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前几天和某公司的投研经理交流,共同讨论了某电力设备企业的数字化转型战略与风险。我觉得挺有代表性,这里略去企业详细信息,做个讨论分享。
一、从1.0~3.0的数字化转型战略
该公司长期从事某电气设备生产制造,是该领域的龙头企业。和很多电气设备商业务类似,过去它们专注于电气硬件产品的研发和销售,软件及数字化能力较弱。
为了适应行业数字化的浪潮,他们规划了公司未来的发展战略:归纳起来就是数字化1.0到3.0。
1、数字化1.0:面向单一场景的垂直数字化战略
如电气运行监控(SCADA),提供监控软件+采集监控设备的解决方案。
同类场景还包括:设备在线监测(智能配电柜)、电能计量(能耗管理)、用电安全监测等。
2、数字化2.0:面向2B单用户,多场景融合的数字化平台战略
在数据层面和开发架构层面,打通上述垂直场景,构建一个横向一体化的数字化平台,实现统一物联接入、统一数据管理、统一开发架构,去支撑2B应用的大量细分场景。
如“设备智能运维”的需求,要将设备监控、在线监测、电能计量等专业数据打通,形成统一的运维流程信息化,实现工单闭环管理。
这个逻辑和电网企业的“配调一体化”,也就是配网运行(设备管理)和调度监控两个专业的数字化和融合思路近似。
3、数字化3.0:面向B2B,多主体、多市场的综合调控的数字化运营战略
当2B平台积累了足够多的行业客户和负荷侧资源,可以将各类资源通过平台进行聚合、分类、提炼和抽象,形成资源池,并参与到电量市场、辅助服务市场、场外零售侧市场、甚至碳市场的各类交易中,实现多个主体间的B2B的运营管理,实现平台化的盈利模式和多边的生态合作。
同时,在现场设备层面,从单一功能的数据采集,到双向的“测量+控制”,再到综合的边缘网关设备研发。管理对象逐步升级到“光-储-充-荷”的用户微电网系统运行控制。
二、看上去很美,实则有三个吞噬一切的战略黑洞
电力设备商的数字化转型,无论是施耐德、ABB等国外巨头,还是国内的各类一次、二次设备制造商,转型路径似乎都遵循着:从硬件,到“硬件+单一功能软件”,再到“融合各子功能的统一数字化平台”,最终形成“数字化大平台+B2B运营服务”的终极战略。
而虚拟电厂,则是这种终极B2B战略的某种终极想象:把用户侧闲置的各类灵活性能力,到一个多边市场里去变现,这不就是能源的“滴滴模式”么?
这些战略思考看上去很美,但仔细推敲则发现,里面存在着三个“战略黑洞”,分别是:
认知黑洞、技术黑洞、营销黑洞
从短期战术的角度,这些黑洞看似无害,公司业务似乎也欣欣向荣。
一旦用战略视角去审视和执行,则整个公司需要“脱胎换骨”,才能从战略黑洞,转型成为“数字化重生”的白洞。
其中蕴含的战略风险是巨大的,甚至可能是“吞噬一切”的失败。
本文上半部分,我们先讨论“认知黑洞”
三、认知黑洞
企业战略层的认知水平,决定了企业转型的天花板。
1、系统认知鸿沟
谈到B2B数字化转型战略,某个通信巨头的高管说:XX设备公司擅长于“下三路”,一旦遇到“上三路”的玩法,它们是不适应的。
这个“下三路”不是品行低下的意思,而是它们长期从事基础的硬件类设备制造和销售,这些设备安装到用户现场机房里工作,对于这一套打法,它们是行业顶尖水平。
未来的发展方向是“上三路”,就是基于这些硬件设备之上的网络(拓扑)、系统管理、泛在物联、大数据平台、数字智能,乃至B2B平台化运营,这些都是软系统的领域,其实是设备商不擅长的东西。
在1996年确立的《华为基本法》中,第一章的第一条就明确指出:为了使华为成为世界一流的设备供应商,我们将永不进入信息服务业。
信息服务业就是华为的“上三路”。
不过华为现在早就进入了“上三路”,比如“云-管-边-端”战略里,云和管就是严格的信息服务业。
但是作为电信设备供应商出身的“华为云”,和作为信息服务业出身的互联网竞争对手:阿里云、腾讯云,在一些地方还是有细节区别的。
这种区别就是“设备思维”和“软系统思维”的差异。
对于电气设备制造商来说,它们长期从事某一类设备的研发和制造,比如表计、开关、变压器、开关柜。
数字化1.0是从设备看系统,需要卖什么设备,就搭配一套和设备关联的软件,软件功能是为硬件设备服务的。
卖开关,那就送一套开关数据管理软件:一个高度智能化、自诊断的高压开关,可能实时地产生3000种各类数据,当然需要一套软件去管理。
这套软件哪怕界面做得再炫,本质上还是以开关数据为驱动力的,管理和展现开关数据的。
但是有时候开关跳,不是开关本身的问题,而是开关连接的某条线路的某个地方,发生了开路或者短路。要解决这个问题,需要在电力网络拓扑中,结合各类时空数据去分析和定位故障。
因此,开关跳闸故障的分析和定位,不仅是开关设备维度,更是电力系统维度的事情。
对于一个整体的配电系统,哪怕是最小的一个配电系统:380V用户侧低压系统,看问题的维度也是不一样的,概括来说就是:
从设备看系统,和从系统看设备,是完全不同的视角和结果。
2、业务认知鸿沟
在上述场景里,从用户需求的角度看,数字化不仅要发现故障、定位故障,更需要去处理和解决故障。
它不只涉及到电力技术系统的故障研判,还涉及到多业务模块的电力业务系统的融合,这就是数字化2.0的业务需求。
比如开关设备,除了数字化1.0建立起3000个实时参数的监测,如何建立管理体系,比如设备台账、设备运行记录、设备维护流程等,去闭环解决故障,这些都是管理维度的认知。
因为在工程实践中,由于电力设备商处于产业的上游,和投产后用户设备运行场景之间,隔了“设计-成套-安装-调试”等多个环节,导致它们并不能掌握真实的设备运行数据和需求。
此外,哪怕是同一种产品(比如低压断路器),不同的用户可能采用不同的运行维护体系,所以设备商和“智能运维”的业务管理体系之间,是天然割裂的。
用某个设备运维商的话来说:
XX设备商的“智能运维模块”,原厂家软件开发人员根本不懂实际的运维管理,做出来的功能是没法用的。
这还仅仅是和设备本体相关的运维场景,要实现2.0的平台化,还需涉及能量管理、批发侧交易管理,零售侧客户管理、碳资产管理等各种复杂业务体系场景,以及各种流程环节的相互融合:一套复杂业务流程网络。
数字化2.0要通过大平台的实现,去支撑上述的业务流程网络,这对设备商来说,要跨越“从制造到管理”的业务认知鸿沟。
这里的难度,就像IBM从卖服务器,变成做SAP的ERP。
3、运营维度认知
数字化2.0实现了平台化,但商业模式本质还是“卖软件”,只不过做成了SaaS的租赁模式。
数字化3.0应实现基于数字化平台的“运营”。
运营是“运”+“营”,其中的“运”是“运用、运行”的意思;而“营”,不仅是营销,更多的是“营业、营利”的意思,也就是能从平台本身的运营里,获得持续的盈利,不用靠“卖平台”赚钱,比如淘宝不是靠淘宝软件平台赚钱的。
所以这就需要运营维度的认知重构:无论是虚拟电厂的产品抽象,还是基于电力市场能量平衡的现货交易,都需要基于电力系统知识,和专业的领域知识,进行运营维度的认知再构建。
就像一个老司机,如果想要开网约车,还得大量积累各种运营的显性知识和隐性知识,比如:“下雨天在哪里更容易抢单,平峰时哪个路段不堵车?”,这些都是传统私家车司机和车辆租赁公司不会去考虑的问题,属于运营层面的学习。
所有涉及到系统、管理、运营的问题,都是一种认知维度的复杂度提升。
一辆汽车的智能化,和4S店的业务管理系统,再到滴滴级别的B2B运营,是认知的三层维度。
如果意识不到这种复杂度,那从1.0到3.0的时候,无论是系统功能、数据的模型,还是系统整体的架构,乃至理解和满足客户需求的方式,都会面临困难。
这就是认知黑洞导致的战略困境。
本文下半部分,我们将讨论“技术黑洞”和“营销黑洞”。
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