“互聯網+”背景下制造企業智能化戰略轉型路徑：多案例比較研究

楊 林，陸亮亮

(1.南京財經大學 工商管理學院，江蘇 南京 210023；2.上海財經大學 商學院，上海 200083)

0 引言

隨著互聯網技術發展，“互聯網+”成為傳統產業顛覆商業邏輯和運營規則的新生產力模式。以智能制造為核心的新一輪工業革命，依靠大數據、云計算和人工智能等技術深刻改變著全球制造業發展模式。從宏觀上看，智能制造已成為各國實現“互聯網+”轉型升級的國家級戰略，如美國的“國家制造創新網絡”、德國的“工業4.0”、日本的“工業價值鏈”等。中國于2015年提出“中國制造2025”，旨在順應產業革命新趨勢，通過“互聯網+制造”模式突破發達國家對我國的技術封鎖[1]。從微觀上看，智能制造是企業面臨的重大機遇和挑戰，不僅影響著組織生產經營模式，也改變了對外交流中的比較優勢格局，倒逼傳統制造企業轉型，突破增長方式的低端鎖定[2]。實業界對此表現出很高的期望，例如，2014年美的宣布與阿里巴巴達成戰略合作伙伴，對所有空調業務進行智能化轉型，計劃3年內實現50%以上的空調物聯網化；2017年專業調味品生產企業“海天味業”全面利用大數據技術，從原料、菌種、制曲、曬制到罐裝等實現精益化、智能化生產管理，打造出由智能數據平臺統一協調的“美味夢工廠”；歐洲最大的航空發動機制造企業“羅爾斯-羅伊斯”于2018年開創性地提出“智能發動機(Intelligent Engine)”愿景。可見，制造業智能化轉型已成為“互聯網+”時代下推動國家綜合實力提升的重要引擎[3]，為新興國家制造業實現彎道超車提供了契機[4]。

然而，制造企業智能化轉型是一個十分復雜的過程，涉及使用互聯網技術對組織資源要素、價值活動、業務流程，甚至是商業模式的重構[5]，涵蓋設備層、業務層、決策層等多層次系統化變革，關聯情境因素較多且影響顯著。因此，制造企業如何開展智能化轉型引起學界和業界的廣泛關注[6]?，F有文獻對制造企業智能化轉型進行了積極探討，學者們主要從技術創新[7-8]、生產方式[9-10]、發展模式及路徑[11-12]等方面展開，但千人千面的研究視角導致問題焦點難以落在制造企業智能化轉型路徑是什么這一關鍵點上，對戰略轉型過程中的關鍵資源、驅動能力、商業邏輯以及發展路徑缺乏整體認識。系統工程是指既要確保制造企業在智能化轉型各環節的功能定位與系統協調，又要結合制造企業智能化轉型特征，分析制造企業各環節的核心能力。憑借上述能力將內外要素鏈接在一起，最終形成系統智能化轉型管理框架。

本文采用多案例比較分析方法，首先，對相關文獻進行系統回顧，在已有研究的基礎上，探索并構建“互聯網+”情境下制造企業智能化戰略轉型的框架模型；其次，在美、德、日、中4個國家中選取具有代表性的案例企業，通過歸納式分析案例企業戰略轉型過程，識別其中關鍵資源要素、核心能力與系統創新；最后，橫向對比分析影響不同國家制造企業戰略轉型路徑差異的關鍵性因素，發掘制造企業通過不同要素、能力及系統實現智能化轉型的內在作用機理，進而構建綜合模型。

1 文獻回顧與理論分析

1.1 “互聯網+”

“互聯網+”概念最早由易觀國際的CEO于揚于2012年第五屆移動互聯網博覽會上提出，2015年被正式確立為國家層面的戰略計劃。對于“互聯網+”的內涵，理論上已經形成兩種觀點：①將其視作推動產業融合的方法或技術[13]，具體表現為以互聯網為主的一整套信息技術(移動互聯網、云計算、大數據和互聯網思維)對企業發展各環節進行融合、滲透、延伸、演進[14]；②將“互聯網+”看作為新興經濟形態[15]，對組織創新與戰略變革產生深遠影響。在實踐領域，“互聯網+”已滲透到各行業中，催生出新的生產要素、動態能力和商業模式，強大的融合力與創造力使其成為經濟發展的重要影響因素[16]。

劉金婷[17]認為，“互聯網+”影響機制的關鍵在于“+”，至少包含3層含義：建立連接、取長補短、深度融合；歐陽日輝[18]指出，互聯網+”的本質是信息互聯與價值開發，能夠迅速融入供應鏈各環節，改變組織職能與運營邏輯；楊德明和劉泳文(2018)認為，“互聯網+”本身也是企業重要戰略抉擇，具有競爭優勢導向；邢紀紅和王翔[19]認為，“互聯網+”為企業帶來新的文化氛圍，使組織環境從金字塔式的命令控制變成立體式網狀的互動溝通；黃群慧等(2019)研究發現，在物聯網、大數據和云計算等新一代信息技術支撐下，“互聯網+”能夠顯著降低資源錯配和交易損失，在資源優化配置、生產和組織變革等方面具有天然的優勢。

1.2 制造企業智能化戰略轉型

目前，智能化戰略主要被視為幫助組織或行業從傳統走向智慧的策略。例如，2019年聯想宣布“智慧中國”的愿景，圍繞智能物聯網、智能基礎架構、行業智能3個方向全面推進智能化戰略；華為則將“聯接+計算+云”視為智能化戰略的核心。從上述企業戰略舉措不難發現，智能化戰略的核心要素包括：①全要素連接，即能夠抓取全局，所有設備都可以實時互聯；②全數據收集，即打破數據孤島，形成立體化數據庫；③智慧管理與服務，即利用先進數據分析技術與協同優化能力，實現所有數據按需存儲、按需計算以及主動服務。由此，本文將智能化戰略定義為：組織或行業借助先進互聯網技術及其配套成果，并將其應用于全生命周期與價值鏈各環節，對產品單元、業務單元、企業整體和產業環境實現智慧化管理。

制造企業智能化戰略轉型是新一代人工智能技術與制造流程的有機結合，賦能企業生產經營系統，使工業機器擁有自感知、自決策、自適應、自執行等智慧能力，從而實現對人腦與體力的替代。陳瑾、李若輝[20]認為，制造企業智能化體現在智能產品研發、智能生產制造和智能營銷管理等方面；李健旋(2020)指出，中國制造企業智能化轉型升級包括智能技術、智能應用和智能效益3個環節。

(1)以資源要素為基礎。數據資源作為“互聯網+”時代最具代表性資源，制造企業智能化轉型成功的關鍵就是將數據轉化為能夠滿足社會需求及符合商業邏輯的戰略資產[21]；吉艷平等[12]以企業主體為基礎，分析認為制造企業的主體資源、優勢資源以及知識庫是驅動智能化轉型的關鍵。

(2)以核心能力為支撐。在高端裝備制造業成長路徑中，技術創新是推動制造向智造轉型的關鍵能力[22]；魏艷秋等[23]、孟凡生和趙剛[24]將人才建設、技術創新、數字化能力以及現代信息技術服務業嵌入等內容看作是實現智能化轉型的關鍵；黃俊等[25]指出，企業柔性化能力是驅動我國汽車制造企業智能化轉型升級的核心能力。

(3)以系統創新為框架。安索夫[26]指出，環境、戰略和組織只有協調一致、相互適應，才能有效提高企業效益。智能化轉型是制造企業為應對動態環境而采取的新戰略，在工作方式、客戶關系、渠道管理以及盈利模式等方面具有重大改變。從上述角度出發，制造企業智能化戰略轉型是事關企業全局的戰略行為[27]。

1.3 復雜系統理論

復雜系統理論的產生得益于系統工程取得的成就，倡導不再以傳統部分分析或變量分析探索現實世界中復雜的狀態變化。近年來，由于企業戰略管理環境的不確定性和復雜性，學者傾向于采用系統方法解決企業戰略管理問題。復雜系統區別于具有微觀還原性的簡單系統，通常是一種復雜適應系統，其狀態介于完全有序和完全無序之間[28]，具有如下特征：①開放系統；②由大量要素構成；③要素間相互作用；④初值敏感性。制造企業在一定程度上就是由眾多具有共性和互補性的部門、個體聯結在一起的系統，其運作和發展是由內部成員根據外界環境變化自發推動的，企業內部要素間的相互作用不是以簡單線性關系就可以描述的。單一視角下的理論基礎在解釋企業戰略轉型時顯得薄弱，因此，應用復雜系統理論研究企業戰略管理十分必要。

1.4 文獻評述

關于制造企業智能化戰略轉型，現有文獻主要探究“互聯網+”下大數據、物聯網和云計算等信息技術的作用及影響[29]，單純以技術為導向，忽略了利益相關者的支持[30]，從組織系統論角度探討制造企業如何實現智能化轉型的研究更是鮮見。此外，制造業作為國民經濟的主體，影響國家未來發展，我國傳統制造企業與發達國家企業在運營和管理模式上相距甚遠，其中既有客觀原因(國家整體水平)，也有主觀因素，包括對“互聯網+”置若罔聞、深陷于傳統模式慣性而難以突破等。針對不同國家制造企業在新情境下的智能化轉型模式差異，現有文獻尚處于空白?；诖耍疚牟捎谩百Y源—能力—系統”研究框架，通過對美、德、日、中4個國家制造企業進行探索性案例分析，旨在發現“互聯網+”背景下智能化戰略轉型的一般路徑。

2 研究設計

2.1 研究方法

本文采用案例研究法，該方法相對成熟，學者們在原則、步驟等方面已達成共識(鄧少軍等，2011)。案例研究方法可以對研究主題進行深入挖掘，能夠回答怎么樣和為什么的問題[31]。本文關注“互聯網+”背景下制造企業智能化戰略轉型問題，契合案例研究方法的適用條件[32]。最后，相較于單案例研究，跨案例研究更具有普適性。因此，本文采用跨案例方法，探尋不同國家制造企業智能化戰略轉型異同。

2.2 案例選擇

根據Eisenhardt[33]的建議，案例選擇遵循理論抽樣原則，即根據發展理論原則進行案例選擇。本文根據研究主題選取4家目標企業，分別為美國GE、德國Siemens、日本Toyota及中國Haier，均是智能制造領域先進制造企業，在“互聯網+制造”過程中具有相當大的影響力，其二手資料易于獲取。此外，以上4家企業均為全球較早從事智能化戰略轉型的制造企業，可以完整地呈現不同國家制造企業智能制造發展歷程，有助于構建多樣化制造企業智能化轉型升級路徑，使本文理論構建信效度更佳。以上4家案例企業在智能化戰略轉型中的起點不同，發展側重點也存在明顯區別。因此，對以上4個案例進行研究，能夠全面比較全球制造企業智能化戰略轉型中的差異化機理與路徑。

2.3 資料收集

本研究采用內部數據和外部文檔兩種形式進行數據收集，多樣化信息來源有助于對研究數據進行交叉驗證和相互補充[34]。其中，內部數據包括企業內部刊物、宣傳冊和宣傳視頻、工作總結、官網和微信公眾號等；外部文檔包括門戶網站如百度、谷歌、新浪和搜狐等網絡資料，通過知網、萬方等數據庫獲取相關文獻資料。為提高效率，本研究在數據搜集過程中對數據進行反復對比和審核，通過搜集多渠道數據進行交叉檢驗，以保證數據的可靠性和真實性，從而確保案例分析信度和效度。

2.4 變量識別與測量

綜上所述，“互聯網+”背景下制造企業智能化戰略轉型是一個涉及資源、能力和系統的整體變革過程。本文基于復雜系統理論從“資源要素—核心能力—系統創新”3個層次，對美、德、日、中4國制造企業智能化戰略轉型過程進行分析。為了有效降低主觀認識偏差，在案例分析過程中，采用客觀數據對關鍵構念進行測量(毛基業、蘇芳，2016)。本文以概念操作化為依據關注某些重要概念，如表1所示。

表1 變量測度Tab.1 Measurement of variables

3 多案例比較分析與討論

3.1 案例內容分析

3.1.1 基于國家制造創新網絡的GE智能化戰略轉型

2012年，GE聯合IBM、思科等5家商業巨頭組建工業互聯網聯盟(IIC)，推廣工業互聯網概念與商業模式，即通過軟件、網絡、大數據等互聯網技術使傳統制造企業設備、人、數據互聯，并將數據收集與運行預測相結合，實現全球制造聯網與智能決策[35]。GE轉型的第一步就是改變游戲規則，重塑企業功能與商業模式。2001年，GE陸續收購GEI、KAYE等5家知名傳感器公司，產品技術涵蓋溫度、濕度、流量、壓力、工業校準等方面；2012年，GE與英特爾、IBM合作開發應用于產品設計、訂單管理、服務運營以及客戶支持等一系列價值鏈環節的軟件操作系統，實現工業互聯網自我驅動；2015年，為彌補后續支撐能力的不足，實施優質企業收購計劃，先后完成對MTL、Pivotal、CHCA、API Healthcare、阿爾斯通等相關部門的收購或入股；2016年，為提升企業云端服務能力，又買下兩家軟件公司——加拿大工業物聯網軟件公司BitStew和ServiceMax。

為了使組織能力與商業模式相匹配，GE對企業內部進行了大刀闊斧的改革。首先，在集團內部成立新的組織機構——GE Digital(GE數字部)，專門負責全球范圍內的數字業務，并與原先的GE Business(GE事業部)進行水平/垂直的交叉式管理[36]。針對水平層級上的GE數字部，重點開發其與資產效能管理(Asset Performance Management)、輝煌制造(Brilliant Manufacturing)等相關的數字化能力。針對GE航空、GE醫療等，要求其制定與本事業部相對應的數字化集成解決方案。其次，構建GE智能化轉型專屬DNA。自2014年以來，GE頻繁向微軟、亞馬遜、蘋果、Google等科技公司的工程師和數據科學家拋出橄欖枝。2016年，GE挖走了負責蘋果Siri系統開發的兩名工程師。在人才選聘中，GE招錄的涉及數字產業的產品經理、設計師和研發人員占總錄取人數的75%，每年與全美高校合作舉辦工業互聯網設計挑戰賽，培養了大量頂尖人才。此外，為提升與合作伙伴間的交互密度和強度，GE改變傳統“均平等”的合作思維，打造基于貢獻度的伙伴層級，極大地提高了企業間協作開發效率。

進一步地，在系統創新上，2014年10月GE與Verizon、思科、英特爾正式宣布締結物聯網同盟，致力于打造全球第一個工業數據分析平臺Predix，并制定了解決方案Predictivity。Predix平臺以其兼容性和開放性賦予GE智能化轉型極大的包容性，GE將Predix平臺開放給全球工業企業，任何企業都能夠以低成本實現大范圍信息交換。GE將每個聯網進來的機器設備看作是一個網絡節點，對海量工業數據進行系統收集，構建云端大數據系統，通過深度分析與智慧決策滿足客戶個性化需求。在生態系統建設上，GE推行以信息融合為核心的共同創新與開發模式。2018年7月，GE宣布與微軟達成深度融合協議，將微軟Azure云平臺作為Predix解決方案的標準化入口，使Predix產品組合與Azure本地云功能深度融合，全面優化資源匹配，從而減少損失和浪費(見圖1)。

圖1 美國GE智能化戰略轉型過程機理Fig.1 Mechanism of American GE's intelligent strategy transformation process

3.1.2 基于“工業4.0”的Siemens智能化戰略轉型

作為全球電子電氣工程領域先進企業，西門子是德國“工業4.0”戰略轉型過程中的“優等生”。西門子采用和GE相同的開局手法，通過收購、入股方式擴大自身業務，從一家機械制造企業變成世界十大軟件公司之一。2001年，收購MES廠商ORSI；2003年，收購食品行業MES廠商Compex；2006年，收購石油化工行業MES廠商Berwanger；2007年，收購工業軟件公司UGS，由此獲得進入智能化時代的3件重要產品，即3D設計軟件UG-NX、產品生命周期管理軟件Teamcenter、數字化工廠裝配系統Tecnomatix；2008年，收購Innotec，增強虛擬工廠建設能力；2012年，收購VRcontext International S.A.(比利時公司)，憑借3D 仿真可視化技術實現人機交互；2014 年，收購美國Camstar公司，擁有其超強的大數據分析能力。上述軟件收購行為幫助西門子構建起完備的數字化能力體系，形成以信息物理融合系統(Cyber-Physical System)為基礎的智能制造復雜系統。

為了使收購企業與外部技術迅速融入集團內部，西門子成立PLM 軟件事業部(Siemens PLM Software)，專門管理企業數字化業務。當然，西門子在收購擴張的同時，也對原有組織結構與業務內容進行調整。首先，實施業務瘦身計劃。西門子于2014年先后出售手機、通訊、家電、汽車VDO等業務，宣布專注于電氣化、自動化和數字化增長領域，優化業務組合，構建工業云和工業大數據。其次，調整組織架構。2014年，西門子取消了原有業務領域層級，將原有的16個業務集團合并為9個，使組織架構更加扁平化。在新的組織架構下，原有整合在一起的工業自動化及驅動技術業務被重新劃分為數字化工廠集團和過程工業與驅動集團兩大業務板塊，極大地提升了組織執行效率和服務效果。最后，培育企業特色DNA。西門子塑造與智能化戰略轉型相適應的企業文化和人才培養機制。自1999年以來，西門子創業投資公司向超過170家技術公司和40家風投基金提供資助，增強自身技術實力。近年來，西門子秉持開放式創新宗旨，與全球50個國家1 000多所大學開展合作，與歐洲國家、美國、中國等頂尖大學建立戰略伙伴關系，由專職團隊在上述市場尋找具有潛力的人才資源。

在系統創新方面，2015年西門子推出SAP HANA開放云平臺和Omneo PA解決方案(MindSphere)，通過分析工業領域大數據集，將現實生產與虛擬場景相結合。MindSphere憑借開放式物聯網操作系統吸引了大批原始設備制造商(OEM)，他們自主利用開放的基礎架構進行數據分析，西門子則為云上企業提供預測性維護、資產分析和能源管理等數據服務。為拓展信息融合深度與廣度，西門子以MindSphere為核心聯結全球用戶組織共建物聯網生態，以全球化戰略推進企業智能化轉型(見圖2)。

圖2 德國Siemens智能化戰略轉型過程機理Fig. 2 Mechanism of German Siemens's intelligent strategy transformation process

3.1.3 基于工業價值鏈的Toyota智能化戰略轉型

不同于GE、Siemens在智能化轉型過程中的收購模式，以豐田為代表的日本制造企業在應對新一代信息技術與制造業融合發展趨勢時選擇“抱團取暖”，以企業聯合體實現戰略轉型。2015年，由日本機械工程會主導，聯合180多家機構共同成立工業價值鏈計劃(IVI)。其中，既包括以豐田、本田為代表的實體制造企業，又擁有NEC(日本電氣)、NTT(日本通信)、富士通等知名互聯網企業。面對“互聯網+制造”的新勢力，豐田選擇“外部合作+自主研發”雙驅動模式：對外與微軟合作開發基于Azure云技術平臺的豐田大數據分析系統，與NTT合作研發汽車行業超高速無線通信技術，與KDDI(日本電信)共建“互聯汽車”全球通訊平臺；對內自主研發基于氣動仿生技術和AR技術的前沿性設備維修管理技術，進一步提高精益制造能力、降低產品返修率?！盎ヂ摼W+”驅動市場定制化、個性化服務需求與豐田精益生產方式(LPS)不謀而合，成為全球最具競爭優勢的運營方式。

為適應公司能力變化，豐田在組織架構上進行了重大調整。2015年，以平行組織架構替換原有層級制結構，采用公司制管理方式將企業劃分為小型車公司、乘用車公司、商用和休旅車公司以及雷克薩斯四大平行部門，使內部管理體制更加靈活，能夠適應市場多樣化需求。同時，在集團總部內設首席競爭官(Chief Competitive Officer)，下設直屬單位豐田互聯和TPI-AD，前者作為智能制造數據科學研究中心，后者承擔智能駕駛前沿技術研發任務。在管理理念上，豐田注意到服務型制造帶來的衍生價值，從以銷量為利潤增長點的傳統思維轉變為以服務創新驅動利潤增長的先進理念。

在系統創新方面，歐美制造企業聚焦于云平臺構建，日本產業界則更進一步，致力于實現全產業乃至全社會信息與設備的互聯互通，真正成為基于數據驅動的社會生態系統。其戰略核心就是構建一個寬松的行業標準體系，降低企業與消費者對特定零部件供應商的依賴，使彼此能夠以松耦合的交互形式靈活處理和變更業務流程。基于此，豐田在裝備制造過程中為客戶自主選擇留有余地，極大地拓展了合作對象領域。在不同行業，企業物聯網平臺間建立數據交互機制，力爭把企業優勢集中起來形成互聯工廠，從而實現互聯制造?；ヂ摴S模式突破原有企業橫向合作的局限，超越工廠這一組織框架，在互聯工廠之間實現不同企業內部工程和業務合作，不僅使企業間在信息融合上更為緊密，而且在一定程度上能夠驅動新興業態發展(見圖3)。

3.1.4 基于“中國制造2025”的Haier智能化戰略轉型

海爾作為中國最早一批探索智能化轉型的制造企業，如今已成為全國乃至全球工業轉型升級的標桿。2014年，海爾開啟第5次戰略轉型，從全球化品牌戰略過渡到網絡化戰略。在全球智能制造浪潮高漲之際，此次海爾戰略轉型并非率性而為，而是對互聯網模式持續探索9年后的質變。2015年，國務院正式發布“中國制造2025”，將智能制造確立為未來主攻方向。一系列扶持政策的頒布為我國制造企業智能化轉型提供了制度支持，也給海爾戰略轉型送來了“東風”。在海爾集團內部，董事長張瑞敏堅信，沒有成功的企業，只有時代的企業。這種與時俱進的變革思想驅動其積極倡導組織內部管理人員思維轉變與管理架構變革。同時，全面升級“人單合一”的管理理念，提出網絡化360度用戶交互體驗模式(簡稱“i-360TCE”)，即利用互聯網交互平臺讓用戶參與產品設計、生產、銷售的全流程，從源頭上確保用戶對質量的滿意。在組織模式上，將科層制倒三角顛覆為小微制生態圈模式，即與眾多小微創客締結成利益共同體，讓各種資源可以無障礙地進入。由此，海爾從封閉式組織變成一個開放的生態平臺，與外部關系從零和博弈轉變為雙贏機制。

圖3 日本Toyota智能化戰略轉型過程機理Fig. 3 Mechanism of Japanese Toyota's intelligent strategy transformation process

在核心能力塑造方面，海爾深知無論是信息化程度還是工業化水平都難以與歐美企業一較高下，其智能化轉型無異于“給飛行中的飛機換發動機”。既不同于GE、Siemens能力升級方式，也有別于Toyota的抱團對象，海爾一方面鼓勵全員成為創客，倡導“人人創客，引爆引領”，另一方面吸引具有創新潛力的小微企業入駐平臺，將自身打造成創客集中孵化營，通過賦能小微創客提升海爾智能制造水平。目前，海爾集團已支持內部創業人員成立200余家小微公司，涉及家電、服裝、物流、商務以及文化等領域。為持續發展智能制造產業，海爾成立智能制造業務板塊，下設智研院、智能裝備、智能控制和精品模具4個子模塊。其中，智研院負責超前技術及模式研發、國家或行業標準制訂，以及智能制造整體集成解決方案輸出；智能裝備負責提供從工廠設計到裝備制造的全流程智能化服務，成為全球智能裝備整體解決方案的引領者；智能控制負責由控制產品硬件商向智能控制模塊方案商轉型，做行業引領的智能控制模塊方案的提供商；精品模具則以模具樣板工廠、先進工藝試制基地、創客工廠為載體，做引領全球技術創新及服務的平臺。

在系統創新上，海爾開發了并聯即時交互平臺，實現企業與用戶零距離互動，并在“i-360TCE”模式下，讓利益相關方都可以參與設計與改進環節，最終為用戶創造個性化價值。為構建互聯網生態體系，海爾制定了大電商平臺規劃，即“海爾商城+APP順逛平臺+農特電商平臺+快遞柜平臺+物流接單平臺+物流配送平臺+巨商匯平臺+海貿云商平臺”，完全滿足用戶生活需求，從而極大提升了用戶對海爾的粘性和品牌忠誠度。此外，海爾打造了全球唯一一個用戶全流程參與的工業互聯網平臺——COSMOPlat，其本質是一個專注于客戶服務的生態聯盟，即海爾通過COSMOPlat的大規模定制平臺將不同類別的供應商聯系在一起，通過自動化流程接收客戶訂單后，根據用戶要求智能匹配多家供應商，調用其適當組件共同完成價值鏈全流程，以可視化生產方式讓用戶全程追蹤并持續反饋使用情況，從而構成從智能生產到體驗迭代的全流程閉環生態圈(見圖4)。

圖4 中國Haier智能化戰略轉型過程機理Fig. 4 Mechanism of Chinese Haier's intelligent strategy transformation process

3.2 案例對比分析

通過分析以上4家制造企業智能化戰略轉型過程發現，不同國家企業因資源稟賦差異在轉型驅動力、變革邏輯以及發展形式等方面存在顯著差異。首先，GE、西門子和豐田在智能化轉型驅動力上基本一致，都是依靠國家先進信息化水平和雄厚的工業基礎，本質上是宏觀環境中的技術因素主導企業戰略變革。對于海爾而言，既無工業基礎支撐，也沒具體的國內做法可以借鑒。因此，海爾更多的是依賴頂層設計，利用制度紅利驅動智能化轉型，這在一定程度上說明國家整體發展水平影響著制造企業智能化轉型升級。其次，在變革邏輯上，GE、西門子和豐田主要遵循“核心能力→資源要素→系統創新”的線性發展規律，即憑借外部技術環境優勢率先提升企業核心能力，再讓資源要素與之適配，進而推動企業系統整體創新。而海爾選擇“資源要素+核心能力→系統創新”的變革邏輯，即同時發展資源要素與核心能力，以齊頭并進的方式促使系統創新。最后，在發展形式上，GE、西門子、豐田和海爾都選擇以“抱團取暖”的方式實現戰略轉型升級，但從合作對象與合作方式看，不同國家的企業選擇具有顯著差別。GE和西門子作為歐美發達國家制造業的典型代表，繼承了國家優勢基礎，主要通過收購或入股領先互聯網企業和裝備制造企業提升自身整體實力；豐田一方面基于傳統工匠精神追求自主研發和精益制造，另一方面與先進制造商和互聯網巨頭簽署合作協議，通過共建互聯工廠推動產業集群智能化轉型；海爾則將目標聚焦于國內眾多小微創客，以共生關系取代合作協議，即海爾賦能小微創客，為其提供平臺資源，創客群體反過來扮演海爾生態鏈中的重要一環。創客在提升自身創造力的同時，可以強化海爾價值創造能力，彼此以共生共創的發展形式實現共贏。

3.3 進一步分析

3.3.1 制造企業智能化戰略轉型的關鍵驅動因素

為了進一步識別制造企業智能化轉型的關鍵驅動因素，本研究將4個案例企業進行橫向對比，歸納出不同國家制造企業智能化轉型的關鍵因素。GE、西門子、豐田和海爾智能化戰略轉型對比分析情況，如表2所示。

(1)代表國家制造業智能化轉型模式的4個案例企業，其實施智能化戰略轉型的出發點、落腳點和目標具有顯著差異。GE依托美國在互聯網產業中的主導權，在網絡端具有先天優勢，為彌補“去工業化”帶來的生產力水平下降，實現生產成本降低，選擇利用軟件“打通”硬件，通過構建工業互聯網整合全球硬件資源。西門子繼承了德國裝備制造領域的先進技術，注重智能化生產流程，減少人為干預，進而選擇利用硬件“打通”軟件，通過將知識固化在設備上確保智能制造系統供應商的主導地位?；谌毡竟I生產中特有的工匠文化和對人的關注，為解決人口結構問題和社會矛盾，豐田大力發展智能機器人，并將其應用于經濟社會領域。海爾既沒有先進信息技術也沒有扎實的工業基礎，但卻擁有最具激勵性的產業政策，而完備、有效的制度資源能夠幫助海爾在智能化轉型效率上領先歐美企業。

(2)在國家戰略方針的指導下，GE、西門子、豐田、海爾進行了不同程度的能力塑造。在能力塑造初期，GE、西門子主要采用收購、入股方式，通過直接購買外界優質資源彌補自身基礎能力的不足。由于原始積累差異，GE主要通過收購先進裝備制造企業彌補硬件設施的不足，而西門子青睞于收購不同行業的MES廠商，用以彌補軟件操作系統方面的不足。豐田作為一家由紡織機械廠轉型而來的汽車制造企業，繼承了創始人豐田佐吉的創新精神，面對“工業4.0”的浪潮，并沒有效仿歐美模式，而是選擇“外部合作+自主研發”發展模式，既培育了核心競爭力，也在一定程度上帶動了整體產業智能化轉型升級。海爾在智能化轉型過程中的能力塑造更符合中國本土發展實情，由于缺乏可借鑒的國內實踐與先進技術，海爾選擇“外部合作+自主研發”發展模式，擁抱數量眾多且頗具潛力的小微創客，通過孵化、投資、賦能小微創客，構建起自身工業互聯網。

(3)為匹配企業智能化轉型過程中的能力提升，調整組織結構成為“互聯網+”下支撐制造企業智能化轉型的共識。無論是GE的交叉式組織結構還是西門子和豐田的平行組織結構，抑或是海爾的網狀平臺結構都顯示出制造企業為強化內部信息交流與提升應變能力而作出的努力。同時，領導力提升以及人力資本引進被看作是支撐制造企業智能化轉型的可持續性戰略資源，而思維模式轉變是基于企業內部要素，實現對轉型能力的支持。

(4)在系統創新上，GE、西門子在智能化戰略轉型成熟期已獨立掌握技術鏈條，能夠自我驅動生成集成解決方案，并構建基于云平臺的物聯網生態系統；豐田以寬松的標準體系進一步提升信息融合范圍與程度，在全產業內共建互聯工廠，構建基于“M2M”模式的社會生態系統；海爾倡導共生發展理念，以用戶為中心，與利益相關者共建平臺生態系統。

表2 不同情境案例綜合比較分析Tab. 2 Comprehensive comparative analysis of cases in different situations

3.3.2 綜合模型構建

“互聯網+”背景下，面對日益復雜的外部環境，制造企業智能化戰略具有較高的隨機性和不確定性，而智能化轉型成為企業獲得市場競爭優勢的重要渠道。因此，選擇合適的戰略并以系統工程視角探究制造企業智能化轉型路徑與模式，成為“互聯網+”背景下制造企業發展趨勢。本文基于美、德、日、中4個不同國家情景下的案例企業資料得出單案例企業智能化轉型的不同系統工程，并根據每個案例企業的轉型路徑分析，以及案例對比分析，構建綜合模型如圖5所示。

由上述模型可以看出，“互聯網+”背景下制造企業智能化轉型的實質是基于環境變化不斷調整、重構、創新，最終趨于成熟穩定的過程。

(1)環境因素。通過對3個案例企業進行分析發現，“互聯網+”通過變革技術環境、影響宏觀政策和豐富社會需求等形式，促使外部競爭更加激烈，導致企業受限于環境而不得不作出戰略轉型決策。

(2)核心能力。本文對制造企業核心能力的識別主要聚焦于職能層，包括對傳統職能的創新與新型職能的學習。不同國家情景下制造企業在文化、資源、能力上存在先天差異，上述差異會在“互聯網+”的作用下被進一步放大。制造企業在格于環境的同時，充分利用環境，通過集中優勢、吸收兼并、自主研發或外部合作等形式彌補先天短板。

(3)資源要素。為解決組織核心能力與自身資源條件間的不匹配問題，企業領導者快速轉變傳統制造思維并積極改變組織架構使企業適應環境，同時更加重視人才對智能化轉型的持續支持。

(4)系統創新。制造企業通過系統創新進一步推動智能化戰略實施，并通過信息融合、互聯互通、生態效應搭建云端平臺與互聯工廠，從而形成智能制造產業集群。

4 結語

4.1 研究結論

“互聯網+”背景下，制造企業智能化戰略轉型已成為全球主要國家經濟增長與綜合國力提升的重要途徑。然而，目前學術界對于“互聯網+”下制造企業智能化轉型的研究鮮見。本文運用探索性案例研究方法，聚焦美、德、日、中4國制造企業智能化轉型現狀，探索“互聯網+”背景下制造企業智能化轉型機理。在文獻綜述和理論分析的基礎上，對每個案例進行分析，得出制造企業智能化轉型模式，然后對4個案例進行橫向對比分析，構建綜合模型，旨在為“互聯網+”情境下制造企業智能化轉型提供決策指導。

(1)轉型初期,制造企業能力提升路徑有3種：一是通過吸收、兼并外部資源彌補轉型過程中的能力不足；二是與外部資源合作，通過雙方資源與能力互補，實現價值共創；三是自主研發，依托自身長期積累的資源和技術優勢進行破壞式創新。

圖5 “互聯網+”背景下制造企業智能化戰略轉型綜合模型Fig. 5 Comprehensive model for intelligent strategic transformation of manufacturing enterprises under the context of"Internet+"

(2)轉型過程中的基礎要素匹配主要有3類：一是組織結構調整，通過刪減層級、新設部門使組織架構扁平化、部門設置平行化，提升企業內部信息傳遞效率；二是人力資本引進，通過外部人才引進與組織內部培養為企業智能化轉型注入源源不斷的活力；三是思維理念變革，破除傳統唯銷量的考核思維，樹立服務型生產理念，以服務質量意識支撐戰略轉型。

(3)轉型成熟期，制造企業系統創新表現形式有3種：一是掌握完整的技術鏈條，搭建基于開放式云平臺的物聯網生態系統，具備依靠自我驅動生成集成解決方案的能力；二是與產業環境共建基于寬松標準體系的互聯工廠，打造“M2M”的互聯互通生產模式，進一步提升信息融合深度；三是瞄準眾多小微創客，以共創共贏為目的形成共生發展的新模式，構建開放式平臺生態圈。

4.2 理論貢獻

(1)現有文獻對相關概念的界定較為簡潔，并缺少對二者邏輯關系的梳理。本文在結合相關文獻的基礎上，對“互聯網+”、智能化戰略轉型等主要變量進行系統分析與外延界定，提供了具有可操作性的分類維度。

(2)豐富了“互聯網+”驅動制造企業智能化轉型的理論基礎。現有文獻大多從經濟學或管理學角度分析“互聯網+”驅動制造企業智能化轉型機理，未從其它學科領域對研究內容進行嘗試性分析。本文以復雜系統理論為基礎，基于系統觀對制造企業智能化轉型進行了完整的剖析。

(3)深化了“互聯網+”下制造企業智能化戰略轉型思路。本文遵循“資源基礎-核心能力-系統創新”的研究思路，分析美、德、日、中4國制造企業在“互聯網+”情境下智能化轉型模式與機制并構建綜合模型，在一定程度上為我國傳統企業轉型升級提供了可借鑒的發展規律。

4.3 不足與展望

本文存在以下局限性：首先，在研究樣本選擇方面，本研究考察“互聯網”背景下不同國家制造企業智能化轉型，選取的案例都是制造企業中的佼佼者，具備一定的原始積累，缺乏對中小型制造企業的分析。中小型制造企業是國家稅收的重要提供者以及社會就業的主要承擔者，更是推動經濟轉型升級的重要力量。因此，未來可以進一步結合本研究框架，立足中小型制造企業，探討其智能化戰略轉型機制。其次，在理論模型方面，本文基于制造企業智能化轉型國際比較構建理論框架，但從企業實踐看，不同國家的“互聯網+”發展水平與制造企業發展層次并不相同。未來可進一步豐富案例企業來源，關注落后地區制造企業智能化轉型，從而提升研究結論的普適性。最后，缺乏對失敗案例的分析。本文考察“互聯網+”情境下制造企業智能化戰略轉型，在選取案例時主要聚焦于轉型較為成功的企業。未來可以進一步結合本研究框架，研究“資源—能力—系統”與制造企業轉型失敗的關系，并進行對比分析，從而得出獨特且有價值的研究結論。