孫新波，孫浩博

（東北大學工商管理學院，遼寧沈陽 110167）

人類社會的發(fā)展史就是一部生產(chǎn)力不斷躍升的歷史，伴隨著新生產(chǎn)要素、新勞動主體、新生產(chǎn)工具的不斷涌現(xiàn)，人類接連構(gòu)建起認識和改造世界的新模式［1］1。在過去兩個世紀內(nèi)，推動歷次科技革命的生產(chǎn)要素具有取用無盡、價格低廉、應(yīng)用廣泛、擴增資本力量以及降低勞動成本的共同屬性［2］?！皵?shù)據(jù)”完全符合上述屬性，成為數(shù)字經(jīng)濟時代具有基礎(chǔ)性和戰(zhàn)略性意義的新型生產(chǎn)要素［3］。由于數(shù)據(jù)在數(shù)字化進程中具有核心地位，“工業(yè)4.0”被認定為是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動范式，制造業(yè)正在興起以新型價值資源和數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化生產(chǎn)模式［4］。制造業(yè)一直是我國經(jīng)濟增長的重要引擎，但長期以來我國制造企業(yè)都是以“低端嵌入”的方式參與全球價值鏈中的價值創(chuàng)造活動?，F(xiàn)階段，在數(shù)字科技革命和產(chǎn)業(yè)變革推動下，以數(shù)字經(jīng)濟崛起、數(shù)字技術(shù)發(fā)展、數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素涌現(xiàn)和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化為主要特點的新工業(yè)革命為支點，數(shù)據(jù)賦能成為促進中國制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要力量。現(xiàn)有研究普遍關(guān)注到數(shù)據(jù)賦能對制造業(yè)發(fā)展的重要推動作用，但對數(shù)據(jù)賦能推動制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的作用邊界與具體內(nèi)容缺乏探討，且普遍采用案例研究的方法，定量研究方面尚薄弱，缺少數(shù)據(jù)賦能制造業(yè)企業(yè)的指標體系來指導(dǎo)企業(yè)后續(xù)行動，沒有基于數(shù)據(jù)賦能對企業(yè)經(jīng)營績效的影響發(fā)展給出恰當?shù)闹笜梭w系［5］；管理實踐中，企業(yè)也存在對數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素的理解不統(tǒng)一，對自身數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀、定位和發(fā)展路徑不明確，以及缺少科學系統(tǒng)的方法論來指導(dǎo)企業(yè)借助數(shù)據(jù)實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級等問題。因此，本研究應(yīng)用層次分析法（AHP）與模糊綜合評價法（FCE）構(gòu)建制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)賦能指標體系和數(shù)據(jù)賦能成熟度模型，為企業(yè)進行數(shù)據(jù)賦能自診自檢、了解自身數(shù)據(jù)應(yīng)用狀況提供參考。

1 文獻綜述

1.1 數(shù)據(jù)賦能

Carmen 等［6］將賦能歸納為心理賦能、結(jié)構(gòu)賦能與資源賦能等3 個核心維度。其中，結(jié)構(gòu)賦能主張通過建立有效的賦能機制，以支持有權(quán)力主體將權(quán)力授予權(quán)利客體［7］；心理賦能主要指內(nèi)在感受的驅(qū)動價值、行為影響、競爭力度與主觀能動等［8］；資源賦能的本質(zhì)則是提高無權(quán)力的人獲取、控制、管理資源的能力［9］，修正了結(jié)構(gòu)賦能與心理賦能在視角上的缺陷。在數(shù)字時代下，數(shù)據(jù)作為核心資源要素，釋放出遠超傳統(tǒng)要素的巨大價值潛能［10］。數(shù)據(jù)賦能愈發(fā)成為資源賦能的核心形式［11］。進一步，數(shù)據(jù)賦能可以解構(gòu)為連接、分析與智能能力等3 個維度［12］，其中連接能力指通過智能互聯(lián)技術(shù)連接數(shù)字化產(chǎn)品的能力，分析能力是將海量數(shù)據(jù)形成有價值信息的能力，智能能力是硬件自主感知和捕獲數(shù)據(jù)的能力。基于我國企業(yè)的實踐，周文輝等［13］豐富了連接、分析與智能3 個維度的研究，表明連接能力是實現(xiàn)人、物、信息之間的交互聯(lián)通，智能能力是實現(xiàn)對用戶所處環(huán)境與行為的自動感知以及自主決策所帶來的服務(wù)自動優(yōu)化，分析能力是對數(shù)據(jù)與信息的處理與挖掘能力，并展示了連接、分析與智能能力在企業(yè)動態(tài)發(fā)展階段的具體表現(xiàn)形式。

在企業(yè)運行過程中，數(shù)據(jù)賦能提高了企業(yè)對信息的獲取及利用能力，進而驅(qū)動了企業(yè)高效配置資源、響應(yīng)客戶需求，創(chuàng)造企業(yè)價值［14］。孫新波等［15］認為，數(shù)據(jù)賦能指通過創(chuàng)新數(shù)據(jù)的使用場景以及技能和方法實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的過程。Lerch 等［16］認為，制造業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)賦能指數(shù)字技術(shù)與數(shù)據(jù)所驅(qū)動的機器間智能連接現(xiàn)象。Gupta 等［11］將數(shù)據(jù)賦能描述為企業(yè)主體通過挖掘、分析和利用數(shù)據(jù)資源形成之前所不具備的數(shù)據(jù)能力，創(chuàng)造過去不能實現(xiàn)的價值目標的過程。

在數(shù)據(jù)賦能的過程機制方面，張明超等［17］通過單案例研究，探索出數(shù)據(jù)賦能驅(qū)動精益生產(chǎn)創(chuàng)新所遵循“數(shù)據(jù)資源行動—數(shù)據(jù)能力生成—精益價值實現(xiàn)”內(nèi)在機制路徑。在數(shù)據(jù)賦能的增益方面，張振剛等［14］通過對155 家制造業(yè)企業(yè)樣本的實證研究得出，數(shù)據(jù)賦能通過利用新一代信息技術(shù)來優(yōu)化企業(yè)收集、管理、分析數(shù)據(jù)的方式，提高企業(yè)對環(huán)境變化的適應(yīng)力與資源配置的戰(zhàn)略柔性，支持企業(yè)在復(fù)雜多變的動態(tài)環(huán)境中持續(xù)建立新競爭優(yōu)勢，從而對財務(wù)績效產(chǎn)生積極影響。

1.2 制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

從微觀生產(chǎn)過程來看，推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵是數(shù)據(jù)而不是技術(shù)［18］。數(shù)據(jù)作為工業(yè)生產(chǎn)的核心資源具有無限性、非競爭性與外溢性等特性［19］。以往由于在線互聯(lián)能力的缺乏，經(jīng)典生產(chǎn)模式中的數(shù)據(jù)并未能大力推動制造業(yè)的發(fā)展，數(shù)字化技術(shù)也一直被視為輔助產(chǎn)品銷售與原材料采購的工具性技術(shù)，并未深度參與生產(chǎn)過程與制造環(huán)節(jié)。如今，新興數(shù)字技術(shù)和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施為數(shù)據(jù)價值鏈的運轉(zhuǎn)和數(shù)據(jù)價值創(chuàng)造提供可能，數(shù)據(jù)得以直接參與制造環(huán)節(jié)與制造工序，并逐步成為賦能制造業(yè)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵生產(chǎn)要素。數(shù)據(jù)賦能極大地提升了企業(yè)的敏捷化和智能化，數(shù)據(jù)的價值挖掘成為實現(xiàn)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要途徑。

從宏觀行業(yè)發(fā)展來看，工業(yè)經(jīng)濟時代固有的分工專業(yè)化與多樣化的矛盾是數(shù)據(jù)要素所要解決的根本問題［1］5。數(shù)字經(jīng)濟賦能制造業(yè)轉(zhuǎn)型傾向于跨行業(yè)、跨產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新融合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)要素與原有要素的協(xié)同共生，建立新型產(chǎn)業(yè)生態(tài)，從而形成制造業(yè)的全新發(fā)展模式。在此過程中，數(shù)據(jù)賦能直接驅(qū)動企業(yè)從產(chǎn)品導(dǎo)向向用戶體驗導(dǎo)向的轉(zhuǎn)變，推動制造業(yè)、服務(wù)業(yè)深層次融合，更好地完成制造過程向需求滿足的有效銜接；同時對推動單行業(yè)向群落式集群轉(zhuǎn)變，使制造業(yè)企業(yè)逐步從產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)、地理空間集聚等傳統(tǒng)的連接關(guān)系轉(zhuǎn)為虛擬群落、行業(yè)生態(tài)等新式聯(lián)結(jié)關(guān)系起到間接作用［20］。

我國傳統(tǒng)制造業(yè)位于“微笑曲線”低端，附加價值較低，且面臨“兩端擠壓”的新發(fā)展困境：一方面，我國勞動成本飆升，使原先被鎖定在低附加值環(huán)節(jié)的中低端制造業(yè)面臨較低用工成本國家的白熱化競爭，呈現(xiàn)出“低端鎖不定”的尷尬局面；另一方面，發(fā)達國家正全力部署高端定位的再工業(yè)化戰(zhàn)略對我國發(fā)展高端制造發(fā)起堵截。而數(shù)字技術(shù)所帶來的產(chǎn)業(yè)變革為我國傳統(tǒng)制造業(yè)發(fā)展提供了“換道超車”的完美契機。

1.3 數(shù)據(jù)價值鏈

數(shù)據(jù)流動的過程伴隨著價值的創(chuàng)造與生成，傳統(tǒng)的價值鏈理論在數(shù)字時代發(fā)展為數(shù)據(jù)價值鏈理論，對數(shù)據(jù)價值的透徹理解是制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的必修課。數(shù)據(jù)價值鏈理論總結(jié)了數(shù)據(jù)由產(chǎn)生到應(yīng)用的全生命周期，所關(guān)注的重點呈現(xiàn)出從物理到數(shù)字、由單向到循環(huán)、從組織界內(nèi)到跨組織協(xié)同的轉(zhuǎn)變［3］。Miller 等［21］在2013 年最早提出“數(shù)據(jù)價值鏈”概念，并將其劃分成數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)探索三大過程；同年Gustafson 等［22］也提出了數(shù)據(jù)價值鏈，將其解構(gòu)為數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)應(yīng)用等4 個基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)價值鏈主要概念定義如表1 所示。

表1 “數(shù)據(jù)價值鏈”概念的主要定義

數(shù)據(jù)價值鏈具有全部元素建模定義、全部數(shù)據(jù)采集分析、全部決策仿真評估的特點，其價值創(chuàng)造會受到數(shù)據(jù)的顆粒度、鮮活度、連接度、反饋度、響應(yīng)度、加工度等因素影響。本研究將數(shù)據(jù)價值鏈分為數(shù)據(jù)的采集與獲取、數(shù)據(jù)傳輸與存儲、數(shù)據(jù)分析與挖掘以及數(shù)據(jù)應(yīng)用與決策四大環(huán)節(jié)（見表2）。

表2 數(shù)據(jù)價值鏈主要環(huán)節(jié)

制造業(yè)企業(yè)要想實現(xiàn)數(shù)據(jù)賦能，就要利用數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和新興數(shù)字技術(shù)對企業(yè)內(nèi)部運營及外部市場環(huán)境進行全過程分析與管理，建立健全數(shù)據(jù)價值鏈，培養(yǎng)數(shù)據(jù)的多主體連接能力、實時收集的自主智能能力、挖掘分析數(shù)據(jù)以提供決策支持的分析能力，進而驅(qū)動企業(yè)根據(jù)外部環(huán)境變化對現(xiàn)有資源進行更快速、更高效地調(diào)動與配置，從而實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級［26］。

2 數(shù)據(jù)賦能評估參考架構(gòu)

2.1 參考架構(gòu)

架構(gòu)是企業(yè)在轉(zhuǎn)型升級階段可借助的，一種有助于分析整體環(huán)境情況、理清內(nèi)部結(jié)構(gòu)成分、驅(qū)動技術(shù)與生產(chǎn)過程協(xié)同融合以及指導(dǎo)企業(yè)進行持續(xù)有規(guī)劃演進的思維工具［27］。制造業(yè)企業(yè)的轉(zhuǎn)型是一個多維度、深層次的復(fù)雜系統(tǒng)工程，在這個過程中，架構(gòu)具有關(guān)鍵的驅(qū)動作用。Meyer 等［28］認為使用架構(gòu)來指導(dǎo)企業(yè)進行是發(fā)展趨勢。而武亞軍［29］和龔麗敏等［30］則從實踐角度闡述了架構(gòu)對開展企業(yè)轉(zhuǎn)型問題的研究具有重要意義。

參考“工業(yè)4.0”、智能制造等體系架構(gòu)，以數(shù)據(jù)價值鏈、數(shù)據(jù)賦能及制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)理論研究為主線，以《智能制造能力成熟度模型》（GB/T 39116—2020）和《智能制造能力成熟度評估方法》（GB/T 39117—2020）等國家標準為方向指導(dǎo)，得出數(shù)據(jù)賦能制造業(yè)企業(yè)參考架構(gòu)如圖1 所示。其中，數(shù)據(jù)價值鏈代表數(shù)據(jù)的利用全周期；智能制造能力要素代表制造業(yè)企業(yè)所涉及的能力域；數(shù)據(jù)賦能維度反映數(shù)據(jù)如何在企業(yè)層面發(fā)揮作用。

2.2 評估框架

結(jié)合數(shù)據(jù)賦能領(lǐng)域現(xiàn)有文獻、行業(yè)報告以及研究團隊企業(yè)調(diào)研資料，在考慮科學性、時效性、可操作性、可拓展性以及差異性等評估體系設(shè)計原則的基礎(chǔ)上，給出數(shù)據(jù)賦能評估框架，總體包括數(shù)據(jù)賦能準備度、數(shù)據(jù)賦能深入度、數(shù)據(jù)賦能提升度3個部分（見圖1）。

圖1 數(shù)據(jù)賦能制造業(yè)企業(yè)參考架構(gòu)與評估框架

3 制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)賦能指標體系設(shè)計與說明

3.1 數(shù)據(jù)賦能準備度

數(shù)據(jù)賦能準備度旨在評估企業(yè)戰(zhàn)略制定的情況、組織結(jié)構(gòu)適配的程度以及基礎(chǔ)資源的保障支持水平，主要評估內(nèi)容包括組織與戰(zhàn)略準備度、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施準備度、保障要素準備度（見表3）。

表3 制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)賦能準備度評價指標

（1）組織與戰(zhàn)略準備度。組織適應(yīng)與戰(zhàn)略清晰是數(shù)據(jù)賦能制造業(yè)企業(yè)的重要因素，因此選取戰(zhàn)略規(guī)劃與組織架構(gòu)作為評估組織與戰(zhàn)略準備度的主要指標。其中，戰(zhàn)略規(guī)劃指企業(yè)為數(shù)據(jù)賦能所制定的長期戰(zhàn)略發(fā)展規(guī)劃和整體建設(shè)機制；組織架構(gòu)指企業(yè)自身的組織架構(gòu)與數(shù)據(jù)賦能發(fā)揮的適配程度，主要內(nèi)容有數(shù)字化部門領(lǐng)導(dǎo)者（CTO）的行政位置、企業(yè)組織架構(gòu)模式、企業(yè)管理制度與數(shù)據(jù)生產(chǎn)力釋放之間的適用程度。

（2）數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施準備度。數(shù)據(jù)流通是數(shù)據(jù)賦能的基礎(chǔ)［31］，數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)能力比數(shù)據(jù)自身體量更重要。數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施是數(shù)據(jù)價值鏈運轉(zhuǎn)的重要條件，因此選取數(shù)據(jù)設(shè)施、數(shù)據(jù)標準以及數(shù)據(jù)安全作為評估數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施準備度的主要指標。其中，數(shù)據(jù)設(shè)施指企業(yè)在數(shù)據(jù)采集存儲分析應(yīng)用等環(huán)節(jié)所需要的數(shù)據(jù)軟硬件建設(shè)情況；數(shù)據(jù)標準是數(shù)據(jù)的“軟設(shè)施”，標準統(tǒng)一程度直接影響數(shù)據(jù)的利用效能；數(shù)據(jù)安全則反映了數(shù)據(jù)系統(tǒng)運行的穩(wěn)健情況與數(shù)據(jù)管理制度的標準化水平。

（3）保障要素準備度。數(shù)據(jù)賦能保障要素是企業(yè)數(shù)據(jù)賦能可持續(xù)性的衡量標準，選取人才要素、資金投入以及企業(yè)文化作為評估保障要素準備度的主要指標。其中，人才是推動企業(yè)整體變革與數(shù)據(jù)利用重塑的主體要素；資金投入是企業(yè)數(shù)據(jù)賦能建設(shè)的能量供給；企業(yè)文化決定了數(shù)據(jù)利用是否與企業(yè)自身發(fā)展相兼容。

3.2 數(shù)據(jù)賦能深入度

數(shù)據(jù)賦能深入度旨在通過評估研發(fā)設(shè)計、供應(yīng)鏈管理、生產(chǎn)作業(yè)、倉儲物流等企業(yè)內(nèi)部各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)流動以及企業(yè)橫向縱向的業(yè)務(wù)優(yōu)化與系統(tǒng)集成情況，衡量內(nèi)外部價值鏈各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)應(yīng)用的能力、跨業(yè)務(wù)集成程度以及數(shù)據(jù)參與下新業(yè)態(tài)的培育情況。主要評估內(nèi)容包括生產(chǎn)流程賦能深入度、業(yè)態(tài)轉(zhuǎn)變賦能深入度、綜合集成賦能深入度（見表4）。

表4 制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)賦能深入度評價指標

表4（續(xù)）

（1）生產(chǎn)流程賦能深入度。生產(chǎn)流程賦能是數(shù)據(jù)最直接的賦能體現(xiàn)，選取研發(fā)設(shè)計創(chuàng)新、供應(yīng)鏈管理、生產(chǎn)作業(yè)管理、設(shè)備管理、倉儲與物流管理作為評估生產(chǎn)流程賦能深入度的主要指標。其中，研發(fā)設(shè)計創(chuàng)新指企業(yè)在數(shù)據(jù)驅(qū)動下的研發(fā)設(shè)計新模式，數(shù)據(jù)在研發(fā)設(shè)計的價值主要表現(xiàn)為對設(shè)計環(huán)節(jié)的降本增效與通過針對性研發(fā)設(shè)計降低失敗的風險；供應(yīng)鏈管理指在數(shù)據(jù)參與下改善供應(yīng)鏈從采購到滿足最終客戶的全過程；設(shè)備管理指數(shù)據(jù)賦能下設(shè)備綜合使用效率得到提升，主要通過對制造過程各設(shè)備、各環(huán)節(jié)生成的數(shù)據(jù)進行分析與參數(shù)優(yōu)化，提高產(chǎn)品的優(yōu)良率、降低物料損耗；倉儲與物流管理指數(shù)據(jù)參與下的倉儲優(yōu)化與物流提效，通過原料與成品庫存等供應(yīng)鏈各數(shù)據(jù)的追蹤與實時分析，安排物流采購和生產(chǎn)排產(chǎn)，實現(xiàn)產(chǎn)供銷精確對接。

與制造業(yè)常規(guī)認知不同，數(shù)字時代制造業(yè)的數(shù)據(jù)賦能不應(yīng)只強調(diào)銷售與采購兩端環(huán)節(jié)，更大的發(fā)力點是生產(chǎn)制造過程，應(yīng)將數(shù)字技術(shù)與數(shù)據(jù)分析的功效深度嵌入制造過程與工序中，打通設(shè)備間、系統(tǒng)間、人員間的無縫關(guān)聯(lián)，從而驅(qū)動數(shù)字技術(shù)對制造業(yè)創(chuàng)新能力與水平的提高，形成以數(shù)據(jù)互聯(lián)為基礎(chǔ)的制造業(yè)綜合集成系統(tǒng)，達到對用戶需求的即時感知與迅速反應(yīng)。推動數(shù)據(jù)與工藝技術(shù)、裝備設(shè)備以及管理經(jīng)營的耦合協(xié)同程度，實現(xiàn)制造業(yè)全流程、全渠道的數(shù)據(jù)共享與業(yè)務(wù)融合［20］。生產(chǎn)作業(yè)管理指數(shù)據(jù)發(fā)揮調(diào)配資源的作用，能夠更好地對生產(chǎn)作業(yè)過程進行計劃控制。

（2）業(yè)態(tài)轉(zhuǎn)變賦能深入度。業(yè)態(tài)轉(zhuǎn)變賦能是數(shù)據(jù)與制造業(yè)企業(yè)結(jié)合后涌現(xiàn)出的新業(yè)態(tài)與新模式，選取數(shù)據(jù)賦能銷售服務(wù)新業(yè)態(tài)、數(shù)據(jù)賦能價值獲取新模式、數(shù)據(jù)賦能財務(wù)管理新模式、數(shù)據(jù)賦能人力資源管理新模式作為衡量指標。數(shù)據(jù)賦能依賴企業(yè)的信息收集、處理存儲與傳輸能力，提升這些能力可以釋放數(shù)據(jù)具備的信息儲存與傳遞潛能，高效驅(qū)動企業(yè)資源以滿足客戶需求［15］。通過對用戶數(shù)據(jù)分析與透視，企業(yè)能精確地對用戶進行多維畫像，實現(xiàn)用戶群體細分，甚至細分到單個消費者。其中，數(shù)據(jù)賦能銷售服務(wù)新業(yè)態(tài)指數(shù)據(jù)參與銷售環(huán)節(jié)所帶來的新形式，主要內(nèi)容有數(shù)據(jù)驅(qū)動線上線下銷售渠道整合、銷售管理數(shù)據(jù)化程度、市場數(shù)據(jù)反饋與分析能力、客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)化水平、客戶需求捕獲分析及快速響應(yīng)能力、快速響應(yīng)消費者的需求變化。

數(shù)據(jù)是數(shù)字時代的關(guān)鍵經(jīng)濟要素，數(shù)字平臺是數(shù)字時代的核心主體，在數(shù)字平臺將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為智能能力或商業(yè)貨幣符號后，數(shù)據(jù)就實現(xiàn)了價值的倍增［19］。數(shù)據(jù)賦能價值獲取新模式指數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營的獲取價值模式，主要內(nèi)容有產(chǎn)品持續(xù)獲取價值能力等。數(shù)據(jù)賦能財務(wù)管理新模式指數(shù)據(jù)參與下提高財務(wù)管理水平，主要內(nèi)容有財務(wù)管理系統(tǒng)數(shù)字化覆蓋率等；數(shù)據(jù)賦能人力資源管理新模式指數(shù)據(jù)參與下人力資源管理出現(xiàn)的新邏輯，主要內(nèi)容有人力資源數(shù)據(jù)庫完備度等。

（3）綜合集成賦能深入度。綜合集成賦能是數(shù)據(jù)增強制造業(yè)企業(yè)跨層級跨部門協(xié)作優(yōu)化的體現(xiàn)，選取數(shù)據(jù)驅(qū)動的集團管控、研發(fā)設(shè)計與生產(chǎn)制造集成、經(jīng)營管理與生產(chǎn)控制集成、產(chǎn)品與服務(wù)數(shù)字化集成、數(shù)據(jù)驅(qū)動的項目全生命周期管理、數(shù)據(jù)賦能內(nèi)部價值鏈端到端精細管理作為評估指標。其中，數(shù)據(jù)驅(qū)動的集團管控指在數(shù)字化連接中，集團對于自身運行與戰(zhàn)略落地的管理；研發(fā)設(shè)計與生產(chǎn)制造集成指研發(fā)環(huán)節(jié)與生產(chǎn)環(huán)節(jié)的對接通暢程度；經(jīng)營管理與生產(chǎn)控制集成指數(shù)據(jù)驅(qū)動下的生產(chǎn)控制環(huán)節(jié)全流程貫通；產(chǎn)品與服務(wù)數(shù)字化集成則指數(shù)據(jù)賦能下產(chǎn)品的數(shù)字化能力增強。

價值鏈各節(jié)點數(shù)據(jù)的即時連接與協(xié)同共享是智能制造的基本要求，“工業(yè)4.0”所提出的縱向集成、橫向集成、端到端集成的基礎(chǔ)就是制造網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點數(shù)據(jù)的廣泛連接，基于即時泛在連接，企業(yè)才有可能實現(xiàn)智能生產(chǎn)、提供智能服務(wù)［3］。數(shù)據(jù)驅(qū)動的項目全生命周期管理側(cè)重考察項目管理過程的數(shù)據(jù)化程度，主要內(nèi)容有項目管理數(shù)據(jù)化覆蓋的業(yè)務(wù)范圍、項目管理數(shù)據(jù)庫完善程度。數(shù)據(jù)賦能內(nèi)部價值鏈端到端精細管理指圍繞產(chǎn)品生命周期的數(shù)據(jù)無縫傳遞，主要內(nèi)容有端到端流程的協(xié)同優(yōu)化精細化程度、端到端流程的協(xié)同優(yōu)化應(yīng)用層級。

3.3 數(shù)據(jù)賦能提升度

數(shù)據(jù)賦能提升度旨在通過評估研發(fā)生產(chǎn)效率、經(jīng)濟與社會效益、創(chuàng)新與生態(tài)系統(tǒng)來衡量數(shù)據(jù)賦能對制造業(yè)企業(yè)的全方位提升程度。主要評估內(nèi)容包括賦能效率提升度、賦能效益提高度以及賦能效能增強度（見表5）。

表5 制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)賦能提升度評價指標

（1）賦能效率提升度。效率提升是數(shù)據(jù)賦能制造業(yè)企業(yè)的基本要求，選取研發(fā)效率提升、生產(chǎn)效率提升以及管理決策效率提升作為主要評價指標。其中，研發(fā)效率指數(shù)據(jù)的應(yīng)用所帶來的產(chǎn)品研發(fā)速度與品質(zhì)的提升；生產(chǎn)效率具體指數(shù)據(jù)賦能對于生產(chǎn)制造流程效率的提高；管理決策效率則指利用數(shù)據(jù)進行智能決策以及數(shù)據(jù)驅(qū)動決策優(yōu)化的情況。

（2）賦能效益提高度。效益提高是數(shù)據(jù)賦能制造業(yè)企業(yè)的進階要旨，選取成本、質(zhì)量、營收等3個經(jīng)濟效益以及社會效益作為主要評價指標。其中，成本主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)發(fā)揮其信息溝通的本質(zhì)，有效調(diào)配資源；質(zhì)量指在數(shù)據(jù)參與下，質(zhì)量控制環(huán)節(jié)實現(xiàn)的按需實時動態(tài)全面質(zhì)量管理；營收指數(shù)字經(jīng)濟時代的收入增長方式；社會效益?zhèn)戎赜谠跀?shù)據(jù)和數(shù)字化技術(shù)的參與下制造業(yè)企業(yè)在綠色環(huán)保方面的增益，例如數(shù)據(jù)賦能低碳可持續(xù)發(fā)展模式。

（3）賦能效能增強度。效能增強是數(shù)據(jù)賦能制造業(yè)企業(yè)的結(jié)果顯現(xiàn)，選取產(chǎn)品與用戶服務(wù)、數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)新作為主要評價指標。產(chǎn)品與用戶服務(wù)指數(shù)據(jù)運用后對于產(chǎn)品和用戶的運營業(yè)態(tài)改變，主要包括產(chǎn)品運行數(shù)據(jù)采集與分析、用戶數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。通過數(shù)據(jù)技術(shù)的深度應(yīng)用，企業(yè)將聯(lián)合價值生態(tài)圈中的用戶、供應(yīng)商、服務(wù)商等利益相關(guān)者共創(chuàng)價值，從而幫助企業(yè)利用現(xiàn)有的核心能力或開發(fā)新的能力來滿足用戶需求，進而獲得持續(xù)的競爭優(yōu)勢［32］。數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)指通過數(shù)據(jù)技術(shù)與數(shù)據(jù)資源的組合利用，企業(yè)與利益相關(guān)者聯(lián)合的程度，主要內(nèi)容包括利益相關(guān)者數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建等。數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)新則指數(shù)據(jù)挖掘后對生產(chǎn)流程、組織結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的創(chuàng)新提升。

4 指標體系權(quán)重確定與成熟度模型構(gòu)建

4.1 層次分析法

相較于專家咨詢法等主觀賦權(quán)手段，層次分析法（AHP）能夠在很大程度上提高評估結(jié)果的可靠性與有效性［33］，因此使用此方法對制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)賦能指標體系進行賦權(quán)。

構(gòu)造層次結(jié)構(gòu)模型。梳理確定指標間的邏輯關(guān)系與隸屬關(guān)系，將制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)賦能三級指標體系劃分為目標層、準則層與決策層（見圖2）。

圖2 制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)賦能評估層次結(jié)構(gòu)模型

（2）構(gòu)造判斷矩陣。依照1—9 標度法，以上一層指標為準則，請專家評判下屬層級指標間兩兩間相對重要程度。以ui、uj（i,j=1,2,…,n）表示因素，uij表示ui對uj的相對重要性數(shù)值，并由uij組成判斷矩陣如下：

（3）計算重要性排序。根據(jù)判斷矩陣，求得最大特征根λmax所對應(yīng)的特征向量w。計算公式如下：

特征向量w經(jīng)歸一化即為各評價因素的最終重要性排序，即權(quán)重比例。

（4）一致性檢驗。專家的判斷存在偏差產(chǎn)生的可能，要確定以上權(quán)重比例的合理性與科學性，還需對判斷矩陣進行一致性檢驗操作。檢驗公式如下：

式（3）中：CR 為判斷矩陣的隨機一致性比率；RI 為判斷矩陣的平均隨機一致性指標，1～9 階的判斷矩陣的RI 值見表6。

表6 平均隨機一致性指標取值

判斷矩陣的一致性指標CI 的計算公式如下：

當CR＜0.1 時或λmax=n、CI=0 時，認為矩陣具有滿意的一致性；否則，需通過重新調(diào)整矩陣中的元素使矩陣具有滿意的一致性。

4.2 指標體系權(quán)重確定

采用一對一跟蹤調(diào)查法，邀請華為技術(shù)有限公司、海爾集團等企業(yè)的4 位中層管理者和3 位科研機構(gòu)數(shù)據(jù)賦能領(lǐng)域?qū)W者對指標的相對重要性進行評判。7 位專家權(quán)重均設(shè)為1/7，通過對收集的數(shù)據(jù)進行分析，矩陣通過一致性檢驗，得出各指標權(quán)重（見表7、表8）。

表7 制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)賦能評價一、二級指標權(quán)重

表8 制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)賦能評價三級指標權(quán)重

表8（續(xù)）

指標權(quán)重反映出專家們的一些共識。例如，一級指標上，數(shù)據(jù)賦能準備度與數(shù)據(jù)賦能深入度均達到35%的權(quán)重比例，較數(shù)據(jù)賦能提升度權(quán)重高5%，表明專家認同數(shù)據(jù)賦能的保障要素與數(shù)據(jù)賦能具體作用方面的重要性。但是，企業(yè)的效率效益與效能的提升是復(fù)雜的系統(tǒng)工程，并不能只依靠結(jié)果好壞來評判數(shù)據(jù)賦能的價值。二級指標上，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、生產(chǎn)流程、綜合集成均占有12%的權(quán)重，相較其他6 個二級指標權(quán)重高2%，表明在二級指標中，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施是最為重要的數(shù)據(jù)賦能先決條件，生產(chǎn)流程是制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)賦能的直接體現(xiàn)，綜合集成是制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用程度的顯性指標。三級指標中，戰(zhàn)略規(guī)劃與組織結(jié)構(gòu)獲得最高權(quán)重，表明數(shù)據(jù)賦能制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級是一項復(fù)雜且長期的系統(tǒng)工程，需要有清晰持久的戰(zhàn)略作為指引，以及適配數(shù)據(jù)生產(chǎn)力的組織結(jié)構(gòu)進行搭配，制造業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)賦能才能行穩(wěn)致遠，持續(xù)發(fā)揮數(shù)據(jù)價值。

4.3 基于模糊綜合評價法的指標體系應(yīng)用

在實際應(yīng)用中，大多數(shù)據(jù)不能直接采集，需要專家進行定性打分，而模糊綜合評價法可以控制打分過程中的主觀偏差。模糊綜合評價法能較為全面、客觀地平衡、匯總與修正各評價方的意見傾向，綜合地反映出被評價對象的層級與質(zhì)量。以制造業(yè)企業(yè)A 為例，具體過程評價過程如下：

（1）首先確定A 企業(yè)被評判對象的因素（指標）集C=（c1,c2,…,cn）和評判集V=(v1,v2,…,vm)。其中cn為各單項指標，vm為對cn的評判等級層次。

（2）分別確定各個因素的權(quán)重W及它們的隸屬度向量R，經(jīng)過模糊變換得到模糊評判矩陣。

（3）把模糊評判矩陣與因素的權(quán)重向量集進行模糊運算并進行歸一化，得到模糊綜合評判結(jié)果集S。公式如下：

（4）將（C，V，R，W）構(gòu)成一個綜合評判模型，求出評價的定量解值，加和即為最終評價結(jié)果。

4.4 數(shù)據(jù)賦能成熟度等級模型構(gòu)建

能力成熟度模型由卡內(nèi)基梅隆大學的軟件工程研究院最先在軟件行業(yè)發(fā)布，由于它所具備的動態(tài)演進優(yōu)點，應(yīng)用的范圍在不斷拓寬［34］。在本質(zhì)上，制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)賦能也是具有特定目標，持續(xù)優(yōu)化資源、組合能力以實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級的動態(tài)過程。通過構(gòu)建數(shù)據(jù)賦能成熟度模型，根據(jù)模糊綜合評價法得分將企業(yè)分為5 個數(shù)據(jù)賦能成熟度等級（見圖3）：≥90～100 分為引領(lǐng)標桿級，≥80～89 分為提升優(yōu)化級，≥70～79 分為綜合集成級，≥60～69分為成長規(guī)范級，60 分以下為初始規(guī)劃級。但由于不同企業(yè)擁有的資源、能力差異是客觀存在的，企業(yè)根據(jù)內(nèi)部條件與外部環(huán)境制定的轉(zhuǎn)型升級路徑也千差萬別，因此在制定成熟度等級的過程中，從現(xiàn)實背景出發(fā)，提取了各企業(yè)轉(zhuǎn)型升級過程中的共性規(guī)律，遵從了成熟度模型的設(shè)定原則。

圖3 制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)賦能成熟度等級模型

5 結(jié)論與展望

數(shù)據(jù)賦能是當前研究的熱點話題，也是我國制造業(yè)企業(yè)“彎道超車”甚至“換道超己”，實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要抓手。制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)賦能指標體系及成熟度模型的研究、開發(fā)與應(yīng)用，將有助于制造業(yè)企業(yè)對數(shù)據(jù)要素有更透徹的認識理解與更具體的操作指導(dǎo)，對推動數(shù)字時代制造業(yè)企業(yè)深度釋放數(shù)據(jù)潛力、實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級有著積極影響。本研究在借鑒國內(nèi)外相關(guān)文獻與前沿調(diào)查報告的基礎(chǔ)上，梳理了數(shù)據(jù)賦能、制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及數(shù)據(jù)價值鏈概念的時代演進，結(jié)合豐富的企業(yè)調(diào)研經(jīng)歷搭建數(shù)據(jù)賦能制造業(yè)企業(yè)參考架構(gòu)與評估框架，生成了詳細可操作的制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)賦能三級指標體系，采用層次分析法賦權(quán)和模糊綜合評價法構(gòu)建制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)賦能評估層次結(jié)構(gòu)模型，以盡可能全面客觀地反映制造業(yè)企業(yè)在數(shù)據(jù)應(yīng)用全周期中的具體活動并轉(zhuǎn)化為可量化的指標，并構(gòu)建了更加貼合當下中國情景中的制造業(yè)企業(yè)實踐的數(shù)據(jù)賦能成熟度等級劃分模型，借鑒孫新波等［35］的研究，針對數(shù)據(jù)賦能對象的異質(zhì)性構(gòu)建數(shù)據(jù)賦能的具體方式，對企業(yè)的數(shù)據(jù)賦能行動提供了全景式的指導(dǎo)地圖。

本研究僅給出評價指標體系的指標權(quán)重與模糊綜合評價的應(yīng)用方法，未來將基于評價指標體系判斷制造業(yè)不同行業(yè)的數(shù)據(jù)賦能成熟度情況，為制造業(yè)企業(yè)提供更加詳細、有針對性的參考建議；同時，不斷修正評價指標體系與成熟度模型，提高方法的普適性與準確性。