肖靜華，謝 康，遲嘉昱

(中山大學(xué) 管理學(xué)院，廣東 廣州 510275)

一、智能制造與企業(yè)戰(zhàn)略

智能制造不僅為企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)作管理的“兵棋推演”提供了基礎(chǔ)和條件，也為企業(yè)戰(zhàn)略管理的“兵棋推演”提供了基礎(chǔ)和條件，因?yàn)橹悄苤圃煊幸韵氯矫娴墓芾硖卣鳎菏紫龋悄苤圃焓腔ヂ?lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能與先進(jìn)制造技術(shù)深度融合的產(chǎn)物[1]，形成數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的制造模式變革；其次，基于數(shù)字孿生的智能制造形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)與范圍經(jīng)濟(jì)的協(xié)同，使解決制造管理中效率與靈活的二元性問題提升到一個(gè)新的高度；最后，基于智能制造，制造業(yè)能夠真正實(shí)現(xiàn)面向用戶需求的管理創(chuàng)新，從而形成現(xiàn)實(shí)意義而非理論意義上的用戶驅(qū)動(dòng)的管理變革[2-3]。因此，智能制造可以為企業(yè)戰(zhàn)略管理和生產(chǎn)運(yùn)作的模擬優(yōu)化提供不同的場景分析。

與精益生產(chǎn)、柔性制造等以往制造技術(shù)的進(jìn)步相比，智能制造的影響呈現(xiàn)出三個(gè)不同的特征：其一，以往制造技術(shù)進(jìn)步的影響多限于制造領(lǐng)域，然而，智能制造不僅僅是制造技術(shù)的變革，而且是技術(shù)進(jìn)步引致的社會(huì)生產(chǎn)方式和人類生活方式的革命；其二，以往制造技術(shù)進(jìn)步多側(cè)重在生產(chǎn)運(yùn)作領(lǐng)域，與企業(yè)戰(zhàn)略的關(guān)聯(lián)不緊密，然而，智能制造卻引發(fā)企業(yè)的全面管理變革，使戰(zhàn)略管理與生產(chǎn)運(yùn)作面臨同樣的創(chuàng)新挑戰(zhàn)；其三，以往制造技術(shù)進(jìn)步多限于企業(yè)內(nèi)部，盡管也強(qiáng)調(diào)開放式創(chuàng)新，但主要是從企業(yè)視角出發(fā)，然而，智能制造的數(shù)字孿生不僅促進(jìn)了企業(yè)層面面向用戶的互動(dòng)創(chuàng)新，而且誘發(fā)了產(chǎn)業(yè)或行業(yè)層面的各類衍生創(chuàng)新，推動(dòng)社會(huì)進(jìn)行廣泛的合作創(chuàng)新。

現(xiàn)有智能制造的研究主要側(cè)重制造技術(shù)方案和智能模型構(gòu)建[4]，或討論智能制造對企業(yè)轉(zhuǎn)型升級及對國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的戰(zhàn)略影響[5]，將數(shù)字孿生看成是一種集成多物理、多尺度、多學(xué)科屬性，具有實(shí)時(shí)同步、忠于映射、高保真度特征，能夠?qū)崿F(xiàn)物理世界與信息世界交互與融合的技術(shù)手段[6]。總體上，盡管有少數(shù)文獻(xiàn)開始涉及智能制造的共享商業(yè)模式和知識管理等問題[7-8]，但鮮有深入剖析智能制造數(shù)字孿生的戰(zhàn)略管理價(jià)值的文獻(xiàn)。在企業(yè)戰(zhàn)略管理的研究中，無論是低成本、差異化、戰(zhàn)略聯(lián)盟等戰(zhàn)略內(nèi)容的研究，還是戰(zhàn)略規(guī)劃與決策、戰(zhàn)略選擇與實(shí)施等戰(zhàn)略過程的研究[9]，均只是關(guān)注智能制造對企業(yè)戰(zhàn)略變革的影響，呼吁要開展智能制造情境下的戰(zhàn)略變革研究[10]，但鮮有對基于智能制造數(shù)字孿生的企業(yè)戰(zhàn)略管理創(chuàng)新的探討。

綜上所述，盡管智能制造和戰(zhàn)略管理領(lǐng)域均有豐富的研究，但兩者的交叉研究還只是處于萌芽階段，以下幾方面均是值得進(jìn)一步探討的問題：

首先，盡管戰(zhàn)略規(guī)劃與企業(yè)績效之間呈現(xiàn)出高度相關(guān)關(guān)系[11-12]，但越是動(dòng)蕩的環(huán)境，企業(yè)越需要更多的信息來保障戰(zhàn)略規(guī)劃與績效之間的關(guān)系，因此，信息構(gòu)成市場環(huán)境和戰(zhàn)略情境與企業(yè)績效之間的重要影響因素[13-14]。隨著智能制造水平的提升，實(shí)物資源與企業(yè)績效的關(guān)聯(lián)度逐漸下降，大數(shù)據(jù)、智能模型、知識產(chǎn)權(quán)等無形資產(chǎn)在戰(zhàn)略規(guī)劃與企業(yè)績效之間發(fā)揮越來越重要的影響。如何基于智能制造的數(shù)字孿生平臺建立起反映市場環(huán)境和戰(zhàn)略情境與組織績效關(guān)系的動(dòng)態(tài)知識模型，將成為智能制造與戰(zhàn)略管理交叉研究的前沿課題之一。

其次，在戰(zhàn)略決策過程中，企業(yè)家會(huì)受到框架效應(yīng)、控制錯(cuò)覺或類比推理等有限理性的影響，現(xiàn)有研究也探討了通過多種方式幫助企業(yè)家克服決策偏見的影響[15-16]。同時(shí)，研究也表明，企業(yè)中層管理團(tuán)隊(duì)也會(huì)對戰(zhàn)略規(guī)劃與績效之間的關(guān)系產(chǎn)生重要影響，中層管理團(tuán)隊(duì)的決策不僅受框架效應(yīng)等有限理性的影響，而且受其在組織中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的影響[17-18]。不少學(xué)者提出，需要為企業(yè)家或中層管理團(tuán)隊(duì)提供克服決策偏見的干預(yù)技術(shù)和工具。然而，企業(yè)家或中層管理團(tuán)隊(duì)可以使用什么工具來處理決策偏見,至今尚未有較好的答案。如果構(gòu)建基于智能制造數(shù)字孿生平臺的戰(zhàn)略場景模型，將能夠?yàn)槠髽I(yè)家和中層管理團(tuán)隊(duì)決策提供第三方的獨(dú)立價(jià)值，有助于在企業(yè)家決策與中層管理團(tuán)隊(duì)群決策之間構(gòu)建一個(gè)相互支撐的戰(zhàn)略決策新模式，這也將是智能制造與戰(zhàn)略管理交叉研究的前沿課題之一。

最后，戰(zhàn)略過程研究中一個(gè)長期未得到有效解釋的問題是有關(guān)戰(zhàn)略的涌現(xiàn)問題，即哪些問題會(huì)引起企業(yè)家的關(guān)注而上升為戰(zhàn)略問題，哪些問題則得不到關(guān)注[19-20]。盡管有研究從組織學(xué)習(xí)、知識管理或動(dòng)態(tài)能力等多個(gè)角度試圖回答這一問題[21]，但形成組織戰(zhàn)略議程或戰(zhàn)略決策的力量究竟是什么？環(huán)境、企業(yè)家、中層管理團(tuán)隊(duì)和績效等因素被許多文獻(xiàn)提及，但這些因素如何促使某個(gè)問題引起企業(yè)家的注意而上升為企業(yè)的戰(zhàn)略問題，其內(nèi)在過程由于存在知識“黑箱”而未有較一致的共識?；跀?shù)字孿生的戰(zhàn)略場景建模，可以為研究者提供一種戰(zhàn)略分析工具而有助于推進(jìn)對這一知識“黑箱”的認(rèn)知。因此，如何通過基于數(shù)字孿生的戰(zhàn)略場景建模來深化對戰(zhàn)略涌現(xiàn)的認(rèn)知過程，將成為智能制造與戰(zhàn)略管理交叉研究中另一個(gè)有前景的前沿課題。

根據(jù)上述研究的缺口，本文擬在現(xiàn)有戰(zhàn)略過程研究的情境模擬法(Simulation)和決策場景法(Decision Scenario)基礎(chǔ)上[22-23]，將生產(chǎn)運(yùn)作領(lǐng)域的場景建模引入到戰(zhàn)略層面的場景建模，根據(jù)情境模擬法和決策場景法模擬戰(zhàn)略環(huán)境，利用案例研究提煉戰(zhàn)略場景模型所需的關(guān)鍵維度或指標(biāo)，通過人工智能進(jìn)行模型訓(xùn)練，創(chuàng)造性地提出基于智能制造的戰(zhàn)略場景模型及其方法思想而形成理論創(chuàng)新，以形成對企業(yè)戰(zhàn)略決策分析研究的推進(jìn)。

二、數(shù)字化戰(zhàn)略場景的構(gòu)建方法與價(jià)值

現(xiàn)有戰(zhàn)略管理研究從多個(gè)角度力圖再現(xiàn)或模擬企業(yè)戰(zhàn)略管理的現(xiàn)實(shí)情境，實(shí)現(xiàn)軍事上類似“兵棋推演”的戰(zhàn)略決策模擬，形成了一些有代表性的研究方法，情境模擬法和決策場景法就是其中的代表。

(一)情境模擬法與決策場景法

戰(zhàn)略過程的研究表明，環(huán)境、組織特征和決策特有因素等情境因素會(huì)顯著影響戰(zhàn)略決策過程[24]，因此，戰(zhàn)略過程的研究者普遍強(qiáng)調(diào)，為提高研究結(jié)論的穩(wěn)健性，需要控制戰(zhàn)略過程的外部環(huán)境特征。為了更好地識別和控制外部環(huán)境特征，研究者提出了戰(zhàn)略管理的兩種模擬方法，一是類似實(shí)驗(yàn)研究的情境模擬[22]、自由模擬檢驗(yàn)[25]、鏡像行為模擬[26]等，二是以Fredrickson[23](1984)為代表的將決策場景嵌入問卷調(diào)查的方法。

模擬是通過對過程和結(jié)果進(jìn)行靈活模仿，以澄清或解釋所涉及的潛在機(jī)制[27]。針對戰(zhàn)略決策過程研究中的不足，如調(diào)查問卷方法獲得的截面數(shù)據(jù)存在諸多缺陷，Nees[22](1983)指出，情境模擬法可以作為一種補(bǔ)充性的研究方法，其目的不是為了復(fù)制現(xiàn)實(shí)，而是創(chuàng)建和觀察一個(gè)具有相似行為模式的系統(tǒng)，在實(shí)際情境之外重新審視決策過程中需要關(guān)注的重點(diǎn)問題。情境模擬法是迭代研究過程的一個(gè)組成部分，在完成實(shí)地調(diào)研和案例分析的基礎(chǔ)上，研究者準(zhǔn)備好實(shí)驗(yàn)用的案例材料，通過實(shí)驗(yàn)來模擬真實(shí)的案例過程，再通過對模擬得到的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析，與實(shí)際案例進(jìn)行比較。情境模擬法主要有三方面的作用：一是增強(qiáng)案例研究已有結(jié)論的可靠性，二是對案例研究結(jié)論的部分具體現(xiàn)象或問題進(jìn)行補(bǔ)充，三是加強(qiáng)對戰(zhàn)略決策過程中管理者心理因素的行為分析。

Fredrickson & Mitchell[28](1984)提出了決策場景法，用以更好地理解企業(yè)的戰(zhàn)略決策過程?，F(xiàn)以兩位學(xué)者針對不穩(wěn)定環(huán)境條件下的研究為例，介紹該研究方法的步驟：首先，提出假設(shè)：在不穩(wěn)定的環(huán)境下，戰(zhàn)略決策過程的全面性與企業(yè)績效負(fù)相關(guān)；其次，確定一個(gè)環(huán)境不穩(wěn)定的行業(yè)，選取27家公司的109名高管，與每家公司的首席執(zhí)行官(CEO)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化訪談，獲取有關(guān)戰(zhàn)略決策過程的信息；再次，根據(jù)訪談編寫一個(gè)決策方案，詳細(xì)描述公司在診斷情況、生成方案、評估方案，以及將決策整合到整體戰(zhàn)略方面的工作內(nèi)容。其后，讓109名高管閱讀該方案并回答一系列的問卷題目，描述其所在公司在面臨同樣問題時(shí)會(huì)采取的決策過程；最后，結(jié)合問卷數(shù)據(jù)和企業(yè)績效數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出結(jié)論[28]。

決策場景法與情境模擬法存在顯著差異，前者是將一個(gè)戰(zhàn)略決策方案嵌入調(diào)查問卷中，作為一個(gè)例子幫助參與者理解戰(zhàn)略決策的過程，其本質(zhì)是借助問卷調(diào)查方法對戰(zhàn)略規(guī)劃進(jìn)行改良。后者更接近實(shí)驗(yàn)研究，直接將參與者帶入到一個(gè)戰(zhàn)略決策的模擬情境中，觀察其行為。前者是先提出假設(shè)，后利用融入模擬情境的問卷調(diào)查法驗(yàn)證假設(shè)，后者更偏向于探索性的情境研究。兩種方法的差異，恰好為智能制造環(huán)境下的企業(yè)戰(zhàn)略場景模擬研究提供了不同方面的基礎(chǔ)。將決策場景法和情境模擬法各自的特點(diǎn)與智能制造的數(shù)字孿生平臺結(jié)合起來，可以為企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略場景模型的構(gòu)建找到戰(zhàn)略管理思想與方法的結(jié)合點(diǎn)。

(二)構(gòu)建數(shù)字化戰(zhàn)略場景的價(jià)值

戰(zhàn)略管理被Jarzabkowski[29](2008)視為企業(yè)內(nèi)部的一項(xiàng)社會(huì)動(dòng)態(tài)現(xiàn)象。行動(dòng)理論聚焦于探討不同行為者的主觀狀態(tài)與戰(zhàn)略計(jì)劃過程之間的交互作用，因此，可以借助行動(dòng)理論來分析和解釋戰(zhàn)略計(jì)劃如何傳遞、溝通、參與和整合，從而揭示行為者主觀認(rèn)知與戰(zhàn)略浮現(xiàn)之間的相互關(guān)系[20]。

通過數(shù)字孿生技術(shù)平臺的數(shù)字化戰(zhàn)略場景構(gòu)建，可以較方便地模擬或重構(gòu)企業(yè)戰(zhàn)略決策的復(fù)雜推演過程，從而豐富和深化對企業(yè)戰(zhàn)略進(jìn)程的全面性和不確定性的認(rèn)知。因此，基于智能制造數(shù)字孿生平臺構(gòu)建的戰(zhàn)略場景模型，可以視為引入人工智能的一項(xiàng)行動(dòng)理論研究。具體來看，其價(jià)值主要包括以下幾個(gè)方面：

首先，現(xiàn)有戰(zhàn)略過程研究或?qū)h(huán)境作為調(diào)節(jié)變量來研究戰(zhàn)略過程與何種環(huán)境相匹配的問題，或?qū)h(huán)境視為自變量來分析環(huán)境對戰(zhàn)略過程的影響[24]，但兩類研究是彼此獨(dú)立、缺乏整合的。通過構(gòu)建數(shù)字化戰(zhàn)略場景模型，可以對環(huán)境進(jìn)行靈活設(shè)置，將上述兩類研究進(jìn)行整合，模擬或還原環(huán)境對戰(zhàn)略過程的不同影響機(jī)制，推動(dòng)Judge & Miller[30](1991)等開展的環(huán)境與戰(zhàn)略過程交互影響的研究。通過將市場大數(shù)據(jù)獲得的行業(yè)趨勢分析和應(yīng)用場景分析、案例研究獲得的戰(zhàn)略過程關(guān)鍵維度或指標(biāo)、實(shí)驗(yàn)研究獲得的決策心理特征等信息整合起來，可以較好地模擬外部環(huán)境、組織特征與決策心理之間的復(fù)雜互動(dòng)過程及其可能結(jié)果，從而考察不同環(huán)境與戰(zhàn)略過程之間的具體關(guān)系。

其次，構(gòu)建數(shù)字化戰(zhàn)略場景模型，有助于推進(jìn)將戰(zhàn)略計(jì)劃整合過程視為一種協(xié)同演化過程的研究[31]，使研究者可以將具有分歧性的利益、經(jīng)驗(yàn)、權(quán)力和知識的參與者都納入到戰(zhàn)略計(jì)劃過程中，構(gòu)建出一種更具體的、包含不同層面參與者的戰(zhàn)略過程模型。通過數(shù)字化戰(zhàn)略場景模型，可以使戰(zhàn)略過程中利益相關(guān)方的政治表現(xiàn)或行為過程變得更為具體和直觀，使戰(zhàn)略決策以可視化或具象化的方式呈現(xiàn)出個(gè)體和部門間協(xié)商和談判的結(jié)果及其對戰(zhàn)略過程特征的影響，從而有助于智能制造情境下組織內(nèi)部的生態(tài)平衡，有助于戰(zhàn)略決策從組織權(quán)力格局的配置轉(zhuǎn)向決策過程的理性主義[32]。

最后，數(shù)字化戰(zhàn)略場景模型擁有更高效率地模擬或還原戰(zhàn)略決策所需信息的能力和條件，這是企業(yè)在快速變化環(huán)境中制定出迅速、綜合且有效決策的基礎(chǔ)。例如，研究認(rèn)為，當(dāng)處于高速變化的環(huán)境中時(shí)，企業(yè)家既需要謹(jǐn)慎地制定戰(zhàn)略，但又需要進(jìn)行快速?zèng)Q策[33-34]。又如，文獻(xiàn)指出，企業(yè)家可以通過對戰(zhàn)略的有效宣導(dǎo)和傳播來達(dá)成戰(zhàn)略共識，推進(jìn)戰(zhàn)略方案的合法性[35-36]。然而，對于企業(yè)家到底如何應(yīng)對高度動(dòng)蕩和復(fù)雜的環(huán)境來形成戰(zhàn)略并達(dá)成共識，或?qū)τ谀男┮蛩卮偈鼓硞€(gè)問題引起企業(yè)家的關(guān)注而上升為企業(yè)的戰(zhàn)略問題，目前還是一個(gè)“黑箱”。通過構(gòu)建數(shù)字化戰(zhàn)略場景模型，可以模擬企業(yè)家在戰(zhàn)略制定中的復(fù)雜推演過程，部分地打開“黑箱”，為探究戰(zhàn)略過程提供新的研究思路。

三、數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的智能制造管理體系

企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略場景模型的構(gòu)建需要投入大量成本，而且即使投入大量成本，也未必能較好地還原接近復(fù)雜現(xiàn)實(shí)狀態(tài)的、有參考價(jià)值的戰(zhàn)略場景。然而，智能制造數(shù)字孿生平臺的出現(xiàn)，為企業(yè)在可支付成本的前提下構(gòu)建數(shù)字化戰(zhàn)略場景提供了可能。

從管理視角來看，智能制造由四個(gè)子系統(tǒng)組成：一是智能活動(dòng)子系統(tǒng)，包括基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云平臺、物聯(lián)網(wǎng)及大數(shù)據(jù)的智能體對用戶需求及市場環(huán)境變化的動(dòng)態(tài)感知和實(shí)時(shí)分析；二是智能制造的知識管理子系統(tǒng)，如數(shù)字孿生平臺，集中體現(xiàn)在智能管控中心的活動(dòng)或集成式智能化生產(chǎn)調(diào)度平臺的活動(dòng)，體現(xiàn)制造過程的自主決策；三是核心智能制造能力子系統(tǒng)，包括智能車間和智能生產(chǎn)線，體現(xiàn)精確執(zhí)行；四是智能聯(lián)盟之間的高效協(xié)同子系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)合作伙伴之間的智能化協(xié)同。其中，高效適應(yīng)環(huán)境變化、滿足用戶個(gè)性化需求及全面智能化構(gòu)成智能制造的核心[5]。

為滿足對環(huán)境變化的高適應(yīng)性，實(shí)現(xiàn)以用戶或消費(fèi)者為導(dǎo)向的智能活動(dòng)，構(gòu)建對現(xiàn)實(shí)環(huán)境或過程的實(shí)時(shí)映射和交互優(yōu)化，成為從技術(shù)和管理兩方面提升智能制造水平的主攻方向。在此需求下，原本用于改進(jìn)產(chǎn)品研發(fā)效率的數(shù)字孿生概念被迅速發(fā)展成智能制造的一個(gè)核心概念和技術(shù)平臺。

在智能制造情境下，數(shù)字孿生由實(shí)體產(chǎn)品、虛擬產(chǎn)品及二者連接的三維模型，擴(kuò)展為包括物理實(shí)體、虛擬模型、服務(wù)系統(tǒng)、孿生數(shù)據(jù)和連接的五維模型。在五維模型中，物理實(shí)體由控制、動(dòng)力、執(zhí)行等功能的子系統(tǒng)組成，各種傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)控環(huán)境數(shù)據(jù)和運(yùn)行狀態(tài)；虛擬模型是物理實(shí)體的數(shù)字化鏡像，集成融合幾何、物理、行為及規(guī)則的四層模型，使模型具備分析、優(yōu)化、預(yù)測和評價(jià)功能；服務(wù)系統(tǒng)集成評估、控制和優(yōu)化等信息系統(tǒng)，基于物理實(shí)體和虛擬模型提供智能運(yùn)行、精準(zhǔn)管控和可靠運(yùn)維等服務(wù)；孿生數(shù)據(jù)包括物理實(shí)體、虛擬模型和服務(wù)系統(tǒng)的相關(guān)數(shù)據(jù)、領(lǐng)域知識和融合數(shù)據(jù)，構(gòu)成數(shù)字孿生運(yùn)行的核心資源；連接是將上述四個(gè)組成部分連接起來進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)傳輸，實(shí)時(shí)交互以保障各組成部分的一致性和整體性，形成迭代優(yōu)化[6]。

從企業(yè)制造管理角度分析，以往制造技術(shù)的革命主要集中在對制造材料、裝備、工藝、標(biāo)準(zhǔn)和維護(hù)管理模式等五個(gè)關(guān)鍵制造要素的創(chuàng)新上，而智能制造通過對制造知識體系的重大變革，使五個(gè)關(guān)鍵制造要素發(fā)生根本性改變[37]。其中，數(shù)字孿生不僅是實(shí)現(xiàn)企業(yè)智能制造的重要條件[38]，而且是企業(yè)提高戰(zhàn)略變革風(fēng)險(xiǎn)控制智能化水平的重要條件。在美的、三一重工和索菲亞等企業(yè)智能制造的變革實(shí)踐中，總結(jié)出智能制造中人、機(jī)、料、法、環(huán)五個(gè)關(guān)鍵管理模塊的互聯(lián)互動(dòng)體系。其中，人指掌握智能生產(chǎn)技能和管理知識的新型勞動(dòng)者，機(jī)指制造設(shè)備，料指制造材料，法指制造流程和規(guī)則，環(huán)指上述四個(gè)關(guān)鍵管理模塊之間的相互聯(lián)系，形成管理閉環(huán)。要實(shí)現(xiàn)五個(gè)管理模塊的互聯(lián)互動(dòng)，需要構(gòu)建數(shù)字孿生平臺來支持。

數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的制造管理體系由物理實(shí)體系統(tǒng)、虛擬模型系統(tǒng)、映射與交互系統(tǒng)、數(shù)據(jù)連接系統(tǒng)、環(huán)境與情境大數(shù)據(jù)系統(tǒng)等五大系統(tǒng)組成。物理實(shí)體系統(tǒng)包括智能產(chǎn)品、車間、工廠、生產(chǎn)和聯(lián)盟五層次的智能生產(chǎn)與服務(wù)及將其連接起來的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。虛擬模型系統(tǒng)包括與物理實(shí)體系統(tǒng)一一映射的數(shù)字化模型系統(tǒng)，但二者的差別除了虛與實(shí)外，虛擬模型還具備物理實(shí)體不具備的人工智能模型和專家知識系統(tǒng)。映射與交互系統(tǒng)包括物理實(shí)體與虛擬模型之間相互映射和交互的設(shè)施及技術(shù)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)連接系統(tǒng)既包括物理實(shí)體中的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，也包括虛擬模型中的數(shù)據(jù)連接系統(tǒng)。環(huán)境與情境大數(shù)據(jù)系統(tǒng)包括外部環(huán)境和情境及其映射與交互形成的大數(shù)據(jù)，以及集成應(yīng)用這兩類大數(shù)據(jù)形成的環(huán)境與情境決策支持系統(tǒng)。由此，數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的智能制造管理體系如圖1所示。

圖1 數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的智能制造管理體系

戰(zhàn)略決策過程的準(zhǔn)確模型只有通過多種數(shù)據(jù)收集方法相結(jié)合的方式才可能得到。在圖1中，環(huán)境、情境等外部大數(shù)據(jù)與企業(yè)運(yùn)作形成的內(nèi)部大數(shù)據(jù)，共同形成企業(yè)戰(zhàn)略場景模型的輸入資源，由此促使模型不斷優(yōu)化和迭代。目前，智能制造和數(shù)字孿生的研究主要限于技術(shù)、流程和運(yùn)作管理層面，即企業(yè)的內(nèi)部大數(shù)據(jù)，要構(gòu)建基于智能制造的企業(yè)戰(zhàn)略場景模型，需要將智能制造數(shù)字孿生從運(yùn)營層面拓展到戰(zhàn)略層面，即需要將外部大數(shù)據(jù)和內(nèi)部大數(shù)據(jù)集成起來，構(gòu)建企業(yè)戰(zhàn)略與績效之間關(guān)系的戰(zhàn)略場景模型。

四、數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的企業(yè)戰(zhàn)略場景建模與決策模式創(chuàng)新

不同的戰(zhàn)略要求和約束條件會(huì)影響到不同的戰(zhàn)略場景構(gòu)建方式和結(jié)構(gòu)。本文以戰(zhàn)略過程為例，對數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的企業(yè)戰(zhàn)略場景建模與決策模式創(chuàng)新進(jìn)行討論，戰(zhàn)略內(nèi)容場景和戰(zhàn)略實(shí)踐場景的構(gòu)建將另文討論。

數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的企業(yè)戰(zhàn)略場景建模目標(biāo)可以是一維的，也可以是多維的。根據(jù)相關(guān)理論和企業(yè)實(shí)踐來看，以下四個(gè)建模目標(biāo)是較為普遍的：一是市場或行業(yè)趨勢分析。如前所述，戰(zhàn)略層面的數(shù)字孿生不僅包括企業(yè)運(yùn)作層面的大數(shù)據(jù)，而且包括行業(yè)或產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)形成的行業(yè)或產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)及市場大數(shù)據(jù)，由此重點(diǎn)分析市場或行業(yè)的總體或具體產(chǎn)品的市場潛力或發(fā)展方向；二是衍生機(jī)會(huì)與新應(yīng)用場景分析。戰(zhàn)略層面的數(shù)字孿生通過大數(shù)據(jù)分析，尋找新技術(shù)、新場景、新消費(fèi)行為、新競合模式之間的相互關(guān)系，將企業(yè)已有的戰(zhàn)略經(jīng)驗(yàn)和模式與大數(shù)據(jù)中存在的關(guān)系現(xiàn)象聯(lián)系起來，或強(qiáng)化現(xiàn)有認(rèn)知，或改變現(xiàn)有認(rèn)知，為企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新、生產(chǎn)模式創(chuàng)新或營銷創(chuàng)新等提供決策支持；三是戰(zhàn)略選擇模式分析。通過行業(yè)市場數(shù)據(jù)、競品數(shù)據(jù)和標(biāo)桿數(shù)據(jù)等，動(dòng)態(tài)分析企業(yè)在總體和細(xì)分市場、當(dāng)前與未來市場的競爭地位，構(gòu)建不同市場環(huán)境或戰(zhàn)略情境下的企業(yè)戰(zhàn)略選擇模式，模擬企業(yè)不同戰(zhàn)略選擇的路徑或預(yù)期，為企業(yè)采取具體的戰(zhàn)略提供決策支持；四是戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)控制分析。在上述三類分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，根據(jù)戰(zhàn)略選擇構(gòu)成的路徑和預(yù)期，從外部和內(nèi)部兩個(gè)角度構(gòu)建企業(yè)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)控制模型，為企業(yè)戰(zhàn)略管理的風(fēng)險(xiǎn)分析與管控提供決策支持[39]。

企業(yè)戰(zhàn)略場景建模的上述四個(gè)目標(biāo)，都是為企業(yè)提供快速變化和高度不確定性環(huán)境下的決策支持信息，由此決定了企業(yè)戰(zhàn)略場景模型的總體結(jié)構(gòu)。一般而言，數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的企業(yè)戰(zhàn)略決策場景模型的結(jié)構(gòu)由三部分組成：一是戰(zhàn)略場景的輸入;二是戰(zhàn)略決策建模及模型訓(xùn)練;三是戰(zhàn)略場景的結(jié)果輸出(如圖2所示)。在圖2中，戰(zhàn)略場景的輸入是數(shù)字孿生平臺提供的環(huán)境、情境等外部大數(shù)據(jù)和企業(yè)運(yùn)作形成的內(nèi)部大數(shù)據(jù)。戰(zhàn)略決策建模主要是通過各種算法，利用動(dòng)態(tài)的內(nèi)外部大數(shù)據(jù)，對不確定性和復(fù)雜性等環(huán)境因素，企業(yè)權(quán)力結(jié)構(gòu)、以往績效、組織冗余等組織特征，以及決策動(dòng)力與緊迫性、決策全面性及資源保障等決策專有因素等進(jìn)行建模。戰(zhàn)略場景的模型訓(xùn)練包括訓(xùn)練內(nèi)容和訓(xùn)練步驟，訓(xùn)練內(nèi)容主要分為參數(shù)輸入訓(xùn)練、模型關(guān)系訓(xùn)練和結(jié)果輸出訓(xùn)練三類，并形成三者的相互迭代訓(xùn)練；訓(xùn)練步驟主要分為五步:第一步準(zhǔn)備訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集;第二步訓(xùn)練戰(zhàn)略場景的類型;第三步訓(xùn)練記憶戰(zhàn)略場景類型與環(huán)境的關(guān)系;第四步訓(xùn)練控制參數(shù)以支持更復(fù)雜的參數(shù)輸入和更新戰(zhàn)略類型;第五步測試訓(xùn)練結(jié)果與迭代優(yōu)化。戰(zhàn)略場景的輸出就是各種類型戰(zhàn)略場景模擬的結(jié)果，包括模擬的企業(yè)績效結(jié)果或風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果等。

圖2 數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的戰(zhàn)略過程場景模型

在此基礎(chǔ)上，將戰(zhàn)略場景模型納入到現(xiàn)有的企業(yè)家直覺或參照點(diǎn)決策和中層管理團(tuán)隊(duì)群決策的企業(yè)戰(zhàn)略決策模式中，可以形成企業(yè)家決策、中層管理團(tuán)隊(duì)群決策與戰(zhàn)略場景模型決策三者相互支撐、優(yōu)勢互補(bǔ)的決策模式，從而推動(dòng)基于智能制造的企業(yè)決策模式創(chuàng)新(如圖3所示)。

圖3 結(jié)合戰(zhàn)略場景模型決策的企業(yè)決策模式創(chuàng)新

一方面，如前所述，企業(yè)家主要依靠直覺、個(gè)人信息來源，尤其是外部環(huán)境或關(guān)系刺激等因素來提高決策速度，而不是進(jìn)行全面調(diào)查研究后才做出判斷[40]。在企業(yè)家決策的研究中，大量文獻(xiàn)探討了企業(yè)家存在框架效應(yīng)、控制錯(cuò)覺或類比推理等認(rèn)知偏差，但總體而言，研究認(rèn)為管理認(rèn)知是一種可以控制的現(xiàn)象[41-42]。因此，戰(zhàn)略場景的模型決策與企業(yè)家直覺或參考點(diǎn)決策相結(jié)合，將有助于改善現(xiàn)有企業(yè)戰(zhàn)略決策模式中對企業(yè)家框架效應(yīng)等有限理性的認(rèn)知矯正。

另一方面，戰(zhàn)略是一個(gè)辯證演化的過程，涉及到企業(yè)中高層管理團(tuán)隊(duì)的行為與認(rèn)知，尤其是中層管理者是戰(zhàn)略參與的關(guān)鍵角色，因?yàn)樗麄冚^多地接觸市場，比高層更了解市場需求。同時(shí)，中高層管理團(tuán)隊(duì)參與戰(zhàn)略實(shí)施，控制戰(zhàn)略實(shí)施進(jìn)展的風(fēng)險(xiǎn)，可以增強(qiáng)組織資源對戰(zhàn)略進(jìn)程的影響[43]。然而，現(xiàn)有研究對企業(yè)家決策與中高層管理團(tuán)隊(duì)群決策之間如何構(gòu)建有效的協(xié)同機(jī)制尚缺乏具體討論，戰(zhàn)略場景模型可以為企業(yè)家與中高層管理團(tuán)隊(duì)之間的聯(lián)系搭建一個(gè)數(shù)據(jù)分析平臺，為企業(yè)自上而下與自下而上兩種戰(zhàn)略決策模式的協(xié)同提供一個(gè)有效的戰(zhàn)略管理工具。由此，戰(zhàn)略場景模型可以與中高層管理團(tuán)隊(duì)的群決策之間形成相互支撐，對中高層管理團(tuán)隊(duì)中存在的框架效應(yīng)等認(rèn)知偏差進(jìn)行一定程度的校正。

總體而言，企業(yè)可以將數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的戰(zhàn)略場景模型作為第三方?jīng)Q策支持角色，對企業(yè)家的直覺或參照點(diǎn)決策模式、中高層管理團(tuán)隊(duì)的群決策模式進(jìn)行校正，在智能制造情境下構(gòu)造大數(shù)據(jù)管理決策的一個(gè)新的參照點(diǎn)，形成智能制造環(huán)境下企業(yè)家直覺或參照點(diǎn)決策、中高層管理團(tuán)隊(duì)群決策與戰(zhàn)略場景模型決策三者相互支撐、優(yōu)勢互補(bǔ)的戰(zhàn)略決策模式創(chuàng)新，從而提高戰(zhàn)略的全面性。

五、結(jié) 語

本文在情境模擬法和決策場景法等研究方法的基礎(chǔ)上，提出了基于智能制造數(shù)字孿生的戰(zhàn)略場景模型及其方法思想，推進(jìn)了現(xiàn)有企業(yè)戰(zhàn)略決策分析的研究。具體而言，形成了三方面的結(jié)論：首先，智能制造的數(shù)字孿生系統(tǒng)為企業(yè)戰(zhàn)略場景建模提供了理論創(chuàng)新與實(shí)踐校正的大數(shù)據(jù)平臺，是構(gòu)建企業(yè)戰(zhàn)略場景模型的基礎(chǔ)；其次，基于數(shù)字孿生構(gòu)建的戰(zhàn)略場景模型，可以為企業(yè)提供一種適當(dāng)?shù)膽?zhàn)略設(shè)計(jì)來影響戰(zhàn)略實(shí)踐進(jìn)程；最后，隨著基于智能制造的企業(yè)戰(zhàn)略場景模型的不斷優(yōu)化，企業(yè)戰(zhàn)略決策模式將從企業(yè)家直覺或參照點(diǎn)決策及中層管理團(tuán)隊(duì)群決策，逐步過渡到企業(yè)家決策、中層管理團(tuán)隊(duì)群決策與戰(zhàn)略場景模型決策三者相互支撐、優(yōu)勢互補(bǔ)的決策模式，從而形成企業(yè)戰(zhàn)略決策模式的創(chuàng)新。

總體而言，數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的企業(yè)戰(zhàn)略場景模型，既有助于更好地考察不同環(huán)境與戰(zhàn)略過程之間的具體關(guān)系，也可以為企業(yè)家和中高層管理團(tuán)隊(duì)提供解決框架效應(yīng)等認(rèn)知偏差的管理工具，還可以通過模擬企業(yè)在戰(zhàn)略制定過程中的復(fù)雜過程，為探究戰(zhàn)略的涌現(xiàn)和共識提供新的思路。目前，這一領(lǐng)域的研究剛剛起步，未來有更多的議題需要進(jìn)一步探討。