- Как мы создаем сетевые эффекты для наших услуг, основанных на данных?
- Как следует устанавливать цены на продукты, оснащенные датчиками, чтобы привлечь больше цифровых клиентов?
- Как мы можем подняться на следующий уровень, распространив наши услуги, основанные на данных, с цепочек создания стоимости на цифровые платформы?
Производственные экосистемы и операционная эффективность: Новые решения для решения старых проблем
Использование производственных экосистем для повышения операционной эффективности сродни применению новых решений для старых проблем. Повышение эффективности закупок, сокращение невыполненных заказов, повышение производительности НИОКР - примеры, приведенные в этой главе, - давно являются задачами руководителей. Современные цифровые технологии позволяют найти новые решения этих старых проблем. Например, компания Stanley Black & Decker, производитель промышленных инструментов и бытовой техники, с помощью современных цифровых технологий сократила количество ошибок при маркировке продукции на 16%. Компания Sub-Zero, производитель бытовой техники, связывает сокращение времени вывода новых продуктов на рынок на 20% с подключенными заводами. Автоматизированная система контроля лакокрасочного покрытия автомобилей компании Ford на основе технического зрения позволила улучшить выявление дефектов на 90% по сравнению с ручным методом.
Поскольку такие извечные проблемы, как сокращение сроков внедрения продукции, уменьшение количества ошибок или экономия электроэнергии, хорошо понятны старым компаниям, их легче решать. Кроме того, хорошо известны компромиссы между затратами и выгодами, связанные с решением подобных проблем. Для многих старых компаний повышение операционной эффективности может оказаться "низко висящим плодом" в обмен на инвестиции в цифровые технологии. Они представляют собой первую и наиболее доступную отдачу от инвестиций старых компаний в производственные экосистемы. Однако следует помнить, что повышение операционной эффективности - это только первый шаг, а производственные экосистемы могут дать гораздо больше.
Инициирование сервисов, основанных на данных, из производственных экосистем: Новые компромиссы между риском и выгодой
Создание услуг, основанных на использовании данных, - новое начинание для большинства традиционных компаний, ориентированных на продукты и рыночные стратегии. Это может потребовать от них приобретения новых цифровых возможностей, найма новых специалистов и формирования нового мышления (об этом говорится в главе 8). Компромиссы между риском и выгодой также новые. Преимущества услуг, основанных на данных, могут стать очевидными для потребителей только после того, как производители получат доступ к огромному количеству данных, что часто становится необходимым условием для их широкого внедрения (этот момент более подробно рассматривается в главе 6). Широкое внедрение может потребовать значительных инвестиций, быть рискованным и при непродуманном подходе даже сломать спину унаследованной компании.
В этом контексте интересно сравнить и сопоставить GE и Caterpillar - двух культовых промышленных гигантов, которые по-своему совершили значительные шаги в области цифровой трансформации. Оба они шли по пути превращения "большого железа" в "умное железо". Подход Caterpillar, как уже отмечалось в этой главе, заключался в том, чтобы убедить достаточно децентрализованную организацию в преимуществах внедрения новых сервисов, основанных на данных. В компании были внедрены процессы (например, матрица, представленная в табл. 4.1), позволяющие ключевым заинтересованным сторонам высказывать свое мнение о том, как проводить цифровую трансформацию своих предприятий и продуктов.
Оглядываясь назад, можно сказать, что подход GE был гораздо более "нисходящим". GE потратила более 1 млрд. долл. на создание нового программного обеспечения и разработку технологии Predix, которая обеспечивала единый интерфейс для создания новых сервисов, основанных на данных, для активов компании в различных подразделениях (реактивные двигатели, локомотивы, медицинское оборудование, турбины). GE перевела своих специалистов по программному обеспечению из различных бизнес-подразделений и географических регионов в централизованный центр в Сан-Рамоне, штат Калифорния. Идея заключалась в том, что все продукты компании будут иметь схожий подход к сервисам, управляемым данными, и все они будут базироваться на Predix. Подобно тому, как реактивные двигатели GE дают пилотам рекомендации по оптимальному пилотированию самолетов для экономии топлива, локомотивы компании дают машинистам рекомендации по навигации для получения аналогичных преимуществ. Точно так же, как турбина GE может предложить предиктивное обслуживание, так и аппараты магнитно-резонансной томографии. В процессе работы GE также разработала новые общие рекомендации для сотрудников отдела продаж и маркетинга.