导语
当讲到“革命”的时候，我们指一件事的影响可能是根本性的、全局性的和长期性的。数字技术给整个经济社会带来了什么样革命性的影响？在安筱鹏看来带来了两场革命：决策革命和工具革命。马克思曾说“手推磨产生的是封建主的社会,蒸汽磨产生的是工业资本家的社会”，“各种经济时代的区别,不在于生产什么,而在于怎样生产,用什么劳动资料生产。”从农业社会、工业社会到信息社会，人类生产工具从手工工具、能量转换工具演进到今天的智能工具，如数控机床、机器人等替代体力劳动者的工具，以及CAD、CAE等服务脑力劳动者的工具，这是工具革命。本文将重点讲述决策革命。
管理就是决策
企业家决策与经理人决策
被誉为“人工智能之父”之一的西蒙在1975年和1978年相继获得图灵奖和诺贝尔经济学奖。西蒙认为管理就是决策，决策分成两类：程序化决策和非程序化决策。所谓的程序化决策，是常规的、有规律可循的决策，可以制定出一套规则流程，可以用数据+算法进行描述的决策，是有确定性答案的决策。今天数字化一个重要方向就是在企业研发、设计、生产、运营、管理过程中的每一个决策行为，无论是人的决策还是机器的决策，都在尝试通过数据+算法的方式进行替代。这就是基于历史经验的、有规律可循的程序化决策，这种决策可以称为经理人决策。当然，不是所有决策都可以通过数据+算法替代，比如企业家的决策。企业家 (entrepreneur)是敢于承担一切风险和责任去开创并领导一项事业的人。企业家的决策是基于未来洞察的决策，无法用数据+算法来描述，事前没有标准答案。过去可能没有发生或者它的性质和规律还没有被发现的决策领域，主要靠企业家们去做决策。
基于数据的决策
重新定义美国国防部
2020年美国国防部发布了《数据战略》报告，概括成一句话就是，基于数据决策重新定义美国国防部。报告中，美国国防部提出的愿景是，成为一个以数据为中心的机构，通过快速规模使用数据来获得作战优势和提高效率。在美国国防部看来，数据的价值在于，在联合全域作战上，在战场上形成数据优势；在高级领导决策支持上，利用数据改进国防部管理工作；在具体业务分析，使用数据推动所有层级的明智决策。说来说去，核心就是用数据推动所有美国国防部各层级的科学决策。
数字化带来了消费者决策体系重构
数字化不仅仅是带来了企业的决策，也重构了消费者的决策体系。数字化时代，消费者和客户如何改变？第一，新消费人群的涌现，如00后、95后，他们意味着数字原住民的崛起。新一代数字原住民无网络不生活，数字空间即生活空间。第二，这代人决策链路变了，不管是买汽车、买衣服、去就餐，所有决策都是线上发现、线上体验、社区讨论、下单购买、分享心得。第三，消费行为背后的决策逻辑变了。数字化带来了一个非必需品消费的时代。消费者过去仅考虑产品的性价比，现在性价比仍然很重要，但在这个基础上消费者更多关注自己消费过程中的参与权、表达权、分享权是不是得到了充分的满足和尊重。第四，当消费群体变了，消费链路变了，消费决策模式变了，最终所要选择的产品也必须跟着变。消费者有了更多的表达权、话语权、选择权、参与权，可以定义为客户和消费者主权的崛起。当消费者的需求更加个性化、实时化、场景化、内容化、互动化的时候，企业的供给能力和供给体系是不是为需求的变革做好了充分准备？答案是没有。
从数字化视角审视什么是企业
从数字化的视角来看，什么是企业？什么是企业的核心竞争力？1991年获得诺贝尔经济学奖科斯曾说过：“企业的本质是一种资源配置的机制，是替代市场进行资源配置的组织（市场、政府、企业）”，企业的边界取决于管理成本与交易成本的大小。政府可以配置资源，企业可以配置自己掌握的资源，市场通过价格信号可以配置资源。企业就是用更少的技术、土地、资本、人才，更高效率、更低成本、更高质量地满足客户和消费者的需求。
企业董事长、总经理每周会召集开例行周会，企业的研发团队、物流中心、生产车间，零售团队也会开自己周会。我们思考这些会议要解决什么问题，核心是收集各种信息并做出决策。研发团队思考思考如何缩短一架飞机、一辆汽车、一个化妆品、一件衣服、一个数控机床研发周期；生产车间主任思考如何提高车床使用精度，提高一个班组的产量、提高一组设备的使用效率、提升仓储周转次数、如何减少库存数量。所有这些问题本质上都转化为一个问题：如何优化你所面对的资源配置效率。
无论是新产品的开发、客户定位、营销策略、研发组织、交付周期、库存管理、新市场的进入、商业模式等等，本质都是一种决策，一个个决策优化资源配置的效率，也决定了一个企业的核心竞争力。所以，企业竞争的背后是资源优化配置效率的竞争。问题是，今天数字时代企业如何优化资源配置效率，跟之前有什么区别。今天，企业研发设计、生产经营、物流管理、客户服务的每一个环节面临各种决策，数字化的价值就是，面对这些决策能不能将把正确的数据，在正确的时间以正确的方式传递给正确的人和机器，即数据的自动流动。数据的自动流动，本质上是一个更加精准、高效、低成本的决策，并基于这样的决策优化企业的资源配置效率，提高企业核心竞争力。
2008年国际金融危机之前，铁矿石的价格在剧烈波动，钢铁产品的价格也在剧烈波动。这时候来了一个订单，接还是不接？企业的信息化系统、数字化系统能不能告诉高管这个订单应不应该接、有没有利润、能不能按期交付？这是一个决策问题。汽车行业开发一款新的汽车，如何定义消费者，如何洞察消费者真实的需求，如何定义产品功能外形颜色，如何找到供应商，如何备货？化妆品行业如何锁定功能，找到合适的代言人、什么时间上市，通过什么渠道？所有这些对于一个企业来说，都是如何在一个高度不确定性的世界中去做决策。
数字化带来的两场革命
工具革命和决策革命
所谓的工具革命，就是把工业时代的机床、机器人、设备装上大脑、装上传感器，从传统能量转换的工具变成像3D打印、数控机床、AGV小车、自动收割、自动分拣等有形的智能工具。另外，还有一些工具是CAD、CAE、CAM各种软件工具。工具决定了做一件事情的效率，但是远远不够，决策决定了做一件事情的方向，这两个只有结合起来才能更快地到达目标。
今天企业安装了各种各样业务系统，比如需求领域的客户画像、研发领域的PLM、管理领域的ERP、制造领域的MES、服务领域的MRO。这些软件终极目标在于帮助企业研发设计、生产供应链等每一个环节，提高效率。当然，实际经营的状态是一个有机的整体，集成IT技术、OT技术、AT技术，使企业从全部优化演进到全局优化。未来和当下的数字化对于企业来说，核心就是一场工具革命和决策革命。
决策自动化的本质
数据的自动流动
当企业获得了客户需求信息后，信息转化为一组用模型表达的数据，在经营管理、产品设计、工业设计、生产制造、过程控制、产品测试、产品维护等每一个环节流动。过去这些信息的流动是基于纸上的流动、基于Excel表的流动，需要打电话、开会，或者在一个嘈杂的车间里让两个工人扯着脖子使劲喊。无论是过去还是今天，企业都在做一件事情，就是生产经营管理中的数据如何被采集、加工、处理、执行。数字化的核心是如何把每一个基于纸张、需要人员去参与的信息流动，转换成基于性能模型、工艺模型，不需要人员去参与，可以自动流动的这么一套数据体系。
很多工厂有机器人、数控机场、AGV小车、立体仓库等各种各样的设备，认为这就是智能制造。的确，设备是智能制造的一部分，但更重要的是有一个大脑系统、神经系统。这个神经系统就是看不到的数据，在每一个环节如何越来越少地不需要人去参与。今天有两种自动化，一种叫看得见的自动化，数控机床、机器人、AGV小车、立体仓库；还有一种自动化是看不见的数据。未来数字化转型的方向，是如何不需要人参与，自动生成产品设计和加工工艺，自动地输送到机床，不需要再开发新的代码，每一个环节越来越少的不需要人参与。每一个环节的背后本质上都是一个决策，是一个辅助人的决策、支持人的决策、替代人的决策，以及支持、辅助、替代机器的这么一套决策。
现在要重新理解什么是数字化、网络化、智能化。所谓数字化是要把物理世界看到的世界，在赛博空间、数字空间通过01代码的方式表达出来。所谓网络化是实现多个设备业务系统之间数据连通。所谓智能化，指的是在数据每个环节连通的过程中越来越少地不需要人去参与。
决策新模式
数据+算法=服务
今天的智能化背后靠的是数据+算法，即采集物理式的数据，沉淀物理世界规律的算法。它要解决四个基本问题：一是描述物理发生了什么，二是洞察它为什么会发生、有什么问题，三是预测发生未来什么，四是帮助人们或者替代人们、支持人们决策。在这个过程中，数字系统扮演的角色越来越重要，最开始仅仅是一个描述，后面还需要去洞察、预测、决策。当数据可以完成这四个动作的时候，就是可以实现无人驾驶，也就是用人工智能算法做决策。而执行这种决策的目标在于优化资源配置。数字时代的决策就是基于数据+算法。其中，数据要更全面、实时、准确；算法背后的软件模型是对物理世界运行规律一套代码化，应该更准确、客观。
决策模式的转变
构建基于客户洞察的决策体系
展望未来，制造业或整个商业系统变得越来越复杂。这种复杂性来自于产品的智能化、供应链的复杂性以及需求的个性化、实时化、场景化。但是，过去的十年、二十年，信息化时代构建各种烟囱林立的业务系统越来越难以适应今天制造业、商业系统的变化。今天，只有基于中台、大数据、人工智能、4G、5G以及云SAAS的新架构体系才能够对商业系统的复杂性做出实时响应。
要实现这样的转变，在供给端，需要从过去的企业ERP、制造执行系统、机器设备等各种安装升级到云化、中台化、IOT化、移动化；在客户端，无论是通过工业互联网、通过工程机械、通过飞机、火车，还是通过零售，要对客户和消费者做到可触达、可洞察、可分析、可服务。更为重要的是，数字化转型需要构建一个基于客户需求的精准决策体系。过去，企业做决策是基于经验，而今天企业需要构建基于客户、需求、产品实时运行产生的信息，去做产品创新、智能制造、渠道管理、分销和数字化的营销。决策的体系和链路变了。
行业领导者纷纷自建
新一代数字化解决方案
数字化转型的行业领导企业有一个非常重要的趋势，围绕构建基于客户需求的实时决策来自主构建数字化解决方案。
物美
2018年1月，零售企业物美上线ERP，是当时中国零售领域的灯塔项目；但2020年8月，物美拆掉了ERP系统，只留下仅有的财务和人力资源，把整个业务系统切换到了自研的多点系统。当然，“多点”系统不仅服务物美，也服务其他企业。
特斯拉
特斯拉没有安装汽车行业通用ERP软件，而是用自主开发的业务系统，覆盖了财务、产销、销售、采购，同时拓展到了在线营销。为什么特斯拉要独立构建一套业务系统呢？因为它要直接跟消费者互动，要通过OTA方式下载到汽车操作系统，要实时去服务，要构建一个消费者研发、生产、采购、服务的完整闭环。当特斯拉围绕这个目标要做数字化转型的时候，发现现有业务系统远远满足不了需要。
美的
美的经历过数字化1.0、2.0、3.0转型。2016年，美的在做数字化2.0时，要打造数据驱动的C2M客户定制体系，构建新的订单驱动业务模式，重构渠道体系，实现传统的从记录系统到实时决策系统的转变。美的做了一个痛苦和艰难的选择，决策自主开发了类似供应链PLM、MES等基于云化的软件体系。
犀牛与盒马
过去三四年，阿里有一个企业叫犀牛智造，是一个制造业核心要素全面上云，是一个云端算法定义的在线工厂。犀牛智造把服装行业所有软件，除了CAD等开发工具之外的其它软件，基于云边端架构重写了一遍。盒马鲜生最核心的系统是把过去对于零售ERP、WMS、CRM、营销体系全部进行了解耦，重新开发一套基于云边端新零售操作系统。只有这套体系，才能构建线上线下一体、全链路物流实时优化，才能实现业务系统的高服务化、高扩展性。
为什么行业领导者纷纷自建新一代数字化解决方案？结论是，尽管今天有物联网、大数据、云计算、人工智能等各种各样新的技术，但是相对于企业需求的快速变化，数字技术解决方案的供给能力是远远满足不了企业数字化的需要。企业数字化转型并没有大量成熟的解决方案在等着，数字化解决的商业市场供给能力是不够的。
重新思考云计算的价值
推动企业迈向高频竞争时代
审视企业决策的另一个视角是频率。今天企业竞争正成迈向高频竞争时代，高频竞争的背后是决策的高频。今天的数字化开启了一场时间减史革命，企业要快速地对市场需求变化做出响应。为此，企业需要重新思考云计算的价值。云计算能够帮助企业更加从容地走向高频竞争时代，比如阿里云就助力企业构筑起了一个高频的决策机制。原工信部副部长杨学山的著作《智能原理》中提到，一个主体对外部环境变化做出响应的能力叫智能。这个主体可以是一个机器人、数控机床、AGV小车、立体仓库，可以是一个研发团队，可以是一个企业，可以是一个人。这个主体是不是很智能，取决于外部需求发生变化时，如何做出响应。
阿里云构建了企业实时响应的能力。面对需求实时响应能力，是企业决胜高频竞争的法宝，是应对不确定性的不二法门，是评估企业数字化成效的标尺。今天，品牌与分销财务的周期从1个月到了1天，新款产品的上市周期从16个月缩短到3天，基于消费者需求的精准预测从45天到了20天。数字化不仅让企业的决策精准，还要实时、高频。无论是新产品的上市周期、运营的决策、生产调度、供应链的周转、服务的响应时间都变得越来越短了。高频意味着智能，意味着可以对环境的变化快速地做出响应。
数字化终极版图
构建物理世界与数字世界的实时反馈
决策优化体系
展望未来，我们正在构建一个数字孪生的世界。物联网、大数据、云计算、人工智能就是把物理世界看到的、听到的在数字世界里去呈现、预测和决策优化。五年、十年之后，数字孪生世界里会构建出建筑、医疗、城市，从原子到基因、从器件、地球、宇宙，从一个人体的细胞，然后到一个器官、到人体都会在数字孪生世界里呈现。这个过程就是不断把物理世界的数据实时传递到一个数字孪生的世界，在数字孪生的世界做完优化、做完决策之后，把数字决策指令再传递给物理世界去做优化。构造物理世界与数字世界的实时反馈优化是未来五年、十年或更长期数字世界的趋势。
数字时代组织决策机制的演进
从相对确定性的低频决策走向不确定性高频决策
今天，当信息传递的结构和逻辑发生变化时，组织管理的模式也必须变革。美国学者撰写的《热浪》一书，描述了1987年时候，高度发达的美国芝加哥热死了很多人。这种灾难场景给我们提出了一个非常值得思考的问题。面对一个高频竞争时代，运行在强规章、惯于处理确定性事件的传统组织，能不能应对一场突发的、不断变化的事件？基于确定性的组织、行为惯性是造成突发事件应对失误的元凶。灰犀牛每天都可能会到来，在一个高度不确定性的环境中，常态的低频决策机制适应不了突发事件高频决策需求。面对一个高度竞争的体系，如何做决策不仅仅是一个技术问题，也需要企业组织管理最基本的单元进行一场“转基因的工程”，构建一个组织高频、多中心、短链路的决策机制。这是一个组织从工业时代走向数字时代的必由之路。
作者：阿里研究院副院长 安筱鹏
编辑：阿里云研究院内容运营主管 赵子千
