作者简介

张明超，东北大学工商管理学院博士研究生，研究方向为数据赋能，数字化转型战略；

孙新波（通讯作者），东北大学工商管理学院教授，博士，研究方向为组织与战略管理（侧重协同激励、整合式领导力、赋能、商业模式创新和战略转型）、管理哲学与本土管理、创新与创业管理（侧重数字化和国际化创业机会识别）等；

王永霞，东北大学工商管理学院硕士研究生，研究方向为数据赋能。

研究缘起

起源于日本丰田汽车的传统精益生产自传入我国以来，在生产制造领域得到广泛推广，一度被业界看作是现代生产运营管理的黄金法则。传统精益生产被认为是一种能够最大限度降低企业资源消耗、提高企业生产效率和产品质量的管理模式创新。然而，随着生产环境和要求的越发复杂多变，传统精益生产理念缺陷影响下的实践隐患也逐渐暴露出来。一方面，企业往往过度放大传统精益生产中的“消除浪费”理念，导致对“优化价值创造过程的进取精神”的忽视；另一方面，传统精益生产理念在渗透范围上是局部的，缺乏在多元价值协作活动中的广泛融入，因此现实中遵循传统精益生产逻辑的不少企业其整体生产水平仍是“非精益”且粗放的。

数据科学技术为传统精益生产创新升级带来了契机，数据赋能驱动企业在客户交互、流程管控和合作方式等方面实现精益变革，使现代企业打造出数据化精益生产优势。现有研究虽注意到数据赋能在促进精益生产创新中的驱动作用，但多聚焦以下两个方面：其一，笼统地描述性指出大数据技术或数据本身在需求交互识别、流程柔性敏捷、组织细粒度治理以及资源动态配置等方面的系列“精益”赋能作用，但对于数据赋能作用的内在机理却缺乏探究；其二，采用决策分析、动态仿真以及网络分析等方法“原子还原性”地对“万物皆数”法则下生产运营过程中的库存控制、供应链协同优化和设备资源及人力资源管理等方面进行系列“精益”规划，进而制定精益生产过程中的资源“最优”配置策略，但却对数据赋能如何“整体生成式”地驱动精益生产创新实现缺少整合性探讨。

鉴于此，本研究采用案例研究方法，以青岛酷特智能股份有限公司为案例研究对象，探究其如何通过数据赋能驱动精益生产模式创新升级。本研究重点关注以下两个方面研究问题：第一，挖掘数据赋能驱动精益生产创新内在机理；第二，讨论数据赋能驱动下的精益生产较传统精益生产的创新变化。

理论渊源

传统精益生产是1990年麻省理工学院专家等人在国际汽车发展计划项目中，通过总结丰田公司的生产模式和管理经验提出的。传统精益生产是一种能够最大限度降低企业资源消耗、提高企业生产效率和产品质量以及最大限度满足市场需求的管理模式创新。传统精益生产表现为企业人力上的精化管理、设备设施的联合优化使用以及合作资源的准确选择，通过减少全流程环中的库存浪费、等待浪费、动作浪费、生产过剩浪费、不良品浪费、搬运浪费和过分加工浪费，尽最大可能实现物尽其用。但传统精益生产自身的理论缺陷限制了其应用价值的发挥。第一，传统精益生产过分关注消除浪费，严格控制或取消企业生产运营中不适应新经济的弊病，很多企业中流传颇广的是“精益就是消除浪费”，但过分关注浪费反而导致对“优化创造价值过程的进取精神的忽视”；第二，“精益”观念和活动多局限于库存控制和生产资源计划方面，缺乏在多元价值协作活动中的广泛融入；第三有关共享经济的数据研究，传统精益生产孤立地强调客户满意是保证企业长期成功的关键，忽视了对生产价值目标实现有影响的利益相关者的作用，难以针对突发状况快速协调变化。

在传统精益生产弊端日益暴露，逐渐与企业现实生产要求不适切的背景下，大数据及其技术催动了精益生产的创新变革。例如，大数据在需求预测、产品生产、供应链管理、组织结构变革方面展现出的系列“精益”效能，这些都为打造数据化精益生产优势奠定了条件。在需求预测方面，基于细粒度的个性数据识别使需求决策更加准确。通过对客户评论数据的挖掘与分析，使企业能够“精准”捕捉生产需求，由随需而变到主动发现和创造需求；在产品生产方面，大数据技术实时监测潜在的运营风险，并且通过数据的交互促进制造资源自动合理调度，推动生产流程“精密”运作。在供应链管理方面，大数据环境下供给端与需求端实现了信息高度对称，企业跨越时空范围局限匹配优质的合作资源，实现所需资源能力的“精选”配置；在组织变革方面，任务资源的数据化与模型化增强了员工绩效的实时可测性，任务数据的开放透明打破了自上而下的线性工作流程，员工根据任务要求跨部门即兴合作成为现实，工作执行的“精细”度得到充分保障。尽管现有学者认识到大数据推动精益生产创新升级，迈向数据化精益生产中的关键作用，但学术界更多的是对数据化精益生产进行分解式解读，缺乏对数据化精益生产的整体生成式探讨，对数据化精益生产尚没有形成清晰的概念认知。

此外，现有关于数据赋能的研究主要有以下四个层面：一是员工赋能，指借助数据通信技术，促进员工之间信息沟通和实时交流，激发员工的工作热情和主观能动性，推动跨部门高效合作；二是客户赋能，即企业可以通过设计数据交互渠道为客户创造参与价值创造和表达自身想法的机会，针对客户真实需求进行个性化满足；三是合作赋能，即企业通过数据共创平台的搭建，凝聚需求侧的需求数据并及时分享给供给侧的潜在利益相关者，促进合作伙伴之间资源互补与协调；四是流程赋能，即通过大数据工具、技术等的应用推动企业生产制造智能化和数据化变革，提高组织生产效率及塑造完成复杂生产目标的能力。但现有研究对数据赋能作用的内在机理缺乏严谨性探讨，更缺乏在某一应用场景下探讨不同赋能作用之间的相互关系。本研究将继续挖掘数据赋能驱动精益生产创新的内在机理，为生产企业打造数据化精益生产优势提供理论指引。

理论贡献

第一，本研究挖掘出数据赋能驱动精益生产创新遵循“数据资源行动-数据能力生成-精益价值实现”的机理路径，充分回应了现有学者对加强大数据从资源到价值实现的转化过程研究的呼吁。

第二，本研究立足于大数据时代精益生产创新的实践背景，探析了数据化基因植入后的数据化精益生产的本质，深化了精益生产在大数据情境中的新解读。数据化精益生产中的“精益”在理念上主张价值创造全过程的系统优化与性能提升，在表现上整合性体现为包括生产目标精准化、生产加工精密化、生产配套精选化以及生产治理精细化在内的全局“精益”价值行为。

第三，本研究从客户、流程、合作和员工层面整合性探究了推动数据化精益生产实现的赋能作用机理，辨析了不同层面赋能作用在数据化精益生产实现中的作用。其中客户赋能是数据化精益生产实现的首要前提，流程赋能是数据化精益生产实现的关键基础，合作赋能是数据化精益生产实现的重要保障，员工赋能是数据化精益生产实现的必要支撑。

实践启示

第一，在大数据时代，企业家对于精益生产的理念认知不能再局限于“消除浪费”层面，尤其是要注重生产价值创造过程的全局性数据化基因植入与系统优化；

第二，若想充分挖掘和释放大数据在推动生产模式创新中的“精益”潜能，生产企业首先需要对生产情境中的常规性资源进行数据化“孪生”再现，并且针对不同类型数据资源采取特定的资源行动，进而生成支撑精益价值实现数据能力；

第三有关共享经济的数据研究，数据化精益生产本身是一项复杂系统工程，不仅是在生产流程方面引入先进的管理工具那么简单。企业要通过设计数据运营架构，从客户、流程、合作与员工层面协同赋能，才能打造成数据化精益生产优势。

第四，大数据时代生产企业的愿景和使命应主动“价值向善”，由于员工、客户和合作商都是企业的生产资源，在企业内部应创造鼓励主观能动性发挥的企业文化和灵活性的任务制度安排，给员工提供释放才能的舞台；在企业外部应主动倾听客户需求声音，并且积极转变传统“零和博弈”竞争理念，谋求与合作商之间的和谐共赢。

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