云技術驅動下制造業服務化轉型研究*

楊 靈， 陳 晶， 邱愛蓮

(沈陽工業大學 經濟學院， 沈陽 110870)

云技術驅動下制造業服務化轉型研究*

楊 靈， 陳 晶， 邱愛蓮

(沈陽工業大學 經濟學院， 沈陽 110870)

服務化是現代制造業發展不斷深化的過程，已經成為區域產業競爭力的綜合體現，其發展是一個不斷從量變到質變的累積演化過程。理解這個過程應基于產業技術演化，從產業需求和產業供給兩個角度來考察，才可能對制造業服務化有一個邏輯清晰的解釋。在發達國家“云制造”逐步從概念演變為現實的背景下，對云技術與制造業服務化的關系進行系統化研究，以期為提升我國制造業競爭力提供理論依據和指導方向。

云技術； 云制造； 服務化； 制造業； 產業需求； 產業供給； 技術標準化； 需求個性化； 大數據

工業經濟時代的核心特點是將規模化經濟發展到極致，即通過大規模地生產來降低成本，從而依靠規模化的實力來獲取區域乃至全球競爭力，其實質是一種供方經濟，客戶方的選擇很小甚至沒有，正如亨利福特“不講道理”的名言:“任何顧客可以選擇他所愿意的顏色，只要他的選擇是黑色的就行。”[1]進入信息經濟時代以后，在客戶需求多樣化發展的條件下，為了解決客戶特定需求與生產規模化、標準化之間的矛盾，人們提出了“大規模定制”*1987年，斯坦戴維斯(Start Davis)在《Future Perfect》一書中首次將“以類似于標準化和大規模生產的時間與成本，提供滿足客戶特定需求的產品和服務”的生產方式稱為“Mass Customization”，即大規模定制(MC)。的概念。大規模定制看似解決了客戶多樣化的需求，其實質只是為客戶多樣化需求提供了一定程度上的選擇而已，而且其實現途徑依然是通過規模化來降低成本與節約時間。進入21世紀以后，隨著客戶需求多樣化的進一步發展，量產化定制已經無法滿足個性化需求的膨脹，基于云技術的專業化制造服務正在從概念走向現實，成為制造業服務化轉型的重要推手。

一、制造業服務化轉型的演變

從全球制造業的發展趨勢來看，越來越多的制造業企業已不再僅僅關注產品的生產，而是將服務行為的觸角延伸到產品的整個生命周期[2]。對于傳統制造業而言，服務是指專業的售后服務；而對于當下的制造業而言，在競爭的壓力下，從產品開發、生產、銷售到產品的報廢以至解體或回收，都要求有面向客戶的相應的專業化服務。越來越多的制造業企業已不再滿足于僅提供產品，而是提供產品與服務的“集合體”，這就是所謂的全球制造業服務化趨勢。

1. 制造業服務化概念的提出

20世紀80年代，Michael E.Porter在《競爭優勢》中用價值鏈來表述企業的價值增值活動，并將“服務”列為企業價值創造的5種基本活動之一。相對于易被模仿的加工制造環節而言，產業價值鏈中研發、設計、營銷以及售后等環節不僅不易被模仿，還能在競爭中保持長期的差別化優勢，因此，制造業的服務增值活動就以加工制造環節為起點，向研發、設計、營銷等全產業鏈延伸，即服務化現象開始出現[3]。

制造業服務化現象一開始出現就受到了許多專家學者的關注，Vandermerwe和Rada最早(1988年)提出“servitization”，即“服務化”的概念。當時他們對服務化的解釋是制造企業從僅僅提供產品向“產品+服務”包轉變，完整的“包”包括產品、服務、支持以及自我服務和知識，而且服務在整個“包”中居于主導地位，是企業價值增值的主要來源[4]。

1999年，White等學者從制造商角色角度提出，服務化是由產品提供者向服務提供者轉變的動態過程，他們使用“servicizing”一詞來表述制造業向服務化演化的思想，認為制造企業和產品都可能處于向服務化演化的過程之中。

2000年，從發展中心的角度，Reiskin將制造業服務化定義為“從以生產產品為中心向以提供服務為中心的轉變”。

2003年，從內外服務化角度，Szalavetz用tertiarization一詞將制造業服務化定義為包括開發、設計、后勤、人力資源、會計、法律及金融等的內部服務過程和包括融資、運輸、安裝、系統集成以及技術支持等的外部服務過程。

總而言之，制造業服務化就是制造業企業為了獲取核心競爭優勢，將價值鏈由以制造為中心向以服務為中心的轉變。

2. 制造業服務化的演變

為了清晰地反映出制造業服務化演變的過程，基于產業價值鏈中價值增值比例的變化過程，本文從產業內外兩個角度將制造業服務化演變過程粗略地分為3個階段，劃分依據如圖1所示。

圖1 制造業服務化的演變

第一階段為20世紀70—90年代，這一階段的標志是服務經濟的形成。20世紀70年代以后，在經歷了20多年的黃金增長后，發達國家成功實現了從制造經濟向服務經濟的過渡，其標志就是在GDP構成中服務業的產值已經超過了50%。只不過這一階段的服務化更多地表現為專業化服務向制造業價值鏈中各環節由外而內的滲入，制造業本身并沒有非常明顯的標志。

第二階段為20世紀90年代至2005年，這一階段的標志是全球頂級制造業公司2005年50%以上的收入來自于服務，證明在全球范圍內制造業服務化已經成為一種趨勢。這一階段是在服務業占GDP比例沒有明顯變化的前提下，從制造業內部發展的服務化演變過程。

第三階段為2005年至今，這一階段的明顯標志是制造業與服務業的產業融合。從降低交易成本、提高資源配置效率的角度，服務業和制造業通過面向生產的服務細化和專業化分工，發展出基于制造產業價值鏈各部分的生產性服務部門和企業，使服務與制造的融合成為一種明顯的趨勢。在這個過程中，以IBM和GE為代表的制造性公司成功地完成了服務化的企業再造，IBM將其個人電腦部門出售給了聯想公司，成為面向客戶需求的服務提供商。這一階段，服務收入也占到了GE公司的80%以上，這些都標志著制造業的服務化已經成為一個確定性的事實。

二、技術標準化與需求個性化要求下的制造服務化

如果對引言中關于產業供給模式上的演化進行時間上的歸納，則大致可以分為三個時間段，即工業經濟時代、信息經濟時代和云技術時代(主要指未來發展階段)，其主要特點如圖2所示。需要說明的是，在當前個性化需求的條件下，制造業的產業供給模式正在演變為基于產業技術標準化的專業化服務。不論是個性化需求方面，還是產業技術標準化，制造業的專業化服務都會被要求具備大數據的處理能力，在云技術獲得產業應用以前產業供給還不具備這種能力，即無法通過產業的專業化服務來滿足客戶的個性化需求[7-8]。下面將從幾個方面來逐一論證本文所提出的產業供給模式的演化。

圖2 產業供給模式的演變

1. 需方經濟下的專業化服務

回顧制造業需求的演化，經歷了從供方經濟到需方經濟的一個過程。在供方經濟條件下，制造業還不可能按照需求來進行生產，最多只能通過批量化的規模性生產來提供具有代表性需求的產品。隨著技術的進步和經濟的發展，在從供方經濟向需方經濟逐步轉變的過程中，制造業也在適應需方的要求，逐步滿足不斷發展的個性化需求，從而在生產模式上不斷地進行著改變。生產模式的演化發展，大體上是經歷了一個從大規模制造到量產化定制，又從量產化定制到專業化服務的發展過程。比較而言，規模化生產是在犧牲個性化需求的條件下滿足了制造業產品在量方面的需求；量產化定制主要是在產品質量上滿足客戶需求，雖然在一定程度上實現了產品的多樣化，但還遠遠達不到個性化的要求；制造業追求的專業化服務則是為全方位滿足客戶個性化需求而正在進行的演化模式。雖然目前已經出現了為滿足大規模個性化需求的基于3D打印的社會化制造等新的方向，但筆者認為還處于概念性階段，就不在本篇內容中進行探討。

2. 產業技術標準化推動制造服務專業化

產業經濟的特征是分工，分工越細專業化生產程度就越高，同時來自于專業化生產的規模經濟性越顯著，從而生產的成本就越低。這是早在工業經濟時代以前就已經顯現并不斷深化的一個明確的趨勢，只不過這個趨勢在工業經濟時代表現得特別明顯。隨著產業技術的標準化發展，產業經濟成為迂回經濟，分工越細，供產銷的迂回路徑就越長，供與求之間的距離就越遠，供求失衡的風險就越大。對此工業經濟時代是通過犧牲需求的規模化生產來“解決”，信息經濟時代是通過量產化定制來提供一定程度上的選擇，而當下的云技術時代是通過專業化的制造服務來滿足客戶需求的個性化*產業技術標準化與客戶需求個性化表面上看似乎是一種矛盾，其實質是在產業技術標準化過程中存在著一個閥值，雖然我們并不可能明確給出這個閥值的情況，但是只要產業技術標準化程度超過這個閥值，產業經濟供給就會向滿足個性化需求的方向發展。當產品的各個零部件以及接口都完全標準化，甚至當這種標準化“武裝”到芯片生產上時，各種各樣的個性化產品是很容易用標準的零部件通過標準的接口來組裝提供的。。

制造業的專業化服務趨勢還表現為制造企業一直在不斷地進行著“服務外包”和“服務剝離”，以此提供更加專業的制造服務來滿足來自客戶的個性化要求。許多制造企業將原來是產前、產中或產后的服務功能獨立出來，原本是企業內部提供的服務活動轉而由其他企業完成。這一轉變也促使為滿足客戶需求個性化而提供專業化制造服務的企業迅速發展。這些企業從提供研發到人力資源、管理咨詢、金融支持、物流服務、市場營銷和售后服務等全過程的深度服務鏈，推動了制造業服務化的迅速發展，也成為新的經濟增長點。

3. 供給滿足需求的條件——制造服務化

制造業發展的一個必然趨勢是在全產業鏈的各個環節以合理的成本不斷地滿足客戶的個性化需求，并且這個過程是以服務的形式來不斷深化的。而在實現客戶需求的服務深化過程中，不論是研發環節的設計服務和生產環節的智能制造，還是銷售渠道和服務支撐的平臺管理，都對制造業提出了一個共性的要求，即對龐大數據的迅速處理分析能力。對大數據的瞬間處理能力使得企業對高性能的計算系統越來越依賴，更高性能的分析系統帶來的是更短的分析時間，但企業要想更快地從海量數據信息中獲取想要的信息，加快企業的業務決策，依靠傳統的IT系統來完成分析應用越來越不可能。就目前而言，再強大的服務器在面對海量數據處理時，其計算能力也會很快耗盡。而云計算就是將分散的系統整合成一臺虛擬的超級計算機，其最大的優勢就是超強的計算能力。

三、基于云技術的制造業服務化實現機制

制造業服務化雖然是一個逐步的演變過程，但在這樣的一個過程中，無論是對企業競爭還是對產業發展而言，制造業服務化本身都對制造業企業提出了全方位的能力要求。當研究這些要求時發現一個系統化的特征，即只有在云技術的支撐下才可能實現真正的制造業服務化[9]。盡管大家的觀點不一，本文還是通過以下幾個方面來嘗試論證為什么只有基于云技術才可能實現制造業服務化的逐步轉型。

1. 云計算突破制造服務的成本瓶頸

在傳統IT架構應用模式下，制造業企業要想實現服務信息化必須首先購買IT軟硬件產品，并需要成立專業的部門負責包括IT基礎設施以及業務系統在內的所有平臺產品，不僅周期長，而且需要專業的IT維護人員來保證系統的正常運行。在制造服務不斷規模化和復雜化的過程中，要求的投入成本非比例性的增加是制約傳統制造業企業服務化的一個普遍問題，也是必須經歷的過程。在云時代，這一切都發生了徹底的轉變，制造服務的信息化應用無需購買任何軟硬件產品，也無需部署相應的信息化平臺，企業可以根據自己的條件按需租賃軟硬件系統以滿足對制造服務的所有要求，不僅減少了制造企業的資金占用和信息化投入，更關鍵的是讓企業通過成本的節約來迅速獲得競爭優勢。

2. 云計算驅動制造服務移動化

制造業雖然經過了信息化發展，已經在內部進行了大規模信息系統建設，OA(辦公自動化系統)、ERP(企業資源計劃)、CRM(客戶關系管理系統)、SM(維修管理系統)、SCM(供應鏈管理系統)等系統也都在服務于制造業中的各個環節，然而由于這些系統主要以PC為終端，一般僅限于在辦公室內使用，無法滿足日益發展的制造服務移動化的要求。

隨著移動終端融入制造服務應用中，企業的業務系統正在“移動”，這種移動化的業務系統將使企業變得更加靈活。但這種業務移動化應用要求通過互聯網訪問遠端的信息化平臺，依賴遠端平臺的計算來實現業務數據的交互和訪問，由于數據都在遠端，不在本地，只有通過云計算遠端平臺將資源虛擬化，才能實現高效的資源分配。

3. 云計算支撐制造服務的大數據處理能力

隨著大數據*全球知名咨詢公司麥肯錫首先提出了大數據的概念:“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”的發展，制造服務化對高性能的計算系統越來越依賴，因為更高性能的分析系統帶來的是更短的分析時間，這也意味著制造企業能更快地從海量數據中獲取需要的信息，并在復雜市場環境中加快企業的各種業務決策。但依賴傳統的信息化系統來完成這些分析應用已經越來越不可能，因為面對海量需要處理的數據時，再強大的服務器其計算能力也很快會耗盡。與這種情況不同，云計算的優勢是將分散的系統整合成一臺虛擬的超級計算機，其最突出的優勢就是能提供超強的計算能力。

四、結 論

在當下制造業全產業鏈專業化服務的階段，為了在全產業鏈各個部分都能提供專業化的服務，對制造產業和企業提出了服務成本、服務移動以及大數據處理能力的要求，而這些能力在傳統條件下無法滿足，只有在云技術的支撐下才可能實現制造業全產鏈上的專業化服務。發達國家和地區已經開始將云制造模式從概念向現實推進，為了實現提高國內制造業產業競爭力的目標，需要在產業研究和產業政策上重視基于云技術的制造業服務化發展趨勢。

[1] Rogelio O，Robert K.Managing the transition from products to services [J].International Journal of Ser-vice Industry Management，2003(2):160-172.

[2] Shi S Y，Liu H B，Yang H C，et al.Resource modeling based on web service in manufacturing grid [J].Aeronautical Manufacturing Technology，2008，12(1):80-83.

[3] Zhang L，Luo Y L，Fan W H，et al.Analyses of cloud manufacturing and related advanced manufacturing models [J].Computer Integrated Manufacturing Systems，2011，17(3):458-468.

[4] Li B H，Zhang L，Wang S L.Cloud manufacturing:a new service-oriented networked manufacturing model [J].Computer Integrated Manufacturing Systems，2011，16(1):1-7.

[5] 李剛，孫林巖，李健.服務性制造的起源、概念和價值創造機理 [J].科技進步與對策，2009，26(7):68-72.

[6] 李伯虎，張霖，王時飛，等.云制造:面向服務的網絡化制造新模式 [J].計算機集成制造系統，2010，16(1):1-7.

[7] 劉繼國.制造業服務化發展趨勢研究 [M].北京:經濟科學出版社，2012.

[8] 楊靈，李裕豐.論中國光伏產業集群創新機制之對錯 [J].現代商業，2013(3):63-64.

[9] 楊靈，邱愛蓮.產業技術標準化對產業競爭力影響機理的研究 [J].中國商界，2013(4):77-79.

Studyonservitizationtransformationofmanufacturingindustrydrivenbycloudtechnology

YANG Ling, CHEN Jing, QIU Ai-lian

(School of Economics, Shenyang University of Technology, Shenyang 110870, China)

Servitization is a continuous deepening process of development of modern manufacturing industry, which has become the comprehensive embodiment of regional industrial compertitiveness, whose development is a continuous cumulate evolution process from quantitative change to qualitative change. To grasp this process should be based on industrial technological evolution. Only observing from two aspects of industrial demand and industrial supply can lead to a logically clear explanation of servitization of manufacturing industry. Under the background of “cloud manufacturing” gradually evolved from connotation to reality in developed countries, the relationship between cloud technology and servitization of manufacturing industry is studied systematically, in order to provide theoretical base and guiding orientation for the promotion of competitiveness of manufacturing industry in China.

cloud technology; cloud manufacturing; servitization; manufacturing industry; industrial demand; industrial supply; technology standardization; demand individualization; big data

2013-07-23

遼寧省哲學社會科學規劃基金項目(L13DJY080)； 遼寧省社會科學界聯合會項目(2014lslktzdian-26)； 沈陽市科學技術協會科技思想庫一般課題(sxk-201341C)。

基金項目:楊 靈(1970-)，男，遼寧撫順人，副教授，博士，主要從事技術創新與產業組織演化等方面的研究。

* 本文已于2013-12-24 09∶36在中國知網優先數字出版。 網絡出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/21.1558.C.20131224.0936.001.html

10.7688/j.issn.1674-0823.2014.02.09

F 062.5

A

1674-0823(2014)02-0132-05

(責任編輯:吉海濤)