【 导读】

        “引领产业发展”是本刊发展愿景。新零售已在两岸如火如荼展开，中国大陆尤其神速，本刊特别邀请林希梦先生担任主笔，借由他的讲解，让我们更加清晰了解新零售产业的发展。林先生曾任职中保物流与统一企业（中国）负责物流业务多年，也曾任职多家知名企业，负责供应链管理，在任职北京物美超市集团期间，负责“多点”新零售业务发展，拥有丰富的实操经验，对两岸新零售业务发展有独到的见解。

【作者简介】

林希梦先生
美国CCXA客户体验管理协会CCXM认证
中国台湾政治大学Global EMBA经营管理硕士
中国台湾政治大学 信息管理学系学士
著作：《客户为王的4.0世代——广义新零售的策略规划》
林希梦先生曾任职于多点生活网络科技有限公司(dmall.com)担任履约中心副总裁，负责推动上千家超市的在线线下一体化运作。通过近20多年来担任第三方物流，食品、汽车、新零售等产业供应链部门的高阶管理工作，累积了丰富的供应链数字化、客户体验管理优化、流程改造(BPR)等经验，对于新零售策略规划与第一线实施均有深入见解。
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今日头条账号：《云之萃》

林希夢先生
 

【数字化升级的核心目标】

        近几年来在商业界与信息界经常被提及的一个主题就是“数字化升级”，许多有关“数字化升级”的议题与文章被发表，对于没空深入理解的商业老板们，经常是听到但无暇深入理解，甚至在众说纷纭之下，也无法确定到底“数字化升级”跟以前的“信息化”有无不同？

        因此，许多客户经常提出的核心问题就是：“数字化升级，跟许多公司都投资了不少的信息化、计算机化有何区别？”“过去20～30年以来，公司也在信息系统与信息部门上投资了不少经费，难道不够吗？是要再升级买什么信息系统吗？”而老板们潜在的疑惑就是：“如果数字化升级跟信息化没有太大区别，其实我们已经投资很多经费在信息系统上了，为什么很多人还在倡导数字化升级？”
 

        如果去追究“数字化升级”一词的起源，也许会发现其中很重要的一个倡导者就是顾能公司（Gartner）。顾能公司是全球在IT产业与供应链管理产业的主要领导者企业之一，每年发表的IT技术趋势报告与全球企业供应链管理总排名都备受瞩目。顾能公司早在2010年代初期，就已经倡导数字化，且针对数字化的几个名词定义（Digitalize, Digitization, Digitalization），有详细的Gartner专属定义公告在官网供大众参考。

        但是究其根源，经过十年以上的时间，我们可以很清晰看见：数字化升级不论使用多少最新的信息技术（Information Technology），它的核心理念就是企业须要创建高度数字化管理的环境与能力，进而深度使用数据/资料（Data）来创造全新的竞争力与价值创新。
 

        上面这样的说法也许是太抽象了，可能有人想问：“我们公司原来已经投资了信息系统，算不算数字化？那数字化升级是要升级哪些部分？”我们可以参考一篇很重要的报告：资诚联合会计师事务所于2017年发布的《2017全球数字智商调查报告》（2017 Global Digital IQ Survey）。在这份报告中的重点如下：
                ● 彻底改变人与机器的合作方式。（此观点源自工业4.0+物流4.0的定义）
                ● 以提供无与伦比的客户体验（Customer Experience）为所有活动的总体目标。
 

【各行业发展境况】

        时至今日，已经五年过去了，我们似乎也还没有感受到这一波压力，没有做数字化升级的企业也没事啊！我们不妨盘点近期物流与相关行业的一些趋势。
 

（01——新零售行业因疫情快速崛起）

        新零售行业强调的就是注重客户体验，恰巧与资诚会计师事务所的报告相符合（CX: Customer Experience也就是使用者体验UX: User Experience）。

        本来知道新零售的人不多，但是自2020年开始三年之内已经席卷整个中国台湾地区，大多数在城市中的人都或多或少使用过外卖服务、生鲜电商宅配到家。不仅如此，用手机购买冷冻的海鲜、进口牛肉等食材也大行其道！甚至在2021年的端午节前一周，几大冷链宅配公司因为爆仓导致配送大量延迟配送，且部分冷冻产品无冷库可用导致融化腐坏，最终必须停止北区收货三天，用来消化堆积如山的宅配货物，才能恢复正常运作。

        外卖宅配与生鲜电商从没有太多人使用，甚至有些人嗤之以鼻的情形，一年之内成为许多人生活中不可或缺的一部分。物流宅配成为新兴的获利关键能力之一。

（02——C2F引领物流体系构建与升级）

        反之，中国台湾几大电商公司，由于物流效率在2021年疫情三级管制期间的天量订单冲击考验之下，产生了截然不同的配送效率，结果就是消费者明显转向能更快完成配送的电商企业，也因此引发了台湾电商的厂商在物流作业能力上的进一步提升与竞争。

        相信物流行业的主管们都知道：近几年以来，物流企业与非物流企业，都在积极找地兴建物流中心。大家终于发现：C2F（客户直接向工厂/品牌商订货）的时代来临后，物流能力与供应链总体效能，成为企业的关键策略武器。

        可见管理信息系统数字化升级要解决的问题，不是把现有的信息系统做得更大更快更复杂，或是买下更快速度的硬件，而是因为全世界的趋势都在追求工业4.0时代的高度数字化能力，不自我升级就会面临被淘汰的压力！相信许多老板们在这一两年之间，会发现生意比起过去突然变得非常难做。其原因不仅仅是全球供应链塞港，也不单单是物价上涨，更可怕的是，有一批企业正在借着工业4.0+物流4.0的全新数字化技术，快速提升其竞争力到一个全新的境界！
 

【“干脆再等等”可取吗？】

        那没有赶上的企业该怎样面对？也许有的老板会想：既然不做数字化升级可能会很辛苦，做了又不见得能成功，干脆再等等看会发生什么事情？作者的建议如下：
 

（01——数字化要自上而下，而非局部）

        现实的问题是，许多年纪较长的老板，对数字化的内涵不是很理解，以为是买计算机或是买信息系统，而实现代数字化的能力是“数字化投资+全体员工的数字化能力高低的总和”。过去认为数字化、信息化或是计算机化是信息部员工的事情，没想到工业4.0时代，数字化变成全体员工的事情了，甚至高阶主管还需要比员工更加了解数字化的内涵才行！所以，具备数字化理解能力的高阶主管，变得非常重要且有价值，而具有选拔优秀数字化主管鉴别能力的老板，将能成为最有价值的老板！
 

（02——学习“管理信息系统”，而非学习计算机）

        有些老板可能不服气：那我也来学计算机。问题是要学什么？这个时候对“管理信息系统”（Management Information System）的认知就很重要。虽然信息管理系与信息科学系的翻译很类似，但是内涵截然不同。实际上，信息管理系应该翻译为“管理信息系”（管理学、会计学、营销学为必修科目），它要研究的是为管理工作与目标服务的商用信息系统相关的课题。

        而信息科学系则是要研究更快的计算机系统怎样设计？更好的程序算法怎样设计？所以老板们要学的是“管理信息系统”的概念：怎样建立全员的作业细节都在系统上看得到？这是工业3.0时代的课题。怎样把这些信息系统所产生的连续资料用到极致？这是工业4.0时代的课题！老板们的重点不是去学计算机，而是要会选择能推动数字化升级且能做出高绩效成果的高阶主管！
 

四次工业革命的浪潮

（03——再做“数字化升级”才能具备足够的竞争力）

        有些人可能也不能接受，过去的信息系统已经做得很不错，凭什么说还要再做“数字化升级”才能具备足够的竞争力？答案是：因为过去系统处理的资料量还是太小，没有考虑到大数据的威力。而工业4.0时代的来临，主要原因之一是物联网（IoT: Internet of Things）的普及应用。

        未来智联网（AIoT: Artificial Intelligence + IoT）也在快速的发展中，而工业物联网（IIoT: Industry IoT）在过去几年更是进步神速！这些新技术使得高阶主管对位于全世界各地不同城市的所有下属工厂与供应链的每一个环节、每一部设备都能产生高度数据化的深度掌握，我们可以称它为：数字化深度感知（Digital Deep Sensing），每一秒钟这些遍布在工厂生产线、自动化设备、自动仓库之中，每个不同关键设备的物联网、智联网感知器（IoT/AIoT Sensors），都在快速记录，并且把测量的资料上传到云端做记录，同步作大数据分析（BDA: Big Data Analysis），以便把人工智能等级的分析信息，实时回报到管理者手上。所以关键来了：高阶管理者主要是了解这个物联网、智联网感知器（IoT/AIoT Sensors）深度感知的逻辑与资料流程，然后会运用这个人工智能所产生的信息来进行管理就可以了！
 

云之萃的数字孪生系统的高阶应用模式
 

（04——数字化升级助力企业提升竞争力）

        相信还是有人要问：这些数字化升级真的能给企业带来利润吗？我们来看看特斯拉汽车（TESLA）的老板埃隆·马斯克，他在短短几年内成为世界首富，请问他致富的关键动力来源是什么？答案是：高度数字化的应用。

        因为特斯拉汽车不只是一辆电动车，而是一个会移动的高度数字化平台。借由电动车这个数字化平台上的物联网/智联网感知器的连续感测资料，可以经由云端大数据记录后，加以人工智能分析而产生许多有价值的资料（AI+大数据分析）。

        例如：未来汽车保险企业可能可以使用特斯拉的所有连续资料，来评鉴一个驾驶人的交通意外险保费的费率！驾驶人的所有驾驶习惯将会被巨细靡遗地记录，分析特征，用来评估其驾驶风险。这样一来，许多守规矩的驾驶人可以享有特别优惠的保险费率，而保险公司也能更加精准地评估收费标准，而不是一视同仁。因为善用电动车深度感知的资料，产生更高却更合理的利润，消费者与保险企业同时受益，这在过去是不太可能实现的。

        以上这些观点总结来说，就是数字化升级的目标，是以“工业4.0+物流4.0”为准的深度感知与全员数字化升级的高度数字化。不是买信息系统软硬件就能有成果，而是要让全部的主管具备数字化的素养与信息应用能力。
 

【数字化工厂实例：西门子PLC德国Amberg工厂】

        相信还有很多人会问：这种境界除了上次说明的台积电军机处，真的有人做到吗？作者想引用一个亲自参观过的德国工厂最近的一些成绩作为说明：

        2011年，作者有幸在政大EMBA的境外课程安排下，参观了当时最接近工业4.0的两个德国工厂，一个是奥迪汽车的Ingolstadt工厂，另一个就是西门子PLC（可程序化控制器）的Amberg工厂。

        西门子PLC的Amberg工厂，在当年就获得2010年欧洲最佳工厂奖，当时见到的设计理念令作者永难忘怀。所有自动化SMT生产线，已具备影像自动化辨识与坏品自动抛料功能，所有SMT生产线的自动化设备布局，就是考虑具备高度弹性的设计。

        这个设计甚至表现在工厂的基础建设上，整个生产线井井有条，但是地板上却布满了网格状圆形的孔洞被填满的痕迹，原来地板下设有一米以上的夹层，作为所有信息数据线路的空间，而圆形孔洞可开合的设计，使得SMT机台可以随时更换布局与位置，但是又能方便轻松重新布线（电力线、网络线）。而所有SMT机台工作站的QC不良品资料，都是实时上传到系统，汇总的电子广告牌竟然放在大门进来主走道的第一面墙壁上，这样所有员工与客人均可以看到质量不良率的实时数字！相信12年后的今天，也没有几家工厂敢这样公开自己的质量良率！
 

（01——达成独孤求败式数据）

        这还没有达到极致的程度，作者在一次资料查阅时发现：2016年西门子PLC在Youtube频道上公布的资料是：
                ● 每年新增60,000个客户。
                ● 新的大量订制化订单，可以在下单后24小时制造完毕配送给客户。
                ● 西门子PLC公司同时设有1,000个负责设计订制化产品的设计中心（TEAM CENTER）。他们通过西门子的数字孪生系统（Digital Twin System），可以在短时间内完成数字化设计、在线3D VR模拟生产过程的作业动线、机器设备与零部件规格匹配程度、总体供应链生产效能、物流交付的服务水平（SLA: Service Level Agreed）等等。
                ● 最令人震惊的的是，总体不良率：12PPM（百万分之12）以下。

        这不由得让作者想起独孤求败的精神！如果一个工厂想追求百万分之12以下的不良率，同时又能接单后24小时进行大量订制化生产，这种目标应该很刺激！这也让作者想起：难怪德国一流公司的物流仓库拣货错误率要求90PPM以下（不论人工仓库还是自动仓库），看来还没赶上西门子PLC公司的要求目标！更有意思的是，在作者际经历这种目标要求与考验时，发现还真能达成！
 

（02——低拣货错误率、超低总体不良率只是基本水平）

        难怪西门子PLC当年要把不良率的汇总电子广告牌放在公司接近大门的主走道墙壁上！原来超低拣货错误率、超低总体不良率只是工业4.0的基本水平！（工业4.0时代的70分）反观我们在自己管理的物流仓库里面，是否敢把拣货错误率的管制图放在公共区域给大家看？当年作者也曾经在台湾某知名物流中心内见过这个做法，用以激励员工！不过那时候的目标值是拣货错误率低于万分之二，实际达成接近万分之一左右。以计算机辅助拣货设备而言，这种功力已经是接近极限值的表现。

        同时我们也可以了解到：西门子PLC的Amberg工厂在2016年的12PPM不良率，是由质量、制程总体效率、成本管控与准时交付QCD同时达成的惊人成果。因此只有在数字孪生系统的整合下，结合了产品CAD设计、模拟制程分析、模拟厂内物流动线与作业效率分析、总体供应链与先进排程系统模拟分析后，才能确实做出可否准时（24小时之内）交付的结论。
 

（03——庞大的数字资料）

        如果有人好奇，以西门子PLC工厂这样的数字孪生系统管理范围，包含了整个产品生命周期的全部（PLM：Product Life-cycle Management）。光是计算这个数字孪生系统的资料量会有多大？我们可以参考同样属于西门子PLC的成都工厂，在接受数字时代访问时指出：每天的资料量大约有1,000万笔！由于这种工厂都是7×24不间断生产，所以一个月资料量就是三亿笔，一年就是36亿笔。这很可能还只是其中的一部分资料，不一定是全部的资料（例如：CAD设计资料可能就没有计算在内？）。所以作者之前才说：工业3.0的资料比较少，不能做出深度感知的连续实时分析！

【“工业4.0+物流4.0”远超想象】

        总体而言，“工业4.0+物流4.0”的理想境界，远远超出我们的预期与想象范围，这就是数字化升级的挑战！不然它也不配被称为：第四次工业革命！然而，这样高远的目标与理想并非绝对无法达成。我们观察“工业4.0+物流4.0”的要素：
                ● 高度数字化管理的生产线与供应链全部细节（完整的ERP、自动化设备、自动化仓库、数字化供应链等等）。
                ● 深度感知生产与供应链大数据的人工智能深度应用（建立人工智能系统对深度感知大数据的解析能力）。
                ● 大量使用物联网、智联网感知器（IoT/AIoT Sensors）来做实时性资料的收集，以备大数据分析之用（物联网、智联网感知器要轻薄短小又便宜）。
                ● 具备数字化升级理念的优秀高阶管理人才（愿意学习且能懂得数字化升级，又能做出绩效）。
 

物流业专用的数字孪生系统

        以上四项作者认为中国台湾地区都有很好的实力，可以进行数字化升级的整合。因此建议各位老板们无须担忧数字化升级的资源不足，而是要找到数字化升级的正确策略与做法，才能在4.0时代发挥最大的竞争力，累积数字化升级能量，赢得4.0时代的优势！

        同时，物流企业与物流部门的主管，也能有机会善用数字孪生系统，进行深度感知化的管理，用来减少设备故障，提升妥善率。发现设备运行错误的根本原因，进行根本原因的消除，以提升到“工业4.0+物流4.0”10PPM（百万分之十）等级的不良率， 相信真正达成“工业4.0+物流4.0”的理想距离我们并不遥远。

        近来作者得知，2021全球灯塔工厂新增15家（由世界经济论坛与麦肯锡自2018年起开始评选的工业4.0典范级工厂），赫然出现中国台湾的纬创首次入选（位于中国大陆的昆山工厂），还有富士康的成都、深圳工厂获得灯塔工厂的认证！可见中国台湾的企业在这一方面也已经开始获得世界级的认证与肯定，相信未来会有更多台湾地区制造业与物流业的厂商获得此殊荣！
 

【END】