大数据背景下制造业服务化的价值链管理.docVIP

　　大数据背景下制造业服务化的价值链管理 摘要：制造业服务化是供给侧改革的重要内容，也是制造业转型升级的必经之路。论文首先阐述了制造业服务化的内涵和特点；其次探讨了大数据技术在制造业服务化中的应用，并从企业内部和外部视角研究了制造业服务化价值链的优化问题；最后提出了大数据背景下制造业服务化价值链管理的新商务战略。 中国 8/vie 　　关键词：大数据；制造业服务化；价值链管理；新商务战略；转型升级 文献标识码：A 　　中图分类号：F045 ：1009-2374（2017）05-0261-03 DOI：10.13535/j.ki.11-4406/n.2017.05.127 　　1 制造业服务化的深度解读 　　1.1 制造业服务化的本质 　　制造业服务化是指制造业企业通过分析客户的消费习惯、了解客户需求，从而向客户提供个性化服务的过程。制造业服务化使制造业企业由以“制造”为中心转向以“服务”为中心，实现了由单纯的物品提供者向“物品+服务”提供者的角色转换。根据已有研究成果，制造业服务化是服务要素在制造业的投入和产出活动中所占比重不断增加的一种经济趋势。一方面，制造业企业的生产经营对于与信息的产生、传递和处理有关的服务型生产资料更为依赖；另一方面，服务环节创造的价值在企业价值链中的地位越来越大，产出服务化已经成为当今世界制造业的发展趋势之一。因此，制造业服务化既表现为企业为满足市场需求，实现差异化竞争优势的一种经营策略，同时也是其价值链向两端延伸的转型升级战略。 　　1.2 制造业服务化的特点 　　制造业企业服务化的显著特点以提供服务的宗旨来实现企业之间及其与客户之间的信息共享和系统创新。它通过引入顾客参与设计、生产、销售等经营全流程，实现企业间的生产性服务和服务型生产，并针对顾客的具体需求提供个性化产品和服务，从而满足终端顾客的价值诉求。这种企业间的合作以及顾客的参与方式高度整合了产业链的资源，并充分利用其协作关系，为产业链上的各个企业创造了更多的价值。与传统的制造方式相比，制造业企业服务化具有如下显著不同的特点： 　　1.2.1 提供个性化整体解决方案。制造业服务化摒弃了以“产品制造”为核心的传统模式，转型为研究顾客需求并针对顾客的个性化需求，为顾客提供包括个性化产品和个性化服务的整体解决方案。它通过与客户、上下游企业的信息沟通和融合，强化价值感知并深入挖掘各级参与者的有效需求，从而针对具体需求制订个性化的生产和服务。 　　1.2.2 关注价值感知。制造业企业服务化一方面打破了传统的制造与服务的模式；另一方面又与企业的纵向一体化策略不同。它关注顾客和企业之间的价值感知过程，强调各主体参与服务型制造协作活动中的主动性，从而自发地形成动态的资源优化配置，使制造业企业服务化系统良性运行。 　　1.2.3 提高服务的主动性。制造业企业服务化的重点是提高“服务的主动性”，例如主动引进顾客参与的产品设计、制造系统、主动识别顾客需求、主动为上下游企业提供生产性服务和服务型生产，从而实现价值的共同创造。制造业企业服务化通过“主动服务”来增加顾客对企业的忠诚和依赖，从而提升了自身的竞争优势。 　　1.2.4 实现买卖方双赢。制造业企业服务化改变了传统商业竞争模式，将原有的买卖双方目标冲突转变为目标一致，实现双赢。它一方面通过客户意见咨询等活动及时掌握客户需求，实现客户参与，为顾客创造价值；另一方面通过专业化的服务，提升品牌忠诚度和产品知名度，为企业带来更多的附加价值和未来价值。 　　当前，我国制造业服务化转型主要体现在远程在线服务、产品全生命周期管理与服务、网络精准营销、个性化定制等方面。近年来，随着互联网的繁荣发展，制造业积极由B2B向B2C转变，虽然目前开展精准营销与个性化定制的企业比例还相对较低，但也取得了一定进展。 　　2 大数据在制造业服务化中的应用 　　2.1 大数据与大数据技术的定义 　　“大数据”是通过多渠道搜集而来的庞大数据，可能?碜陨缃煌?络、电子商务网站、顾客来访纪录等，往往具有实时性。大数据经过分析和处理，成为一种信息资产，为企业的经营决策提供有用信息。大数据技术就是通过对采集来的数据重新分类、计算、分析、处理，快速获得有价值的信息的数据处理技术。大数据技术可以帮助企业实现深度理解顾客行为，监控生产过程的正常运营以及生产经营的精准决策。大数据蕴藏着各种可能性，大数据技术能够帮助企业及时洞察在小数据中难以发现的新兴趋势，使企业在制定战略时更具前瞻性。 　　2.2 大数据技术对制造业企业服务化的影响 　　大数据对制造业企业服务化的意义，不仅在于提供庞大的数据信息，更在于通过对数据有效“加工”，即对大量的数据进行专业化技术处理，使之转化成为对企业有用的信息。大数据技术在制造业服务化中的作用如下：