大数据对高端装备制造业各环节商业模式的影响研究

张铁山+肖皓文+刘骐宁

摘 要：文章从商业模式的要素出发，先阐述了大数据对其9个要素的影响，再结合高端装备制造业前中后三个环节，进而研究大数据对高端装备制造业各环节商业模式的影响，研究表明，大数据通过创新商业模式对高端装备制造业前端和后端的影响最大，因此，一方面要重视制造业前端的设计研发环节，打破国外发达国家在技术上的垄断地位，另一方面是要适应全球化的市场竞争，通过商业模式创新进一步开拓国内外市场。

关键词：大数据；商业模式；高端装备制造业

高端装备制造业是以高新技术为引领的战略性新兴产业之一，包括航空装备、卫星及应用、轨道交通装备、海洋工程装备、智能制造装备五个行业。高端装备产业是以高新技术为引领，处于价值链高端和产业链核心环节，决定着整个产业链综合竞争力的战略性新兴产业，是现代产业体系的脊梁，是推动工业转型升级的引擎。大数据对于所有行业而言，都绝对是一个关键的竞争优势之源，那些很好地理解并且擅长利用大数据的组织，将有可能实现持续性的创新、保持敏捷性并且持久改善盈利状况。当前，全球化、经营化、协同化、服务化是高端装备制造业管理变革的主要趋势，而大数据将为高端装备制造业转型提供重要的支撑手段。结合高端装备制造业的七大组成环节，本文重点分析大数据对其各个环节商业模式的影响。

一、高端装备制造业七大组成环节

高端装备制造业与传统制造业同属制造行业，因而两者之间既有区别又存在着诸多联系。根据香港著名学者郎咸平提出的“6+1”理论，制造业产业链可划分为七大环节，即原料生产、设计研发、原料采购、仓储运输、制造、订单处理、批发以及零售，“6+1”中的“1”指原料生产环节，“6”指后续的六个环节。前面的一个环节浪费资源、破坏环境、消耗劳工、产品附加值低，属于低端环节，然而在很长一段时间内，中国正是占有着原料生产环节。后面的六个环节属于知识密集型产业，具有高附加值，可以吸纳大量高端人才就业，同时进一步促进产品技术提升，属于高端环节。高端装备制造业与传统制造业的显著区别就在于高端装备制造业尽量减少甚至摆脱制造业中的低端环节，而尽量占有制造业中的高端环节。长期以来，受技术水平和经济实力所限，中国传统制造业只能占有制造业中的低端环节，而高端环节则长期由发达国家控制，因而通过创新促进中国制造业由低端走向高端正是中国制造业转型升级的发展方向。

本节以“6+1”理论为依据，结合高端装备制造业自身特点，将原料采购、仓储运输归结为物流环节，将订单处理、批发以及零售归结为市场环节，进而将高端装备制造业归结为设计研发、物流、制造、市场四方面，各组成环节之间的关系如图1所示。基于上文大数据在高端装备制造业商业模式九要素中的影响，进一步对大数据所带来的商业模式创新，在高端装备制造业各环节中的影响程度进行量化分析。

二、商业模式的概念及构成要素

商业模式的概念来源于商业概念，其所包含的范围日渐广泛，包括产品和服务的概念、供应链概念、营销概念、运作概念和市场概念，从而形成一个包含市场需求和资源的系统。Morris（2005）将商业模式的定义进行归纳，提出从经济、运营、战略三个角度对其进行分析。网络上对商业模式的最新理解是：企业满足消费者需求的系统，这个系统组织管理企业的各种资源，形成能够提供消费者无法自力而必须购买的产品和服务，因而具有自己能复制但不被别人复制的特性。

Viscio（2010）认为商业模式由五部分构成，分别是核心观点、经营单元、服务项目、治理模式和系统联系。Osterwalder（2011）认为商业模式包括企业的产品、客户、财政和基础设施管理四个构成要素。Morris（2013）则总结出商业模式六要素，分别是产品和服务组合、核心竞争力、市场定位、市场范围、成本和收入、定价投资模式。

尽管关于商业模式的研究众多，然而学术界并没有对商业模式的构成要素达成一致共识，随着企业所处环境的变化，商业模式也在不断发展变化中，因此对某一时间、某一行业的商业模式研究必须从实际出发、有针对性的进行剖析，并结合时下的最新技术进行不断创新。本文认为商业模式的核心要素包括价值主张、客户细分、分销渠道、客户关系、核心资源及能力、关键业务、重要伙伴、收入来源、成本结构九个方面。

三、大数据对高端装备制造业各环节商业模式的影响

本文先分别阐述大数据对商业模式9个核心要素的影响，然后将9个要素归结到高端装备制造业的前中后三个环节，进而从研究大数据对高端装备制造业各个环节商业模式的影响。

1.大数据对商业模式各要素的影响

（1）价值主张，即企业能够为客户提供的价值，这种价值的具体载体即为产品或服务。在大数据影响下制造业由产品生产制造转向提供服务；由产品标准化生产转向个性化定制，这种创新属于制造业设计研发环节的创新。

（2）客户细分，即企业根据自身价值所定位的客户群体。利用大数据技术基于客户需求建立客户细分，使客户群体的划分更加接近于人的市场属性，这种创新将影响到设计研发、和批发零售环节。

（3）分销渠道，即企业将价值传递给目标客户群体的方式途径。随着互联网的发展，企业将分销渠道由线下转至线上，这将更加有利于数据的收集和分享，这种创新将影响到订单处理和批发零售环节。

（4）客户关系，即企业与客户之间建立沟通的方式途径。通过大数据建立客户信息管理系统，可以提高管理效率、防止客户流失、分享客户数据、规避客户风险，这种创新将影响到订单处理和批发零售环节。

（5）核心资源及能力，即企业生产、销售、运营环节中赖以生存的方式。大数据成为企业的一项核心资源，对大数据的收集、整理、挖掘和分析成为企业的一项核心能力，利用大数据建立决策机制，这种创新将影响到设计研发、制造、订单处理和批发零售环节。

（6）关键业务，即企业运转中对于流程的安排和资源的配置。利用大数据收集企业业务流程中的数据，分析其中隐含的问题，变被动解决问题为主动预测问题，这种创新将影响到设计研发、原料采购、仓储物流、制造、订单处理和批发零售环节。

（7）重要伙伴，即能够为企业生存提供有用价值而形成的关系网络。通过搭建大数据共享平台，重要伙伴之间的联系将更加紧密、高效，这种创新将影响到设计研发、原料采购、仓储物流、订单处理和批发零售环节。

（8）收入来源，即企业以何种方式建立现金流为自身创造财富。通过大数据分析客户行为，进而迎合客户需求、发掘潜在客户、拓宽收入来源，这种创新将影响到设计研发、订单处理和批发零售环节。

（9）成本结构，即企业需要以消耗成本为代价创造价值。利用大数据推动制造业服务化，由提供产品向提供服务的转变可有效降低运营成本，这种创新将影响到设计研发、原料采购、制造环节。

2.商业模式对高端装备制造业各个环节的影响

图2表明高端装备制造产业环节可按照生产流程划分为前端、中端、后端三个阶段，大数据通过创新商业模式对高端装备制造业各环节产生不同程度的影响，形成图中的S型曲线。其中原料制造不属于高端装备制造环节；前端和后端受影响程度最大，即前端和后端属于高附加值区；中端物流、制造环节会受到一定程度的影响。由此可以对中国制造业未来发展方向进行分析，自改革开放以来的三十多年间，中国制造业迅猛发展主要依赖于资源和廉价劳动力优势，注重对制造业生产能力的扩张，在全球制造业中主要占有中端的制造环节，这种发展模式破坏生态环境、消耗自然资源、浪费人力资源，使中国制造业发展逐渐陷入瓶颈。在过去几十年间，由中国传统制造业快速扩张所带来的产能过剩现象已经相当显著。通过图2中创新商业模式在高端装备制造业各环节中的影响程度分析不难发现，我国对制造业的转型升级就是要转变发展思路，转而占领制造业的前端和后端。中国制造业经过几十年的发展在生产、管理、营销等方面已经掌握了一定的经验，初具现代制造业雏形。中国制造业走向高端装备制造的发展道路，一方面是要打破国外发达国家在技术上的垄断地位，将发展重心转向制造业前端的设计研发环节；另一方面是要适应全球化的市场竞争，通过信息化手段，提升我国在全球市场竞争中的软实力，通过商业模式创新进一步开拓国内外市场。

四、结论与启示

毫无疑问大数据正在以前所未有的方式改变着所有行业的商业模式。爆炸性增长的数据将成为未来企业一项无形的战略资产，收集、整理、分析数据，并将其应用于企业的市场选择、产品设计、商品定价、市场营销，乃至内部管理流程，将对企业商业模式将带来革命性改变。企业如何更好地将数据与商业模式相结合，从而对制造业各环节产生影响，决定着企业是否能够在这个变革时代把握发展先机，在未来市场中争取主动权。

1.高端装备制造业前端是设计研发，历来是全球竞争最为激烈的部分，高端装备制造业前端长期由发达国家控制，通过大数据对前端的影响程度可以得知，任何先进技术的引入对前端的影响都是最为深刻的，高端装备制造企业要特别重视将大数据技术引入设计研发环节。

2.高端装备制造业中端主要指物流和产品制造，相较于原料制造，中端部分能够产生更多的产品附加值，这也是我国作为制造业大国自二十世纪七十年代以来经历的主要阶段，然而随着我国人口红利的消失、劳动力成本的上升，中端部分的发展瓶颈日益凸显，大数据技术的引入可在提高管理效率、降低生产成本等方面长生巨大效益，是突破中端发展瓶颈的有效方法。

3.高端装备制造业后端包括订单处理和批发零售，是最容易引入大数据实现创新的部分，在高端装备制造业前端竞争激烈的背景下，企业通过引入大数据促进营销、开拓市场，通过后端部分的创新可有效弥补前端先天性的不足。

高端装备制造业各环节归结为前端、中端、后端三个部分，与此对应，大数据可分别在高端装备制造业三个部分上实现创新，即通过大数据实现制造业服务化、建立大数据收集共享平台、运用大数据分析预测市场走向。由此可见，高端装备制造业基于大数据的创新过程可以通过三个环节实现，创新环节对应关系如图3所示。对于前端的设计研发环节，由传统基于产品的设计研发向基于服务的提供成套解决方案方向转变，建立基于客户需求的客户细分方法，通过走制造业服务化道路扩展收入来源；在中端物流和制造环节，建立大数据收集共享平台，将该平台应用于物流环节，可以将物流环节由线下转至线上，从而提高物流效率，将该平台应用于制造环节，可以降低制造成本，提高产品检测水平，优化流水线作业流程；在后端市场环节，通过大数据分析预测市场走向，建立基于大数据的决策管理机制，预测经营管理中存在的问题，可有效提高企业应对市场变化的能力。

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