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1、1麥肯錫 工業 物聯網 中心麥肯錫如何幫助客戶通過數字化轉型實現營收、 利潤雙突破2版權所有 麥肯錫公司 2019年本公司保留所有權利。圖片封面： kynny/Getty Images封底/對開頁： Photography by ZhangXun/Getty Images數字化轉型 還是坐以待斃當下 ， 客戶對創新、 定制化和服務速度的要求不斷加碼， 同時又希望降低成本。 企業唯有把握機遇， 領先一步推出符合客戶要求， 且具備價格競爭力的產品， 才能成為市場贏家。 這樣的企業不僅能率先實現30%的成本效率提升， 還能率先實現營收突破。相反， 那些沒能及時把握新一輪數字化生產力S曲線的公司， 在

2、這場全球數字化競賽中將會被拋在后面。這好比開著一輛小面包車參加一級方程式賽車一樣，隨時都將被淘汰出局。3全球很多公司紛紛啟動了數字化轉型， 但是大多數都卡在了“試點階段”。 這背后原因很多 ， 例如缺少長遠的數字化戰略， 組織內部能力建設不足，規模擴張有限導致無法打造“燈塔工廠”， 缺少高管層的關注和支持， 未借力生態圈內的合作伙伴 （“一切從頭打造”） ， 缺少業務部門牽頭的項目決策 （“又是個IT項目”） 等。 凡此種種， 不勝枚舉。為幫助企業擺脫這一惡性循環， 成功開展數字化轉型， 我們匯集麥肯錫全球及本地優秀專家， 結合內部最新數字化轉型研究成果， 成立了 麥肯錫工業物聯網中心。麥肯錫

3、工業物聯網中心作為一個獨特的卓越中心， 集多重優勢于一身 ， 包括經驗豐富、 跨學科專業的優秀人才經過上百個用例測試， 并且驗證成功的方法論， 先進的數字化技術、 工具和培訓資源。45我們的使命我們致力于幫助先進工業企業設計和實施數字化轉型， 以實現收入和利潤雙突破。在這本手冊中 ， 我們將介紹數字化轉型的成功案例， 對企業營收和利潤帶來的影響， 以及麥肯錫如何與有抱負的領導人合作， 助推數字化轉型愿景的實現。想進一步了解麥肯錫工業物聯網中心？ 請繼續閱讀。 mnbb/Getty Images麥肯錫如何幫助客戶成功 實現數字化轉型， 推動收入增長， 改善運營核心支柱 Zapp2Photo/Ge

4、tty Images67在進一步介紹之前， 不如讓我們先談談貴公司的情況。 如果您可以展望未來， 看到貴公司幾年后的情況， 您希望看到什么？目標遠大嗎？ 沒錯?？梢詫崿F嗎？ 絕對可以。除每年常規的成本節省外，再行節省 510% 的原材料成本?庫存降低 30% 同時不斷改進客戶 服務水平?增速翻一番?在保證產品質量的情況下 ， 將產品開發時間減少 30% ?在成本不變的情況下 ， 新上市產品的數量翻一番?在人力減半的情況下 ， 產量提高到原來的 兩倍?自動化70% 的后臺工作?如果貴公司可以：8數字化轉型的七大支柱要實現這個非凡愿景， 就必須開展端到端的全面運營轉型， 這恰恰是我們一直以來為客戶

5、提供服務的強項。 為取得最大成效， 轉型工作必須全面且完整， 包括從營收創造到運營核心支柱的各個方面： 產品開發、 采購、 供應鏈、 生產制造、 前中后臺流程自動化。接下來， 我們將介紹麥肯錫為客戶提供的支持和服務， 其中包含幾個簡要案例。數字化產品設計數字化采購數字化供應鏈和庫存管理數字化生產制造前中后臺 流程自動化23456數字化業務增長工業物聯網架構和基礎設施179 metamorworks/Getty Images10數字化業務增長轉型的潛在成效每年銷售回報率提高2-7個百分點， 銷量增速提高515% 利潤再投資， 用于提高運營效率或未來增長。麥肯錫工業物聯網中心團隊結合營銷、 銷售運

6、營專長和技術落地經驗， 運用動態 定價和價值定價工具、 分析驅動的銷售覆蓋規劃、 銷售漏斗管理等方法， 支持銷售流程 決策， 加快利潤獲取。數字化業務增長全面推行一整套經過驗證的工具和方法， 建立銷售工作的結構和透明度， 推動銷售運營和客戶體驗的持續轉型。1 aaaaimages/Getty Images11某電力自動化組件制造商發現了價值20億美元的收入增長機遇某電力自動化組件制造商面臨雙重挑戰。 在外部， 資本市場和投資者對價值創造提出更高要求。 在內部， 由于定價缺乏標準化， 銷售運營舉步維艱。 為加快銷售增長， 實現銷售運營的跨越式提升， 該公司找到了 麥肯錫。麥肯錫如何幫助客戶取得轉

7、型成效客戶案例麥肯錫協助客戶開展綜合性增長轉型， 提出一種基于客群需求細分的新定價方法。 該方法利用機器學習找出影響客戶支付意愿的關鍵因素， 并據此在產品層面將客戶分群。 對于偏交易型的小客戶 ， 全面分析歷史交易數據， 以更精細化和動態化的方式設計價格， 實現利潤最大化。對于交易價值高、 產品差異大的大客戶 ， 采用價值定價策略， 綜合考慮速度、 質量、 服務水平等因素?？傮w而言， 通過將這種定價方法與其他增長杠桿和工具相結合， 此次轉型共挖掘出價值20億美元的收入增長機遇， 其中僅前三個月的落地實施就實現了1.5億美元的價值。 除了實現顯著的收入增長外， 客戶還通過轉型建立了嚴格、 透明，

8、 且有高管參與的銷售業績評估制度。12數字化產品開發轉型的潛在成效明確篩選出高價值優先項目， 優化資源配置。近年來， 客戶對產品種類多樣化程度、 產品推新頻率和降低價格的要求不斷加碼， 給原本已經 倍感吃力的研發部門帶來了 更大壓力， 除了加快開發周期、 提高產品定制化程度， 還要不斷降低 成本。麥肯錫工業物聯網中心的專家和數字化解決方案， 致力于幫助客戶提升產品品質， 改善開發流程。比如， “研發生產力導航”工具可以幫助研發部門實現內部工作機制的透明化， 挖掘項目數據來提高研發投資回報率， 加快項目進度， 并控制產品開發預算。數字化產品開發2復雜項目的產品開發 周期時間縮短2040% 新增研

9、發預算申請減少50% Vasyl Dolmatov/Getty Images13某全球包裝消費品公司如何提高研發支出的投資 回報率某包裝消費品公司希望更加深入地洞悉當前的研發投資機制， 確保資源被分配到利潤 更高的項目。 該公司的管理層邀請麥肯錫全面分析其研發預算分配流程。麥肯錫如何幫助客戶取得轉型成效客戶案例借助數字化高級分析解決方案， 麥肯錫幫助客戶顯著提高了研發部門產品開發組合的透明度， 釋放出20-30%的研發產能， 提高了研發支出的投資回報率， 同時也將新產品的利潤率提高了2-3個百分點。 我們還與客戶合作開發了集中管理的“單一數據源”研發項目數據庫， 提高了研發工作的透明度和投資的

10、財務回報。另外， 在工作量、 預期回報率、 戰略契合度、 成功可能性等多重考量下 ， 我們對過去、 現在及未來的研發組合進行了高級分析， 以及時發現改進機會， 重新平衡產品線投資， 叫停投資回報率低下的項目或者調整項目范圍。此外， 客戶還對研發項目進行了系統化、 數據驅動的事后分析， 成功營造了持續學習的研發氛圍， 有助于管理層為工程師團隊確定符合實際情況且又不乏挑戰的目標。14數字化采購轉型的潛在成效材料采購成本 （因行業 不同） 減少510%組織內部的支出數據分散、 口徑不一， 再加上訂單量巨大， 產品開發與供應鏈缺乏協同，造成采購經理在關鍵決策上茫然無措。 工業物聯網可以借助智能化的數據

11、整合， 品類成本分析工具， 對關鍵杠桿和業績指標進行自動化計算， 為客戶提供無與倫比的支出透明度。數字化采購采購人員效率提升30% 大量減少 采購到支付過程中的 價值漏損。3 Savushkin/Getty Images15某跨國高科技制造企業如何打造數字化采購部門某跨國高科技制造企業的成本競爭力落后同行， 為 了 力挽頹勢， 立志積極開展轉型， 打造領先的數字化采購部門。麥肯錫工業物聯網中心發現該公司在以下四個環節存在挑戰： 支出透明度： 各部門的支出數據統計口徑不一致。 高級尋源： 完全依靠人工詢價。 訂單流程： 采購訂單處理的人工作業量大。 賦能抓手： 缺乏數字化能力， 一線轉型意愿不高

12、。麥肯錫如何幫助客戶取得轉型成效客戶案例我們幫助客戶開展全面轉型， 獲得了以下成果：我們制定了數字化轉型路線圖， 規劃并實施端到端采購流程數字化， 培訓團隊新技能，取得轉型成效， 同時與核心供應商打造互聯互通的數字化生態系統。我們采用循序漸進的數字化轉型方式 (digitize-as-we-go) 實現了成本節省， 系統性地將五大數字化高級分析解決方案嵌入戰略采購流程， 并將機器人流程自動化 (RPA) 引擎嵌入 “采購到支付”流程。缺少透明度是降本工作最大的攔路虎， 我們采用了人工智能輔助的多維支出 (spend cube) 解決方案， 提高跨部門數據透明度， 通過價差分析和供應商整合等方式

13、實現了6%的成本節省。在采購訂單流程處理上， 我們引入了機器人流程自動化 (RPA)， 將采購申請到處理完成的時間從8周縮減到1周， 同時將訂單處理效率提升了約30%。16數字化供應鏈和庫存管理轉型的潛在成效客戶訂單需求準時完整 交付率 (OTIF) 提升2030% 制造業供應鏈的復雜度及運行速度， 讓那些依然沿用傳統管理方法的企業在能力上捉襟見肘， 導致客戶服務水平低下 ， 高需求產品缺貨， 低利潤產品積壓， 庫存沖銷極大。麥肯錫工業物聯網中心的專家借助大數據分析以及具備分析預測能力的人工智能技術，采集了數以百萬計的在線用戶和數以千計的直接用戶的數據， 并通過人工智能引擎從龐大的數據集中提取

14、并形成核心決策， 幫助制造商做出準確的需求預測。數字化供應鏈 和庫存管理庫存至少降低30%供應鏈計劃部門和訂單 履約部分人員效率提升1030% 4 chain45154/Getty Images17數字化供應鏈 和庫存管理某亞洲跨國高科技制造企業如何實施全球端到端的數字化供應鏈方案某跨國高科技制造企業， 總部和生產基地位于亞洲， 銷售網絡遍布全球， 目前存在現金流壓力， 缺貨投訴迅速增加等問題。 根本原因在于供應鏈無法支撐其龐大的全球運營。該企業邀請麥肯錫對問題癥結進行診斷， 并制定全面解決方案。 我們的工業物聯網團隊發現以下問題： 各自為陣的供應鏈計劃流程： 各部門自掃門前雪， 全無大局觀。

15、 缺乏基本的需求預測： 供應鏈的管理完全憑借歷史數據和“直覺”。 未使用高級分析， 銷售隊伍對需求預測的準確性不擔責任。 全球供應鏈的管理完全依靠Excel表格： 該部門從規劃到下單完全人工操作。 缺乏數據透明度： 全球供應鏈各環節之間或者與外部供應商及客戶計劃之間沒有ERP對接?？蛻舭咐?chain45154/Getty Images18麥肯錫如何幫助客戶取得轉型成效麥肯錫專家與客戶并肩工作， 攜手開展全面轉型：我們首先開發了全新的供應鏈運營體系， 在前期根據客戶情況重點應用兩套先進的數字化解決方案， 一是高級分析需求規劃， 二是對接消費者、 客戶、 供應商的端到端的數字化合作平臺。同時我們

16、迅速采取止血方案， 自下而上為每個品項 (SKU) 制定庫存目標： 我們設置了控制塔， 從總部每周對區域未來庫存供需情況進行例外管理機制， 從中梳理出的改善機遇可降低庫存量25%、 提升OTIF 15%。通過轉型， 我們落地了全新的更為嚴謹的供應鏈計劃流程： 為確保長期成效， 我們引進了高級分析規劃工具和以數字化合作平臺為依托的整套流程， 使客戶的銷售與運營規劃（S&OP） 速度從每月一次加快到每周兩次， 同時推動庫存大幅下降。我們還實施了綜合數字化供應鏈解決方案： 數字化合作門戶帶來了數據透明化和基于規則的決策流程， 供應鏈計劃部門和訂單履約部門人員的效率從而提升25%， 同時確保供應鏈運營

17、體系計劃的長期可持續性。 此外， 我們使用高級分析法， 大幅提升了銷售預測準確度。為確保變革成效能長期持續， 我們培訓了一批變革帶頭人， 負責推動效益的實現： 我們幫助客戶培養供應鏈“綠帶”和“黑帶” 人才 ， 推動持續性改善。19數字化制造轉型的潛在成效數字化 生產制造制造業增加值成本減少 2535% 提升設備綜合效率 (OEE)1525% 提高工人每人每小時勞動 生產率 (UPPH)4060% 提高一次通過率 (FPY)58% 減少廢料 2035% 提高運營部門間接人工 (IDL) 效率3040% 減少能耗58% 5 kynny/Getty Images今天的客戶需要的是小批量、 多樣化的

18、產品， 因此企業必須以高度敏捷的方式部署人力、生產設備等資源。 在傳統的資源配置方式下 ， 由于人力冗余、 設備資產利用率不高， 以及質量低成本高等原因， 使得 MVA 制造業增加值成本上升。麥肯錫工業物聯網中心針對上述問題開發出了 digiMET 等麥肯錫自有的數字化解決方案，借助安裝在隱蔽位置的傳感器， 實時采集工作車間的業績數據 （如OEE、 FPY、 UPPH 等） 。 高級分析算法從海量數據中識別出業績不佳的區域及背后原因 （如產線不平衡、 設備短時間停工、 物料搬運人員動線缺乏規劃等） 。 然后， 工業物聯網中心的專家找出相關性最高的數字化用例， 在業務部門的支持下 ， 解決問題，

19、 降低制造業增加值成本。 ipopba/Getty Images2021某消費電子制造商如何將組裝業務從低成本地區 遷至高成本地區某消費電子制造商計劃將組裝業務從低成本地區遷至高成本地區。為保持成本競爭力， 該公司必須重新設計產線， 盡量減少人工操作?？蛻舭咐溈襄a如何幫助客戶取得轉型成效我們的團隊主要聚焦于以下工作：甄選出30個工業4.0用例， 把制造業增加值的成本基線降低38%。安裝自動化設備， 使人工操作減少80-90%， 組裝線上的UPPH翻了一番。引進數字化高級分析技術， 包括現場質量問題解決， 實時周期時間偏差分析， 設備自查，動態任務分配， 問題解決確認等。 這些舉措將產線直接支

20、持人力減少了70%， 間接人力減少了29%。設計工業物聯網架構， 支持全面數據管理和工業4.0新用例。22 前中后臺流程自動化轉型的潛在成效通過零基方式 (zero-based) 重新設計業務流程并采用機器人流程自動化 (RPA) ， 員工效率提高3550% 流程自動化釋放出的資源可重新投入到附加值更高的工作中。麥肯錫全球研究院的深入調查顯示， 在全球所有的職業中 ， 超過一半的工作時間可以實現自動化。 自動化的潛力涵蓋后臺 （財務、 人力資源、 法務、 IT、 稅務） 、 中臺 （審計、 風險、 采購、 項目管理、 供應鏈） 和前臺 （營銷、 銷售、 客戶服務） 。前中后臺 流程自動化提升產

21、品質量從抽檢到100%質量保證縮短 總體交付時間， 處理時間 從若干天縮短到幾分鐘。實現實時響應和高度敏捷全天候 運營 按需求變化調整規模。提升 客戶服務水準 。6 Hero Images/Getty Images23 某高科技制造企業如何實現訂單錄入流程自動化某領先的中國高科技制造企業希望重新設計消費電子產品的訂單錄入流程， 目前該公司每年人工處理95000個訂單。麥肯錫如何幫助客戶取得轉型成效客戶案例麥肯錫工業物聯網中心團隊首先采用機器人流程自動化 (RPA)， 實現訂單自動上傳、訂單確認及價格確認功能， 然后采用高級分析法， 端到端處理絕大多數訂單而無須人工介入。這些舉措將訂單錄入所需時

22、間從36小時縮短到兩秒鐘， 同時全職人員也減少了92% （留下的一名員工僅負責處理分析模型識別出來的例外情況） 。 除了提升速度、 降低成本外， 機器人流程自動化和高級分析還帶來了 一項額外效應， 即幫助企業 加強合規。如果結合零基流程設計 （去除現有流程中無附加價值的工作， 實現流程的簡化、 標準化） ， 流程自動化有望釋放35-50%的額外生產效率。 這意味著企業可以將人才部署到附加值更高的工作中去， 而且還可以繼續改善總體運營服務水平。我們的工業物聯網中心團隊對前中后臺的各項職能均有深入了解， 同時還具備機器人流程自動化 （RPA） 、 智能工作流、 機器學習和高級分析等技術的落地經驗，

23、 以提升和加速業務流程的重新設計和自動化。24工業物聯網架構 和基礎設施工業物聯網架構和基礎設計全面捕捉企業運營數據， 連接資產和數據， 促進數據流動， 讓數據及時進入具有對應決策權限的人員手中， 助力數據模型， 產生價值洞見， 指導業務運籌帷幄。 工業物聯網也是一張藍圖， 連接起IT部門和運營現場的各項技術與數字化方案， 以便構建更連貫、 統一的系統， 為整個組織的運營提供有力支援。 強大的工業物聯網基礎設施， 可以確保數字化、 先進分析、 自動化等工具的有效部署。 否則， 數據只能存儲在當前設備中 ， 成為“數據孤島”， 無法相互通訊產生有價值的業務洞見。 有了數字化的支撐， 工業物聯網架

24、構能夠完美支持項目的敏捷交付， 同時有賴于可擴展底層架構設計，實現分階段地逐步交付相關用例， 直至實現最終的轉型目標。許多公司發現自己陷入 “試點困境”， 難以推廣工業4.0， 主要是因為工業物聯網的基礎尚未打好。我們幫助企業踏上數字化旅程， 精準了解企業當前的技術能力水平， 明確目標架構， 規劃路線圖以彌補差距。 我們的工業物聯網架構師擁有為大型工業企業診斷、 設計、 構建工業物聯網平臺的深厚經驗， 通過運用量化模型， 為許多公司提供了明確的數字化轉型路線圖， 成功幫助多家企業加速轉型進程。7 Jiraroj Praditcharoenkul/Getty Images25某先進工業企業如何通

25、過重新設置IT/OT （信息技術/運營技術） 架構和基礎設施， 抓住價值2億美元的降本機遇？在經歷了兩年的數字化生產試點之后， 某先進工業企業計劃啟動更加全面的工業4.0轉型。 該公司識別出12項具體用例， 旨在提高全球各生產基地所創造的價值， 其中包括數字化業績管理、 生產動態排程、 設備預測性維修等等。 然而， 該公司隨后意識到其底層的IT/OT基礎架構難以支撐上述用例的部署?？蛻舭咐溈襄a如何幫助客戶取得轉型成效我們幫助該客戶對IT/OT架構和基礎設施的現狀進行對標分析， 明確用來支持用例部署實施的最佳架構設計， 需要“邊破邊立”， 一方面補足現有系統能力的差距， 包括替換數據互聯能力及

26、可用性均有明顯缺陷的舊生產執行系統 （如跨產線端到端的實時數據） 、 另一方面建立新的標準化資產模型和數據治理方法， 確保IT/OT架構穩定可擴展，能夠在多個生產基地快速一致地推廣實施用例。這些舉措幫助該公司在全球范圍內實施了價值超過2億美元的用例， 并已制定時間表，計劃在12個月內達成降本的目標。數字化轉型的 成功經驗 Westend61/Getty Images2627在幫助客戶開展數字化轉型的過程中， 我們 總結出了一些關鍵成功要素， 在此略舉一二?？缏毮艿恼闲宰龇?成功的轉型不可能靠東拼西湊 采購部搞幾個獨立試點， 生產部門搞幾個自己的數字化用例。 這種方法常常會令公司陷入 “試點困

27、境”: 一直在啟動試點， 但無法實現長久的成效， 也無法將試點成效推廣到整個公司。成功的轉型需要對組織的總體運營情況進行全方位審視， 從銷售、 產品開發到生產制造、 服務運營。 也正是因為如此， 我們才打造了這個跨職能的整合性工業物聯網中心， 擁有覆蓋所有運營相關領域的資深專家。 我們還將這一深厚的運營專長與麥肯錫的數字化團隊結合起來， 包括數字化解決方案專家、 工業物聯網架構師、數據科學家、 機器學習和自動化專家等。技術合作生態系統的確， 目前這個領域熱鬧非凡。 工業物聯網領域已有上百家各式提供商， 提供五花八門的解決方案。 這樣一來有如霧里看花， 企業很難辨別哪些方案經過了實際用例的驗證，

28、 并且取得經濟回報。 在這種環境中開展轉型， 恐怕尚未起步就得關張。 我們仔細研究了工業物聯網技術領域的上百家公司， 識別出真實有用、 能夠產生迅速、可持續回報的公司， 幫助企業精準識別在數字化用例中最適于合作的工業物聯網技術提供商。28業務部門牽頭的轉型數字化轉型不應只是匯報給首席信息官討巧的IT項目， 而是應由業務部門牽頭， 且需要各種資源、 技能以及公司高管層的投入， 其根本目的是為業務創造經濟價值。 在幫助客戶開展項目時， 我們會綜合評估組織內部的所有潛在改進機遇， 梳理出幾十、 甚至幾百個潛在數字化用例， 然后根據實施難度和經濟回報， 將用例劃分成短、 中、 長期機遇，明確各個階段具

29、體的經濟價值， 從而實現全面轉型。 Vasyl Dolmatov/Getty Images29經過驗證的流程和方法推動數字化轉型非常復雜， 步驟繁多且牽涉各方； 過程中的協調和關系很難管理。我們的工業物聯網中心可以解決這個問題： 我們為客戶提供一套經過上百個用例和實際實施的客戶項目驗證的強大方法和流程。 我們為客戶打造詳細的“戰略引擎”， 幫助客戶迅速啟動轉型并在整個轉型過程中提供指導。 我們的專家來自相關行業， 都成功領導過公司大型數字化轉型， 他們積累的寶貴經驗將有力地幫助工業物聯網中心的客戶。培訓新技能， 實現持久變革沒錯， 公司希望看到利潤快速提升。 除此之外， 公司也希望其組織思維和

30、工作方式能夠實現徹底轉型。 能夠從根本上重新培訓員工， 以確保在麥肯錫項目組撤走之后， 員工可以持久變革， 成效得到深化和持續。所以我們非常重視為客戶提供定制化、 規?；呐嘤栱椖?。 比如， 我們在全球開設了五個麥肯錫數字化能力中心， 其中有兩個分別位于北京和新加坡， 可以在數字化工廠環境中對客戶進行定制化、 實時和實操培訓。此外， 麥肯錫工業物聯網大學通過自有的在線學習門戶 ， 為客戶提供現場和虛擬的培訓課程， 培養他們獨立開展數字化轉型后續工作的技能。麥肯錫數字化 轉型項目方法 Busakorn Pongparnit/Getty Images3031那么， 為什么要選擇麥肯錫？ 我們可以做

31、哪些貴公司做不到或沒有做的事情？成功設計并實施全面的數字化轉型是一項極其復雜的任務， 需要將適當的專業技能、業已驗證的流程和技術解決方案結合起來。 我們的方法遵循以下幾項重要原則： 尋找通過數字化運營可以釋放巨大隱藏價值的公司。 借助傳統及數字化運營杠桿， 分析該公司的總體經濟潛力， 根根據商業回報高低選擇數字化用例。 分析成功的數字化轉型所必須“解鎖”的關鍵抓手 （例如， 工業物聯網架構和基礎設施、 能力缺口等等） 規劃12-18個月內連續分波次落地的用例， 細化第一波轉型的實施計劃。 打造轉型引擎， 用績效機制和管理激勵推進轉型。 建設數字化能力， 通過多波次持續改善， 確保取得長期持久的

32、成效。 實施舉措， 監控進展， 有的放矢地介入， 推動轉型最終實現利潤提升目標。 Michael H/Getty Images32第1階段評估改善潛力（4-8 星期）評估企業通過傳統和數字化杠桿可以挖掘的總體改善潛力。在實踐中， 我們的方法分為三個階段第1階段 評估改善潛力（4-8個星期）第2階段 設計數字化旅程（8-12個星期）第3階段 取得改善成效（12-18個月）主要工作 對各部門的傳統和數字化用例進行總體摸底， 根據商業論證分析， 估算改進機遇的規模、時間和難易程度。對生態系統合作方進行摸底， 找出最適合高回報用例的合作方。評估數字化能力現狀及未來能力提升需求 （如技能網格、 頂尖人才

33、評估等） 。明確必要的業績管理抓手 （如激勵、 關鍵業績指標等） 。關鍵成果“改善潛力”總體摸底結果 各部門通過傳統或數字化杠桿， 可以捕捉多少潛在價值?；貓笞詈玫膬炏扔美?。捕捉價值所需提升的能力和必要的業績管理抓手。打造內部能力33第2階段設計數字化旅程（8-12 周）共同設計和規劃轉型舉措， 通過數字化和傳統運營改善杠桿， 實現全部價值潛力。主要工作設計待執行方案： 針對優先用例， 將具體實施方案分解成數百個底層細化舉措。將數字化用例規劃為一個多波次 （短中長期） 的數字化轉型旅程， 通過多年努力實現 最終目標。設定總體實施引擎和節奏 （設計績效管理機制、 細化激勵機制等等）細化實施用例所

34、需要的內部及外部生態系統合作模式。根據多波次中用例實施所需要的關鍵技能， 設計能力建設計劃。設計可擴展的工業物聯網基礎， 確保數字化、 高級分析、 自動化可以有效部署和規?；瘮U展。確定試點舉措， 用于迅速實現價值， 建立能力。啟動速贏試點， 為轉型營造良好勢頭。關鍵成果用以充分獲取潛在價值的多波次數字化轉型路線圖。用例舉措設計完成、 準備實施， 生態系統合作關系已經建立， 內部團隊做好能力提升 準備。速贏試點已經啟動， 為組織轉型營造良好勢頭。34第3階段取得轉型成效（1218個月）嚴格把握轉型節奏， 有的放矢地介入指導， 確保完成既定舉措， 實現利潤提升目標。主要工作 推動數百項底層舉措不斷

35、實施成熟， 從細化方案邁向利潤提升。與各團隊密切合作， 執行各領域的數百項舉措， 共同努力以取得全部潛在經濟價值。在實施中打造可擴展的工業物聯網架構和基礎設施。與麥肯錫的工業物聯網大學攜手培訓客戶的團隊。引入新的“工作方式”， 并將執行引擎嵌入到整個組織中。啟動數字化轉型路線圖的后續波次工作， 為多波次數字化旅程營造良好勢頭。關鍵成果通過端到端的用例實施挖掘所有潛在價值。將執行引擎永久嵌入到公司的工作方式中。內部團隊得到充分培訓， 做好準備獨立完成數字化轉型旅程的后續波次。35打造內部能力專業知識和人才是工業物聯網實現大規模轉型的重要構成元素。 成立“IIoT工廠”是打造這些能力的有效模式，

36、且經過了驗證。 IIoT工廠為業務端提供服務， 也提供了吸引適當人才的必備工作環境； IIoT工廠由不同的跨部門敏捷小組組成， 負責在業務端開發與執行具體的數字化用例； IIoT工廠的員工技能組合正好與公司在IIoT轉型過程中所選擇的數字化用例相吻合。 IIoT工廠最需要招募與培訓的人才包括軟件開發人員、 數據科學家、 數據工程師、 IIoT架構師、 人工智能專家、 自動化專家、 PRA專家等。在前述IIoT轉型的三個階段中 ， 我們基于優先級最高的IIoT實施路線圖， 投入大量時間確定公司所需的能力與資源， 同時也設計IIoT工廠的目標組織結構、 挑選內部人才轉移到IIoT工廠 ， 并適當地

37、招募外部人才填補人才缺口。 根據我們的經驗， 成功的IIoT工廠通常有一半以上的人才是從外部招募而來的。 Blue Jean Images/Getty Images除了成立IIoT工廠之外， 對內部員工廣泛宣導他們的工作會如何隨著數字化轉型而發生變化將會更加重要。 麥肯錫運用“課堂與實戰”并重的方法為客戶的數百名員工提供培訓， 一方面我們與員工肩并肩實戰操作， 以在職訓練的方式輸入新的工作方法， 另一方面我們也將員工送到麥肯錫全球各地的數字化能力中心， 讓他們參考和學習各“燈塔工廠”的全球最佳實踐。 同時， 經過麥肯錫IIoT大學的培養， 成為公司未來的變革種子。 課堂式的培訓隨后會與實際的公

38、司項目相結合， 在IIoT工廠團隊的協助下 ， 員工將會把他們所學的新知識應用到工作中。內部能力建設極為重要， 貫穿整個轉型的三個階段。 在第一階段， 我們會診斷公司目前的數字化能力與未來理想狀況的差距。 第二階段， 我們設計具體的能力建設項目和所需的組織團隊。 第三階段， 我們建立團隊， 通過全方位的“課堂與實戰”方式大規模培訓團隊成員， 共同實施轉型計劃， 并培養內部能力。36期待與您對話 MirageC/Getty Images感謝您的耐心閱讀， 希望這本小冊子能讓您對麥肯錫工業物聯網中心有更進一步的了解 包括我們是誰， 我們所做的工作， 我們如何幫助客戶成功開展數字化運營， 取得經濟價

39、值的突破。我們也希望有機會了解您所關注的重大事件， 與您探討如何借力數字化轉型的東風， 從而幫助貴公司在盈利能力和全球競爭力方面更上一層樓。我們誠邀您與我們一起鑄就夢想， 一起打造行業領先、 雄冠全球的數字化公司。您可以發送電子郵件聯系我們： IIoT_HubMcK3738臺北章錦華 (Albert Chang)臺北分公司董事總經理林康雋 (Jean-Frederic Kuentz)全球資深董事合伙人賀睦廷 (Martin Hirt)全球資深董事合伙人Mads Lauritzen全球董事合伙人潘國峰全球董事合伙人施安寧 (Anil Sikka)全球董事合伙人上海陳嘉文 (Kevin Chan)

40、全球董事合伙人艾家瑞 (Karel Eloot)全球資深董事合伙人林瑞琪 (Martin Lehnich)全球董事合伙人 香港沈天瑞 (Thierry Chesnais)全球董事合伙人高旭 (Paul Gao)全球資深董事合伙人黃昕全球董事合伙人王平 (Arthur Wang)全球董事合伙人北京侯文皓 (Forest Hou)數字化能力中心總監管鳴宇全球董事合伙人 深圳首爾Wonsik Choi首爾分公司董事總經理Seunghyuk Choi全球董事合伙人Jae Jung全球董事合伙人Jay Lim全球董事合伙人Seungheon Song全球資深董事合伙人東京Ken Kajii全球董事合伙人Peter Kenevan全球資深董事合伙人Robert Mathis全球資深董事合伙人Dmitry Mishustin全球董事合伙人Ken Nabeshima全球董事合伙人Tetsuo Naraha全球董事合伙人Kenji Nonaka全球資深董事合伙人Masahiro Komatsubara全球資深董事合伙人Hiroshi Odawara全球董事合伙人Andre Rocha全球董事合伙人Hiromitsu Ii全球董事合伙人383940