工业化是指经济、社会和技术的进步，通过生产、制造、分配商品和服务的流程来促进生产力和经济增长。

工业化过程中企业管理发展大致经历了五个阶段（如图1所示）。第一阶段是工业革命时期，机械化生产以人力和畜力为主要动力，典型代表有1833年英国出台的《工厂法》。第二阶段从20世纪初开始，以蒸汽、电力和内燃机为动力，通过大规模批量生产实现了产业化，典型代表有福特汽车制造公司的流水线生产模式。第三阶段从20世纪60年代起，通过电子信息技术的应用，实现了自动化生产，典型代表为日本的“精益生产”（Lean Production）。第四阶段始于21世纪，标志是数字化和智能化技术的应用，工业化的发展目标是提高生产效率、降低成本、提高产品质量和提升市场竞争力，典型代表为德国的“工业4.0”战略。第五阶段，即2021年以来，在工业4.0的基础上，“以人为本”成为新的工业发展趋势，智能制造、个性化定制、人机协作和绿色制造等理念成为新型工业的发展模式，典型代表有欧盟公布的《工业5.0：迈向可持续、以人为本和富有弹性的欧洲工业》。

在工业化发展的不同阶段，企业为适应技术和市场发展的变化，需要有不同的管理模式。当前，多数企业的管理结构仍然是传统工业化的生产方式和组织结构，注重规范化、标准化、集中化和层级化等，而新型工业化要求企业具备智能化、人文化、可持续化等特征。面向新型工业化，企业需要运用大数据、人工智能、5G、区块链等现代信息技术，满足业务发展过程中信息数据智能化处理、分析和管理的需要。在数智化转型过程中，企业面临着人力资本短缺、技术更新缓慢、市场竞争激烈、管理机制不健全以及生态环保压力。

面向新型工业化的企业管理主要集中在数据化管理、智能化制造、个性化产品和生态可持续方面。第一，在数据管理方面，企业需要将各个生产和管理环节进行数据化，并基于数据进行管理分析和决策；然而，多数企业在数据采集、存储和处理方面仍然存在认识不够、投入不足、安全风险等问题。第二，新型工业化需要企业运用智能化制造技术和设备推进生产流程自动化和智能化；然而，制造型企业在研发和生产管理方面数智化程度仍然不足，信息型企业缺乏将数智技术与工业产业相结合的实践经验，制造化与数智化脱节问题仍然突出。第三，为了适应消费者需求，企业需要具备灵活性和可适应性较高的管理和生产流程，实现个性化定制和差异化生产；然而，许多制造业企业的技术创新还停留在传统模式，难以与新型工业化的发展目标相匹配。最后，新型工业化需要企业进行绿色可持续发展，企业需要开发和使用环保设备和技术，推进清洁生产和低碳生产。

因此，针对新型工业化的发展目标以及企业需求，本文基于已有的成功案例，从数据管理、创新管理、动态能力和社会责任四个方面提出面向新型工业化的企业管理模式。

新型工业化企业管理的核心：数据管理

新型工业化在数智时代的机遇是以数据为基础，对数据进行管理与分析并实现扩大盈利是企业数智化的目标之一。传统制造业企业采集、存储和管理数据的方式比较单一，数智化程度较低，难以从数据中获取价值从而提升企业的竞争力与盈利能力。作为全球信息通信领域的领军企业，华为一直非常重视数据管理，经历了长期的投入、发展和改进，最终实现数智化转型（如图2所示）。

第一阶段，业务数据化。华为的数智化转型始于1998年。1998年之前，华为拥有数千名工程师，每个工程师都可以创造和处理BOM（Bill of Material，物料清单）数据，导致BOM数据普遍缺乏准确性和一致性，物料浪费严重，客户满意度下降。为解决这个问题，华为建立了集中的产品数据部门，将数据从整体中抽离出来，强调专业化的数据管理。用了一年时间，BOM数据从 70% 提升到了 99%。

第二阶段，数据体系化。随着华为将业务扩展到全球，不同国家的法律、客户需求和商业模式差异较大，交易流程开始出现混乱。2007年，华为成立全面数据质量提升项目，借助IFS（Industrial Framework for Smart Solutions，工业化智能系统）项目引入IBM框架，成立许多数据部门。在实际运行过程中，由于部门过多，数据难以实现跨平台使用，数据不通、数据异常、数据孤岛现象严重，影响数据使用效率。2014年，华为成立数据工作组，最终实现关键数据业务流打通。

第三阶段，数据价值化。数据获取和使用的目的不在于数据本身，而是在于数据的价值。2017年起，华为提出数据的可视和共享，建设了数据底座、数据湖，实现了数据的汇聚、连接、共享和消费。

第四阶段，数据安全化。2023世界移动大会上（MWC2023），华为发布了业界首个基于“网络存储联动”的多层联动勒索攻击防护技术（MRP），用于保护数据安全。

借鉴华为的案例以及新型工业化的需求，企业数据管理可以划分为数据采集与存储、数据共享与协作、数据分析与决策、数据维护与安全四个子模块。数据采集与存储是企业数智化转型的前提。数据共享与协作是企业运行的关键。数据分析与决策是企业精细化和智能化决策的关键，企业需要对数据分析结果采取相应的反馈和调整措施，确保企业运营的健康和可持续发展。数据维护与安全是企业保证数据可靠性和安全性的关键，企业需要建立高效、安全的数据维护和管理方法，包括数据备份、数据加密、访问控制、异常检测和预防、基础设施升级和故障容错机制等。

新型工业化企业管理的引擎：创新管理

传统企业在技术和设备更新过程中缺乏成熟的研发体系与创新模式，且对新兴技术如人工智能、云计算、大数据等缺乏了解和应用经验，这导致企业在实时存储、更新及分析机械设备的生产数据及运作情况方面存在障碍，无法对研发方向与进展进行精准控制与管理。在新型工业化道路上，企业不仅需要在主营业务上加大研发，还需要在创新相关业务上增加投入。

作为家电公司，英国戴森以高端市场和精益求精的产品设计、卓越的用户体验和持续迭代而著称。面对激烈的竞争和市场变化，戴森意识到只有不断进行产品迭代创新，深耕当前市场或开拓新市场，才能维持市场领先地位和业务增长。公司创始人詹姆斯·戴森 （James Dyson） 信奉从失败中学习的精神，因此戴森每款新产品的开发都遵循迭代式的产品开发流程，以实验驱动创新（如图3所示）。

戴森搜集用户反馈，通过其“ACCESS FM 模型”，将用户问题转化成产品功能语言，以让团队在实验设计阶段达成一致共识（如图4所示）。

借鉴戴森的例子，结合数智化技术在创新管理方面的运用，可以形成迭代开发、人工智能辅助、开放式创新和精益生产相结合的创新管理模式。迭代开发强调面向需求变化和增量迭代，提高产品研发和制造的效率和质量，降低成本和风险，快速响应市场需求变化。人工智能辅助可以通过机器视觉、自然语言处理、智能制造、智能客服、模型仿真、机器学习和深度学习等技术，帮助企业大数据挖掘和分析。开放式创新模式强调共同合作和资源共享以加速创新，同时提高企业的经济和社会效益。最后，精益生产模式通过减少浪费和缩短生产流程时间优化生产效率和品质，减少成本，提高维护预测性。

新型工业化企业管理的保障：动态能力

动态能力是企业整合、构建、重新配置内部和外部资源以应对快速变化环境的能力。面向新型工业化，企业会遇到许多不确定的风险，如数智化转型中的风险、技术迭代产生的淘汰风险及市场需求变化产生的经营风险等。企业可以通过数智化技术对转型、市场和技术等方面进行实时追踪和分析，识别问题和风险，及时调整战略。

今天的市场竞争已经不是大鱼吃小鱼，而是快鱼吃慢鱼。消费者的兴趣和需求日新月异，哪里有商机，资本就会迅速重新整合。小米的成功便展示了“快鱼法则”的优势。小米的“快”与移动互联网这个“风口”关系密切。2011年9月5日，成立仅1年多的小米首次对外预售手机，34小时卖出30万台；成立不到3年，小米的年收入就突破了100亿元。小米不是简单地与苹果、三星等争夺高端用户，而是运用敏捷管理模式（Agile Management），以“少、快、好、省”为管理宗旨，聚焦于利用机遇、人员和信息的杠杆作用（如图5所示）。

根据企业在新型工业化发展中可能遇到的主要风险，我们将动态能力管理划分为转型追踪模块、市场追踪模块和技术追踪模块三部分。企业在新型工业化发展中需要进行数智化转型，并且实时追踪和调整转型策略。数智化转型追踪模块可以通过建立数字化转型指数，实时收集和分析生产、销售和财务数据，搭建信息共享平台等方式实现。市场追踪模块可以通过大数据、人工智能和物联网等技术分析市场需求、趋势和竞争对手，监测生产、库存和物流等，帮助企业更快地适应市场变化。技术追踪模块可以利用大数据、人工智能和物联网等进行技术追踪，帮助企业把握技术发展动向，增强企业的技术实力和竞争能力。

企业必须不断改进和创新，利用数智化技术提高工作效率、降低成本和管理风险，才能更好地驾驭新型工业化的发展趋势。

新型工业化企业管理的担当：社会责任

社会责任是企业未来长久发展需要承担的义务，既是要求，也是目标。随着新型工业化的发展，企业不能只是单纯追求经济利益，而应当承担起社会责任，为社会做出应有的贡献。数字化和智能化技术为企业提供了先进的工具，能够帮助企业实现技术安全管理和环境保护管理，提高管理的效率和精细度，推动企业可持续发展。

海康威视主要从事视频监控产品和解决方案的研发、制造和销售，是社会责任管理方面的代表性企业之一，2022年度中国上市公司社会责任指数排名第一。海康威视将企业社会责任与可持续发展理念融入业务，把成为一家受人尊敬的全球科技企业的愿景写入了海康威视ESG（Environment、Social、Governance，环境、社会、公司治理）报告。按照SA8000（Social Accountability 8000，社会责任标准）国际标准，海康威视将“科技为善、诚信合规、绿色低碳、和谐共生”四个方面确定为公司ESG发展的重要方向及核心内容。基于公司各类流程支持，按照计划、实施、检查、处理（Plan、 Do 、Check 、Action，PDCA）循环管理，实现由报告披露向ESG管理提升和持续改进的闭环（如图6所示）。

技术安全和环境保护是新型工业化过程中最为突出的问题。制造业企业的技术安全主要体现在产品生产和使用上的安全，信息类企业的技术安全则体现在技术伦理和使用规范方面。数智化升级和融合将成为两类企业共同面临的问题。企业可以运用数字化和智能化管理系统，建立数字化档案系统，制定安全计划，利用大数据挖掘技术实现技术安全的有效监管，积极开展智能化培训以提高员工的技术安全意识和管理能力。

低碳环保是新型工业化发展有别于传统工业发展的重要内容。企业可以采用物联网和传感器技术实时监测环境因素，应用大数据和人工智能技术优化环境管理，推广节能技术和绿色生产技术，制定环保管理制度并利用智能化技术监督执行。

结束语

针对新型工业化发展中企业面临的挑战，我们构建了一个更加适应数智革命机遇的管理模式。该模式以数据管理为底层逻辑，以创新管理、动态能力和社会责任为核心（如图7所示）。

正如华为的数字化转型之路一样，各项业务的数字化是新型工业化道路的第一步，也是最难的一步。数据管理中的数据分享与协作、数据分析与决策是充分发挥数据价值的关键模块。数据维护与安全则是企业维持自身核心竞争力的重要保证。在创新管理方面，企业应当以更加开放的方式接纳各类信息和资源。借鉴戴森公司的成功经验，基于人工智能辅助模式能够更好地实现迭代开发、精益生产模式，加快企业的创新效率，降低失败风险。

动态能力也是企业在新型工业化发展中不容忽视的部分。新时代下的技术和市场需求变化莫测，且企业的转型风险和投入较大。企业必须对自身的转型状态、市场需求反应状态、技术发展状态进行追踪管理，才能立于长久不败之地。当下的技术发展迅速，无论是技术本身的安全，还是生产或运用导致的环境问题都会影响企业甚至人类的长久发展。因此，企业的社会责任是不容忽视的重要环节。

随着数智化技术的不断发展和应用，面向新型工业化的数智化管理转型正在成为中国制造业和信息型企业的主要任务。在此背景下，企业需要在增强社会责任的前提下，不断加强数智化转型和创新能力，提高业务研发的投入和效率，实现数智化技术与业务研发的有机结合，从而提高生产效率、降低成本、优化资源配置、提升产品质量和服务水平。在此过程中，企业会面临数据安全、人才队伍、管理创新等多重挑战，需要不断探索适合自身的数智化转型和管理之路。在不断学习和实践的过程中，企业才能逐步提升自身的数智化能力和竞争优势，实现可持续发展。