工业4.0如何重塑后台运营：解锁效率与创新新境界

第四次工业革命将数字化转型制造业，但这一次，白领员工将深度感受冲击——并收获潜在新红利。

由3D打印、大数据分析、人机协作(HRC)等数字制造突破引发的热议，多聚焦车间影响。工厂运营与工人必将经历工业4.0冲击，但这场工业革命最深远影响可能其实发生在白领办公室与工位。

工业4.0融合数字连接与制造技术，构建更快更好更便宜产品。基于Oliver Wyman跨多制造行业研究，到2030年此创新浪潮全球增值潜力将达1.4万亿美元。通过提供客户需求、产能、运营绩效、产品质量实时信息，工业4.0将实现从定价到生产规划等各环节决策显著提效。因此，车间虽大幅受益，但最大收益可能实在非生产领域。随算法决策等工业4.0数字创新在研发、产品发布、定价、规划、调度、采购等领域落地，企业将自动化许多现由人类完成的工作。同时，具备所需技能能力的白领将迎来数字化支持的新机遇。

跨职能效率革命

变革将广且深，更多繁琐艰巨职责由办公室自动化与AI能力接管。以下例子展示非制造职能未来变化：

• 需求预测与智能定价：领导者依赖需求预测做销售生产规划到定价等关键决策。今日预测源于销售营销高管估算、市场预期、整体竞争。不完美且对销售营销认知边界外发展无响应，此类预测通常缺乏严谨性。部分公司已通过大数据技术改进：自动汇聚广泛来源数据，中心化分析算法预测不同细分客群与地域未来需求。最终，实时算法驱动需求预测将输入市场研究、销售规划、生产规划调度等诸多关联流程，极少人工介入。
• 智能采购与外包：收益源于供应商集成透明度提升、供应商范围拓宽、自制外购决策灵活性增强。制造商将标准化与供应商交换完全数字化的产品与生产相关数据。这将克服诸如数字化不一致阻碍提案请求流程等当前短板。
• 研发效率与产品发布：收益源于大规模仿真、数据集成、大数据模式识别、实时反馈闭环。数字创新将提升研发效率：如基于数字模型的结构化运营数据分析、制造商与供应商间并行机电工程。仿真改进将减少研发部门昂贵费时物理原型，以数字建模与虚拟测试环境替代。

新挑战，也有新机遇

上述各例中，工业4.0将驱动制造商白领职能新效能层级，让公司以更少后台员工做更多事。同时，这些数字方案将通过例如助B2B客户降本、改善自有客户供给、创造价值与就业等方式生成新商业机会。已涌现多个案例：

• 一家深耕工业4.0技术的头部一级汽车供应商，向其他制造商投标其专长。业务主推工业制造连接解决方案软硬件，核心推动生产力与能效提升。
• 一家铁路车辆OEM提供云软件套件，改善铁路运营商资产管理与运营效率。客户受益于维护能源成本降低、轨道使用减少。资产利用率提升助运营商长期降低资本支出。
• 一家造纸机械制造商向客户提供优化投入消耗、提升造纸产出的软件。方案收集分析数据、实时估算流程优化潜力、自动调整工艺参数。OEM收取月度固定安装费，若客户达成约定生产成本节约可获成功分成收入。此外公司可利用数据算法洞察构建生产咨询业务。
• 飞机部件供应商与OEM可通过向航空公司客户提供创新数据驱动维修大修(MRO)方案创造经常性新收入源。今日大型飞机单次飞行产生超500GB数据、60万参数。MRO进步源于更好分析此数据做预测性维护。运营中实时追踪飞机健康参数，企业可在设备达临界运行阈值前制定高效MRO计划。

描绘明天白领工作者画像

颠覆性虽存，但拥抱变革的企业与白领也将迎来机遇。这要求灵活意愿与获取数字敏锐度，迫使员工学习新工作方式、承担新责任。文职行政白领岗位易受工业4.0冲击，但通过正确培训经验，这些岗位人员可向依赖人类解难与创造力的角色转型——算法目前尚无法匹配的人类天赋。工程师、会计师、律师、科学家等专业人员也可能面临虚拟仿真、自动化成本控制、高级决策算法等颠覆竞争。但办公室自动化处理这些工作机械部分时，公司将激进利用不断进化的数字能力创造新商业模式与收入流——需要技能型人类参与才能成功。工业4.0连接属性还将让具备热门技能的人无需离家服务全球企业、或参与众包倡议，大幅拓展市场价值。

上述表明，明天白领需要不同技能组合才能成功。正如未来蓝领需要更好培训教育、聚焦基础STEM学科，白领也需要专属进修课程。除STEM培训，其他学科包括大数据分析、控制论、数据挖掘管理。公司自身将聚焦众包等创新、建立经审核全球专家网络解决最棘手问题。同时，工业4.0网络大规模扩展攻击面意味着公司须从更集成视角处理数字安全，业务员工承担数据保护责任而非仅依赖安全部门。

工业4.0承诺重振制造业，但如同每次工业革命，也将淘汰缺乏新环境所需技能培训的工作者。光明面是：工业4.0背后力量也将为能适应新连接环境的白领打开新机遇之门。

Michelle Hill，Oliver Wyman汽车业务副总裁