数据赋能关键核心技术突破的内在机理研究

2024-03-02 06:29许云华
关键词:数据系统核心技术关键

许云华, 陈 璐, 李 博

(安徽财经大学 工商管理学院,安徽 蚌埠 233030)

一、引 言

“十四五”是我国全面建设创新型国家的关键时期,但近些年来由于国际技术垄断以及逆全球化的趋势不断凸显,导致我国的创新链对产业链的支撑能力不足,关键核心技术受制于人的同时关键技术“卡脖子”的问题也愈发严重,成为影响我国当前和今后一个时期产业链深入嵌入全球价值链中高端保障产业链供应链安全的主要难点[1]。面对此严峻形势,习近平总书记明确指出:“关键核心技术是要不来、买不来、讨不来的。只有把关键核心技术掌握在自己手中,才能从根本上保障国家经济安全、国防安全和其他安全。”[2]因此,要实现关键核心技术的突破,克服国外技术垄断是我国企业打造核心竞争优势的主要路径[3]。现有研究基于不同视角对关键核心技术突破的路径和机制展开了研究,如制度视角[4]、产业共性技术视角[5]以及创新生态系统视角[6]等,但海有文献研究组织创新壁垒突破对于关键核心技术的支撑与保障作用,导致关键核心技术的系统性突破容易陷入创新战略导向选择失误以及企业整体创新难以有效协同的难题中来,最终难以实现关键核心技术的突破。

随着信息技术的快速发展及其向经济社会各领域的高度渗透与深度融合,大数据、人工智能、“5G”、云计算等数字技术迅速嵌入到各行各业并为之赋能,数据科学技术为企业的技术研发和创新带来了新契机,数据逐渐成为企业获取竞争优势的一项重要资源。在数字技术和互联网飞速发展的环境下企业的经营环境复杂多变,企业想要维持住核心竞争优势,必须将大数据资源转化成大数据能力,以适应内外部环境的变迁。企业如何合理配置数据资源,如何利用大数据成功实现组织节点的高速响应,从而利用数据赋能实现高效研发生产成为了当下研究关注的热点话题。尽管有学者认识到“数据赋能”对于制造业的创新以及升级具有驱动作用,但大多聚焦于制造敏捷性实现[7]、企业价值共创[8]、供应链敏捷性提升[9]等方面的赋能作用,而对于数据如何赋能关键核心技术的内在机理和路径的研究仍然不多。

近年来,我国新兴产业中存在一部分采用自主创新成为国际前沿的技术型企业,其中玻璃新材料研发是少数经过自主研发创新掌握的关键核心技术之一的产业,同时也是我国企业经过基础技术知识经验积累、技术研发创新与产品商业化,利用自身创新能力和创新资源打破国际技术垄断的典型样本。我国企业如何实现从技术跟随到优势领先,既是中国新兴产业有待解决的实践难题,也是新兴企业自主创新模式研究需要讨论的议题[10],因此,研究我国玻璃新材料企业如何进行数据赋能实现关键核心技术突破的路径机制具有突出价值。本研究以突破组织创新壁垒为重要研究视角,以我国某玻璃新材料研究院(以下简称ZYY企业)为研究对象,运用案例研究方法,深入挖掘数据赋能核心技术突破的理论模型并进一步深入探究其内在机理及实现路径,主要回答以下问题:新兴技术企业在进行核心技术突破时,数据是如何发挥赋能作用的?在进行关键核心技术突破时,数据如何通过瓦解组织创新壁垒获得组织创新保障关键核心技术突破的?通过上述问题的研究,以期对高新技术产业技术壁垒的突破带来启发性的指导作用。

二、文献综述与研究框架

1.数据赋能

(1)数据的本质及特征 大数据经常用来描述大规模的、复杂的和实时的数据流,通常被定义为一种高容量的、高速产生的、多样化的信息资产[11]。目前学者们关于大数据的研究主要集中在三个方面:大数据本身特征属性维度的讨论、大数据资源视角的研究、数据价值的探索。从特征属性维度来看,大数据本身具有的“4V”特征使其与传统数据区别开来,即容量规模大、种类多样化、传播速率快、数据价值大[12]。从数据资源视角的研究来看,数据作为虚拟资源所显示出的可转换性、可积累性以及标准化和模式化的特征,使得企业研发能力和动态营销能力的跨越式提升成为可能[13]。同时,数据革新了信息处理技术和分析方法,提升了信息处理能力[14]。从数据价值维度来看,数据资源是数据价值的基础要素,数据技术的运用能够有效地进行数据价值的创造[15]。数据在各个生产环节与生产工具、生产要素相结合创造价值,产生多向流动的数据流并组成一个数据闭环,形成了区别于传统价值链的数据价值链[16],在这样一条新型价值链中,数据发现、数据集成和数据探索三大过程构成了其价值创造的主要内容[17],在这三大不同的环节中获取价值的模式也各有不同。

(2)赋能与数据赋能 “赋能”这一概念起源于组织管理领域的“授权赋能”,一般强调组织内部的权利分配问题,即通过建立员工授权机制,实现组织群体的“增权升能”[18]。虽然目前研究者们对于“赋能”的定义尚未达成一致,但普遍认为赋能是通过各种技术、技能和方法对主体进行提升,进而实现创造价值[7]。起初“赋能”的主要视角是关于传统员工赋能的研究,随着互联网时代顾客交易地位的不断提升,衍生出了顾客赋能的新视角[19]。随着大数据时代的到来,数据的作用与价值不断得到发掘与应用,并逐渐成为企业塑造核心竞争力、提升动态能力的重要资源[20]。基于此,学者们纷纷提出了“数据赋能”、“大数据赋能”、“数字化赋能”等新概念,三个概念的侧重点虽有所不同,但“数据赋能”的范畴显然包含了后两者[21]。关于数据赋能,学者们早已展开了广泛的研究。一方面,学者们对于数据赋能的定义与内在逻辑展开了研究讨论。Lenka等将企业数据赋能能力划分为智能能力、连接能力和分析能力3个维度,同时指出这三项能力能够有效地提升企业获取、分析和运用数据的能力[22];周文辉等指出资源赋能的核心是数据赋能,数据可以提升人与物理空间的连接能力以及数据分析能力和信息获取能力,有助于平台企业进行价值创造[8]。另一方面,学者们也开始关注数据赋能的对象。曾德麟等运用案例法研究了数据赋能制造业转型升级的问题,研究探究了信息技术提升复杂产品制造敏捷性的机制[23];刘启雷等从供给和需求两侧进行深入研究探讨了数字化赋能企业创新的条件及其作用机理,指出数据要素可以从业务层面、战略层面引发企业的创新和变革,最终实现价值创造[24]。综上可知,已有大量学者对于“数据赋能”的问题展开了深入研究,但仍然存在一定的研究缺口:现有学者虽然已经关注到了“赋能理论”的可拓展性,但大多仍集中于顾客赋能和员工赋能的范围;虽然关于数据赋能的内涵与所赋能的对象在不断地被丰富,但是关于数据如何从资源转化为能力的过程缺少更深入地研究。

2.数据赋能与技术创新突破的关系

在大数据时代,数据赋能利用大数据技术可对企业的组织、生产流程和管理过程等进行重组和优化,拓展了企业技术创新突破的发展空间。通过以往的文献回顾可知,数据赋能对于技术创新具有正向的影响,主要表现为以下三个方面:其一,提升企业研发效率。数字应用使得同样的信息和资源在数字技术高整合能力的条件下实现创新成果的高效转化[25]。数据技术可以将多渠道的信息进行整合,提升企业获得数据信息的能力,海量的市场导向与消费者偏好信息促使企业的研发投入更具有针对性[26]。其二,降低技术创新成本。数据的可交互性使得企业的研发创造活动不再单纯地依赖企业内的资源和能力进行,而是通过跨区域、跨领域的研发合作获取知识要素,进而提升技术创新效率有效降低了创新成本和风险[27]。其三,颠覆技术创新过程。随着数字技术不断向流程创新渗透,企业的生产制造、决策过程以及交易的方式都在不断地被改变着,数据要素也成为新的生产资料嵌入到产品和服务中[28]。生产过程中的数据采集、分析和处理均借助信息基础设施和设备之间的联网完成,实现了数据驱动的创新和生产[29]。

3.关键核心技术与组织创新壁垒

(1)关键核心技术 关键核心技术的突破与创新关系到整体产业发展和竞争优势培育,甚至关系到国家产业安全和社会民生。关键核心技术的攻坚难度往往较大并且具有前期投入规模大、风险性高、对基础研究依赖性强等特征,导致这一领域创新主体缺失[30]。目前关键核心技术突破是一个新的理论体系,其基本理论与问题研究仍处于萌芽阶段,学者们分别从不同的视角对其展开了研究。从关键核心技术的影响因素视角出发,胡旭博和原长弘探索出关键核心技术突破的影响因素是由以产学研为主体,以自主研发以及各创新主体之间的凝聚为“突破路径”、以产业链与技术链的深度协同以及政策体制机制支持的方式为“助力渠道”共同构成[31]。从关键核心技术的结构角度出发,孟东晖等从认识论的角度将关键核心技术结构为功能性、性能性、可靠性三个子单元,为关键核心技术提供了解构化认识,同时深化了其内涵和发展规律[32]。从关键核心技术突破的路径视角,郑刚等以奏效理论为理论基础,指出企业创新网络的构建是当下进行自主创新的企业进行关键核心技术突破的重要路径[33]。这些研究均丰富了关键核心技术的理论内涵,同时也扩展了关键核心技术的研究视角。近年来,中美贸易摩擦加剧,关键核心技术频繁遭受国外限制,想要从根本上解决“卡脖子”的难题,需要切实提升我国关键核心技术创新能力,将自主创新的主动权把握在自己手中。

(2)关键核心技术突破与组织创新壁垒的关系 关键核心技术是在产品系统或技术系统中起关键或核心作用的技术,是企业核心专有信息[34]。关键核心技术突破的研究视角很多,然而都在一定程度上忽略了系统性的潜在影响,关键核心技术突破是一项复杂程度极高的创新活动,需要技术与非技术要素的跨组织多元协同,以形成良性循环[35]。显然,对于技术创新的研究应当突破传统的“技术论”视角,将组织与技术之间的关系纳入进来,不再局限于单纯的技术要素创新,从更全面、发展的视角进行研究和挖掘,通过组织与技术的有效协同实现企业创新[36]。目前已有部分学者开展了组织创新与技术创新之间关系的研究。谢章澍和许庆瑞对包括组织创新、技术创新在内的企业创新管理进行了较为深入的分析,并重点关注了组织创新与技术创新的协同发展,从而推动了相关学者对于创新管理多元化的研究视角[37]。Sun和Frick指出,组织创新与技术创新需要同步发展,若企业只进行技术创而不进行相应的组织创新就会导致整体企业创新落后[38]。综上可知,技术创新与组织创新是协同发展的关系,在进行技术创新时不仅要考虑技术要素本身对技术创新的影响,也应考虑到组织创新对技术创新的影响。然而组织创新过程存在壁垒阻止组织的创新进程,若想实现关键核心技术的突破,组织创新的壁垒必须要瓦解,从而保证组织创新与技术创新的协同发展。组织创新是由创新理论衍生而来,因而也早有学者涉略。Wong和Chin在其开发的组织创新管理框架中指出了知识管理(知识开发与获取、知识传播与积累)有利于对知识的开发、传播与应用,从而为组织创新奠定知识基础[39]。进一步地,Wong等通过神经网络法进一步验证了三种组织创新驱动因素的相对重要性,结果显示最重要的是组织基础设施,其次是创新政策管理,最后是知识管理[40]。从创新过程视角来看,突破性创新在创新链各阶段存在显著的跨链协作、非线性运作和阶段性创新产出等特征[41],因此想要破解组织内部突破性创新壁垒,首先需要从组织管理架构和资源配置流程方面建立阶段性和目标导向的创新管理体系[42]。同时,企业在进行新产品开发时需要组织能力的支持,成功的新产品开发需要企业拥有吸收、同化和重新配置外部资源的能力[43],因此组织能力在新产品创新突破中也扮演着重要的角色。综上显见,组织创新在技术创新过程中起着关键的保障作用,数据促进组织创新壁垒的瓦解可以为关键核心技术突破提供保障机制。

4.研究框架

文献回顾可知,数据是当前经济环境中重要的资源并贯穿新兴技术产业的各方面,在进行关键核心技术突破的过程中,需要有效地利用数据资源并进行价值创造。基于组织创新与技术创新的关系分析,本文将组织创新壁垒的瓦解作为重要抓手,研究数据如何促进组织创新进一步唤醒大数据的赋能能力最终实现关键核心技术突破的。据此,本研究构建数据赋能关键核心突破的基础分析模型如图1所示。该研究概念框架图指出数据通过瓦解组织创新壁垒为关键核心技术突破的实现提供了保障,同时组织创新壁垒的瓦解增强了数据对于关键核心技术的赋能能力,本文接下来的数据搜集及分析都是在该模型的指导下完成的。

图1 关键核心技术突破的实现研究框架图

图2 企业发展的历程

三、研究设计

1.研究方法

本文采用单案例的研究方法研究数据如何赋能实现关键核心技术突破的内在机理,具体原因如下:首先,本文的研究具体回答的是数据是“如何”进行赋能的,更适合采用案例研究的方法进行分析。其次,本文对数据赋能和实现关键核心技术突破的过程进行分析,案例研究能够将过程的动态发展细致生动地呈现出来。最后,数据赋能关键核心技术突破是一个复杂的过程同时也是大数据时代背景下出现的新的研究问题,通过探索式单案例研究方法挖掘出新论点与新规律,可以更好地解释研究问题实现研究目的[43]。本文采用纵向单案例,通过对单案例企业的深度剖析,并以理论基础结合严谨的实践数据深度挖掘数据赋能实现关键核心技术突破的机理和路径。

2.案例选择

案例样本的选择应当以紧扣研究主题和研究架构并遵循典型性的原则,因此本文选取我国某玻璃新材料研究总院作为本文的研究对象,具体原因如下:首先,ZYY企业成立于1953年,是新中国第一批成立的国家级综合性甲级设计科研单位,是一家典型的高新技术企业,符合本案例研究的典型性。其次,ZYY企业在玻璃新材料领域拿下了多项自主知识产权,克服了产业长期面临的关键核心技术“卡脖子”的难题,对其进行纵向探索性单案例研究可以为解决类似问题提供有效的启发。最后,ZYY企业在工业互联网的赋能下实现了行业的数字化转型,同时以工业大数据为支撑进行智能化分析进行玻璃新材料的智能制造,与本文构建数据赋能核心技术突破的过程模型和内在机理的研究主题相匹配。

3.数据搜集与分析

(1)数据搜集 我们从2021年12月初便着手展开对ZYY企业的跟踪与解析。研究团队在此期间通过现场观察、非正式访谈和二手数据等多种途径进行数据搜集,丰富了数据来源的渠道,保证了材料的多样化,便于数据的“三角验证”,避免潜在偏误,减少信息来源偏差,确保研究的信度和效度[44]。数据搜集工作分成三个阶段完成:第一阶段进行半结构化访谈和现场观察,同时这也是本研究的主要数据来源方式。在访谈之前,研究团队围绕研究问题和研究目标提前撰写提纲,访谈中研究团队围绕现有理论中未涉及的新问题与新构念进行提问,并在被访谈对象回答后不断修正访谈提纲,避免数据过于结构化。第二阶段搜集关于ZYY企业的新闻报道、官网网页、微博、行业分析以及学术文献等资料,对搜集的资料进行整理和分析,完成了对企业概况的了解,整合并提取了与研究高度相关的信息。第三阶段通过对企业高管及相关工作人员进行非正式访谈,对数据待完善和有疑问的部分做最后的补充。最后对所有数据和材料进行汇总,得到约40万余字的资料,以此作为案例研究的基础。

(2)分析策略 在编码的数据分析过程中,本研究采取了两种分析策略实现由数据到理论的转化。首先,将研究人员分成两组,一组是拥有异质性资料分析经验的研究人员进行“背对背”地编码,另一组研究人员扮演支持者或反对者的角色,通过反复提问的辩证直到结果统一为止。其次,本研究还采取了多个编码者之间和多轮编码过程之间进行反复的比较策略,用于将每个编码以及编码的类属进行界定和区分。两种分析策略结合增强了数据的解释性,同时也避免了研究者在编码过程中出现将研究框架强行嫁接的问题。最后,从数据提炼概念标签的过程中遵循多种数据交叉认证的原则,将搜集到的数据和现有的文献进行对话和佐证,将无法进行相互验证的数据删除,增加了编码的可信度。

(3)数据分析 研究团队依据资料来源对调研所获得的质性数据和定性资料严格采用Strauss等的编码技术程序与方法进行分类整理并编码,具体编码方案见表1所列。随后针对大量的一手与二手数据资料进行了渐近的三级编码,具体编码过程如下:首先,利用搜集的数据进行开放式编码分析,通过将所搜集的资料进行概念化共提炼出约29个概念标签,形成开放式编码中的一阶构念。其次,研究小组对开放式编码提炼出的概念标签通过主轴式编码归类到构建的模型中,基于对文献的整体把握理清29个一阶构念深层次的关系和联系并进行聚类分析,将具有相似主题的一阶构念合成一类进一步得到了9个二阶主题。最后,采用选择式编码的方式,将二阶构念进一步串联分类,分析二阶主题之间的相互联系并结合案例企业的技术发展阶段,将它们分配到不同的赋能阶段,以将各分属内的所有构念串联起来。本研究将理论和数据进行反复地对话,并将关键概念进行合并和构建,围绕着“数据-理论-模型”的原则进行不断优化和调整[44],直至理论饱和点。随后以编码结果为案例支撑,最终形成关于ZYY企业的数据赋能实现关键核心技术突破的理论模型。

表1 调研数据分析统计编码表

四、案例分析与讨论

纵观企业的整个发展过程其具有较明显的阶段性特征,遵循纵向单案例的分析原则,需要基于企业的发展历程进行分阶段划分[46],本研究根据其发展历程中技术的突破性创新的关键时间点将其划分为三个不同阶段:第一阶段(2000-2013年)的“技术跟随”、第二阶段(2014-2017年)的“技术并跑”以及第三阶段(2018-至今)的“技术领跑”。

1.“技术跟跑”阶段

随着人工智能、大数据技术在不断地兴起,基于经验进行产品创新和技术研发的传统企业逐渐演变成基于数据驱动的产品创新与技术研发的数字企业。因此,企业首先要学会将碎片化的数据资源充分地整合,使数据在技术研发过程中价值最大化。数据赋能ZYY企业跟跑阶段内在实现机理的典例引用语举例及案例编码结果见表2所列。

(1)知识整合数据系统形成 在技术跟随阶段的早期,企业技术研发主要靠外部引进,为了能更好地利用这些知识,ZYY企业搭建了具有数据处理以及算法辐射功能的智能云计算系统,帮助企业处理复杂的、质量参差不齐的数据,并通过后台录入的标准化数据参数,进行技术的更新迭代,将引进的技术转化为企业可掌握的技术。随后由于玻璃新材料在生产和研发的过程中产生规模庞大且分散化的数据资料,为了解决这一问题,企业建立了AI专家知识库将碎片化的知识分类编码整合到企业的云端书库中,将知识管理转化为数据管理提高了知识的获取速度和知识整合的效率。仅添置数据系统是不够的,企业在制造车间安装了大量的智能数据看板,将生产中产生的数据进行可视化分析形成图表或相关指标,车间工作人员可以通过智能数据看板了解当日的生产制造效率情况以及产品质量达标情况,同时在系统中可以存储以往周期的生产制造数据方便后期工作人员通过数据进行比较分析,做出设备以及技术的参数优化。数据系统与设备的优化,开启了对数据资源的发掘之路。

(2)知识经验管理能力提升 由于数字资源的不断涌现以及组织结构的扁平化发展,员工个体在知识的转化和迁移方面起到了越来越重要的作用。在此阶段,企业不仅要充分利用已掌握的技术知识进行深入研发,同时也需要对未掌握的技术知识进行引进学习。就知识管理的主体而言,ZYY企业将自身技术研发和员工知识为主要的赋能对象,进行知识获取模式的探索和学习模式的开发。就知识管理工具而言,企业进行知识管理的工具也开始变得多元化。在企业开发镀膜玻璃技术时,利用知识整合数据系统通过可视化的数据分析以及数据挖掘技术,结合多年开发镀膜玻璃技术的经验将个人技能、技巧这种被传统知识管理视作不可编码的数据转化成可视化的画像,使得员工经验更加“具象化”。就知识管理方式而言,ZYY企业内部搭建的智能知识管理系统成为了知识与数据相互转化的媒介,对传统的知识管理方式进行改进和变革,进而增强组织在大数据背景下的适应能力和知识获取以及转化的能力。

(3)数据应用能力构建 玻璃新材料领域技术的复杂程度较高,大数据分析、云计算以及人工智能等工具的出现有效地提升了ZYY企业在决策制定方面的智能化和精准化。企业可以通过数据挖掘工具获取更全的消费者和行业数据,有效地为企业在运营过程中进行风险规避和机遇把握。另外,车间可视化的数据看板将生产过程中的能耗以及物料投入情况直观呈现出来,便于技术人员通过图表评估分析当日的生产情况,正如技术部门的员工所说:“我们从不去生产车间挨个环节进行数据采集,我们抬头看数据看板就知道生产过程中哪个环节出现问题”。“技术跟跑”阶段的数据赋能机制如图3所示。

图3 “技术跟随”阶段数据赋能过程

2.“技术并跑”阶段

经过了前期技术知识的积累和储存,企业已经具备了一定的资源和能力,但是想要突破国际技术垄断以及关键核心技术的“卡脖子”问题,下一阶段的关键策略是对整个生产制造进行数字化转型以及智能化升级。数据赋能ZYY企业并跑阶段内在实现机理的典例引用语举例及案例编码结果见表3所列。

表3 技术并跑阶段典例引用语举例及案例编码结果

(1)智能制造数据系统搭建 ZYY企业进入技术跟随阶段以后,开始朝着“数字工厂”、“数字生产”的方向走,在这一过程中企业搭建了一些核心智能数据系统。首先企业的MES系统是其中一个用来支持智能生产的数据系统之一,对仓库产品和车间生产进行实时监控并实现生产的可追溯性。首先,产品的入库、库位管理、发货以及报废情况都通过MES系统进行严密的监测和数据记录,以便获得精确的仓库库存数据。其次,产品的生产过程中MES系统通过智能终端系统或者设备对产品扫码记录产品的质量情况和生产数据,同时在生产的过程中可对产品进行智能质检,当产品质量出现问题时可以进行拍照留证并及时上传。企业还通过CPS系统实现实时数据的采集,并将企业的设备、控制系统、产品、物料、人员、传感器等物理对象实现互联、互感和互知。还有企业内部的ERP系统主要处理计划数据,负责管理和采集财务数据、销售数据、客户订单数据等,并对这些数据进行合成利用智能算法分析形成下期生产计划以及成品仓储计划等并提供给管理人员,管理人员可以根据ERP系统提供的数据制定管理方案。通过这些数据系统的分工合作以及数据的互通互联实现了高效智能生产,同时数据系统对于各个节点与环节的数据采集,也为技术迭代创新提供信息基础。

(2)组织运营能力提升 智能数据系统的搭建助推了ZYY企业的智能制造以及智慧工厂的形成,分别形成了智能装备层(车间)、数智制造层(工厂)、公司应用层(公司)三个层级,由下至上逐项落地了面向玻璃新材料的智能制造。首先,就装备和制造层面来看,企业生产车间通过引进和购买智能化的生产设备实现了自动化和无人化的生产模式,实时需求会经过智能数据系统的核对分析后对生产线下达生产命令,物料会在数据系统的精准控制下自动下库并到达生产线进行全机作业的自动化生产。与之前未进行智能化与数字化改造的作业环节相比,自动化的装备与智能控制系统以及智能分析系统使得企业大大降低了对生产作业相关的人力资源的需求,制造的质量水平和效率水平更加稳定。其次,就公司的应用层面来看,柔性生产线可以对多台可调整的机床进行控制,配合人机协同作业灵活地对生产计划进行智能匹配实现对需求进行动态及时地响应,这极大地减少了库存积压以及生产资料浪费的情况,同时也提升了组织应对生产与需求变动问题的敏捷性。

(3)数据分析能力激活 智能制造数据系统能够对ZYY企业的生产流程进行智能优化,生产数据、制造数据与技术参数变得透明化,实现生产线的全员参与。智能流程的优化使得全流程的数据得以汇集,系统可以整合各个部门数据形成一个常规数据运营指标体系,将这些指标与生产制造的每个节点指标进行比对,数据分析技术及时地对流程中的故障环节进行分析预测,根据标准指标进行智能修复,减少了人工成本并提升了生产效率。智能数据系统不仅可以根据数据汇聚分析故障情况,同时智能质检功能也可以对产品质量趋势进行分析,形成产品质量数据看报以及趋势分析报表,对影响产品质量的因素进行溯源同时提供智能优化产品质量的数据方案。智能制造系统不仅能够在企业内部的方面实现了智能制造,同时在行业的维度也能够为企业进行智能决策。基于玻璃新材料新技术,以显示玻璃、优质浮法玻璃以及新能源玻璃三大领域为核心,ZYY企业建设了行业大数据应用平台——“玻璃新材料工业大数据应用平台”,该平台可以形成大数据分析指数,对生产资料进行更高效优质的配置,进一步辅助产业制定投资决策和战略决策。“技术并跑”阶段的数据赋能机制如图4所示。

图4 “技术并跑”阶段数据赋能过程

3.“技术领跑”阶段

智能数据系统的搭建让整个生产流程进入了智能化的生产制造,实现了流程的优化和组织能力的提升,但是随着智能技术的发展和核心技术的不断研发突破,原有的管理软件无法完全满足客户需求和ZYY企业发展的需要。一方面,随着核心关键技术的不断研发,突破庞大繁杂的数据梳理与整合就是企业的一大痛点;另一方面,随着供应链中的成员不断增加,需要兼顾供应链中众多成员的需求,企业需要通过数据系统对供应链进行升级。数据赋能ZYY企业领跑阶段内在实现机理的典例引用语举例及案例编码结果见表4所列。

表4 技术领跑阶段典例引用语举例及案例编码结果

(1)互联管理数据系统构造 随着企业不断地进行数字化转型升级,ZYY企业若想要在领跑阶段站稳脚跟不仅要有坚固的ICT基础平台、软件平台,更要有搭建扎实的“数据中台”和“业务中台”。ZYY企业首先结合自身的创新优势和创新资源对先前外部购买的数据系统进行了二次创新升级,经过工业互联网平台的搭建实现企业生产数据和管理数据的对接,同时也破解了先前ERP系统中存在的弊端;在MES的应用层面,通过工业互联网平台开发生产运营可视化管理与能耗管理功能。搭建企业内部的基础平台后,ZYY也进一步开始组建更适应玻璃新材料企业发展的数据业务平台——“玻璃新材料工业大数据应用平台”与“玻璃新材料工业互联网平台”。这两个平台是建设玻璃新材料行业级大数据中心的重要载体,可以帮助企业打造数字竞争力,更好地利用数据资源潜能,为企业提供全域全链全要素的一站式解决方案。

(2)组织架构变革 2021年ZYY企业完成重组增资并将自己定位成一家集科研开发、产业孵化和工程服务于一体的玻璃新材料研究总院。随着数据系统的搭建和数据要素的流动使得公司内部逐渐构建出了一个以数据平台为中心的一体化组织。从业务布局来看,企业将工业设备建模、材料科学建模、大数据分析、数字化工厂管理等各类设计工具融合进一个业务平台,所有业务基于统一数据源进行设计创新、研发分析与项目管理,解决了传统作业流程中信息流失、数据来源不统一等问题。另外从生产与管理的布局来看,企业借助两大平台实现了内部、外部、线上、线下、现实与虚拟业务的多场景统一管理,覆盖从客户、项目、销售、采购、仓储、生产、财务、售后、办公每一个环节,在这样的管理模式下企业内部的数据得到了一站式的打通,实现了数据互联共享的目标。

(3)数据连接能力形成 数据在各个业务流程流动的过程中会与设备资源、智力资源以及人力资源等多种资源进行组合,同时促进价值的创造和各要素的连接和协同。ZZY打造的数字车间采用“一物一码”的标准对物料进行管理,每个物料都会在MES系统生成独特的电子条形码记录其入库、生产以及质量情况,当生产环节出现问题时可追溯到相关的生产人员进行质量管理和人员管理,实现物料-人员-生产设备的互联互通。此外,企业通过搭建供应链协同数据系统,与供应商进行实时的信息交换以保证物料供给的及时性和准确性,物料入库后将对应的产品和物料进行绑定,当后续的生产中任何物料出现问题时都可以对其相应的供应商进行溯源,实现了企业内部生产信息和外部供应信息的密切关联,以及供应商-物料-产品链条的互联互通。与此同时智能制造数据系统将流程管理进行智能化的集成,生产设备的数据、工艺流程的数据、生产资料的数据以及订单数据等都可以汇集在企业资源计划系统中进行合理的排产和生产计划的制定,同时分别分配给销售、财务以及管理等业务层使其与制造业务层进行协同,实现了工厂内部数据-业务流程管理的互联互通。“技术领跑”阶段的数据赋能机制如图5所示。

图5 “技术领跑”阶段数据赋能过程

综合案例分析,在技术跟随阶段,企业充分利用大数据资源并及时地建立起知识管理数据系统,提升组织的知识管理能力,增强组织的适应和运用能力;在技术并跑阶段,智能数据系统的搭建使得组织能够熟练地利用数据分析技术为企业做复杂的决策和高端的玻璃研发技术分析,技术并跑阶段数据的价值得到了进一步地挖掘;在技术领跑阶段,企业此时需要顺应大数据时代的发展对组织结构进行变革,保障数据要素能够顺利在企业的生产制造的每个节点互联共享继续创造价值并保障企业居于技术领先的位置。数据赋能关键核心技术突破的整合性理论模型如图6所示。

图6 数据赋能关键核心技术突破机理模型

五、研究结论

本文采用案例研究方法对ZYY展开了纵向单案例研究,并按照技术发展演化的特征分为“技术跟随”“技术并跑”“技术领跑”三个阶段对数据赋能关键核心技术突破的过程和机理展开了研究。赋能过程遵循“数据系统搭建-组织创新实现-数据能力激活-关键核心技术突破”的数据赋能作用机理,通过数据资源配置实现组织创新壁垒突破激活数据能力,这些数据能力渗透到技术跟跑到技术领先的不同阶段,最终实现关键核心技术的突破。本文的研究结论主要有以下三个方面:

(1)数据系统搭建 本文从技术演化的不同阶段进行分段研究,发现技术发展初期主要以转化和蓄能为主、发展中期主要以高效和智能为主、发展后期主要以应用和能力为主,企业以技术实际发展阶段和发展特征为重要依据进行数据系统搭建和数据资源部署可以有效地获取数字资源[49]。数据系统的搭建一方面将常规性的资源进行数字化的“孪生”,另一方面基于不同的情境对数据资源采取特定的部署方式。

(2)数据瓦解组织创新壁垒 本文创新性地从组织创新壁垒瓦解视角下进行研究,总结出数据关于组织增强知识管理能力、提升组织运营能力以及促进组织架构变革三个方面的赋能构成了组织创新壁垒瓦解的主要动力。在数据驱动的管理范式下,数据技术不断嵌入到组织活动的各个方面并对其进行不断优化变革进而实现数据对于组织创新壁垒的瓦解。

(3)数据赋能关键核心技术突破 本文发现数据能力的形成是数据赋能关键核心技术突破实现的关键一步,且数据能力可以通过数据资源行动以及组织创新激发出来。其中数据的应用能力、分析能力及连接能力是数据赋能关键核心突破的三大核心能力,企业采取合理的数据资源行动激发出所需数据能力推进关键核心技术研发使得企业走向更精益的发展。

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