自BCG與世界經濟論壇近期聯合發布的報告《Share to Gain: Unlocking Data Value in Manufacturing》。

數據是未來工廠的命脈。 隨著製造商越來越多地採用高級分析法、人工智能和其他新興數字技術來轉變生產和供應鏈，他們必須找到有效的方法來應用和管理數據。 迄今為止，大多數製造商都專注於企業內部的數據。 而通過企業間數據共享，製造商能夠釋放更多的價值並加速創新。

波士頓諮詢公司（BCG）最近的一項全球調查顯示，全球近四分之三的製造業管理者正在考慮通過數據共享來改善運營。 真正通曉數字化的企業不僅利用共享數據改進現有技術的應用，還利用共享數據開創了全新的應用。 在工廠圍牆之外進行數據交換，獲得的回報是巨大的：僅在改善運營這一項，企業在五個關鍵領域通過數據共享所能創造的總價值預計超過1,000億美元。

BCG和世界經濟論壇（WEF）近期聯合發布了一份白皮書，研究能夠從企業間數據共享中受益或藉此能夠實現的應用領域。 報告分析了應用中一些常見模式（如協作模式）、數據共享面臨的障礙以及克服這些障礙的方法，還提出了一個框架，可用於幫助製造商選擇要實現的應用、確定合作夥伴，並與合作 夥伴探討數據協作的構思與計劃。 最後，報告概括了成功實現數據共享的關鍵因素。

數據共享的應用

製造業中的數據共享在以下五個主要應用領域中創造價值。 其中，數據共享的功能有所差異：在第一個領域中，數據共享增強了現有的高級分析法和人工智能解決方案。 在其他領域中，數據共享使這些應用成為可能。

 01

 加強資產優化

 製造商可以收集同類型機器的多個用戶的數據來改進算法，實現預測性維護等不同應用。 因此，共享數據可以通過延長機器正常運行時間和提升產品質量來優化生產資產的利用效率，從而為所有利益相關方創造一個共贏的局面。 這對於缺乏足夠數據來支持可靠分析算法的製造商來說尤為重要。

 02

 沿價值鏈跟踪產品

 通過實現端到端價值鏈的透明化，製造商可以對突發情況快速做出反應，減少庫存。 儘管製造商已經可以在整個供應鏈中對產品進行跟踪，但他們必須協作、共享數據並利用通用系統來建立真正的端到端透明。

 03

 沿價值鏈跟踪流程進展情況

 如果製造商可以獲取價值鏈上連續且完整的數字記錄，就可以逐步增強價值鏈夥伴之間的信任，並更有效地遵守嚴格的監管要求。 這使製造商能夠確保供應商遵循商定的生產流程，供應商也可以在質保爭議中把這些記錄作為證據。 食品和製藥行業的企業已經在建立數據聯盟，以獲取這些益處。

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 交換數字產品的特徵

 在產品形狀和組成方面共享數據可以使製造商保持同步，同時優化聯網的生產流程。 例如，供應商和原始設備製造商之間共享的數字孿生產品有助於消除來料檢驗或形貌測量的流程，而這些流程是自動化加工零部件的必要環節。

 05

 驗證來源

 消費者越來越多地希望知道產品的最終來源和加工方式，而且他們希望能夠驗證產品的真偽。 通過共享數據，價值鏈參與者可以一起建立產品溯源體系和可靠性追踪體系，並幫助消費者識別造假行為。 為了做到這一點，每種材料和商品都需要一個防篡改的唯一標識，該標識需貫穿整個生產生命週期。 一些企業已經開始聯手，在區塊鏈解決方案上展開協作，從而實現這一目標。

協作提升價值

為了在數據共享上能夠成功協作，利益相關方需要很好地理解如何共同提升價值。 製造商之間可以通過第三方的解決方案供應商展開協作，供應鏈中的直接供應商和製造商之間可以展開協作，製造商之間也可以通過機器供應商的介紹展開協作。 考慮到競爭和合規性，處於同一價值鏈步驟中的企業之間很少直接協作。 例如，兩家汽車整車廠可能不會直接共享彼此的產品和生產數據，如果他們希望協作，則可以通過第三方間接進行。

數據共享的障礙主要來自信任層面和技術層面。 從信任層面來講，企業可能會擔心無意中洩露有關業務的寶貴或敏感數據，在談判中喪失主動權或競爭優勢。 企業可能還希望清楚地了解共享數據如何被使用和分析。 技術層面的擔憂則包括數據洩露和丟失的風險，可訪問性和互操作性出現問題，同一解決方案的參與者之間數字化水平參差不齊，以及更換技術的成本（或擔心陷入某一種特定 技術而無法自拔）。

成功的數據共享合作通過制定明確的價值主張和理由、使用互惠協議，並採用安全技術和通用標準來解決上述問題。

 新手入門

BCG提出的五步框架可以幫助製造商初步建立數據共享關係。 該框架並不涵蓋構建複雜數據共享協作的所有方面。 相反，它是深入討論數據共享應用和成功建立共享關係的起點。 它為合作夥伴的協作細節奠定了基礎。 該框架包括以下步驟:

了解要通過數據共享解決的業務挑戰。

 開發應對業務挑戰的具體應用。

 根據對業務的影響力，確定應用的優先級。

 確定並評估每個應用的合作夥伴。

 為數據共享關係制定合適的計劃。

 在確定數據共享應用的優先級時，必須檢查價值主張和風險以及數據的可訪問性和質量。 製造商需要通過評估來確定合適的合作夥伴，並了解所有利益相關方的組織和基礎設施準備情況。 最後，各方需要討論協作的建立、共享機制、補償模式和技術架構等方面的要求。

應用此框架之後，製造商仍然需要為數據共享做大量的籌備工作。 選擇正確的技術和通用標準有助於克服數據共享的主要障礙，如操作互通性問題和風險。 新技術和全行業標準化的推行和通用參考架構的採用值得期待，更應予以進一步鼓勵。

每位製造商都有機會通過數據共享即刻釋放價值。 為了實現這一目標，製造業的領導者必須建立清晰的願景，制定正確的價值主張，並通過在生態系統中建立信任來選擇合適的合作夥伴。 一旦具備了這些先決條件，製造商就可以專注於克服數據共享的其他障礙，比如安全性、隱私保護和互操作性。 通過使用結構化方法，領導者可以識別相關的應用並建立成功的協作。 儘管存在許多不確定性，但成功的秘訣顯而易見的：專家、行業參與者和政府必須圍繞數據共享加強協作，使更多製造商成為通曉數字化的高手。

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關於作者

Daniel Küpper是波士頓諮詢公司（BCG）董事總經理，全球合夥人，BCG創新運營中心負責人。

  

 Aclan Okur是波士頓諮詢公司（BCG）項目經理。

  

 Francisco Betti世界經濟論壇塑造未來高級製造和生產專題負責人。

Felipe Bezamat世界經濟論壇項目負責人。

  Memia Fendri世界經濟論壇項目專家。

Beatriz Fernandez世界經濟論壇社區專家。