劉平峰，陳坤

(武漢理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖北 武漢 430070)

一、引 言

隨著新一輪以信息技術(shù)與制造業(yè)融合為特征的工業(yè)革命的興起，工業(yè)大數(shù)據(jù)逐漸在制造業(yè)的重振與轉(zhuǎn)型升級(jí)中發(fā)揮著難以替代的作用，成為推動(dòng)制造業(yè)服務(wù)化的關(guān)鍵生產(chǎn)要素與重要引擎[1]。在企業(yè)管理過程中，分析數(shù)據(jù)中隱藏的知識(shí)，發(fā)現(xiàn)其在制造經(jīng)營(yíng)中的管理邏輯，大數(shù)據(jù)便可實(shí)現(xiàn)大價(jià)值[2]。工業(yè)大數(shù)據(jù)的深度分析與應(yīng)用可實(shí)現(xiàn)企業(yè)的智能化生產(chǎn)、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、個(gè)性化定制與服務(wù)化延伸，如通過對(duì)產(chǎn)品使用過程的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與遠(yuǎn)程故障診斷等實(shí)現(xiàn)價(jià)值鏈的拓展[3]，形成了以“產(chǎn)品+服務(wù)”為核心的價(jià)值創(chuàng)造體系。

利用工業(yè)大數(shù)據(jù)推進(jìn)制造業(yè)服務(wù)化價(jià)值創(chuàng)造的本質(zhì)是：通過工業(yè)大數(shù)據(jù)分析價(jià)值網(wǎng)絡(luò)中不同利益相關(guān)者的需求，提供差異化服務(wù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)每一節(jié)點(diǎn)的精準(zhǔn)決策與價(jià)值創(chuàng)造。然而，由于工業(yè)大數(shù)據(jù)具有反映工業(yè)生產(chǎn)的特征，如數(shù)據(jù)的多源異構(gòu)性，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)比例大，持續(xù)采集導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量低，數(shù)據(jù)蘊(yùn)含信息復(fù)雜，動(dòng)態(tài)多時(shí)空時(shí)間序列性以及實(shí)時(shí)采集等[4]，導(dǎo)致數(shù)據(jù)數(shù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)種類結(jié)構(gòu)混亂且難以理解。另外，相較于其他行業(yè)，制造業(yè)各價(jià)值鏈節(jié)點(diǎn)的決策對(duì)數(shù)據(jù)的需求復(fù)雜，數(shù)據(jù)處理實(shí)時(shí)性要求高，企業(yè)在運(yùn)用工業(yè)大數(shù)據(jù)做決策時(shí)面臨極大的挑戰(zhàn)，面對(duì)海量數(shù)據(jù)“無從下手”，無法為決策提供精確的數(shù)據(jù)支撐。為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，需對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行維度建模，提高決策效率，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)基于多維工業(yè)大數(shù)據(jù)的制造業(yè)服務(wù)化價(jià)值創(chuàng)造。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，如何高效獲取決策所需的多維工業(yè)大數(shù)據(jù)，充分挖掘海量工業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值，構(gòu)建制造業(yè)服務(wù)化價(jià)值創(chuàng)造體系，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型，是尚未解決的現(xiàn)實(shí)問題。鑒于此，本文運(yùn)用案例分析方法，試圖探索并回答如下問題：一是工業(yè)大數(shù)據(jù)的維度包括哪些方面；二是如何基于多維工業(yè)大數(shù)據(jù)建立制造業(yè)服務(wù)化價(jià)值創(chuàng)造體系。通過研究，以期為工業(yè)大數(shù)據(jù)的維度模型提供理論指導(dǎo)，并為制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型的實(shí)現(xiàn)路徑提供實(shí)踐參考。

二、文獻(xiàn)回顧

(一)工業(yè)大數(shù)據(jù)

通用電氣公司(General Electric Company, GE)在2012年首次明確了“工業(yè)大數(shù)據(jù)”的概念，該概念主要關(guān)注于工業(yè)裝備在使用過程中產(chǎn)生的海量機(jī)器數(shù)據(jù)[5]。之后，工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟將關(guān)注點(diǎn)擴(kuò)大，定義工業(yè)大數(shù)據(jù)為“工業(yè)數(shù)據(jù)的總和”[6]，為解決制造業(yè)過程匯總的決策問題的大數(shù)據(jù)集、大數(shù)據(jù)技術(shù)與大數(shù)據(jù)應(yīng)用的總稱[7]。工業(yè)大數(shù)據(jù)的主要來源有三類：第一類是企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的信息化數(shù)據(jù)；第二類是設(shè)備物聯(lián)數(shù)據(jù)；第三類是外部的環(huán)境及跨界數(shù)據(jù)[8]。故工業(yè)大數(shù)據(jù)覆蓋范圍廣泛，橫向跨越產(chǎn)品全生命周期的各個(gè)環(huán)節(jié)，包括產(chǎn)品需求、設(shè)計(jì)、研發(fā)、工藝、制造、供應(yīng)、庫存、服務(wù)和運(yùn)維、報(bào)廢或回收再制造等，縱向涉及企業(yè)供應(yīng)鏈、價(jià)值鏈和產(chǎn)業(yè)鏈[9]。

現(xiàn)有對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)的研究已較為豐富，但主要集中在概念、特征、應(yīng)用場(chǎng)景以及平臺(tái)搭建上，對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)維度的研究不足。李敏波等[7]1701在研究工業(yè)大數(shù)據(jù)多維分析方法時(shí)認(rèn)為，生產(chǎn)制造過程的工業(yè)大數(shù)據(jù)聯(lián)機(jī)分析處理(online analytical processing, OLAP)多維分析主要包括時(shí)間維度、產(chǎn)品維度、工序設(shè)備維度與設(shè)備運(yùn)行監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。但由于其研究重點(diǎn)為數(shù)據(jù)分析模型的建立，對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)的維度劃分較為簡(jiǎn)單并缺乏一定的依據(jù)。常有學(xué)者為從海量數(shù)據(jù)中迅速找到有價(jià)值的數(shù)據(jù)，以訂單、出庫和庫存三個(gè)業(yè)務(wù)過程為例，設(shè)計(jì)了包含時(shí)間維度、管理員維度、倉庫維度在內(nèi)的數(shù)據(jù)倉庫，以解決業(yè)務(wù)流程中的信息孤島問題[10]。工業(yè)大數(shù)據(jù)的高維性決定了企業(yè)在使用大數(shù)據(jù)時(shí)必須對(duì)其進(jìn)行降維處理。常見的降維方法有主成分分析法[11]、線性判別分析[12]和偏最小二乘法、但學(xué)者在進(jìn)行算法設(shè)計(jì)時(shí)均用特征1、特征2等概念性詞語進(jìn)行代替，沒有對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)的維度進(jìn)行具體劃分。換言之，先前工業(yè)大數(shù)據(jù)維度的研究一方面集中在生產(chǎn)制造及庫存管理等某一特定場(chǎng)景，另一方面集中在如何降低工業(yè)大數(shù)據(jù)的維度上。對(duì)制造業(yè)服務(wù)化場(chǎng)景下，工業(yè)大數(shù)據(jù)的維度究竟包括什么尚缺乏充分討論。

(二)制造業(yè)服務(wù)化價(jià)值創(chuàng)造的瓶頸

制造業(yè)服務(wù)化已成為當(dāng)今制造業(yè)的重要發(fā)展趨勢(shì)之一。我國(guó)是制造業(yè)大國(guó)，但大多數(shù)傳統(tǒng)制造業(yè)的盈利主要依靠企業(yè)的規(guī)模經(jīng)濟(jì)，服務(wù)業(yè)與制造業(yè)處于分離狀態(tài)[2]129，且多數(shù)制造企業(yè)在服務(wù)化進(jìn)程中面臨著各種瓶頸問題：一是自主創(chuàng)新能力薄弱，知識(shí)資產(chǎn)儲(chǔ)備貧瘠，在價(jià)值鏈延伸、產(chǎn)品定制服務(wù)等個(gè)性化解決方案上能力欠缺；二是依賴傳統(tǒng)路徑，服務(wù)觀念較為滯后[13]，大多數(shù)企業(yè)秉承“重生產(chǎn)、輕服務(wù)”的觀念，在研發(fā)創(chuàng)新、市場(chǎng)營(yíng)銷和售后服務(wù)等高價(jià)值服務(wù)環(huán)節(jié)供給不足；三是成本上升，但服務(wù)收入較少，陷入制造企業(yè)服務(wù)困境[14]，企業(yè)服務(wù)化成本投入加大但績(jī)效下滑；四是價(jià)值網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點(diǎn)的企業(yè)數(shù)據(jù)維度不同，跨領(lǐng)域價(jià)值共創(chuàng)的實(shí)現(xiàn)存在困難。價(jià)值網(wǎng)絡(luò)是一種具有客戶驅(qū)動(dòng)型，以客戶為中心的價(jià)值創(chuàng)造體系[15]。通過價(jià)值網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系，企業(yè)可實(shí)現(xiàn)價(jià)值的逐層傳遞與遞增[16]，但數(shù)據(jù)維度的不同導(dǎo)致企業(yè)間的交互缺乏完整的數(shù)據(jù)支撐，資源協(xié)同準(zhǔn)確度低。

(三)工業(yè)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的制造業(yè)服務(wù)化價(jià)值創(chuàng)造

隨著現(xiàn)代化信息技術(shù)在制造業(yè)服務(wù)系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，企業(yè)逐漸嘗試運(yùn)用工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)解決上述瓶頸問題，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型升級(jí)。工業(yè)大數(shù)據(jù)的挖掘與應(yīng)用越來越成為決定制造業(yè)服務(wù)化價(jià)值創(chuàng)造的關(guān)鍵因素?，F(xiàn)有關(guān)于工業(yè)大數(shù)據(jù)促進(jìn)制造業(yè)服務(wù)化價(jià)值創(chuàng)造的研究主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

第一，工業(yè)大數(shù)據(jù)賦能制造業(yè)服務(wù)化價(jià)值創(chuàng)造的路徑研究。工業(yè)大數(shù)據(jù)常與數(shù)字孿生技術(shù)相結(jié)合，以數(shù)字孿生作為技術(shù)手段，工業(yè)大數(shù)據(jù)作為資源要素，構(gòu)建數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的戰(zhàn)略過程場(chǎng)景模擬平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)物理實(shí)體系統(tǒng)與虛擬模擬系統(tǒng)的融合[17]。具體方式為：將企業(yè)的戰(zhàn)略場(chǎng)景與外部制造系統(tǒng)產(chǎn)生的工業(yè)大數(shù)據(jù)輸入數(shù)字孿生平臺(tái)；運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法、自然語言處理算法、特征選擇算法等模型算法對(duì)平臺(tái)內(nèi)外數(shù)據(jù)進(jìn)行模型建立與訓(xùn)練，獲取場(chǎng)景的相關(guān)參數(shù)、裝備狀態(tài)等模型結(jié)果；最后應(yīng)用于制造業(yè)服務(wù)化各場(chǎng)景的診斷、預(yù)測(cè)和優(yōu)化中，實(shí)現(xiàn)服務(wù)化價(jià)值創(chuàng)造[18]。

第二，以工業(yè)大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，重點(diǎn)探討制造業(yè)服務(wù)化價(jià)值創(chuàng)造方式。Porter[19]提出的傳統(tǒng)價(jià)值鏈節(jié)點(diǎn)包括產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)作業(yè)、市場(chǎng)營(yíng)銷、物流配送和售后服務(wù)等。企業(yè)將工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用于上述節(jié)點(diǎn)中，推動(dòng)制造業(yè)服務(wù)化體系的構(gòu)建及產(chǎn)業(yè)鏈擴(kuò)展與價(jià)值鏈的延伸。具體價(jià)值創(chuàng)造方式表現(xiàn)為：(1)產(chǎn)品定制。海爾集團(tuán)通過收集用戶的產(chǎn)品使用數(shù)據(jù)與需求數(shù)據(jù),提供以客戶體驗(yàn)為中心的個(gè)性化產(chǎn)品定制，真正滿足客戶的差異化需求[20]。(2)產(chǎn)品的銷售預(yù)測(cè)。山東玲瓏輪胎股份有限公司依靠企業(yè)大數(shù)據(jù)資源中心，對(duì)客戶訂單、產(chǎn)品物料清單、庫存信息、外部市場(chǎng)環(huán)境等數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)換，實(shí)現(xiàn)銷售數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)與可視化，使企業(yè)有效應(yīng)對(duì)生產(chǎn)計(jì)劃變動(dòng)并減少庫存[5]47。(3)設(shè)備遠(yuǎn)程控制與故障預(yù)測(cè)。通過分析20萬臺(tái)設(shè)備的工況、位置數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，三一重工實(shí)現(xiàn)了機(jī)器的預(yù)測(cè)性維修、遠(yuǎn)程控制等服務(wù)，將產(chǎn)品效率提升20%，庫存下降20%，需求預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率由45.4%提升至70%，企業(yè)的服務(wù)化價(jià)值創(chuàng)造能力大大提升[21]。

另外，工業(yè)大數(shù)據(jù)也廣泛應(yīng)用于產(chǎn)品質(zhì)量改進(jìn)[22]、商業(yè)模式轉(zhuǎn)變[23]等場(chǎng)景中，突破了“重生產(chǎn)，輕服務(wù)”的禁錮。工業(yè)大數(shù)據(jù)存在大體量、多源性、價(jià)值密度低等特征，導(dǎo)致數(shù)據(jù)復(fù)雜性高、實(shí)時(shí)性強(qiáng)和異常數(shù)據(jù)多，企業(yè)無法快速準(zhǔn)確提取所需數(shù)據(jù)。若要充分發(fā)揮工業(yè)大數(shù)據(jù)的作用，滿足決策的實(shí)時(shí)性要求，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行維度建模。

現(xiàn)有文獻(xiàn)為本文工業(yè)大數(shù)據(jù)的維度及制造業(yè)服務(wù)化實(shí)現(xiàn)路徑研究提供了基礎(chǔ)和借鑒，但存在以下兩點(diǎn)不足：第一，現(xiàn)有針對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)的研究主要集中在概念、特征及應(yīng)用場(chǎng)景上，對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)的維度研究較少且圍繞降維與某一具體場(chǎng)景應(yīng)用展開，沒有形成面向制造業(yè)服務(wù)化價(jià)值創(chuàng)造的統(tǒng)一的維度體系，不具有普遍適用性；第二，有關(guān)工業(yè)大數(shù)據(jù)在制造業(yè)服務(wù)化過程中帶來的價(jià)值創(chuàng)造的研究主要集中在產(chǎn)品質(zhì)量改進(jìn)、商業(yè)模式轉(zhuǎn)變等具體應(yīng)用中，未有系統(tǒng)構(gòu)建價(jià)值創(chuàng)造體系的研究。以上兩點(diǎn)導(dǎo)致本研究文獻(xiàn)資料匱乏，直接從現(xiàn)有文獻(xiàn)中提取工業(yè)大數(shù)據(jù)維度具有一定的難度，極有必要采用質(zhì)性分析方法挖掘面向制造業(yè)服務(wù)化的工業(yè)大數(shù)據(jù)維度。筆者將以此為出發(fā)點(diǎn)，結(jié)合工業(yè)大數(shù)據(jù)、制造業(yè)服務(wù)化價(jià)值創(chuàng)造已有研究成果，運(yùn)用扎根理論，探索工業(yè)大數(shù)據(jù)的維度問題以及企業(yè)基于多維工業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)的價(jià)值創(chuàng)造問題，進(jìn)一步豐富工業(yè)大數(shù)據(jù)與制造業(yè)服務(wù)化價(jià)值創(chuàng)造的相關(guān)研究。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)研究方法

本研究采用單案例分析方法，主要原因如下：(1)工業(yè)大數(shù)據(jù)的維度問題與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)制造業(yè)服務(wù)化價(jià)值創(chuàng)造問題尚處于探索階段，運(yùn)用案例研究可以從復(fù)雜的現(xiàn)象中挖掘重要的理論概念[14]533；(2)聚焦于多維大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)制造業(yè)服務(wù)化價(jià)值創(chuàng)造的過程與結(jié)果的方法具有探索性的特征，單案例研究適合回答“如何(How)”和“是什么(What)”的研究問題[24]；(3)單案例研究方法相較于多案例分析方法，更適合對(duì)案例的縱向演進(jìn)過程進(jìn)行歸納分析，即由一個(gè)代表性案例揭示某個(gè)行業(yè)的理論邏輯。本文呈現(xiàn)一家代表性企業(yè)服務(wù)化價(jià)值創(chuàng)造的過程，符合單案例研究的代表性原則[25]。

(二)樣本企業(yè)選擇

本研究樣本選擇的原則是：(1)樣本企業(yè)屬于制造業(yè)，已成立一定時(shí)間并在行業(yè)內(nèi)具有代表性，其工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用具有理論研究意義與推廣復(fù)制的現(xiàn)實(shí)意義；(2)樣本企業(yè)擁有海量工業(yè)大數(shù)據(jù)，并基于工業(yè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行了價(jià)值創(chuàng)造體系的構(gòu)建；(3)樣本企業(yè)的資料具有豐富、翔實(shí)、可靠和易獲取等特點(diǎn)。遵循上述原則，本文選取三一重工作為研究對(duì)象。

三一重工成立于1994年，是全球第五、中國(guó)最大的工程機(jī)械制造公司，在國(guó)內(nèi)擁有最全的產(chǎn)品品種和最多的設(shè)備保有量[26]。2011年，受國(guó)內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)增速回落的影響，三一重工營(yíng)業(yè)收入不斷下滑。為謀求新的發(fā)展路徑，三一重工提出利用工業(yè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型的探索，由“制造”向“制造+服務(wù)”轉(zhuǎn)型。早在2008年，其在業(yè)內(nèi)率先自主研發(fā)了大數(shù)據(jù)儲(chǔ)存與分析平臺(tái)——企業(yè)控制中心(enterprise control center，ECC)客戶服務(wù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了企業(yè)與設(shè)備的遠(yuǎn)程雙向交互與控制，形成了每天2億條、超過40 TB的工業(yè)大數(shù)據(jù)資源，并于2015年被列入國(guó)家智能制造首批試點(diǎn)示范項(xiàng)目。三一重工在工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域具有多年的豐富經(jīng)驗(yàn)，融合云計(jì)算、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集等先進(jìn)技術(shù)，將工業(yè)大數(shù)據(jù)成功應(yīng)用于價(jià)值鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)。其推出的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)樹根互聯(lián)將工業(yè)大數(shù)據(jù)與整個(gè)智能制造體系連接起來，通過跨行業(yè)、跨領(lǐng)域復(fù)制，實(shí)現(xiàn)了企業(yè)、用戶、資源方等多方的價(jià)值共創(chuàng)與合作共贏。

(三)數(shù)據(jù)來源

筆者于2019年11月開始收集三一重工資料，過程主要分為前期文檔資料的收集和后期企業(yè)訪談?wù)韮刹糠?。首先，在期刊網(wǎng)站、公司官方媒體、新聞采訪報(bào)道、集團(tuán)公報(bào)書籍、行業(yè)參考材料等平臺(tái)收集二手資料，進(jìn)行大量閱讀和充分總結(jié)后，梳理制訂半結(jié)構(gòu)化訪談問卷。其次，采用“倒三角”的方式對(duì)三一重工相關(guān)人員進(jìn)行訪談，訪談順序從公司員工、產(chǎn)品使用者等基層人員到部門經(jīng)理、公司主管等管理團(tuán)隊(duì)逐步過渡。在案例數(shù)據(jù)收集過程中，為提高研究過程的有效性和研究結(jié)果的可信度，筆者在每一步都采用三角測(cè)量法對(duì)所收集數(shù)據(jù)的來源和觀點(diǎn)進(jìn)行驗(yàn)證。

四、數(shù)據(jù)分析過程

(一)開放式編碼

開放式編碼是對(duì)所得到的原始資料逐句進(jìn)行解析編碼，提煉初始概念和概念范疇。為獲得豐富的概念與范疇，本文的開放式編碼分為三個(gè)步驟：首先，從大量的原始資料中選取與研究主題有關(guān)的素材，并根據(jù)需要?jiǎng)澐譃槿舾蓚€(gè)簡(jiǎn)短摘要；其次，用精簡(jiǎn)、精確的詞語或短句對(duì)摘要所表達(dá)內(nèi)容進(jìn)行概括描述及補(bǔ)充，表達(dá)形式為a1,a2,…,an；最后,對(duì)比分析概念與原始資料，將邏輯相關(guān)聯(lián)的概念凝練成范疇，表達(dá)形式為A1,A2,…,An。隨機(jī)抽取2/3的原始資料，經(jīng)過多次編碼與比較，第一階段共形成70個(gè)概念與57個(gè)范疇。開放式編碼結(jié)果示例如表1所示。

表1 開放式編碼結(jié)果示例

(二)主軸式編碼

主軸式編碼是發(fā)現(xiàn)和建立范疇之間的各種聯(lián)系，從而將獨(dú)立的范疇相互關(guān)聯(lián)，歸納類聚提取出更為高階的主范疇。本文共確定了17個(gè)主范疇。主軸式編碼結(jié)果如表2所示。

表2 主軸式編碼結(jié)果

續(xù) 表

(三)選擇性編碼

進(jìn)行主軸式編碼后，將得到的17個(gè)主范疇與原始資料重新比對(duì)，分別得到“工業(yè)大數(shù)據(jù)維度”與“制造業(yè)服務(wù)化價(jià)值創(chuàng)造”兩個(gè)核心范疇，圍繞核心范疇的邏輯線索可以概括為：三一重工圍繞企業(yè)運(yùn)行中的研發(fā)、制造、生產(chǎn)、物流、營(yíng)銷等價(jià)值鏈環(huán)節(jié)，構(gòu)建了數(shù)據(jù)源、時(shí)間、位置、標(biāo)準(zhǔn)、人員、產(chǎn)品、環(huán)境和訂單八大維度的數(shù)據(jù)倉庫，為各價(jià)值鏈環(huán)節(jié)的決策提供數(shù)據(jù)支持作用；在市場(chǎng)及制度的服務(wù)化需求推動(dòng)下，三一重工集團(tuán)根據(jù)八大維度提取決策所需數(shù)據(jù)，采取數(shù)據(jù)可視化、價(jià)值鏈延伸、產(chǎn)業(yè)融合和網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造業(yè)服務(wù)化實(shí)現(xiàn)路徑，創(chuàng)造包括信息價(jià)值、轉(zhuǎn)換價(jià)值、戰(zhàn)略價(jià)值和交易價(jià)值在內(nèi)的四種層次的服務(wù)化價(jià)值。具體邏輯關(guān)系如圖1所示。

圖1 制造業(yè)服務(wù)化價(jià)值創(chuàng)造體系模型

(四)理論飽和度檢驗(yàn)

筆者將剩余的1/3原始資料進(jìn)行理論飽和度檢驗(yàn)，按照扎根理論流程編碼后，將所得到的概念、范疇與前文理論構(gòu)建過程中所得的概念、范疇進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)沒有出現(xiàn)新的能夠影響核心范疇的概念和范疇。因此，本文所構(gòu)建的模型達(dá)到理論飽和。

五、模型解釋與研究發(fā)現(xiàn)

(一)工業(yè)大數(shù)據(jù)維度

工業(yè)大數(shù)據(jù)為服務(wù)化需求的實(shí)現(xiàn)提供了重要支撐，是企業(yè)做出決策的關(guān)鍵依據(jù)，而數(shù)據(jù)維度的分析是工業(yè)大數(shù)據(jù)分析管理的基礎(chǔ)，理清理順數(shù)據(jù)維度也是應(yīng)用工業(yè)大數(shù)據(jù)的第一步。從編碼結(jié)果來看，工業(yè)大數(shù)據(jù)有八大維度。

1.數(shù)據(jù)源維度

數(shù)據(jù)源維度包括業(yè)務(wù)流程信息、知識(shí)溝通信息、供應(yīng)鏈信息和市場(chǎng)環(huán)境信息四個(gè)方面，前兩種在企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)生，后兩種在企業(yè)外部產(chǎn)生。通過對(duì)內(nèi)外部數(shù)據(jù)的匯集梳理融合，企業(yè)可以對(duì)中長(zhǎng)期的發(fā)展趨勢(shì)做出相對(duì)準(zhǔn)確的判斷，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)高度優(yōu)化的業(yè)務(wù)決策。

2.時(shí)間維度

時(shí)間維度描述數(shù)據(jù)產(chǎn)生的時(shí)間。隨著產(chǎn)品控制器智能化的提高，其本身會(huì)產(chǎn)生海量與時(shí)間相關(guān)的變量數(shù)據(jù)。分析數(shù)據(jù)時(shí)間可幫助企業(yè)最大限度地提升設(shè)備利用率。例如，三一重工通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行工況數(shù)據(jù)及性能參數(shù)等時(shí)間序列數(shù)據(jù)，可推測(cè)設(shè)備特征的變化規(guī)律，進(jìn)而預(yù)測(cè)性地發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行過程的潛在故障，并結(jié)合歷史診斷數(shù)據(jù)做出決策進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)，精準(zhǔn)消除故障隱患。

3.位置維度

位置維度描述數(shù)據(jù)產(chǎn)生的位置，包括地理位置、所處價(jià)值鏈節(jié)點(diǎn)與業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)。工業(yè)大數(shù)據(jù)不僅體量巨大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，而且數(shù)據(jù)源也十分分散。為了準(zhǔn)確地判斷產(chǎn)品及設(shè)備狀況，數(shù)據(jù)的位置維度具有至關(guān)重要的作用。以三一重工的設(shè)備為例，在與上下游企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同過程中，各環(huán)節(jié)的企業(yè)通過互聯(lián)網(wǎng)、協(xié)同平臺(tái)共享信息，其余企業(yè)通過數(shù)據(jù)的位置維度獲取自己所需數(shù)據(jù)，可共同快速高效地完成客戶產(chǎn)品。

4.標(biāo)準(zhǔn)維度

三一重工具有完善的精益制造標(biāo)準(zhǔn)體系，在設(shè)計(jì)、制造等環(huán)節(jié)中均有標(biāo)準(zhǔn)工序、工藝指導(dǎo)書、產(chǎn)品作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等法則對(duì)操作行為進(jìn)行約束。對(duì)比現(xiàn)有數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)法則數(shù)據(jù)的差異，可快速定位異常數(shù)據(jù)，進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。

5.人員維度

人員維度描述數(shù)據(jù)產(chǎn)生與處理過程中參與的人員信息，包含企業(yè)內(nèi)部員工、上下游合作伙伴以及企業(yè)客戶。分析參與人員的信息數(shù)據(jù)對(duì)發(fā)展個(gè)性化定制、智能化生產(chǎn)、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同等新模式具有重要作用。如挖掘分析企業(yè)客戶的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，對(duì)客戶的行為及消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并通過與客戶之間的互動(dòng)，深入了解客戶的意圖與目標(biāo)，進(jìn)而發(fā)布有針對(duì)性的營(yíng)銷信息，提高營(yíng)銷成功率。

6.產(chǎn)品維度

產(chǎn)品維度指數(shù)據(jù)發(fā)生時(shí)所對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品信息。產(chǎn)品是制造業(yè)的核心，為充分了解每臺(tái)設(shè)備的運(yùn)行情況并對(duì)設(shè)備進(jìn)行遠(yuǎn)程控制，三一集團(tuán)自主研發(fā)了ECC控制中心。通過收集所有設(shè)備的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，如設(shè)備的累積油耗、月度忙閑程度，不僅可以對(duì)每臺(tái)設(shè)備進(jìn)行預(yù)測(cè)性維修，也可推測(cè)用戶的收入情況，以便后期進(jìn)行分期收款。

7.環(huán)境維度

環(huán)境維度指數(shù)據(jù)產(chǎn)生時(shí)所處的環(huán)境信息，包括地理環(huán)境與社會(huì)環(huán)境。通過對(duì)比分析不同環(huán)境下的產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)線裝配與工廠建設(shè)數(shù)據(jù)，可確定不同環(huán)境對(duì)企業(yè)運(yùn)行的影響。如三一重工通過虛擬仿真平臺(tái)，接受如空氣溫度、濕度等多項(xiàng)指標(biāo)的仿真測(cè)試模擬，可在仿真過程中發(fā)現(xiàn)方案缺陷，減少因直接生產(chǎn)帶來的巨大損失，降低生產(chǎn)成本。

8.訂單維度

訂單維度指數(shù)據(jù)所屬的訂單信息，包括訂單時(shí)間、交付日期、客戶信息、產(chǎn)品信息等數(shù)據(jù)。在產(chǎn)品研發(fā)生產(chǎn)過程中，查看對(duì)應(yīng)的訂單信息可及時(shí)對(duì)資源配置、產(chǎn)品狀態(tài)、配送路線等數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，保證訂單按時(shí)完成，樹立企業(yè)良好的品牌形象。

(二)制造業(yè)服務(wù)化價(jià)值創(chuàng)造實(shí)現(xiàn)路徑

在智能制造時(shí)代，我國(guó)的與市場(chǎng)均對(duì)制造業(yè)服務(wù)化提出了新的需求。首先是國(guó)家需求，我國(guó)的制造業(yè)服務(wù)化水平與發(fā)達(dá)國(guó)家的差距十分明顯，發(fā)達(dá)國(guó)家的服務(wù)業(yè)占GDP的70%，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)占服務(wù)業(yè)的70%，而我國(guó)兩者占比均不到50%[25]115，服務(wù)化水平偏低。為縮小這一差距，2015年，國(guó)務(wù)院印發(fā)的《中國(guó)制造2025》(國(guó)發(fā)〔2015〕28號(hào))提出，我國(guó)要加快推動(dòng)新一代信息技術(shù)與制造技術(shù)的融合發(fā)展，積極發(fā)展我國(guó)服務(wù)型制造與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的戰(zhàn)略任務(wù)，推動(dòng)生產(chǎn)型制造向服務(wù)型制造轉(zhuǎn)變的目標(biāo)。三一重工作為國(guó)內(nèi)最大的工程機(jī)械制造公司，積極響應(yīng)國(guó)家政策，在工業(yè)大數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)與支持下，由傳統(tǒng)“制造”向“制造+服務(wù)”轉(zhuǎn)型，在完善的政策環(huán)境扶持下提升國(guó)家服務(wù)業(yè)水平。其次是市場(chǎng)需求。在共享經(jīng)濟(jì)時(shí)代，用戶不再需要以高成本購買設(shè)備，其真正的需要是購買服務(wù)，包括產(chǎn)品的個(gè)性化定制服務(wù)、維修服務(wù)等，而傳統(tǒng)的工程機(jī)械制造商仍以銷售設(shè)備為主，由此出現(xiàn)供需矛盾。另外，相較于被動(dòng)服務(wù)、定期服務(wù)，用戶更偏好主動(dòng)服務(wù)、實(shí)時(shí)服務(wù)，這便需要企業(yè)建立產(chǎn)品數(shù)據(jù)平臺(tái)，以工業(yè)大數(shù)據(jù)推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新服務(wù)模式，利用傳感設(shè)備、監(jiān)控設(shè)備采集的數(shù)據(jù)，建立產(chǎn)品性能預(yù)測(cè)模型，實(shí)時(shí)為用戶提供智能化服務(wù)。

在服務(wù)化需求的推動(dòng)下，三一重工基于工業(yè)大數(shù)據(jù)對(duì)制造業(yè)進(jìn)行服務(wù)化轉(zhuǎn)型，構(gòu)建數(shù)據(jù)可視化、價(jià)值鏈延伸、產(chǎn)業(yè)融合和網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同的制造業(yè)服務(wù)化實(shí)現(xiàn)路徑。

1.數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化是將產(chǎn)品從研發(fā)到生產(chǎn)的整個(gè)流程的數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)大屏上進(jìn)行展示。三一重工打造了四塊涵蓋產(chǎn)品全生命周期的數(shù)字化大屏：第一塊是智能工廠大屏，該大屏從工業(yè)大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品、訂單等維度出發(fā)，實(shí)時(shí)跟蹤物料的配送狀態(tài)、產(chǎn)品的生產(chǎn)信息、質(zhì)量狀況等數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)物料的自動(dòng)配料，以達(dá)到提高生產(chǎn)效率，高質(zhì)量準(zhǔn)時(shí)完成客戶訂單。第二塊為全球服務(wù)大屏，該大屏上展示出廠的所有產(chǎn)品在全球的運(yùn)營(yíng)情況。通過查詢產(chǎn)品的位置數(shù)據(jù)，企業(yè)可精準(zhǔn)地掌控每臺(tái)產(chǎn)品的運(yùn)行狀態(tài)。當(dāng)產(chǎn)品出現(xiàn)故障時(shí)，大屏可顯示其產(chǎn)品編號(hào)、報(bào)警時(shí)間、運(yùn)行地點(diǎn)等數(shù)據(jù)，幫助維修人員快速抵達(dá)故障地點(diǎn)并定位故障部位。第三塊為工程機(jī)械大屏，該大屏實(shí)時(shí)顯示產(chǎn)品在全國(guó)各省市的指數(shù)排行與在線情況。通過挖掘分析設(shè)備的施工時(shí)長(zhǎng)與開工率等數(shù)據(jù)，不僅可以為存在經(jīng)濟(jì)問題的用戶提供金融融資服務(wù)，也可在一定程度上反映中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)走勢(shì)。最后一塊為大數(shù)據(jù)研發(fā)大屏。企業(yè)通過數(shù)據(jù)源、產(chǎn)品和時(shí)間等維度實(shí)時(shí)提取起重機(jī)等產(chǎn)品的相關(guān)運(yùn)行參數(shù)，在保證產(chǎn)品安全運(yùn)行的同時(shí)可降低研發(fā)成本，研發(fā)符合用戶需求的產(chǎn)品。

2.價(jià)值鏈延伸

企業(yè)通過數(shù)據(jù)分析提供服務(wù)延長(zhǎng)價(jià)值鏈，主要體現(xiàn)在個(gè)性化定制、預(yù)測(cè)性維修與融資租賃三個(gè)方面。在價(jià)值鏈上游，三一重工設(shè)置專門的研發(fā)平臺(tái)，收集用戶的需求與反饋數(shù)據(jù)，為用戶提供定制服務(wù)。個(gè)性化定制是企業(yè)在研發(fā)、制造階段的內(nèi)部延伸。在價(jià)值鏈下游，三一重工不僅為用戶提供安裝、配送等服務(wù)，還通過設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)倉庫中標(biāo)準(zhǔn)維度的數(shù)據(jù)對(duì)比為用戶提供預(yù)測(cè)性維修，并根據(jù)用戶的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)提供備品管理服務(wù)，優(yōu)化用戶業(yè)務(wù)體系，提供整體解決方案。對(duì)價(jià)值鏈的下游進(jìn)行拓展，可增加服務(wù)業(yè)務(wù)，創(chuàng)造企業(yè)價(jià)值。除此之外，三一重工成立了專門的金融機(jī)構(gòu)，運(yùn)用數(shù)據(jù)評(píng)估客戶信用后，向客戶提供專業(yè)機(jī)械設(shè)備的金融貸款及融資租賃服務(wù)，極大地減小了客戶的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，使近十年的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)了百倍以上。

3.產(chǎn)業(yè)融合

產(chǎn)業(yè)融合主要表現(xiàn)為數(shù)字化產(chǎn)品與傳統(tǒng)產(chǎn)品的融合以及市場(chǎng)的融合。在數(shù)字化的支持下，三一重工運(yùn)用數(shù)字孿生技術(shù)開發(fā)虛擬產(chǎn)品，不僅降低了研發(fā)生產(chǎn)周期，也通過分析虛擬環(huán)境中的運(yùn)行參數(shù)、響應(yīng)速度等數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)備及時(shí)進(jìn)行改進(jìn)，降低了企業(yè)成本。另外，三一重工在傳統(tǒng)起重機(jī)等機(jī)械產(chǎn)品中注入數(shù)字化信息技術(shù)，通過機(jī)械產(chǎn)品對(duì)自身運(yùn)行數(shù)據(jù)的“反省”，生產(chǎn)出可遠(yuǎn)程無人控制、自動(dòng)調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)速的智能設(shè)備，提升了其服務(wù)化水平。三一重工的產(chǎn)業(yè)融合不僅體現(xiàn)在產(chǎn)品融合上，也體現(xiàn)在市場(chǎng)融合上——由單純制造業(yè)向電商、銀行、保險(xiǎn)、軍工等行業(yè)融合發(fā)展。如其成立的名為樂久隆財(cái)險(xiǎn)的裝備制造類財(cái)險(xiǎn)公司，通過從數(shù)據(jù)倉庫中采集分析產(chǎn)品維度與時(shí)間維度的設(shè)備運(yùn)行狀況數(shù)據(jù)，根據(jù)設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)定制全生命周期的專業(yè)保險(xiǎn)，將原本不同行業(yè)的分割市場(chǎng)融合為綜合性市場(chǎng)，在提升企業(yè)綜合競(jìng)爭(zhēng)力的同時(shí)也創(chuàng)造了新的價(jià)值。

4.網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同

網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同包含縱向的企業(yè)系統(tǒng)協(xié)同、生產(chǎn)資源協(xié)同以及橫向的合作伙伴協(xié)同。三一重工從顧客需求開始，到產(chǎn)品設(shè)計(jì)、采購生產(chǎn)等，整個(gè)環(huán)節(jié)都通過互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)接起來實(shí)時(shí)通信，保證高質(zhì)量、高效率地完成客戶訂單。在縱向上，將相互獨(dú)立的系統(tǒng)與部門聯(lián)接起來，實(shí)時(shí)共享訂單、庫存等信息。如三一重工通過8 139臺(tái)機(jī)械手臂的物聯(lián)協(xié)作，實(shí)現(xiàn)了資源的靈活配置。在橫向上，以訂單為出發(fā)點(diǎn)，以價(jià)值鏈為導(dǎo)向，通過互聯(lián)網(wǎng)將工藝流程并行化，企業(yè)之間相互傳遞共享的原材料、資本、設(shè)備等數(shù)據(jù)，即可并行產(chǎn)品的設(shè)計(jì)研發(fā)、原材料采購、生產(chǎn)制造以及市場(chǎng)營(yíng)銷，從而節(jié)省運(yùn)營(yíng)成本，縮短生產(chǎn)周期。

(三)制造業(yè)服務(wù)化價(jià)值創(chuàng)造結(jié)果

工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析使用打破了傳統(tǒng)的制造業(yè)價(jià)值創(chuàng)造模式，為三一重工創(chuàng)造了新的價(jià)值。價(jià)值內(nèi)容可分為信息價(jià)值、轉(zhuǎn)換價(jià)值、戰(zhàn)略價(jià)值和交易價(jià)值四個(gè)層次。

第一層次，信息價(jià)值。信息價(jià)值是指快速、大量獲取的工業(yè)大數(shù)據(jù)為企業(yè)提供了新信息與新知識(shí)，并為企業(yè)制定決策提供精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持，這是工業(yè)大數(shù)據(jù)帶來的最直接的價(jià)值。三一重工借助“根云”平臺(tái)，已將產(chǎn)品從研發(fā)到生產(chǎn)整個(gè)流程全部接入互聯(lián)網(wǎng)，搭建了完善的業(yè)務(wù)管理和監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了泵機(jī)、挖機(jī)、路面機(jī)械等132類工程機(jī)械裝備的位置、溫度等6 143種狀態(tài)信息的低成本采集，接入全球范圍內(nèi)58萬臺(tái)工程機(jī)械的數(shù)據(jù)，至今已積累1 000多億條工業(yè)大數(shù)據(jù)。為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化，三一重工聯(lián)合DataHunter公司打造了涵蓋產(chǎn)品全生命周期管理的數(shù)據(jù)大屏。集團(tuán)管理人員通過大屏可直觀、實(shí)時(shí)地看到企業(yè)運(yùn)營(yíng)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)追蹤物料配送情況、泵車生產(chǎn)參數(shù)、質(zhì)量信息等，讓服務(wù)與設(shè)備運(yùn)營(yíng)擁有充分的數(shù)據(jù)支持。

第二層次，轉(zhuǎn)換價(jià)值。轉(zhuǎn)換價(jià)值是指企業(yè)運(yùn)用工業(yè)大數(shù)據(jù)在產(chǎn)品、市場(chǎng)、組織、服務(wù)或商業(yè)模式中創(chuàng)新并提升績(jī)效，為企業(yè)運(yùn)營(yíng)活動(dòng)的重大轉(zhuǎn)變提供了可能。為提升企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，三一重工首先通過扁平化管理改革組織結(jié)構(gòu)。管理人員通過數(shù)據(jù)便可進(jìn)行決策，提高效率。在此基礎(chǔ)上，三一重工改變企業(yè)的生產(chǎn)模式，實(shí)時(shí)采集市場(chǎng)環(huán)境與用戶需求數(shù)據(jù)，結(jié)合企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，制定最合適的生產(chǎn)方案，由傳統(tǒng)的大規(guī)模生產(chǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)榘葱瓒ㄖ频娜嵝陨a(chǎn)。除此之外，三一重工的工作重點(diǎn)向附加值更高的價(jià)值鏈兩端靠攏：在研發(fā)環(huán)節(jié)創(chuàng)建了機(jī)械行業(yè)最大的協(xié)作研發(fā)平臺(tái)，共享統(tǒng)一企業(yè)內(nèi)全球研發(fā)人員的知識(shí)，并讓用戶參與協(xié)同設(shè)計(jì)，運(yùn)用仿真、建模等數(shù)字化方式對(duì)研發(fā)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證；在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，將供應(yīng)商資源、生產(chǎn)線、設(shè)備信息、物流信息、訂單信息等共享在根云平臺(tái)上，實(shí)現(xiàn)全流程的互聯(lián)互通，對(duì)所有資源實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)協(xié)同制造；在售后環(huán)節(jié)，創(chuàng)建了ECC客戶服務(wù)平臺(tái)，能夠每日監(jiān)控全球設(shè)備的運(yùn)行信息，將20多萬臺(tái)客戶設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行情況的數(shù)據(jù)通過傳感器傳到后臺(tái)進(jìn)行分析與優(yōu)化，借助網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同方式實(shí)現(xiàn)商業(yè)模式的創(chuàng)新，為用戶提供新的產(chǎn)品及服務(wù)。

第三層次，戰(zhàn)略價(jià)值。戰(zhàn)略價(jià)值是指工業(yè)大數(shù)據(jù)允許對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，從而使企業(yè)對(duì)市場(chǎng)的需求變更做出更快地響應(yīng)，進(jìn)而有針對(duì)性地為用戶提供基礎(chǔ)服務(wù)、增值服務(wù)、融合型解決方案與知識(shí)型解決方案，以此提高服務(wù)化水平，實(shí)現(xiàn)服務(wù)價(jià)值創(chuàng)造。制造業(yè)服務(wù)化要求企業(yè)在為用戶提供基礎(chǔ)服務(wù)的基礎(chǔ)上，以用戶的個(gè)性化需求數(shù)據(jù)為導(dǎo)向，為用戶提供增值服務(wù)。三一重工借助ECC客戶服務(wù)平臺(tái)，充分詮釋了“2小時(shí)內(nèi)到達(dá)客戶現(xiàn)場(chǎng)，1天內(nèi)為客戶解決一般故障，常用配件1天內(nèi)準(zhǔn)確送達(dá)”的“211”承諾。在設(shè)備出現(xiàn)故障時(shí)，工程師依據(jù)平臺(tái)回傳的設(shè)備數(shù)據(jù)對(duì)故障進(jìn)行快速排查，遠(yuǎn)程指導(dǎo)用戶維修。若遠(yuǎn)程指導(dǎo)無效，則根據(jù)設(shè)備位置數(shù)據(jù)派遣最近的工程師到現(xiàn)場(chǎng)維修，第一時(shí)間處理故障。基于監(jiān)測(cè)反饋的數(shù)據(jù)，工程師會(huì)對(duì)故障作出預(yù)判，為用戶提供整體的解決方案，提升設(shè)備的使用效益。三一重工在其制造業(yè)服務(wù)化價(jià)值創(chuàng)造的過程中積累了大量工藝技能、技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)等知識(shí)資源，這些知識(shí)資源經(jīng)過資源固化成為可移植復(fù)用的知識(shí)庫、模型庫，為工程機(jī)械行業(yè)提供知識(shí)交易導(dǎo)向的知識(shí)型解決方案，完善了企業(yè)的價(jià)值創(chuàng)造體系。

第四層次，交易價(jià)值。交易價(jià)值是指企業(yè)通過獲取大數(shù)據(jù)支持轉(zhuǎn)換運(yùn)營(yíng)模式、調(diào)整服務(wù)戰(zhàn)略后，將助力企業(yè)降本增效，實(shí)現(xiàn)價(jià)值向資產(chǎn)的轉(zhuǎn)變。三一重工以用戶需求為出發(fā)點(diǎn)，通過采集分析不同維度的特定工業(yè)大數(shù)據(jù)，提供產(chǎn)品定制、預(yù)測(cè)維修、知識(shí)培訓(xùn)等服務(wù)，有效提升了用戶滿意度，優(yōu)化了客戶關(guān)系，并以此為基礎(chǔ)向全球開拓市場(chǎng)，大幅度提升了企業(yè)收入。三一重工數(shù)字化營(yíng)銷大屏監(jiān)控顯示，三一集團(tuán)2019年設(shè)備板塊終端銷售額已突破1 000億元，且海外銷售連續(xù)五年超百億元。此外，通過對(duì)內(nèi)部系統(tǒng)與外部合作伙伴的數(shù)據(jù)分析，三一重工優(yōu)化了供應(yīng)鏈管理，不僅縮短了產(chǎn)品生命周期，也減少了庫存與生產(chǎn)成本。

六、結(jié)論與展望

(一)主要結(jié)論

本文以三一重工股份有限公司為案例對(duì)象，構(gòu)建了基于多維工業(yè)大數(shù)據(jù)的制造業(yè)服務(wù)化價(jià)值創(chuàng)造體系。研究結(jié)果顯示，三一重工在服務(wù)化進(jìn)程中，以多維工業(yè)大數(shù)據(jù)為工具，服務(wù)化需求為導(dǎo)向，從數(shù)據(jù)倉庫中提取不同維度下的特定數(shù)據(jù)，構(gòu)建制造業(yè)服務(wù)化的實(shí)現(xiàn)路徑，包括數(shù)據(jù)可視化、價(jià)值鏈延伸、產(chǎn)業(yè)融合與網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同，實(shí)現(xiàn)信息價(jià)值、轉(zhuǎn)換價(jià)值、戰(zhàn)略價(jià)值與交易價(jià)值四種層次價(jià)值的創(chuàng)造。首先，企業(yè)通過內(nèi)外部數(shù)據(jù)源采集各類數(shù)據(jù)，將其存儲(chǔ)于工業(yè)大數(shù)據(jù)倉庫，并通過大屏將數(shù)據(jù)可視化，為決策提供數(shù)據(jù)支持，為企業(yè)創(chuàng)造了信息價(jià)值。其次，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，探索在組織結(jié)構(gòu)、商業(yè)模式、生產(chǎn)模式與產(chǎn)品服務(wù)上的轉(zhuǎn)變方式，促進(jìn)企業(yè)完成制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型，為企業(yè)創(chuàng)造了轉(zhuǎn)換價(jià)值。其中，企業(yè)在產(chǎn)品服務(wù)上實(shí)現(xiàn)了顛覆式價(jià)值創(chuàng)造，在基礎(chǔ)服務(wù)的基礎(chǔ)上，延伸企業(yè)價(jià)值鏈，為用戶提供增值服務(wù)與融合型解決方案，并將企業(yè)的知識(shí)數(shù)據(jù)整合固化為可移植使用的知識(shí)型解決方案，實(shí)現(xiàn)了戰(zhàn)略價(jià)值創(chuàng)造。最后，企業(yè)內(nèi)外部通過互聯(lián)網(wǎng)共享數(shù)據(jù)，實(shí)施網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同和產(chǎn)業(yè)融合，實(shí)現(xiàn)了低成本、高質(zhì)量、高響應(yīng)速度的服務(wù)化制造，優(yōu)化了客戶關(guān)系，并在降低企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)作成本的同時(shí)提高了銷售收入，最終實(shí)現(xiàn)企業(yè)提質(zhì)降本增效的目標(biāo)，創(chuàng)造了交易價(jià)值。

(二)理論貢獻(xiàn)

第一，工業(yè)大數(shù)據(jù)理論方面。已有研究重點(diǎn)探討了工業(yè)大數(shù)據(jù)的概念、特征、應(yīng)用場(chǎng)景和平臺(tái)搭建，忽略了在制造業(yè)服務(wù)化決策中需要關(guān)注的維度問題。厘清工業(yè)大數(shù)據(jù)的維度是實(shí)現(xiàn)制造業(yè)服務(wù)化的基礎(chǔ)。在前人研究成果的基礎(chǔ)上，通過分析代表性企業(yè)，筆者將工業(yè)大數(shù)據(jù)分為了八大維度，推進(jìn)了對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)的理解，為以后的研究提供了新思路。

第二，制造業(yè)服務(wù)化價(jià)值創(chuàng)造方面。筆者以多維工業(yè)大數(shù)據(jù)為依托，構(gòu)建了制造業(yè)服務(wù)化價(jià)值創(chuàng)造體系。與現(xiàn)有的制造業(yè)服務(wù)化路徑研究不同，本文重點(diǎn)研究企業(yè)在轉(zhuǎn)型中運(yùn)用數(shù)據(jù)分析實(shí)施的路徑，研究數(shù)據(jù)賦能實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造的實(shí)現(xiàn)路徑與結(jié)果，豐富了制造業(yè)服務(wù)化價(jià)值創(chuàng)造體系，為制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造提供了理論基礎(chǔ)。

(三)研究局限

雖然筆者運(yùn)用扎根理論對(duì)三一重工集團(tuán)的工業(yè)大數(shù)據(jù)的維度與價(jià)值創(chuàng)造體系進(jìn)行了嚴(yán)格探討式的研究，但是研究仍存在不足之處：(1)采用單案例研究，樣本數(shù)量太少，研究結(jié)論的普適性會(huì)有所降低；(2)制造業(yè)包含的企業(yè)類型較多，而本文的重點(diǎn)為工程機(jī)械制造業(yè)，行業(yè)屬性可能會(huì)對(duì)研究結(jié)論產(chǎn)生一定的影響；(3)筆者只采用定性研究方法，未從定量模型上進(jìn)行驗(yàn)證，可靠性沒有被充分驗(yàn)證。

后續(xù)研究可選取更多企業(yè)樣本，進(jìn)一步分析驗(yàn)證工業(yè)大數(shù)據(jù)的維度及制造業(yè)服務(wù)化價(jià)值創(chuàng)造體系，并展開實(shí)證研究，驗(yàn)證優(yōu)化本結(jié)論的可靠性。