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德勤管理咨詢:數(shù)智化賦能企業(yè)研發(fā)轉(zhuǎn)型

作者    
德勤管理咨詢中國合伙人劉曉明
德勤管理咨詢中國顧問楊承霖博士

上海2022年5月30日 /美通社/ -- 數(shù)智化時代洶涌而來,弄潮兒們已經(jīng)初嘗紅利:某跨境女裝電商,銷售額從2016年的約40億元人民幣攀升到2021年的近千億元,它爆發(fā)式增長的秘訣之一就是憑借智能算法實現(xiàn)了服裝潮流的精準(zhǔn)洞察、敏捷生產(chǎn)和高分口碑營銷[1],[2];某"全球燈塔工廠"通過數(shù)字化工廠項目深入推廣數(shù)字化系統(tǒng)與人工智能技術(shù),旗下產(chǎn)品上市時間縮短50%[3];此外,各類造車勢力紛紛布局L4自動駕駛,搶占千億美元級別新市場[4]……

有一種觀點認(rèn)為,數(shù)智化的核心價值是代替重復(fù)性的勞動,難以承擔(dān)企業(yè)業(yè)務(wù)鏈中創(chuàng)意性強(qiáng)的工作,但我們認(rèn)為這類觀點是值得商榷的。在我們看來, 數(shù)智化的核心價值之一在于對企業(yè)創(chuàng)智型活動的賦能。從用戶需求趨勢預(yù)測到創(chuàng)意快速驗證,數(shù)智化應(yīng)用具有巨大的價值前景。因此,盡管研發(fā)的復(fù)雜性高、不確定性大,數(shù)智化研發(fā)具有極大的潛力。迎向數(shù)智化的研發(fā)潮流,企業(yè)亟需理解的是數(shù)智化時代自身的研發(fā)規(guī)劃、數(shù)智化的適用性,以及關(guān)鍵管理要素。

數(shù)智化時代企業(yè)研發(fā)的三階段演進(jìn)趨勢

企業(yè)的研發(fā)可以分成三種模式:流程驅(qū)動、用戶驅(qū)動和數(shù)據(jù)驅(qū)動。三種模式分別依托信息化和數(shù)智化技術(shù)次第發(fā)展。值得注意的是,一個企業(yè)基于其業(yè)務(wù)運(yùn)營的特點或技術(shù)的成熟度,可能同時兼容幾種研發(fā)模式的特征。

圖1. 研發(fā)分為流程驅(qū)動、用戶驅(qū)動、數(shù)據(jù)驅(qū)動三種模式次第發(fā)展  (來源:德勤管理咨詢)
圖1. 研發(fā)分為流程驅(qū)動、用戶驅(qū)動、數(shù)據(jù)驅(qū)動三種模式次第發(fā)展 (來源:德勤管理咨詢)

流程驅(qū)動研發(fā):所能即所得

流程驅(qū)動模式在企業(yè)實踐已久。自21世紀(jì)以來,以IPD(Integrated Product Development,集成產(chǎn)品開發(fā))為代表的研發(fā)流程體系已在中國企業(yè)中廣泛應(yīng)用,成為研發(fā)體系優(yōu)化時耳熟能詳?shù)臉?biāo)桿。流程驅(qū)動的核心是以規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化的流程指引工程師完成所有研發(fā)相關(guān)工作。它打造了一個高度結(jié)構(gòu)化的研發(fā)體系:通過有序、高效的流程厘清多部門跨團(tuán)隊的職責(zé),定義研發(fā)里程碑并明確每個里程碑的考核內(nèi)容與評審內(nèi)容,從而在流程框架下井然有序,節(jié)省因冗余的、重復(fù)的、不配合的、頻繁變更的業(yè)務(wù)活動導(dǎo)致的開發(fā)時間,更重要的是在各里程碑把控研發(fā)進(jìn)度與成本,以支撐業(yè)務(wù)規(guī)劃要求。

從其特點來看,流程驅(qū)動有利于規(guī)范大團(tuán)隊跨領(lǐng)域的協(xié)作,適合大規(guī)模商業(yè)化產(chǎn)品的開發(fā),以及版本的穩(wěn)定迭代。例如,一個車型的開發(fā)升級,將基于貫通的、嚴(yán)密的流程體系統(tǒng)籌產(chǎn)品規(guī)劃、技術(shù)儲備、產(chǎn)品開發(fā)和發(fā)布等研發(fā)環(huán)節(jié),融合企業(yè)過去的經(jīng)驗積累和技術(shù)方案創(chuàng)新,并以產(chǎn)品為導(dǎo)向帶動規(guī)劃、研發(fā)、生產(chǎn)乃至市場、采購各部門的協(xié)同。

然而,流程驅(qū)動模式存在兩個明顯的挑戰(zhàn)。首先,聚焦流程的執(zhí)行無疑會降低對客戶需求的敏感度和響應(yīng)速度。這樣的代價是,產(chǎn)品經(jīng)歷一個完整的開發(fā)周期后與起始的需求相差甚遠(yuǎn),或者開發(fā)流程中客戶的需求發(fā)生重大的變化導(dǎo)致之前的投入變成沉沒成本。其次,面向成熟產(chǎn)品開發(fā)的流程管理難以定義創(chuàng)新技術(shù)在早期研發(fā)的風(fēng)險與價值,因此需要增加容錯的創(chuàng)新鼓勵與技術(shù)變現(xiàn)機(jī)制。

用戶驅(qū)動研發(fā):所需即所得

用戶驅(qū)動模式釋放了流程框架的靈活性,強(qiáng)調(diào)精準(zhǔn)實現(xiàn)用戶需求。它的核心思想要求精準(zhǔn)洞悉用戶的需求作為研發(fā)輸入,并將用戶需求植入到產(chǎn)品全生命周期管理的全鏈條。此外,研發(fā)不再封閉,企業(yè)以開放的姿態(tài)引入用戶以及其它行業(yè)相關(guān)者參與到在研產(chǎn)品的共創(chuàng)中。行業(yè)實踐表明,不僅To C的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)廣泛運(yùn)用此類模式研發(fā),To B的企業(yè)研發(fā)也有深度融入用戶體驗的空間。很多汽車零部件供應(yīng)商不再拘泥于傳統(tǒng)的定位,探索與主機(jī)廠聯(lián)合開發(fā)智能網(wǎng)聯(lián)和電動出行新技術(shù),或者共同承擔(dān)產(chǎn)品全生命周期維護(hù)與升級的職責(zé),深度融合主機(jī)廠乃至終端消費(fèi)者的定制化需求。

相比流程驅(qū)動的標(biāo)準(zhǔn)化與嚴(yán)格分工,用戶驅(qū)動模式在管理上實現(xiàn)兩點創(chuàng)新:首先,流程和資源配置留有靈活調(diào)整的余量,產(chǎn)品開發(fā)得以迅速響應(yīng)用戶需求;其次,團(tuán)隊目標(biāo)始終圍繞用戶需求,這有利于企業(yè)高效和精準(zhǔn)的配置資源。

用戶驅(qū)動的關(guān)鍵意義在于明確用戶需求是研發(fā)工作的核心目標(biāo)。越來越多實踐表明,為了真正做到用戶驅(qū)動,企業(yè)必須引入數(shù)智化技術(shù),指引和支撐研發(fā)全過程的各個環(huán)節(jié)不偏離用戶需求。這要求研發(fā)管理掌握4個關(guān)鍵要素:

  1. 業(yè)務(wù)場景定義:企業(yè)應(yīng)從業(yè)務(wù)場景的頂層設(shè)計出發(fā),梳理業(yè)務(wù)的效益目標(biāo)、數(shù)智化訴求,以及與數(shù)智化應(yīng)用的契合點。某汽車企業(yè)以用戶共創(chuàng)開發(fā)為提升用戶體驗的著力點,搭建基于云架構(gòu)的C2B研發(fā)協(xié)同平臺。其推出某車型定制化開發(fā)模式,用戶可參與60個節(jié)點的開發(fā),從而滿足個性化需求5;
  2. 數(shù)據(jù)治理:進(jìn)行數(shù)據(jù)規(guī)范化管理,包括明確數(shù)據(jù)對象、整理數(shù)據(jù)格式、進(jìn)行數(shù)據(jù)分類、規(guī)范數(shù)據(jù)質(zhì)量等步驟,使得數(shù)據(jù)能夠精準(zhǔn)、透明地在研發(fā)業(yè)務(wù)鏈中傳遞,并以此構(gòu)筑數(shù)據(jù)體系化、價值化的基礎(chǔ);
  3. 基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè):推動數(shù)字化系統(tǒng)與工具的部署和集成。例如,一體化的研發(fā)協(xié)同管理平臺,通過集成需求管理軟件、數(shù)據(jù)平臺、仿真平臺、項目管理系統(tǒng)于一體,形成研發(fā)活動一體化,準(zhǔn)確地分解和實現(xiàn)研發(fā)需求;
  4. 管理體系適配:研發(fā)管理的"軟環(huán)境"與數(shù)智化技術(shù)的"硬環(huán)境"應(yīng)擰成一股繩,在管理中引入數(shù)智化技術(shù),在業(yè)務(wù)效率提升的同時提升管理的效能。例如,流程管理引入RPA(Robotic process automation,機(jī)器人流程自動化)實現(xiàn)業(yè)務(wù)流程處理的自動化,大幅度減少研發(fā)團(tuán)隊在財務(wù)、采購上花費(fèi)的時間。基于數(shù)智化技術(shù)的革新,研發(fā)管理還可以將文檔的需求清單數(shù)字模型化,確保需求在整條業(yè)務(wù)鏈的準(zhǔn)確傳遞。

然而,企業(yè)研發(fā)進(jìn)行數(shù)智化轉(zhuǎn)型并非都是一帆風(fēng)順。一旦轉(zhuǎn)型缺少規(guī)劃,或者規(guī)劃與業(yè)務(wù)現(xiàn)實不相符時,數(shù)智化轉(zhuǎn)型往往會產(chǎn)生"水土不服"的現(xiàn)象,研發(fā)人員也習(xí)慣回到用老辦法解決問題。

這種"水土不服"在成熟企業(yè)尤為常見。盡管成熟企業(yè)積累的研發(fā)技術(shù)與管理經(jīng)驗更多,但往往面臨更大的變革阻力。相比之下,初創(chuàng)公司彎道超車的目標(biāo)更明確(形成顛覆性競爭優(yōu)勢),包袱更小(沒有沉沒成本桎梏)。所以,初創(chuàng)企業(yè)研發(fā)數(shù)智化的積極性更高,收益也更大。

而對成熟企業(yè)來說,管理者必須綜合考慮多方面意見:已有投入的沉沒成本、財務(wù)上的投資壓力、員工對新模式的接受程度,以及由人向機(jī)器轉(zhuǎn)移的知識的定價等。因此,成熟企業(yè)適合通過階段性成果獲得內(nèi)部的支持,循序漸進(jìn)地完成數(shù)智化轉(zhuǎn)型的目標(biāo)。

圖2. 不同類型企業(yè)數(shù)智化研發(fā)轉(zhuǎn)型優(yōu)劣勢(來源:德勤管理咨詢)
圖2. 不同類型企業(yè)數(shù)智化研發(fā)轉(zhuǎn)型優(yōu)劣勢(來源:德勤管理咨詢)

數(shù)據(jù)驅(qū)動研發(fā):所想即所得

數(shù)智化技術(shù)正從單點應(yīng)用向整個研發(fā)鏈條的賦能滲透:它為企業(yè)研發(fā)構(gòu)建了一個由數(shù)據(jù)驅(qū)動的、高度自動化的研發(fā)模式。在這個研發(fā)藍(lán)圖下,企業(yè)將使用數(shù)智化技術(shù)實現(xiàn)技術(shù)趨勢預(yù)測、快速產(chǎn)品定義、快速原型驗證、真實世界驗證條件模擬、需求和質(zhì)量一致性管理、風(fēng)險自動預(yù)警等例如,AI制藥企業(yè)利用AI模型預(yù)測潛在治療靶點、芯片行業(yè)開發(fā)融合設(shè)計和仿真的研發(fā)元宇宙、食品行業(yè)開發(fā)預(yù)測消費(fèi)者對配方反饋的美味感和購買的心理因素的技術(shù)加速配方驗證和商品化的速度……

我們將這個未來的研發(fā)藍(lán)圖稱之為數(shù)據(jù)驅(qū)動模式。數(shù)據(jù)驅(qū)動的核心思想是基于數(shù)據(jù)和算法,降低對人員經(jīng)驗和知識的依賴,將創(chuàng)意迅速、準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)化為成果。這一模式下,數(shù)智化系統(tǒng)廣泛應(yīng)用在研發(fā)的方方面面,讓專業(yè)人員聚焦在業(yè)務(wù)改進(jìn)與決策上。

某些行業(yè)已經(jīng)展示出數(shù)據(jù)驅(qū)動研發(fā)的廣闊前景。例如,AI賦能的研發(fā)藥品已經(jīng)進(jìn)入臨床檢驗階段,并已獲得資本市場的青睞。截至目前,全球已有10多家AI制藥公司成功上市[6]。汽車從交通工具逐漸轉(zhuǎn)向智能交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點,要求產(chǎn)品開發(fā)圍繞生態(tài)系統(tǒng)、云集群、數(shù)據(jù)鏈路和萬物終端等數(shù)智化核心概念展開[7]。因此,數(shù)據(jù)驅(qū)動模式并非空中樓閣,可以認(rèn)為,隨著創(chuàng)新驅(qū)動的企業(yè)戰(zhàn)略在中國進(jìn)一步推廣,未來會有更多高科技制造企業(yè)向數(shù)據(jù)驅(qū)動研發(fā)轉(zhuǎn)型。

但是,即使是最樂觀的AI支持者也必須承認(rèn),數(shù)據(jù)驅(qū)動還需要很長的路才能全面實現(xiàn)對企業(yè)研發(fā)的變革。當(dāng)前智能化研發(fā)落地的痛點很明顯:數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、算法效率低、商業(yè)模式不清晰、研發(fā)人員抵觸、研發(fā)倫理受到挑戰(zhàn)等等。我們認(rèn)為,數(shù)據(jù)驅(qū)動模式成熟的標(biāo)志,在于技術(shù)應(yīng)用、運(yùn)營模式、商業(yè)模型三類條件的可行性得到論證。

數(shù)智化為企業(yè)研發(fā)帶來的不僅僅是技術(shù)的進(jìn)步,更重要的是體系框架、管理理念的革新。站在現(xiàn)有研發(fā)體系的起點,結(jié)合對下一階段研發(fā)規(guī)劃,以及轉(zhuǎn)型路徑的認(rèn)知,企業(yè)應(yīng)最大程度發(fā)揮數(shù)智化的價值,塑造創(chuàng)新驅(qū)動的競爭力,在新時代的浪潮中屹立不倒,生生不息。

尾注

  1. 陳奇銳,"中國跨境電商獨(dú)角獸SHEIN估值已是優(yōu)衣庫市值的兩倍?",《界面新聞》,2022年4月6日。
  2. Packy McCormick和Matthew Brennan,"深扒中國最神秘的百億快時尚巨頭SheIn",《新零售商業(yè)評論》,2021年8月11日。
  3. 西門子官網(wǎng)。
  4. 德勤分析。
  5. 王岳,《汽車數(shù)字化轉(zhuǎn)型白皮書2.0:AI時代下的汽車業(yè)數(shù)字化變革》,中國電動汽車百人會、阿里云研究中心,2019。
  6. Jessie,《Biotech拓荒者Flagship,以確定性技術(shù)終結(jié)機(jī)會性游戲》,海外獨(dú)角獸,2022年4月12日。
  7. 沈逸超,"數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮下一汽紅旗做了些什么?",《蓋世汽車》,2022年4月20日。
消息來源:德勤管理咨詢(上海)有限公司
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