烏吉斯古楞　王晰巍　王覓宇

關鍵詞： 數字孿生； 數字化； 精益生產； 信息資源協奏； 案例研究

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０２４．０７．００６

〔中圖分類號〕Ｇ２５５.７６ 〔文獻標識碼〕Ａ 〔文章編號〕１００８－０８２１ （２０２４） ０７－００６０－１４

近幾年， 中國數字經濟規(guī)?？焖僭鲩L， 數字技術賦能傳統行業(yè)轉型升級。隨著底層技術的不斷突破并逐漸在數字中國建設中走向融合應用， 工業(yè)環(huán)節(jié)的數字孿生有望在人工智能時代迎來快速發(fā)展。２０２３ 年， 我國出臺了《數字中國建設整體布局規(guī)劃》， 圍繞數字孿生等新興技術的相關政策部署與落地提速推進， 數字孿生成為人工智能在制造業(yè)領域快速落地的重要抓手。隨著數字中國建設的推進，預計２０２５ 年我國數字經濟規(guī)模將超６０ 萬億元， 產業(yè)數字化攜手數字孿生等新興技術正邁向發(fā)展深水區(qū)［１］ 。伴隨數字技術向實體經濟的深入滲透， 數字技術賦能推動下的網絡空間發(fā)展逐漸成為優(yōu)化資源配置和推動生產方式變革的主導力量［２］ 。隨著數字孿生技術在企業(yè)的應用和推廣， 如何充分利用新興數字化技術和信息資源， 以應對企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)和機遇， 成為學術界和產業(yè)界關注的前沿和熱點問題。企業(yè)部署數字孿生相關實踐， 需要面對大量的數據和信息資源， 如何有效地整合、加強和利用這些資源成為一個迫切的問題。

縱觀國內外研究進展， 已有一些針對數字孿生實踐的研究成果。數字孿生的研究最初起源于航空航天領域， 國外先進制造商聯合知名工業(yè)軟件供應商圍繞數字孿生技術開展了廣泛研究［３］ 。隨后數字孿生概念擴展到城市領域［４］ ， 并開始應用于智慧城市建設［５］ ， 包括行政模式［６］ 、應急管理［７］ 和智慧圖書館轉型［８］ 等方面的理論探索。未來數字孿生技術將成為實現數字經濟戰(zhàn)略的重要工具［９］ ， 許多企業(yè)已開始部署與數字孿生相關的項目。通過在企業(yè)中應用數字孿生技術， 可以豐富企業(yè)的信息資源管理模式。然而， 基于資源基礎觀的研究不足以回答資源稟賦相似卻有不同競爭力的企業(yè)， 對資源管理行動進行關注的資源協奏理論成為學者們關注的前沿問題。隨著數字孿生等新興技術的發(fā)展， 信息資源的存儲、獲取和交流方式發(fā)生了巨大變化［１０］ ， 企業(yè)對其潛在益處表現出越來越大的興趣。通過合理的資源管理行動， 企業(yè)能夠充分利用數字孿生等數字化轉型技術帶來的紅利［１１］ ， 提升企業(yè)的競爭優(yōu)勢。因此， 企業(yè)界需要實際案例來了解數字孿生技術在企業(yè)中的應用效果， 對什么樣的信息資源協奏過程以及各類資源如何發(fā)揮作用進行研究。

本文結合“數據→信息→知識→智慧” ＤＩＫＷ鏈的構建過程， 利用資源協奏理論來解析數字孿生技術在企業(yè)數字化精益生產中信息資源協奏的“黑箱” 機制， 并運用單案例研究方法， 分析了數字孿生技術下ＤＩＫＷ 鏈和企業(yè)信息資源協奏的過程。在理論層面， 從資源協奏理論中提出信息資源協奏的內涵， 并結合ＤＩＫＷ 鏈理論給出數字孿生技術下企業(yè)信息資源協奏的理論分析框架， 為企業(yè)如何借助數字孿生技術實現資源的最佳配置和優(yōu)化利用，從而提升企業(yè)的生產能力和運營效率提供一定的指導， 為中國企業(yè)的數字化轉型提供信息資源管理學科的學者貢獻。

１ 文獻綜述

１.１ 企業(yè)信息資源管理

廣義的信息資源， 指信息活動中各種要素的總稱。其中的“要素” 包括信息、信息技術以及相應的設備、資金和人等。狹義的信息資源， 指的是信息本身或信息內容， 即經過加工處理， 對決策有用的數據［１２］ 。它強調信息的資源性價值， 越來越多的企業(yè)和政府部門開始把信息作為組織的資產而加以管理和開放［１３］ 。企業(yè)信息資源， 是企業(yè)在信息活動中積累起來的以信息為核心的各類信息活動要素的集合［１４］ 。企業(yè)信息資源管理的任務是有效地搜集、獲取和處理企業(yè)內外信息， 最大限度地提高企業(yè)信息資源的質量、可用性和價值， 并使企業(yè)各部分能夠共享這些信息資源?，F有研究主要從靜態(tài)視角將企業(yè)信息化創(chuàng)新看作行動與資源間的協同結果， 忽略了動態(tài)視角的細粒度解釋［１５］ 。即便是擁有相同信息資源的企業(yè)， 也可能呈現完全不一樣的競爭優(yōu)勢， 對企業(yè)信息資源能力的捕捉是分析企業(yè)數字化轉型問題的關鍵點。

１.２ 數字孿生和企業(yè)實踐

數字孿生（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｔｗｉｎ）是信息鏡像模型構建的虛擬空間模型， 它強調數字技術構建的網絡空間對物理空間內各類物質生產要素的數字化映射， 體現物質生產要素的數字化融合［１６］ 。數字孿生是現實物理實體的數字副本， 一般是由物理實體、虛擬對應物以及兩者之間的雙向數據和信息接口連接組成［１７－１８］ 。企業(yè)數字孿生技術將企業(yè)物理世界中的實物通過技術手段構建成虛擬數字場域， 其工作和專業(yè)實踐由各種數據和數字設備及其操作過程進行調節(jié)。企業(yè)的管理創(chuàng)新不僅需要依靠物理世界， 還可以通過數字孿生體進行模擬和預測［１９］ ， 這一過程豐富了企業(yè)通過數字解決方案進行組織變革和數字化路徑的探索。它整合多源多模態(tài)的異構數據，實現車間內“人—機—物—環(huán)境” 各要素的智能感知與互聯， 以及高效數據的傳輸與集成、實時交互與智能協同［２０］ 。企業(yè)推動數字孿生的建設可以使企業(yè)擺脫物理環(huán)境的束縛， 并與任何用戶和任何生產環(huán)節(jié)進行互動， 從而提升企業(yè)應對變化的效率和能力［２１］ 。

１.３ 企業(yè)數字化精益生產

如今制造業(yè)以定制產品和大規(guī)模批量制造為特征， 迫使企業(yè)引入復雜的生產計劃和控制系統。精益生產已被業(yè)界廣泛認為是對這些要求的一種回應，可以在不增加資源需求的情況下減少浪費， 并提高生產水平［２２］ ?，F有研究對于企業(yè)精益生產的探討主要聚焦于精益生產在企業(yè)中的實施機制［２３］ ， 以及與企業(yè)內部各要素之間的聯系［２４］ 等， 對企業(yè)數字化精益生產的研究主要圍繞數據技術對精益生產的促進作用［２５］ 、數據能力生成的漸變過程［２６］ 和精益生產的創(chuàng)新舉措等［２７］ 。盡管現有學者認識到， 大數據是推動精益生產創(chuàng)新升級和邁向數據化精益生產的關鍵， 但學術界更多的是對數字化精益生產進行分解式解讀。學者們也注意到大數據等新興技術在需求預測、產品生產、供應鏈管理和組織結構變革方面展現出的系列“精益” 效能［２６］ 。因此， 探討數字孿生技術如何通過企業(yè)信息資源管理活動與精益生產方法相互作用具有實際價值。

２ 理論基礎和理論分析模型

２.１ 資源協奏理論和信息資源協奏

根據資源協奏（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｏｒｃｈｅｓｔｒａｔｉｏｎ） 理論，只有當資源被有效構建、捆綁和利用時， 企業(yè)才能從中充分受益， 包括資源結構化、資源能力化和資源杠桿化３ 個重要環(huán)節(jié)［２８］ 。資源是公司制定和實施戰(zhàn)略的基礎， 企業(yè)通過資源管理形成的競爭優(yōu)勢將會遠遠大于資源本身帶來的競爭優(yōu)勢［３］ 。資源協奏同時關注企業(yè)資源本身和資源管理行為， 并從競爭力演變及形成過程視角拓展了資源基礎理論的研究重點， 可以很好地解釋企業(yè)在實踐過程中競爭優(yōu)勢如何逐步涌現［２９］ 。與資源基礎觀相比， 資源協奏強調管理者對資源采取的管理動作比資源本身對企業(yè)價值創(chuàng)造的解釋力更強［３０］ 。從基于過程的角度來看， 企業(yè)僅僅擁有資源不能滿足企業(yè)的成長和能力， 資源協奏理論強調企業(yè)通過合理的資源編排協奏實現對資源的高效利用， 從而實現資源的循環(huán)流動。因此， 在信息資源管理領域， 資源協奏理論可用于數字孿生等這類新興資源進行管理實踐的理論研究［３１］ ?；诖?， 本文提出的信息資源協奏，是指企業(yè)對信息資源進行的管理， 并通過對不同信息資源管理動作的協奏編排， 獲得可持續(xù)的企業(yè)競爭優(yōu)勢。信息資源協奏， 可以參考資源協奏理論的３ 個重要環(huán)節(jié)， 即資源結構化、資源能力化和資源杠桿化來進行具象化分析［２８］ 。

２.２ＤＩＫＷ 鏈理論

ＤＩＫＷ 鏈指數據（Ｄａｔａ）、信息（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）、知識（Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ）和智慧（Ｗｉｓｄｏｍ）的層級和轉化過程［３２］ ?！皵祿畔ⅰR→智慧” 的螺旋上升是決策方式從反應性向預測性轉換的過程， 并隨著上升層次的提升決策風險漸次降低。ＤＩＫＷ 鏈理論已對圖書館學科服務［３３］ 、智慧城市建設［３４］ 和城市治理［５］ 等領域的研究和實踐做出了合理的理論支持。ＤＩＫＷ 鏈理論提出的遞進邏輯與企業(yè)信息資源管理模式下的對新資源利用的路徑不謀而合， 通過合理優(yōu)化企業(yè)的信息資源可以幫助企業(yè)提升數字化轉型帶來的競爭優(yōu)勢。數字孿生等新興技術的發(fā)展改變了信息資源的存儲方式、獲取方式和交流方式， 隨之而來的是企業(yè)資源管理行為和創(chuàng)新模式的改變，企業(yè)需求更加數字化和信息化， 信息資源管理必須順應時代發(fā)展和企業(yè)需求的變化而不斷升級優(yōu)化。因此， 文本基于ＤＩＫＷ 鏈和資源協奏理論構建后續(xù)論文整體的理論分析框架。

２.３ 理論分析框架

本文聚焦企業(yè)數字孿生技術， 圍繞企業(yè)數字化精益生產過程， 基于信息資源協奏理論和ＤＩＫＷ 鏈理論， 采用“動因—過程—結果” 邏輯［３５］ ， 圍繞資源協奏理論中資源結構化、資源能力化和資源杠桿化３ 個重要環(huán)節(jié)， 具象化信息資源的協奏過程，構建了理論分析框架， 如圖１ 所示。本文認為， 信息資源協奏與舊信息管理模式之間存在差距， 數字孿生技術背景下的ＤＩＫＷ 鏈與傳統鏈之間存在區(qū)別，在這些新的變化下： ①資源結構化階段。企業(yè)需要對信息資源進行分類、標準化和歸檔， 從而使其變得結構化并易于訪問。數字孿生技術下， 對資源的內容、形式和交互模式提出了新的結構化要求。ＤＩＫＷ 鏈不僅僅是將數據轉化為信息或其他資源，還包括將實時數據以更高級別的方式進行聚合、分類和標準化， 以構建更豐富的信息資源庫， 并為后續(xù)的模擬和優(yōu)化提供基礎； ②資源能力化階段。企業(yè)需要充分利用數據和信息來提升生產效率、優(yōu)化流程和改進決策。ＤＩＫＷ 鏈在此過程中將信息轉化為知識， 并促進知識的應用和共享， 從而提升資源的能力和價值。在新的變化下， ＤＩＫＷ 鏈不僅僅將信息轉化為知識， 還強調將模擬和仿真的智慧融入決策和操作中， 以提升企業(yè)的生產效率、質量控制和風險管理能力； ③資源杠桿化階段。ＤＩＫＷ 鏈在數字孿生技術背景下發(fā)揮更高級別的功能。數字孿生技術可以實現資源的虛擬部署和優(yōu)化配置， 通過數字孿生模型實時監(jiān)控和調整生產過程。在資源杠桿化階段， ＤＩＫＷ 鏈將智慧轉化為行動， 支持遠程操控和智能決策， 以實現資源的最佳利用和核心競爭力的提升。

在該理論分析框架下， 主要分析的問題聚焦在以下３ 個方面： 第一， “Ｈｏｗ” 型問題， 即在數字孿生技術下企業(yè)信息資源協奏中各資源要素“怎樣”相互影響， 形成數據→信息→知識→智慧的ＤＩＫＷ鏈。第二， “Ｗｈａｔ” 型問題， 即從信息資源協奏視角看， 數字孿生技術下企業(yè)信息資源協奏都需要有“什么” 要素。第三， “Ｗｈｙ” 型問題， 即在數字孿生技術驅動下“為什么” 能形成企業(yè)信息資源協奏， 其動力機制是什么。

３ 研究設計

３.１ 研究方法及案例選擇

案例研究是一種揭示實踐現象中因果關系的研究方法， 強調分析特定情境中的現象［３６］ 。探索性單案例研究方法對于解答這類問題非常有效， 能夠透過對案例數據的分析得出案例現象的本質， 從而充分發(fā)揮案例研究方法的優(yōu)勢。

本研究基于理論構建和判斷抽樣， 確定了案例企業(yè)選擇的標準： ①案例企業(yè)部署了關于數字孿生精益生產的相關項目； ②案例企業(yè)重視企業(yè)信息資源管理， 在實施數字孿生相關項目的過程中有信息資源協奏的動態(tài)過程； ③案例企業(yè)在部署數字孿生精益生產項目的實踐過程中， 可以識別到數字、信息、知識和智慧４ 種不同維度信息資源的演變及動態(tài)變化過程。基于以上３ 個標準， 本文選擇上海匯眾作為案例研究對象， 并對案例企業(yè)進行了大量的資料搜集， 積累了豐富的與研究相關的數據資料，為案例研究提供了可靠的資料保證。

上海匯眾圍繞“精益生產下的高效運營體系”發(fā)展戰(zhàn)略， 以數據賦能企業(yè)戰(zhàn)略轉型和創(chuàng)新發(fā)展為戰(zhàn)略目標， 成功入圍“２０２１ 年度中國工業(yè)數字化轉型領航企業(yè)ＴＯＰ５０”［３７］ ， 企業(yè)完成了信息化改造以及企業(yè)信息資源下的精益生產中智能制造規(guī)劃，并經過多年的數字化、信息化和智能化建設成為全國智能制造的標桿工廠。圖２ 總結了案例企業(yè)在數字孿生實踐過程中的關鍵事件時間點和內容。

第一階段， １９９２—２００９ 年數字資產自動化管理階段， 該階段通過建設辦公自動化、庫存管理和財務管理等業(yè)務系統， 通過數據報表、數據分析和數據集合， 實現了從原始數據到數據資產。

第二階段， ２００９—２０１５ 年信息管理系統建設階段， 建設了以企業(yè)資源管理系統和產品生命周期管理系統、費用控制系統為主的企業(yè)信息化核心業(yè)務系統， 通過程序集中管理、大數據分析、可視化展現和網絡化數據溯源， 實現了分散的數據資產到整合的信息資源。

第三階段， ２０１５—２０２０ 年知識資產智慧化管理階段， 建設了具有企業(yè)管理特色的知識資源， 包括在已有信息系統的基礎上優(yōu)化生產資源配置、執(zhí)行智能化制造與調試、進行智能維護精準預測、執(zhí)行精益—綠色回收等。

第四階段， ２０２０—２０２５ 年基于數字孿生建設階段， 通過貫通各信息系統之間的業(yè)務鏈和數據鏈，整合和利用企業(yè)數據進行了統一的建模與分析， 為企業(yè)各級管理層的決策提供快速和精確的支持， 實現了物理實體與數字孿生實體之間的構建， 支持企業(yè)決策優(yōu)化， 更好地提升了企業(yè)的核心競爭力。

３.２ 數據收集與處理

本文收集了該案例企業(yè)的相關數據， 如表１ 所示， 收集內容具備資料完備性和可獲得性。研究主要通過參與式觀察、檔案資料收集和媒體報道內容查閱等行為收集了大量一手和二手資料， 并進行多維度的數據資料收集從而形成交叉性驗證， 保證數據的建構效度。在數據收集階段還通過構建基礎資料庫， 通過數據審核修正和多樣化數據收集等方式來保證案例中相關數據的可信度。

本文采用探索式編碼思路對案例企業(yè)數據進行分析， 包括以下３ 個步驟： ①根據資料來源對案例數據進行一級編碼， 圍繞信息資源管理及ＤＩＫＷ鏈識別出企業(yè)信息資源協奏過程的相關要素； ②通過文獻指引， 將企業(yè)生成數字化精益生產能力的過程結合信息資源協奏理論進行概念化編碼， 形成一階主題條目庫； ③對一階主題編碼結果進行提煉整合形成匯總性的概念， 進行二階主題編碼， 構建數字孿生技術下企業(yè)信息資源協奏的過程模型。最后，經過模型與案例資料的連續(xù)比較， 形成本文的主要結論。

３.３ 數據分析

３.３.１ 信息資源協奏動因

針對上海匯眾企業(yè)， 圍繞企業(yè)的精益生產過程中數字孿生技術助力企業(yè)信息資源能力形成動因，在經過編碼整理與主題分析后， 可以從外部動因與內部動因兩方面進行分析， 如表２ 所示。

從外部動因來看， 通過編碼分析與整理表明，外部動因主要源于技術機遇和環(huán)境變動后產生的技術環(huán)境變遷。為了使數字孿生技術很好地推動上海匯眾企業(yè)工業(yè)４ ０ 的提升， 幫助企業(yè)解決生產過程中的問題， 實現更高效的決策， 并幫助企業(yè)識別流程中的低效率和瓶頸來優(yōu)化企業(yè)的運營， 數據工具的迭代需求逐漸被顯化， 數字孿生等技術為上海匯眾支持數據驅動的智能決策和自動化操作方面帶來技術機遇。

從內部動因來看， 上海匯眾在精益化生產建設過程中， 企業(yè)的生產數字化轉型面臨資源剛性和資源約束。在數字孿生等新興技術下， 穩(wěn)定的舊有模式反而因其資源約束難以充分發(fā)揮優(yōu)勢［３８］ 。對上海匯眾來講， 催生了許多過去并不被重視的新需求，如以數據分析為支撐的質量管理、擰緊系統和參數監(jiān)控的透明化需求， 以及多部門大規(guī)模的數據互聯等。這時， 通過數字孿生技術解決上海匯眾企業(yè)的資源剛性和資源約束成為其生產數字化變革的內部動因。

3.3.2 信息資源協奏過程

上海匯眾企業(yè)通過信息資源協奏過程形成企業(yè)的數字化精益化生產， 主要經過資源結構化階段、資源能力化階段和資源杠桿化階段３ 個過程， 如表３所示。

在資源結構化階段， 通過數字和信息的資源剝離、數據和信息的資源積累、數據和信息的資源序化管理來實現。在此建設過程中， 上海匯眾公司通過數據和信息系統建設不斷進行數據和信息系統的迭代和改進， 實現從原始數據到經過標準化采集后的數據資產建設， 很好地實現了數據和信息資源整合。與此同時， 在實踐過程中上海匯眾還從數據和信息的多維度視角進行資源積累， 對構建和積累后的數字、信息資源進行有效的資源序化， 把適宜的數字和信息資源結合企業(yè)自身特點進行合理的標準化或系統化整理， 為企業(yè)數字和信息資源管理活動打下了良好的基礎， 達成通過資源結構化過程構建適宜本企業(yè)的數字資源組合， 為企業(yè)數字化精益生產的實現和企業(yè)數字孿生系統構建提供前期的數據和信息建設基礎， 為知識和智慧的ＤＩＫＷ 鏈構建提供前期建設支撐。

在資源能力化階段， 數據和信息系統的建設幫助實現了企業(yè)的資源豐富化和資源加強化， 逐漸形成上海匯眾企業(yè)知識資源構建的核心知識管理能力。上海匯眾通過對數據和信息資源的豐富化， 不斷為企業(yè)知識資源和后續(xù)構建數字孿生體感知數據， 查看生產數據并解決問題提供支持。通過邊緣計算來促進決策過程， 從而使數字和信息資源更加豐富和有用。另外， 上海匯眾將感知數據和建模數據等內容運用到多維精準映射， 并聯合上海電信部署了５Ｇ＋ＭＥＣ 的智能工廠項目。通過數字資源和信息資源的統籌分析， 使企業(yè)得以合理充分利用數字孿生產生的數字和信息資源， 形成以數據和信息為支撐的知識資產管理的企業(yè)特色和核心優(yōu)勢。與此同時，上海匯眾建立了“三擎四驅” 智能制造規(guī)劃， 融合物聯網技術， 實現了多維數據實時查詢， 有效支持了焊接工藝數字孿生、電泳自動化提升和智能設備點檢等智能應用， 實現了生產過程數據資源和信息資源的拓展性應用， 很好地支撐了企業(yè)資源的構建。

在資源杠桿化階段， 知識向智慧進行轉換， 結合企業(yè)的資源部署和資源協調形成了企業(yè)核心亮點數字化戰(zhàn)略及相關舉措， 形成了企業(yè)信息資源向知識／ 智慧轉換的數字支撐技術， 知識和智慧通過數據和知識模型又推動了企業(yè)進行數字孿生技術的構建， 形成物理實體與孿生實體之間的相互映射感知， 并支持企業(yè)進行決策優(yōu)化。上海匯眾根據企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略需求， 采用了“三擎四驅” “兩化融合”和精益物流體系建設等方法， 運用資源部署和資源協調來提升信息資源和管理能力， 從而協助企業(yè)實現核心競爭力的提升。上海匯眾通過結合ＭＲＯ系統（Ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ， Ｒｅｐａｉｒ ＆ Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ）和柔性制造， 構建了企業(yè)數字化轉型過程中的數字化精益模式， 實現了企業(yè)生產健康狀態(tài)監(jiān)察、故障預測、故障定位、系統優(yōu)化， 提升了環(huán)境的適應能力， 很好地實現了知識轉換成智慧， 并為企業(yè)創(chuàng)造商業(yè)價值的過程。

３.３.３ 信息資源協奏結果

通過信息資源協奏過程， 實現了企業(yè)數字化精益生產能力的構建， 主要包括柔性能力與業(yè)務能力兩個部分， 如表４ 所示。

柔性能力， 主要通過智能分析能力和數據流貫通能力來綜合體現； 業(yè)務能力， 主要是指通過數字化精益生產后所具備的企業(yè)核心硬實力， 表現為孿生技術中的感知控制、數據集成、模型構建、模型互操作、業(yè)務集成和人機交互６ 個核心技術。這兩種能力是企業(yè)經過信息資源協奏過程后演變出來的核心動態(tài)能力。上海匯眾通過多年的努力最終將虛擬與現實、生產與供應、廠區(qū)與工廠等多維度的數據進行集成和共享， 實現了生產計劃的協同和統一管理， 提高了生產效率和產品質量。這兩種能力，彼此之間相輔相成， 并通過智能分析和數據流暢通來綜合調動企業(yè)的數字和信息資源， 同時通過可視化管理、均衡生產和信息資源利用來實現企業(yè)的精益生產和企業(yè)的業(yè)務增長。

４ 案例分析與發(fā)現

４.１ 數字孿生技術下的ＤＩＫＷ 鏈

在數字孿生技術背景下， ＤＩＫＷ 鏈（數據—信息—知識—智慧鏈） 與傳統的ＤＩＫＷ 鏈有一些區(qū)別， 如表５ 所示。主要區(qū)別包括以下幾個方面： 從資源來源和多樣性來講， 傳統ＤＩＫＷ 主要依賴于企業(yè)內部的結構化數據和外部的經驗知識， 規(guī)模相對較小。而在數字孿生技術背景下， ＤＩＫＷ 鏈可以通過傳感器、物聯網和大數據技術等手段獲取大量的實時數據， 并且可以整合多個來源的數據， 包括物理系統的實時數據、仿真模型的輸出以及其他數字化資源。這使得數字孿生能夠獲取更全面、多樣化的數據， 提供更準確和全面的信息和知識。通過上文數據分析可以發(fā)現， 數字孿生背景下， 信息資源協奏的過程中更多的是Ｉ→Ｋ 的內容的傳遞。傳統的ＤＩＫＷ 中每個環(huán)節(jié)的遞進機制都很重要， 因為那時企業(yè)面對的是“小數據” 環(huán)境， 只有核心的少量資源才會被重視。而在數字孿生等“大數據” 技術背景下， 中間過程（Ｉ→Ｋ）都被嵌入到信息資源協奏管理活動中， 企業(yè)更關注Ｄ→Ｗ 直接階段［３９］ 。從目標及決策驅動因素來看， 傳統ＤＩＫＷ 關注“數據驅動決策”， 數據的處理通過鏈條的路徑最終形成決策能力， 強調利用數據分析等技術更好地掌控和分析數據， 得到的決策依然屬于有限理性的范疇［４０］ 。傳統的ＤＩＫＷ 鏈主要依賴于人工的數據處理和分析，會受限于人的認知和處理能力。而數字孿生技術結合了人工智能、機器學習和大數據分析等技術， 可以實現更快速、準確和自動化的數據處理及分析過程。傳統ＤＩＫＷ 著重于數據的加工和整理， 將數據轉化為信息和知識。然而， 在數字孿生技術背景下，ＤＩＫＷ 鏈不僅要處理和整理數據， 還需要結合模擬和仿真技術， 將知識與數字孿生模型結合起來， 實現智能決策和優(yōu)化能力。數字孿生技術可以提供更精確的數據和模型支持， 使得企業(yè)能夠分析和理解現實世界的復雜問題。從轉變過程來看， 數字孿生技術的引入豐富且提高了ＤＩＫＷ 鏈中各層級的數據、信息、知識和智慧的內容和質量， 使得轉變過程更加全面、深入， 并提升了ＤＩＫＷ 鏈在實踐應用中的效能。傳統ＤＩＫＷ 中， 在數據到信息的轉化過程中， 需要人工進行數據分析和整理， 將數據賦予一定的上下文和意義， 從而生成信息。而在數字孿生技術下， 通過使用先進的數據采集技術和智能算法， 可以實時地將龐大的數據轉化為信息， 自動提取出關鍵的模式和趨勢。在傳統ＤＩＫＷ 中， 信息到知識的轉化通常需要人工的思考、總結和歸納。傳統的知識獲取主要基于經驗、專家意見和組織內部的知識庫。而在數字孿生技術背景下， 通過將數字孿生模型與實際系統相連接， 可以從模型中自動提取出隱藏在數據之中的知識， 并將其應用于實時問題解決和優(yōu)化控制。最終， 數字孿生技術的引入使得ＤＩＫＷ 鏈的轉變過程更加自動化、智能化和實時化。它通過提供更全面、精確的數據， 自動提取隱藏在數據中的知識， 并以智能算法為基礎實現自動化的智慧決策。

４.２ 數字孿生技術下企業(yè)信息資源協奏

通過上述案例分析， 本文總結了數字孿生技術信息資源協奏模型， 如圖３ 所示。整體來看， 其企業(yè)數字化精益生產能力構建的過程要素包括遵循信息資源協奏的“動因—過程—結果” 的要素邏輯，其中過程要素又包括資源結構化、資源能力化和資源杠桿化３ 個要素， 促進了ＤＩＫＷ 鏈迭代演進。

在信息資源協奏動因階段， 企業(yè)通過技術環(huán)境變遷的外部動因和信息資源基礎的內部動因進行驅動。上海匯眾已經形成穩(wěn)定的企業(yè)生產和運營模式，已有的數字和信息資源管理方式及信息資源建設基礎能在很長一段時間內為企業(yè)帶來行業(yè)的競爭優(yōu)勢。在數字孿生等新興技術下， 這些穩(wěn)定的舊有模式反而因其資源約束難以充分發(fā)揮優(yōu)勢， 但在外部環(huán)境的驅動下， 數字孿生等新一代ＩＴ 技術與數字化轉型政策環(huán)境的利好， 為數字孿生技術下企業(yè)信息資源協調提供了良好的基礎條件。企業(yè)內部人員也積極靠近行業(yè)頂端水平， 能夠提出更新基礎信息資源管理工具和數據處理能力等新需求。

在信息資源協奏過程階段， 上海匯眾充分利用各類信息資源， 通過數據和信息資源的建設， 形成企業(yè)的數字化精益生產能力。在資源結構化階段，通過資源構建和資源積累不斷進行資源的融合迭代，對數據和信息資源進行序化， 并創(chuàng)造出結構化的數據和信息資源， 為后續(xù)的資源能力化和資源杠桿化演化升級提供支撐。在資源能力化階段， 一方面通過對數據和信息的資源豐富化， 形成企業(yè)的資源組合； 另一方面通過不斷對數據和信息進行優(yōu)化與完善， 使得企業(yè)充分利用現有數字和信息資源擴展已有的資源管理能力， 并通過對數據和信息深度挖掘與分析形成知識資源。在資源杠桿化階段， 知識通過資源部署和資源協調被有效地轉化成為企業(yè)的智慧， 形成企業(yè)數字化精益生產的柔性和企業(yè)的業(yè)務能力。

在信息資源協奏結果階段， 通過企業(yè)數字孿生技術實現了柔性能力和業(yè)務能力。柔性能力上， 通過對上海匯眾的生產過程進行仿真模擬， 幫助企業(yè)發(fā)現了生產過程中的問題； 業(yè)務能力上， 數字孿生幫助上海匯眾實現了生產過程的優(yōu)化和智能化， 實現了精益生產過程中的可視化和透明化。從案例分析結果來看， 企業(yè)數字孿生技術在提升上海匯眾的生產效率和質量方面發(fā)揮了重要價值。通過仿真模擬、智能優(yōu)化和可視化等手段， 企業(yè)的數字孿生技術幫助上海匯眾快速發(fā)現問題， 優(yōu)化生產流程， 提高生產效率和質量。

４.３ 數字孿生技術下企業(yè)信息資源協奏的動力機制

資源結構化機制， 即將企業(yè)現有資源進行重組形成新的資源組合［２９］ 。這包含３ 類促進， 分別是資源構建、資源序化和資源積累。在信息資源管理中涉及ＤＩＫＷ 鏈的數據和信息維度， 這一過程中數據和信息資源會隨著管理實踐的深入不斷融合迭代。在資源結構化機制中， 其中的資源序化是此環(huán)節(jié)的關鍵機制， 它可將企業(yè)信息資源整理為符合企業(yè)發(fā)展目標及高適用性的戰(zhàn)略要素。此階段， 管理者根據已有的研發(fā)和生產信息資源， 積累生產技術和經驗， 同時剝離非核心信息資源和業(yè)務流程， 通過對數據和信息的挖掘， 集中優(yōu)勢資源提升企業(yè)核心競爭力。

資源能力化機制， 即將結構化后的資源整合形成企業(yè)所需的能力［４１］ 。與案例企業(yè)類似的組織通過內生機制， 在優(yōu)化自身數字和信息資源的基礎上， 借助數字孿生技術的仿真特色， 調動數字和信息資源價值， 通過數字孿生技術為企業(yè)信息資源的呈現提供支撐。資源能力化機制， 主要集中于對知識挖掘和分析的維度上。通過企業(yè)的資源能力機制建設， 更好地適應數字孿生技術與數字化變革環(huán)境下的外部環(huán)境， 更有力地克服自身資源惰性， 幫助企業(yè)規(guī)避能力陷阱［４２］ 。同時， 資源鞏固和開拓的管理行動將數字孿生中生成的信息資源轉化為企業(yè)的核心競爭優(yōu)勢和核心競爭能力。

資源杠桿化機制， 當企業(yè)的資源被結構化和捆綁后， 這些資源還不能直接給企業(yè)創(chuàng)造價值， 而需要被有效地利用以形成企業(yè)的競爭優(yōu)勢［２９］ 。資源杠桿化機制比能力化機制更加強調與現階段企業(yè)的戰(zhàn)略目標相結合， 并在ＤＩＫＷ 鏈的知識和智慧螺旋升級下， 與信息資源管理的行為進行結合。在數字孿生技術賦能下， 企業(yè)進行新舊信息資源重新整合，形成具有新功能與新效用的產品組合或生產模式。根據數字化賦能理論， 認為通過一系列業(yè)務功能布局和技術架構設計， 能為企業(yè)提供差異化的數字產品和數字服務。因此， 數字孿生技術下數據和信息資源的有效建模和數字化仿真， 可以幫助企業(yè)擺脫傳統的生產模式， 并加速企業(yè)精益生產過程的數字化轉型和變革， 以達到數字化賦能作用［４３］ 。

５研究結論

本文采用單案例研究方法， 對上海匯眾企業(yè)精益化進行典型案例分析。基于資源協奏理論和ＤＩＫＷ鏈理論， 構建數字孿生技術下企業(yè)信息資源協奏的理論分析框架。采用信息資源協奏的“動因—過程—結果” 邏輯， 解析了數字孿生技術下ＤＩＫＷ 鏈的特點、數字孿生技術背景下企業(yè)的信息資源協奏及其動力機制。研究發(fā)現， 數字孿生技術下企業(yè)信息資源協奏， 在資源結構化階段， 資源序化是在信息資源協奏中獨有的資源協奏要素； 在資源能力化階段，資源豐富化、資源加強化和資源構建都是以數字和信息資源為基礎的， 是企業(yè)資源建設中的核心能力； 在資源杠桿化階段， 數字孿生技術下可幫助企業(yè)進行更好的企業(yè)資源部署和資源協調， 并為企業(yè)的數字化轉型和核心競爭力的提升提供重要支撐。

本文的理論貢獻和創(chuàng)新點表現在以下３ 個方面：一是結合資源協奏理論給出信息資源協奏的內涵，提出數字孿生技術下企業(yè)信息資源協奏的理論分析模型， 并結合典型案例對信息資源協奏的原因、信息資源協奏的過程和信息資源協奏的結果進行解析。二是通過案例分析方法， 解析數字孿生技術下企業(yè)信息資源協奏過程“黑箱”， 包括資源結構化、資源能力化和資源杠桿化３ 個過程。三是結合案例分析結果， 總結了數字孿生技術下的ＤＩＫＷ 鏈的特點，為企業(yè)基于信息資源協奏視角進行數字孿生建設和企業(yè)數字化轉型提供理論和實踐指導。

本文的管理啟示在于以下兩個方面： 一方面從微觀層面， 我國很多企業(yè)都在進行數字孿生項目的部署， 但現有的研究不能為企業(yè)信息資源管理實踐提供可參考的成功范式。本文基于單案例研究結合數字化精益生產說明了企業(yè)通過ＤＩＫＷ 鏈的建設，可以實現生產過程中數字孿生的建立， 并幫助企業(yè)提高競爭優(yōu)勢和核心競爭能力； 另一方面從宏觀層面， 隨著數字孿生等新一代數字技術的快速發(fā)展，各行各業(yè)都在經歷著變革和創(chuàng)新， 對于不同類型企業(yè)來說， 他們需要經歷資源結構化、資源能力化和資源杠桿化的信息資源協奏過程， 通過數字孿生技術的應用提升企業(yè)的柔性能力和業(yè)務能力， 從而在數字孿生技術的構建中幫助企業(yè)快速發(fā)現生產中的問題， 優(yōu)化生產流程， 提高生產效率和質量。

本研究也存在一定的局限性。本文選取的單案例分析方法， 能夠提供對于一個特定案例的深入、詳盡的理解， 相比多案例研究為理論建構提供了有力的支持。由于單案例分析的樣本容量有限， 因此其結果的外部有效性有限， 具有一定的主觀性， 缺乏可重復性。后續(xù)研究中， 將結合不同企業(yè)的數字孿生實踐分析， 通過對比更全面地分析數字孿生的應用， 并發(fā)現在不同行業(yè)和環(huán)境下的共同點與差異。與此同時， 未來研究將著重于不同企業(yè)的數字孿生實踐， 并通過對比研究來構建各種情境下數字孿生的建設框架。這將有助于更好地理解數字孿生技術在實際中的應用， 更好地推動企業(yè)數字化轉型和核心競爭力的提升。