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資源革|命到來 企業人提升一線分析能力劃定范圍

    發布時間:2019-01-08    閱讀:
    來源:大學生之家
大多數私家車95%的時間躺在了車庫或停車場。而在使用時,每輛車的平均載客量還不到兩個人,即使大多數汽車有五個座位。道路使用同樣非常低效。高速公路只有在容納10%以下的車輛時,才能達到最大通行量(每小時每車道2000輛車左右)。隨著車輛的增加,交通擁堵就會降低車速和通行量。大多數道路一般每天只有一次,且只在單向行駛達到最大通行量(見圖1:“資源革|命的時代到了”)。
  公用事業領域的資源利用情況也與此類似。在特定時段,美國輸配電產能的利用率僅為20%—40%,發電廠的產能利用率僅為40%左右。煤電廠的熱量效率在過去的50多年都沒有顯著提高,這種情況在過去一百年內眾多行業中實屬罕見。比如,汽車燃油效率的提升一直低于經濟生產率的增長。
  資源利用率的長期低效不可能通過金融工程或離岸生產來解決,需要根本性的解決方法。我們認為,這些挑戰代表了前所未有的機遇,通過改革商業和管理流程,可以更有想象力、更高效地生產和使用資源。事實上,與其說會出現資源短缺,還不如說大量商業機會將創造出數萬億美元的利潤,重新激活全球經濟。
  要了解這一新的時代背景,不妨重讀亞當•斯密的《國富論》(1776年),亞當•斯密將生產要素分為三大類:勞動力、資本和土地(廣義指任何能夠利用土地生產或開采得到的資源,或者可以再利用的垃圾)。前兩次工業革|命偏重于勞動力和資本的革|命。第一次工業革|命給人類帶來工廠和有限責任公司,從而迅速提高了生產力。第二次工業革|命發生于19世紀末和20世紀初,為人類帶來了石油、電網、生產線、汽車、配有電梯和空調的摩天大樓,并創造出科學管理理論,從而實現了公司的全球化經營。但是兩次工業革|命都沒有重點關注亞當•斯密的第三項生產要素,即土地和自然資源。
  我們的觀點比較簡單:
  •信息技術、納米材料科學、生物學和工業技術的結合能夠帶來生產力的實質性提升。
  •發展中國家實現高生產力的經濟增長,從而帶來25億新生中產階級,這將是一個世紀以來最大的財富創造機會。
  要抓住這些機會,需要新的管理方法。領導人不能滿足于歷史上每年一到兩個百分點的生產力增長,必須要實現每幾年50%的增長。
  下一輪工業革|命正越來越清晰:資源生產力是需要重視的領域,它將為企業帶來巨大的機會。在本文中,我們將探索最能發揮潛力的商業途徑,并為企業高管找出整合未來新技術和客戶的方法,以及和現有商業環境相適應的工作方式。
  贏取革|命
  我們認為,那些單獨或整合采用五種方法的企業將在資源革|命中取得最大成功。我們在新書《資源革|命》介紹了這五種方法,本文將重點介紹其中三種:替代(用較為豐富、便宜和高性能的材料替代昂貴、繁瑣和稀缺的資源);優化(在資源密集型行業中嵌入軟件,大幅優化稀缺資源的生產和使用),以及虛擬化(將流程置于現實之外)。其余兩種方法是再循環(在產品初次使用后發現價值)(注釋1)和消除浪費(通過重新設計產品和服務等手段實現更高的效率)。
  成功掌握以上五種方法的企業包括:交通運輸業的特斯拉、Uber和Zipcar(現屬于安飛士);電力行業的C3Energy、Opower和SolarCity;農業的Hampton Creek Foods和Kaiima;建筑業的Cree、DIRTT和Nest Labs。我們的新書表明,這些公司有潛力超越傳統競爭對手,并創建前所未有的商業模式。
  替代
  材料替代的指導原則是考慮到一家公司核心產品中使用的每種資源,以及客戶使用或消費的每種資源,然后尋找性能更高、成本較低、風險較低、不那么稀缺而且具備操作性的替代品。但是不要簡單將新資源等同于目前材料清單的替代品。我們要尋找的是能實現全面卓越性能的替代材料,就像電動馬達比傳統的內燃機馬達效率更高、安全性更好且加速更快。例如,碳纖維不僅重量更輕,而且能夠制造更安靜、性能更好、效率更高、更加舒適,也更加養眼的汽車(特斯拉)或飛機(波音的夢想飛機系列)。
  這些機會十分可觀,因為很多新材料已經開始重新塑造工業品和消費品。在納米層面更加深入地了解材料科學,加上先進的電腦處理能力,已經促進材料表面屬性、吸收性能和光電屬性的廣泛革|命。
  例如,通常由帶有訂制尺寸孔隙的納米顆粒組成的活性碳能夠顯著提高水過濾器、電池電極以及發電廠廢氣洗滌器的工作效率。自從幾個世紀前開發出含鉛水晶以來,玻璃第一次被重新開發,從高帶寬光學網絡纖維到康寧的強化玻璃,現在可從觸摸屏獲取可攜帶設備上的圖像,而且很快就能在大型互動式屏幕上實現。一家名叫View的公司甚至發明了“動態玻璃”,改變了玻璃的可視性和紅外線傳輸屬性,這種玻璃熱天可擋陽光,嚴冬則吸收陽光。這會有效降低晝熱夜涼的地中海地區供暖和空調的需求。
  材料替代甚至還延伸到了食品生產領域。例如,Hampton Creek Foods公司開發了一款基于植物的代蛋產品,可以替代烘培和加工食品中使用的雞蛋。該產品被稱為超級蛋,采用豌豆、高粱、豆莢以及其他植物材料生產,不僅口感像雞蛋,而且營養成分相同。公司稱這比生產雞蛋便宜了近20%,且隨著規模的擴大,成本將進一步下降。他們還表示超級蛋受旱災影響較小。目前雞蛋成本的70%是玉米,但是玉米容易受到旱災的影響,而且越來越和石油價格相掛鉤。由于Hampton Creek使用生命力較強的作物,因此和生物燃料不存在競爭(也沒有感染沙門氏菌的風險)。Hampton Creek的超級蛋有望降低食品生產商的成本和風險。
找出替代機會需要艱辛的付出。蘋果公司和通用電氣仔細研究了元素周期表中的每個元素,評估哪些元素會對供應、成本和監管造成最大風險。與此類似的是,我們最近幫助一家大型石油公司完成了評估,觀察供應鏈的資源風險情況,發現缺少可用水的狀況很有可能在未來的幾十年內大幅降低增長預期。研究十年后的問題,可以讓該公司對潛在的制約因素比競爭對手更早做足準備。
  優化
  公司提高現有資源生產力的另一種方法是優化資源的使用。例如,將軟件整合到傳統工業設備中,或者將重型設備作為一種服務予以提供,大多數企業可以在各工作層面進行此類優化。
  例如,通用電氣為噴氣引擎裝上先進的軟件和傳感設備,由此獲得實時飛行中重要的維修數據。于是,飛機在降落之前就可以發送零部件和維修需求。通用電氣的維修費用經常按每飛行小時計算,因此預測和優化維修工作對商業利潤至關重要。
  工業設備制造商小松公司走得更遠,通過提供客戶間租賃的市場優化了設備的使用率。只需要使用價值30萬美元的推土機幾天,小松公司就能幫你找到一臺閑置設備。你有閑置的設備嗎?小松公司會幫你找到一家要租賃的公司。
  還有的優化方法非常簡單、直接。聯邦快遞公司只是讓貨車不再左拐彎,就降低了燃油量,且提高了安全和速度。我們幫助一家大型電力公司按照新路況和客戶使用模式重新設計了服務線路,就減少了30%的行駛公里數。美國空軍降低燃油量的方法是讓一些飛機以護航模式飛行,即模仿大雁V型“漩渦滑行”,可最多降低20%的燃油量——這對身為全球耗油大戶來說,節省的燃油量相當可觀。這一新方法實施起來并不昂貴。保持飛機之間的精確距離只需改變自動飛行的幾行代碼。飛行員也需要接受防止手動改寫的培訓。
  當企業思考哪些機會最有潛力時,應該遵循以下指導原則:哪些昂貴的設備應該使用軟件和傳感設備­哪些設備的使用時間很少­哪些高耗能設備處在開機狀態卻沒有真正運行­它們可能包括建筑設備、空載返程的集裝箱,或者因為停機位不夠被迫在半空中盤旋的飛機。類似的問題都需要IT解決方案來優化線路、時間、負載或共享方面的設計。
  虛擬化
  我們來做一個測試,列一張你已不再需要或使用的實物或產品清單,盡管5年或10年前它們還是您日常生活的必備。對很多人來說,這張清單可能包括傳統的計算器、紙質掛歷、照相機、鬧鐘或者相冊。所有這些產品隨著智能手機技術發展變成虛擬化了。
  虛擬化指的是脫離了物理世界,或者這些生產活動不再需要,因為已經實現自動化了。這給商業模式帶來了挑戰。企業努力去擁抱虛擬化,不希望失去顧客。盡管這些行為虛擬化后,收入的下滑似乎總是超過成本。例如,報紙從數字化廣告中獲取的收入僅為紙質廣告的16%。
  汽車業同樣不希望人們少開車,當然這是發達國家的現狀。美國人均駕駛英里數在2004年達到最高,以后一直持續下降。其中的原因尚不完全明了:這一狀況發生在全球金融危機之前,但一直延續到經濟復蘇后。攀升的油價肯定是一個因素,但更重要的原因可能是一些人開始將以前要通過駕車才能做的事虛擬化了。例如,從近期的節假日購物季可以看出美國人現在有多依賴網購。根據美國人獲得駕|照的年齡統計,美國年輕人對開車的興趣也在下降(社交媒體的流行可能是一個原因)。Skype和其他視頻聊天應用進一步降低了開車去見面的需要。工作的虛擬化程度大大提高了,員工越來越多地使用網絡媒體和虛擬私人網絡,無需辦公室即可進行有效溝通。無論這是不是企業期望看到的,虛擬化都必將發生。
  Nest Labs是一家初創公司,已被谷歌收購,它展示出了未來虛擬化可到達的程度。這家公司把溫控器這一傳統的、乏味的模擬設備變身為可提供動態能源和安全服務的數字化平臺(未來還可以為家庭提供娛樂、醫療保健、保安和通訊服務)。幾年前,我們甚至很難想象把普通的鬧鐘虛擬化。
  下一步是什么?像眼鏡、鑰匙、貨幣和錢包等這類日常用品是否也會很快同樣地消失­汽車和卡車是否還需要駕駛員­無人駕駛飛機能否送包裹­IBM的沃森系統和其他專家系統能否為工業環境提供更好更安全的維修建議?
  整合挑戰
  實現上述任一模式都需要企業在運營、組織和行為方面做出重大改變。包括大數據和物聯網在內的重大技術(注釋2)決定了對大多數企業而言,最初和最大的挑戰都將是系統整合:將軟件應用到傳統工業設備中。建立并運行這些系統將是21世紀最大的管理挑戰之一。
  遠遠超越目前電話網絡和道路網絡的最復雜最強大的網絡正在建設之中。在未來的網絡中,內嵌到電線、家電、工業設備和汽車中的設備能夠更多地相互溝通,而無需任何人力參與。例如,到2020年之前,汽車與汽車之間能夠直接分享速度、方向和路況方面的信息。
  這些整合能力的范圍將遠遠超越基礎設施和制造業。例如,目前臨床醫生需要冗長的評估來診斷抑郁癥。但其實只要通過分析病人手機的呼叫模式設定和GPS信號就能確定某人是否已經成為一個隱居者,而這是更準確的診斷方法,或者說是一種更好的早期預警信號(注釋3)。要想充分利用這些市場機遇,醫療保健公司需要整合醫療系統之外的各種信息資源。
 系統整合早已是一門科學,但是坦白地說,大多數企業對此不甚精通。特別是在技術幾十年或更長時間不變的資源密集型領域(例如,你住所外安裝的變壓器早在1880年代就已發明)。一個原因是問題本身非常難解,經常需要數十億以上數據的排列組合。系統整合更像是試圖管理一個不斷變化的生態系統,它正在解決那些在商學院中研討的財務問題。
  盡管面臨這些挑戰,但公司只要做好三件事就能顯著提高勝算:建立簡單的軟件模塊、增加一線的分析人才;在可能的情況下應用計算建模技術;然后反復測試進行優化。
  劃定范圍
  哪怕只是認識到系統的精細程度以及有很多變量同時交互作用,就能讓任何一家公司占得先機。開始時建少量簡單的軟件模塊將為成功打下基礎。美國配電公司的案例很有啟發性。
  美國電網的鋪設被稱為20世紀最偉大的工程杰作,但是電網的基礎技術在愛迪生和西屋電氣時代之后改變甚少,電路平均有40年的歷史,有些甚至存在了一個世紀以上。電網也已經老化。
  對電力公司及其客戶而言,這種狀況造成了可靠性的下降、成本的增加和風險的加劇。普通的電力公司通常在接到客戶投訴時才會發現電力網絡的問題,而不是主動發現問題。變電站發生問題時,經常需要派維修工人去現場擰一下開關,而不是由中央控制室做遠程修復,或者最好是讓電網能自動感知到問題,自動修復或繞過問題線路。
  公用事業企業必須克服自身的低效與時俱進。例如,隨著在房頂鋪設太陽能面板的業主不斷增多,電力公司失去了越來越多的大客戶。電力企業現在必須思考如何將富余的電力整合到電網中供客戶使用。
  一旦電動車大規模普及,電力公司必須適應寫字樓內安裝的充電樁被拔下、移動并插到其他地方。電力公司必須培養實時的整合能力,不僅包括自身的業務所做的工作,還包括整個電網上所有相關方所做的工作。
  大數據時代的降臨也帶來重大影響。目前,一家電力企業每年平均收集約6000萬個數據點,涵蓋500萬客戶和全年12個月的月度賬單。一旦智能讀表、分散式發電和電動車輛大規模普及,電力公司必須每天處理50億個數據點。幾乎需要重新設計整個電網,才能實現新型固體變壓器的全部收益,并保證能自動發現和解決問題,另一方面隨著太陽能價格的持續下降,數百萬屋頂的太陽能電板相當于小型發電廠,電力公司還需要將這些分布廣泛的小型太陽能發電廠的電力匯總到整體的大電網。
  提升一線分析能力
  掌握資源革|命的組成要素還需要妥善設計的組織架構,以及卓越的人才管理。有時候,專業知識和能力可能還不具備,因為企業正在處理新問題,但是每位經理都需要找到所有可用的知識。軟件能力、專業工程、納米技術和超低成本制造僅僅是人才可能稀缺的眾多領域中的四個要素而已。有時候需要和其他行業的公司建立合作伙伴關系,才能獲得專業技術。
  另一些情況下,企業必須從零開始培養新的管理能力,包括對公司高層和管理層的培訓需求。二戰后老派的企業領導熟悉的是漸進改善式的企業管理技巧,但要想實現十年內每年生產力10%—15%的持續提升,其所需的領導力將遠遠不同于以往。商業模式的創新不僅限于初創公司或高科技公司。
  一線工人也必須學會如何使用大量分析數據來執行繁重的工業任務。他們總歸要在接受培訓(無論由學校、政府還是雇主提供)之后才能完成此類工作。例如,資源生產力需要一線煤氣泄漏檢測團隊基于大數據和高級分析技術做出復雜的決策,利用技術找到并修復泄漏,而不是使用技術占卜棒在現場找出問題。很多傳統的一線工人需要具備知識工人的能力,例如分析數據,評估統計,找出問題的根本原因,設置機器參數,更新算法并開展全球合作。
  好消息是,雖然尋找新型組織架構模式、在新地方找出新人才將非常艱辛,但所有的競爭對手都將面對同樣的問題。管理層越早開始直面公司存在的差距,就有可能越早彌補差距,比無所作為的企業更有競爭優勢。
  因為系統的復雜性,確保流程有效的唯一方法是進行測試,F在,企業能夠通過計算機建模進行很多這樣的測試。例如,美國盡管幾十年內沒有做過實彈測試,但是通過國家實驗室(特別是勞倫斯利福摩爾、洛斯阿拉莫斯和森迪亞)先進的計算機方法,保持了美國的核能力,F在的企業可以使用同樣的方法加速產品開發。一家國防供應商使用計算機模型在原子層面測試了幾千種可能的新材料,最終找到了少數幾種超輕、高性能而且非?煽康南乱淮鷩姎獍l動機的合|成材料。最好的電池生產廠商可以在芝加哥郊外的美國阿貢國家實驗室電池測試工廠測試電池的性能,測試時間可以長達幾千小時,包括在各種極端的操作條件下,由此大大加速產品創新。
  再如,一家名為ATMI的材料技術公司試圖尋找從電子廢品中萃取黃金的更好方法,而不是使用傳統的提|煉方法或者從有毒的酸性溶液中提取時,公司求助于合|成化學的計算機建模。最終建立的eVOLV工藝試驗是一個基于水的方案,可以安全飲用,且比傳統方法便宜得多。此外,這一工藝讓收集的計算機芯片能夠重復使用,因為它們從來沒有暴露在高溫或酸液中(有毒焊料作為副產品收集)。該設備甚至可以放在卡車上,在收集點處理化學廢品。這就是我們所說的,資源革|命帶來的解決方法不僅更經濟、更高效,而且效果更好。
  Matt Rogers是麥肯錫全球資深董事,常駐舊金山分公司;Stefan Heck現任斯坦福大學Precourt能源學院的顧問教授,他曾在麥肯錫斯坦福分公司工作過。本文內容來自兩位作者合著的新書《Resource Revolution:how to capture the biggest business opportunity in a century》(New Harvest,2014年4月)。
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