據創建經驗模擬軟件進行飛行員培訓，減少機身磨損，大大降低了軍事訓練的財力、物力、人力成本。

　　當然，在所有的行業，企業現在可以開發高度符合客戶需求的定制化的生產，同時客戶可以實時獲取設計、供應和需求系統的信息。生產方的生產系統和客戶方的訂貨和需求計劃系統之間的直接反饋和交互，減少了訂貨到交貨的時間，也改進了產能利用率規劃。充分利用數據分析，發揮業務決策制定的能動性，利用數據共享等方式豐富數據源，保持警覺，即時調整分析方法，將不斷促進公司成長。