大数据驱动服务型制造超网络价值共创过程

董 华，陈 蕾

（青岛科技大学经济与管理学院，山东青岛 266061）

1 研究背景

服务型制造是工业化进程中制造与服务融合发展的一种新型产业形态，是中国制造业转型升级的重要方向。服务型制造网络是制造业和服务业融合发展过程中，由制造企业、服务企业以及客户组成的价值模块节点单元构成的一种能力与需求合作网络［1］。服务型制造网络具有资源整合、集成创新和价值增值的功能［2］。大数据等新一代信息技术的普及应用，为制造企业的产品服务创新提供了更多的可能，制造和服务的融合愈加深入，服务型制造网络的结构也更加复杂，服务节点、制造节点间形成错综复杂的相互作用和网络关系，共同进行价值创造，而一般网络很难全面揭示这种关系和价值共创的过程，需要运用更加符合真实世界网络特征的方法来描述和刻画服务型制造网络。超网络作为一种高于而又超于现存网络的网络［3］，具有多层性、多级性和嵌套性等特点［4］，能够较为完整地描述和刻画复杂网络中要素的相互作用和相互影响，揭示同构网络的多重关系和异构网络的关联关系［5］。因而，本研究将大数据等新一代信息技术驱动下的服务型制造网络看成是一种超网络。

关于服务型制造网络价值共创的研究，主要是从一般网络视角分析价值共创的主体、资源和形式等。首先，价值共创的主体趋于多元化，由最初的顾企合作创造向制造企业、服务企业和客户等直接利益相关者合作创造，进而向制造服务集成商、制造服务提供商、客户和潜在利益相关者等社会参与者共同创造转变［6］。其次，价值共创的资源趋于无形化，产品、设备等有形的对象性资源成为服务型制造网络价值实现的载体［7］，知识、关系等无形的操作性资源成为服务型制造网络价值实现的关键［8］。最后，价值共创的表现形式趋于多样化，服务型制造主体通过网络互动、资源整合和服务完善等形式促进多方价值的共创［9］。从复杂网络视角来看，有研究如李冀等［10］通过分析服务型制造主体的节点度和聚类系数揭示主体在网络中的地位；有研究如武柏宇等［11］通过分析结构洞指标揭示主体在网络中的相互关系；有研究如侯芳［12］通过设计服务型制造网络协同需求评价方法，改进群组评价效率。以上相关研究深化了对服务型制造网络价值共创的认识，但多是基于一般视角和复杂网络视角对服务型制造网络的价值共创主体和资源等进行描述性分析，主要考虑影响价值共创的内部因素，缺少技术、环境等外部因素对服务型制造网络价值共创的影响。

在大数据驱动下，服务型制造超网络的开放性和交互性随之增强，为主体间的价值共创提供了有力的条件。因此，本研究以超网络理论为基础，综合考虑内外部因素，构建大数据驱动服务型制造超网络模型，在描述超网络的子网结构、映射关系和子网相互作用过程的基础上，建立大数据驱动服务型制造超网络价值共创过程仿真模型，通过仿真过程分析大数据在推动服务型制造超网络价值共创过程中的作用，验证超网络模型的有效性。

2 大数据驱动服务型制造超网络模型的构建

物联网、云计算等新一代信息技术的普及应用，使近年来服务型制造的发展环境发生了巨大变化，在万物实现互联的过程中产生的大数据成为服务型制造网络的一个重要驱动力［13］。大数据环境下，除了客户和服务制造企业之外，更多的利益相关主体嵌入到服务型制造网络中共同参与价值创造过程。随着社交网络平台、消费互联网平台以及工业互联网平台的快速发展，服务型制造网络主体不再局限于自身拥有的资源，而是通过网络平台的互动分享来整合内外部资源，主体间实现价值共创的资源基础和范围更加广泛，在资源基础上通过主体间相互作用逐渐形成服务型制造网络实现价值共创所需的能力。此外，在大数据环境下，服务型制造网络创造的价值不再局限于企业价值和客户价值，还扩展到广泛的社会价值，共同构成了一个价值网络。

由此，本研究构建了以大数据环境子网为驱动力，服务型制造主体子网、服务型制造资源子网、服务型制造能力子网和服务型制造价值子网相互关联和作用的大数据驱动服务型制造超网络模型（以下简称“超网络模型”），如图1 所示1）。图1 中：G=（X,E），其中X为节点的集合，E为连边的集合；X={B,S,R,C,V}，其中B为大数据节点的集合，S为服务型制造主体的集合，R为服务型制造资源的集合，C为服务型制造能力的集合，V为服务型制造价值的集合；E={Eb→b,Es→s,Er→r,Ec→c,Ev→v,Eb→s,Eb→r,Eb→c,Es→r,Er→c,Ec→v}分 别为大数据环境子网的边、服务型制造主体子网的边、服务型制造资源子网的边、服务型制造能力子网的边、服务型制造价值子网的边，以及大数据到主体之间的映射、大数据到资源之间的映射、大数据到能力之间的映射、主体到资源之间的映射、资源到能力之间的映射、能力到价值之间的映射；超边SE表示在大数据bi的驱动下，服务型制造主体sj通过互动产生服务型制造资源rk，在资源整合过程中形成服务型制造能力cm，在能力作用过程中创造服务型制造价值vn。

3 大数据驱动服务型制造超网络价值共创过程

基于超网络模型，本研究认为大数据驱动服务型制造超网络价值共创过程包括大数据驱动过程、主体互动过程、资源整合过程、能力作用过程和价值创造过程。在大数据驱动下，服务型制造超网络主体通过主体交流、主体交互、主体交易的主动互动过程产生资源，然后通过资源识别与获取、资源组合与配置、资源转化与利用的资源整合过程形成能力，进而通过能力开发、能力协同、能力渗透的能力作用过程创造价值，从而实现服务型制造超网络价值的共享、共生、共赢，如图2 所示。

3.1 大数据环境子网的驱动过程

近年来互联网、物联网、云计算等新一代信息技术的快速迭代发展，加速了从人人互联到物物互联、再到万物互联的过程，其主要特征就是生产运营环境中产生了大量的非结构化和半结构化的数据。服务型制造大数据环境子网中涉及的大数据，主要包括客户行为大数据、产品服务大数据、设备运行大数据和组织运营大数据。大数据驱动过程是利用各种信息技术实现大数据的获取、分析和应用，为服务型制造超网络中的主体互动、资源整合和能力作用提供动力。

（1）高速数据信息的流动共享提高服务型制造超网络主体的互动效率。大数据、云计算、物联网等新一代信息技术的发展打破了服务型制造超网络主体之间的时空屏障，使主体间的网状式互动成为可能，多维度、全方位的数据信息流动可以消除主体间的信息不对称，保证数据信息传输的时效性、准确性和透明性，互动程度的加深也增强了主体间的关系和信任基础，使主体主动分享各自掌握的数据信息，从而加快和丰富数据信息在服务型制造超网络中的流动速度和共享程度，提高服务型制造超网络主体的互动效率。

（2）多维数字平台的搭建增进服务型制造超网络资源的整合配置效果。在大数据环境下，实现价值共创的资源趋于无形化，而构建数字平台是整合无形化资源的重要途径。数字化信息基础设施的日益完善为多维数字平台的搭建和运行创造了良好的条件，从而促使各个服务型制造超网络主体不断突破地域、组织、技术边界，实现资源的分享和整合，促进资源配置从单点、局部、静态优化向多点、全局、动态优化演进，极大地增进了服务型制造超网络资源的整合配置效果。

（3）通过海量数据知识的分析学习，提升服务型制造超网络能力的协同作用效应。对海量数据进行深度挖掘分析使之转化为信息，可以提升数据的有用性和相关性；对信息进行加工处理使之转化为知识，可以提升数据的价值性。大数据技术的发展和成熟，使得从数据到信息再到知识的转化成为可能，而通过对知识的学习和吸收，可以帮助服务型制造超网络主体形成难以被模仿的能力，进而通过能力的相互影响和相互渗透提升服务型制造超网络主体参与价值共创活动的有效性，促进整个管理链条和产业链条的协同合作，提升服务型制造超网络能力的协同作用效应。

3.2 服务型制造主体子网的互动过程

在大数据环境下，主体间的时空屏障被打破，互动交流的效率大大提升，越来越多的主体主动参与到服务型制造超网络的产品服务提供全生命周期过程中。服务型制造主体子网涉及的主体主要包括制造服务集成商、服务性生产商、生产性服务商、客户和潜在利益相关者，主体互动是通过在产品服务提供的全生命周期进行主体交流、主体交互和主体交易的过程，实现服务型制造主体间跨组织和跨边界的合作。

主体交流是指服务型制造超网络主体基于自身需求、市场信息等进行沟通的过程。制造服务集成商通过与客户交流获得客户的需求、反馈等信息，同时客户会获得集成商的产品服务营销信息，通过体验活动等加深对集成商的认识、增加对其产品或服务的认可；制造服务集成商和提供商根据市场信息和企业竞争优势进行交流并达成合作，共同满足客户需求；潜在利益相关者通过国家法律、社会规范等隐形契约与企业有着无形的价值往来和交流，如企业与政府交流了解政策导向以便获取政策支持、税收优惠等，与媒体交流以便借助媒体力量宣传自己，提高企业声誉、树立良好品牌形象。

主体交互是指服务型制造超网络主体互动配合共同完成产品服务生产的过程。客户通过与制造服务集成商的交互，利用自身具备的知识和技能主动参与产品服务的改进创新；制造服务集成商基于客户的价值诉求与提供商进行交互，把自身不具备专业优势的产品服务业务委托给服务性生产商和生产性服务商；潜在利益相关者与企业的交互体现在对企业行为的监督和干预，促使企业履行社会责任，与客户的交互体现在影响客户的价值诉求和价值感知，进而影响客户对产品或服务的选择。

主体交易是指服务型制造超网络主体通过产品服务交易实现价值交换的过程。制造服务提供商和制造服务集成商通过交易赋予产品或服务更多的价值，集成商经过整合之后再将高价值的产品服务综合解决方案与客户进行交易，从而满足客户的多样化和个性化需求。通过产品服务交易，完成了服务型制造超网络主体间的价值交换和传递，服务型制造超网络为价值在主体间的流动提供了平台、提升了价值交换的效率，有利于实现整个网络的价值增值。

3.3 服务型制造资源子网的整合过程

服务型制造资源是主体拥有或获得的能够进行产品生产或产品服务来满足客户需求的所有投入要素。在大数据环境下，服务型制造超网络的资源基础和范围日益扩大，有价值的资源越来越趋于无形化，关系、知识等无形的操作性资源成为服务型制造超网络价值实现的关键。服务型制造资源子网涉及的关键资源主要包括关系资源、平台资源、数据资源和知识资源，资源整合是将主体互动产生的资源聚集起来，通过资源的识别与获取、资源的组合与配置，最终实现资源的转化与利用的过程。

资源识别与获取是服务型制造超网络主体通过网络识别并获取所需资源的过程。服务型制造超网络不仅能汇聚网络主体所拥有的资源，通过主体间的互动合作还能产生新的资源，每个主体识别并确定进行价值创造活动所缺少的资源，以便从网络中获取相应资源来弥补自身的资源缺口。服务型制造超网络主体通过对内外部资源的认知和了解，可以发现现有产品服务业务创新改善的机会或新的、具有潜在利润的业务，从而有针对性地与其他网络主体进行合作互动来获取新资源，可以降低资源获取的难度和成本，减少获取资源所面临的不确定性。

资源组合与配置是服务型制造超网络在识别和获取资源的基础上对不同资源进行优化组合，并按照服务型制造超网络主体的需求进行配置的过程。根据网络中不同主体的需求，对服务型制造超网络主体间通过内部积累和外部获取的资源进行有效组合和合理配置，一方面有利于实现网络中资源效用的最大化，另一方面资源间所产生的互补效应能够超出单一资源的效用之和，可以为主体进行产品服务的改进创新带来新的机会，使主体获得难以被复制的竞争优势。

资源转化与利用是通过服务型制造超网络主体间资源的相互转化来更好地利用资源的过程。服务型制造超网络主体不断将优化组合配置后的内外部资源转化为自身可用的新资源，并按照价值创造活动的任务分工充分利用这些新资源，以不断提高产品服务的创新速度，缩短产品服务创新的时间，提供满足客户个性化需求的产品服务，实现网络中资源利用的价值最大化。

3.4 服务型制造能力子网的作用过程

在大数据环境下，服务型制造超网络主体不再局限于内部开发能力，而是通过网络互动与协同合作来共同开发获取新的能力。大数据驱动下服务型制造能力子网涉及的关键能力主要包括关系管理能力、组织合作能力、数据挖掘能力和动态创新能力，能力作用是将资源整合过程中形成的能力纳入网络中，通过服务型制造能力的开发、协同和渗透过程，最终使整个服务型制造超网络拥有超越网络个体的不可替代的能力。

能力开发是服务型制造超网络主体基于服务型制造超网络的资源优势，不断培育和开发实现价值创造所需新能力的过程。服务型制造超网络主体为弥补与实现价值共创所需能力之间的差距，一方面可以利用自身所识别和获取的资源在内部培育和开发能力，另一方面可以在网络中寻找合适的合作伙伴共同培育和开发能力。能力开发的过程可以将主体所拥有的资源与复杂的市场环境匹配起来，持续补充服务型制造超网络发展所需的新能力，不断增强网络的动态性和灵活性。

能力协同是服务型制造超网络主体借助服务型制造超网络搭建的平台，通过能力互补完成单个主体所不能完成的产品服务创新活动，发挥“1+1>2”的协同效应。服务型制造超网络主体间通过能力的彼此协同，可以更充分地利用自身能力优势，为客户创造更多的新价值，并帮助企业获得更大的竞争优势和更多的利润空间。能力协同不仅有助于改进主体进行价值共创活动的效果，还有助于提高价值共创活动的效率，从而增强整个服务型制造超网络的快速应变能力。

能力渗透是服务型制造超网络主体间通过不断地互动，逐渐形成“你中有我，我中有你”的共生格局，最终实现能力的相互影响和彼此渗透，不断催生出跨界跨领域的新能力。通过能力的互相渗透，服务型制造超网络主体彼此间建立起高度认同的信赖关系，成为相互依赖的命运共同体，主体的能力会得到共同的提升。能力渗透有助于服务型制造超网络主体实现跨界跨领域的创新，从而能够持续不断地为客户提供全新的产品服务价值。

3.5 服务型制造价值子网的创造过程

在大数据环境下，参与服务型制造超网络价值共创的主体更加广泛，其所创造的价值也由企业价值和客户价值向社会价值延伸。价值创造是将主体能力作用过程中创造的价值纳入网络中，通过服务型制造价值的共享、共生和共赢的过程，完成产品服务设计、产品服务生产到产品服务交付过程的价值共同创造。

价值共享是服务型制造超网络主体通过网络互动共同分享价值的过程。服务型制造超网络中交流交互平台的搭建，有利于协调各个参与主体之间的关系，通过打通主体内部和主体间的沟通渠道，将价值流从主体内部传递至网络中，使每个主体都可以在贡献自身价值的同时共同分享价值，从而吸引更多主体参与网络价值共创活动。

价值共生是服务型制造超网络主体通过资源能力互补共同创造产生新价值的过程。服务型制造超网络中交流交互平台的搭建，有利于打造一个突破地域、组织、技术边界的开放共生的新生态，使网络中各参与主体不再局限于自身所拥有的资源和能力，而是通过链接具有相同价值观、相互信任的其他主体，通过优势资源能力互补，彼此协同一致地进行产品服务创新，不断创造产生新价值，实现共同成长。

价值共赢是服务型制造超网络主体通过跨界合作和协同创新实现多方价值的统一与共赢的过程。服务型制造超网络的形成可以打破各参与主体间原有的界限，汇聚数据、信息、知识等创新资源和要素，并发挥能力作用，充分激活网络中创新要素的活力，使得主体能够在跨界合作和协同创新过程中相互成就、相互赋能，实现多主体的价值共赢。

4 大数据驱动服务型制造超网络价值共创过程的仿真分析

服务型制造超网络的价值共创是通过大数据驱动、主体互动、资源整合、能力作用和价值创造共同实现，经过层层递进，主体互动产生资源，资源整合形成能力，能力作用创造价值，虽然这是一个动态变化的过程，但是存在于价值共创过程中相对稳定的关系和模式决定了最终仿真结果的可预测性。超网络模型刻画了服务型制造超网络价值的来源及其实现过程，基于该模型仿真分析价值共创过程的步骤为：首先，分析价值共创过程中子网要素产生的影响因素；其次，综合考虑所有的影响因素，并根据各子网要素之间的关系建立仿真模型；然后，设置仿真规则进行仿真，并根据仿真结果进行分析。

4.1 仿真模型

4.1.1 资源产生过程仿真模型

服务型制造超网络资源产生的影响因素包括服务型制造超网络主体互动的影响和大数据及其驱动作用的影响。服务型制造超网络主体间通过交流、交互和交易的互动方式，促进服务型制造超网络资源的产生，主体间的互动程度可表示为服务型制造超网络中资源的增长。由于服务型制造主体子网具有无标度网络的特点，即主体节点不断增加，新的主体节点更倾向于与那些具有较大连接度的节点相连，所以本研究采取具有无标度网络特征的知识网络的增长函数形式作为服务型制造超网络主体互动影响的函数形式，表示为分段函数：第一阶段为快速增长阶段，增长表现为指数函数特征；第二阶段为缓慢增长阶段，知识网络的总知识量趋于饱和，不再具有指数函数特征［14］。本研究进行仿真的时间相对较短，仅选择第一阶段的指数函数形式来表示服务型制造超网络主体互动对资源产生的影响。t时刻，主体交流对资源的影响因子为主体交互对资源的影响因子为主体交易对资源的影响因子为，对应的影响模型分别为：

大数据可以增加服务型制造超网络主体的资源拥有量，并可以通过提升主体的互动效率促进资源的产生。t时刻，大数据对资源的综合影响因子为，相应的影响模型为：

在服务型制造超网络中，假设在价值共创过程中有m个主体共同拥有相同的某个服务型制造超网络资源，t时刻，则有：

4.1.2 能力形成过程仿真模型

服务型制造超网络能力的形成受到服务型制造超网络资源整合的影响和大数据驱动作用的影响，每个影响因素随时间变化而变化。t时刻，资源识别与获取对能力的影响因子为资源组合与配置对能力的影响因子为资源转化与利用对能力的影响因子为对大数据的获取、分析和应用可以帮助服务型制造超网络主体培育开发能力，也可以通过提高服务型制造超网络资源的整合配置效用加速能力的形成。t时刻，大数据驱动作用对能力的综合影响因子为设分别为资源识别与获取影响、资源组合与配置影响、资源转化与利用影响和大数据驱动作用影响的权重，满足，则t时刻，服务型制造超网络能力的形成受到的影响为：

在服务型制造超网络中，假设在价值共创过程中有n种资源整合形成某个服务型制造超网络能力，在t时刻，则有：

4.1.3 价值创造过程仿真模型

服务型制造超网络通过服务型制造超网络能力的作用过程创造价值。若主体间存在同质的服务型制造超网络能力，则不会创造价值，同质能力作用的效果是强化了主体所拥有的服务型制造超网络能力；若主体间存在异质的服务型制造超网络能力，则会通过主体间能力的协同和渗透创造价值。假设影响服务型制造超网络价值V的异质能力有p个，权重为只与服务型制造超网络的结构特征有关，不随时间变化。在t时刻，则有：

综合考虑两种服务型制造超网络能力的作用影响，得到t时刻服务型制造超网络价值V的仿真模型为：

4.2 价值共创的仿真规则

4.2.1 主体、资源、能力的节点构成

以某个服务型制造超网络的价值共创过程为例设计仿真实验，将服务型制造超网络主体划分为四大类共140 个节点，即V1～V140。其中，V1～V100代表客户；V101代表制造服务集成商；V102～V136代表制造服务提供商，V102～V122为服务性生产商，V123～V136为生产性服务商；V137～V140代表潜在利益相关者，V137为政府，V138～V140为社交媒体。服务型制造超网络资源R包括关系资源RR、平台资源PR、数据资源DR 和知识资源KR。服务型制造超网络能力C 包括关系管理能力RMC、组织合作能力OCC、数据挖掘能力DMC 和动态创新能力DIC。

4.2.2 主体—资源—能力映射矩阵

考虑服务型制造超网络主体产生的资源情况，得到服务型制造超网络主体到资源的映射矩阵及资源初值，如表1 所示。

表1 服务型制造超网络主体到资源的映射矩阵及资源初值

考虑服务型制造超网络资源形成的能力情况，得到服务型制造超网络资源到能力的映射矩阵，如表2 所示。

表2 服务型制造超网络资源到能力的映射矩阵

4.2.3 资源、能力、价值集合

（1）服务型制造超网络资源产生集合。每种服务型制造超网络资源的产生是多个服务型制造超网络主体互动所产生的该种资源的集合，根据表1 和服务型制造超网络资源的仿真模型可知，在t时刻，每种服务型制造超网络资源值为：

服务型制造超网络能力形成集合。每种服务型制造超网络能力的形成是一种或多种资源整合所形成的该种能力的集合，根据表2 和服务型制造超网络能力的仿真模型可知，在t时刻，每种服务型制造超网络能力值为：

服务型制造超网络价值创造集合。服务型制造超网络价值是异质服务型制造超网络能力通过协同和渗透的非线性作用创造的。根据服务型制造超网络价值的仿真模型可知，在t时刻，服务型制造超网络价值值为：

4.3 价值共创的仿真结果分析

4.3.1 资源产生过程仿真结果分析

假设在仿真过程中单位时间的影响因子和影响权重保持不变，根据大数据驱动服务型制造超网络资源的仿真模型，计算每个服务型制造超网络主体产生的服务型制造超网络资源值，再根据服务型制造超网络资源产生的集合关系推导出每种服务型制造超网络资源的仿真结果。每种服务型制造超网络资源初始时刻的仿真参数设置如表3 所示。

表3 服务型制造超网络资源初始仿真参数设置

（1）不同服务型制造超网络资源的增长速度不同。不论是否有大数据驱动，各种服务型制造超网络资源均随时间的增加而增长，并且关系资源、数据资源和知识资源的增长较为迅速，平台资源的增长较为缓慢。服务型制造超网络主体的深度互动是建立承诺和信任关系的重要前提，关系的建立又会促进主体分享已有的数据信息和知识技能，并产生新的数据资源和知识资源，共享程度的加深又推动了主体的互动，形成一个良性循环，因而主体交流、交互和交易会极大提升关系资源、数据资源和知识资源的产生速度。而平台资源是主体进行互动的基础，对平台资源的利用好坏会影响主体互动的效果，根据主体互动的需要，服务型制造超网络主体企业会自建互动平台或者借助于社交媒体平台和电商交易平台等，不会导致平台资源的急速增长，因而主体交流、交互和交易会使平台资源进行缓慢增长。

（2）大数据提升了服务型制造超网络资源的产生速度且影响程度存在差异。从考虑大数据驱动作用的图3（a）可以看出，服务型制造超网络资源的增长速率由快到慢依次为数据资源、关系资源、知识资源、平台资源；而将不考虑大数据驱动作用的图3（b）与图3（a）进行对比可以发现，缺乏大数据驱动则不同程度地减缓了服务型制造超网络资源的产生速度，其中对数据资源和知识资源的影响较大，对关系资源和平台资源的影响较小，此时增长速率由快到慢依次为关系资源、数据资源、知识资源和平台资源。

图3 服务型制造超网络资源随时间变化的仿真曲线

4.3.2 能力形成过程仿真结果分析

假设在仿真过程中单位时间的影响因子和影响权重保持不变，根据大数据驱动服务型制造超网络能力的仿真模型，在服务型制造超网络资源产生的仿真结果基础上，由服务型制造超网络能力形成的集合关系推导出每种服务型制造超网络能力的仿真结果。每种服务型制造超网络能力初始时刻的仿真参数设置如表4 所示。

表4 服务型制造超网络能力初始仿真参数设置

（1）不同服务型制造超网络能力的增长速度不同。不论是否有大数据驱动，各种服务型制造超网络能力均随时间的增加而增长，并且关系管理能力、组织合作能力和动态创新能力的增长速率要快于数据挖掘能力的增长速率。服务型制造超网络主体在资源整合过程中既可以利用网络资源在内部培育和开发能力，也可以在网络中寻找合适的合作伙伴共同培育和开发能力，从而能够快速地感知和应对市场需求变化，因而资源识别与获取、资源组合与配置、资源转化与利用会极大提升关系管理能力、组织合作能力和动态创新能力的形成速度。而数据挖掘能力的形成除了依赖于主体间合作以收集和获取数据资源之外，往往需要企业投入大量资金打造一个完整的大数据体系架构，并配有高素质的大数据人才团队，因而数据挖掘能力的形成速度要慢于其他几种能力。

（2）大数据提升了服务型制造超网络能力的形成速度且影响程度存在差异。从考虑大数据驱动作用的图4（a）可以看出，服务型制造超网络能力的增长速率由快到慢依次为动态创新能力、组织合作能力、关系管理能力、数据挖掘能力；而将不考虑大数据驱动作用的图4（b）和图4（a）进行对比可以发现，缺乏大数据驱动则不同程度地减缓了服务型制造超网络能力的形成速度，其中对动态创新能力和数据挖掘能力的影响较大，对组织合作能力和关系管理能力的影响较小，此时增长速率由快到慢依次为组织合作能力、动态创新能力、关系管理能力和数据挖掘能力。

图4 服务型制造超网络能力随时间变化的仿真曲线

4.3.3 价值创造过程仿真结果分析

假设在仿真过程中单位时间的影响权重保持不变，在服务型制造超网络能力形成的仿真结果基础上，为了体现出不同服务型制造超网络能力对服务型制造超网络价值的贡献程度，设置突出不同服务型制造超网络能力的权重方案，如表5 所示。

表5 服务型制造超网络能力的权重设计方案

图5 服务型制造价值随时间变化的仿真曲线

对比图5(a)(b)发现，有大数据驱动的服务型制造超网络价值创造速度显著快于无大数据驱动时的速度。从图5(a)可以看出，各方案对服务型制造超网络价值创造的影响由大到小为方案5、方案3、方案1、方案6、方案4、方案2，方案5 和方案3 都突出了动态创新能力对服务型制造超网络价值创造的贡献，方案6、方案4 和方案2 则突出了数据挖掘能力对服务型制造超网络价值创造的贡献；而不考虑大数据驱动作用时，各方案对服务型制造超网络价值创造的影响由大到小为方案5、方案1、方案3、方案4、方案6、方案2，方案5 和方案1 都突出了组织合作能力对服务型制造超网络价值创造的贡献，方案4、方案6 和方案2 则突出了数据挖掘能力对服务型制造超网络价值创造的贡献。

这在一定程度上说明有大数据驱动的服务型制造超网络实现价值创造的关键在于主体间及时交换数据信息，不断进行创新，从而满足多样化、个性化的市场需求；而在没有大数据驱动的服务型制造超网络中，各主体实现价值创造主要依赖于组织间和组织内的良好合作。无论是否有大数据驱动，理论上所指出的数据挖掘能力对服务型制造价值创造的关键作用都未突显，本研究认为这主要是因为在实践过程中，数据获取、数据分析和数据应用往往需要组建专门的数据部门和数据团队，需要有大量的投入，但服务型制造超网络中的众多企业并没有资源和能力来承担这一压力，往往仅由制造服务集成商扮演着数据挖掘角色，再将部分数据知识传递给相应的制造服务提供商，这在一定程度上限制了提供商数据挖掘能力的培养和开发，使得服务型制造超网络价值的创造速度有所减缓。

5 结论与建议

5.1 主要观点和结论

区别于现有对服务型制造网络的研究多从一般网络视角和复杂网络视角展开，本研究把服务型制造网络看成是一种超网络，提出大数据驱动服务型制造超网络是由大数据环境子网、服务型制造主体子网、服务型制造资源子网、服务型制造能力子网和服务型制造价值子网构成，从超网络视角建立服务型制造超网络模型，详细描述了服务型制造网络的构成要素和要素间的关系，结合服务型制造超网络运行发展的环境条件和实际情况，提出大数据驱动服务型制造超网络价值共创过程包括大数据驱动过程、主体互动过程、资源整合过程、能力作用过程和价值创造过程，并且给出了每个过程的具体实现方式。大数据驱动主体互动、资源整合和能力作用，主体互动产生资源，资源整合形成能力，能力作用创造价值。进一步，通过数学语言将大数据驱动服务型制造超网络的子网之间影响关系进行描述，利用仿真方法分析了大数据驱动服务型制造超网络的价值共创过程，得到以下结论：大数据的驱动作用加快了服务型制造超网络资源的产生速度和服务型制造超网络能力的形成速度，尤其是对数据资源和知识资源以及动态创新能力和数据挖掘能力的驱动效果更为显著。此外，有大数据驱动时，动态创新能力对服务型制造超网络价值创造的贡献程度更大；无大数据驱动时，组织合作能力对服务型制造价值创造的贡献程度更大；不论是否有大数据驱动，数据挖掘能力对服务型制造超网络价值创造的关键作用都未突显。

5.2 政策建议

5.2.1 政府层面

（1）构建有利于促进服务型制造网络形成和发展的政策环境。降低、放宽制造企业进入服务业务的门槛，破除影响制造业和服务业深度融合的制度壁垒，打破制造业与服务业分割管理的局面，制定促进制造业和服务业深度融合协同发展的产业政策。通过财政补贴、税收减免、土地、金融等优惠和激励政策，积极引导要素流动，支持服务制造主体企业间开展产品服务的网络合作与协同创新，鼓励新业态新模式创新发展，推动制造业与服务业深度融合。积极搭建服务型制造的综合服务平台，发挥行业协会等组织的作用，培育服务型制造咨询服务机构，促进网络资源要素的共享。健全和完善市场化利益共享和风险共担机制，约束网络主体不履行社会责任、失信等负面行为，调动主体企业的活力和参与服务型制造网络价值共创活动的积极性。地方政府可结合地区服务型制造发展的实际情况，采取具有地区特色的支持政策，有针对性地推进服务型制造网络的形成发展。

（2）加快新型基础设施建设，打造良好的基础数据环境。加快推进工业互联网、物联网、人工智能等新型基础设施建设，基于行业特征构建面向制造企业和服务企业的工业互联网平台，鼓励和吸引企业入驻平台，实现资源集聚和共享。推动工业互联网大数据中心的建设，打造数据汇聚的载体，构建大数据采集、汇聚、分析的服务平台，基于平台开展有效的信息交互、协同，支撑价值创造网络中各种资源要素的泛在连接。制定数据交换接口标准规范，促进企业间数据资源的高效流通，打破企业间的“数据孤岛”，为服务型制造网络形成和发展提供良好的基础数据环境。

（3）加大服务型制造大数据应用典型案例的推广示范。政府可组织评选成功利用大数据开展产品服务创新应用和网络价值共创的示范企业，开展示范企业的案例总结和经验推广。通过举办大数据驱动服务型制造高峰论坛、邀请示范企业进行数据驱动价值共创经验分享，引导企业加强合作。通过和专业机构合作编写发布服务型制造网络发展报告，比较不同地区、不同行业的发展差异，加强典型经验和模式总结，充分发挥示范企业、示范行业的引领带动作用。

5.2.2 企业层面

（1）搭建多维数字平台，加快推动主体企业内部产品服务业务数据融合。为更好地嵌入服务型制造网络，服务制造主体企业内部应积极搭建多维数字平台，打通客户端、生产端、服务端的“数据孤岛”，加快推动产品服务业务数据融合，重塑和优化数据驱动下的产品生产和客户服务流程，将大数据、云计算、物联网等新一代信息技术融入产品服务提供的全生命周期过程中，通过客户行为、产品服务、设备运行和组织运营大数据的深度挖掘，以及内外部数据的高度集成和互联，促进数据流动共享，全面提升研发设计、生产制造、设备管理、故障诊断等智能化水平，促进数据驱动的组织决策、产品生产和服务创新，为客户提供更高价值的产品服务交付。

（2）利用工业互联网平台加快实现主体企业间资源与数据整合共享。目前国家正大力发展工业互联网平台，服务制造主体企业应积极打造和利用工业互联网平台，基于平台广泛链接服务型制造价值共创主体，构建开放合作、共建共享的产品服务创新生态体系，促进网络主体间建立高度信赖的合作关系，形成良好的交流、交互、交易机制，推动数据、知识资源等在平台沉淀集聚，进而通过资源和数据的整合共享以及主体间能力的互补协同，推动组织管理变革、流程优化与服务化模式创新，更好地提升网络主体企业的价值创造能力。

（3）发挥数据要素驱动作用，推进跨领域服务化价值共创。在服务型制造网络中，数据流动从沿产品价值链的单向流动到在产品服务价值网络体系中多维流动，数据汇聚积累和流动速度大大加快。要充分发挥数据要素驱动作用，有效促进网络中各价值创造主体的互联互通、资源共享，利用大数据资源开展融合应用与跨领域合作创新，共同创造新的产品服务价值。通过加强服务型制造网络中客户行为大数据、产品服务大数据、设备运行大数据和组织运营大数据的深入挖掘与利用，实现产品服务供需精准对接，加快资源灵活调配，推动产品服务全生命周期的一体化管理与优化，形成快速适应客户需求变化的动态能力。

注释：

1）平行四边形内的图形分别代表各个子网的节点，实线代表同质节点的连边，虚线代表异质节点的连边。