购买
下载掌阅APP,畅读海量书库
立即打开
畅读海量书库
扫码下载掌阅APP

3.1 制造业多价值链构成及影响因素选取

3.1.1 多价值链的发展及定义

1.多价值链发展的背景

价值的形态和范围随着经济发展、企业形态变化及技术革新发生了显著的变化。20世纪80年代,迈克尔·波特等人提出“价值链是由相互衔接的企业内部活动实现价值创造和增值的过程”。同年,寇伽特进一步提出了价值增值链概念,更好地体现了价值链纵向分化与全球空间重构的内在联系。1994年,格里芬在对世界各国产业关联和劳动分工的研究中首次提出了“全球价值链”这一概念,弥补了以往价值链理论对企业外部环境和企业间协作方面分析的不足。进入21世纪,数字经济进一步发展,制造业企业之间的界限逐渐模糊,企业合作、业务活动交叉现象越来越频繁,最终推动链式价值链向网式价值链结构转变,发展成为以顾客需求为导向的制造业价值网。2008年金融危机后,随着生产链、供应链、营销链、服务链不断交叉融合,逐渐形成了多链条合作共生、优势互补的多价值链协同网络。价值链发展进程如图3-1所示。

图3-1 价值链发展进程

2.多价值链的定义

多价值链是指随着企业规模扩大和业务增加,企业的各种生产活动相互交叉,各企业间从生产、供应、营销和服务等多方面以合作形式展开共同提高自身价值的一系列增值活动。多价值链主要包括供应价值链、生产价值链、营销价值链和服务价值链。

制造业多价值链是指制造企业及产业集群协调企业内部及产业集群之间的多个制造、生产、营销、服务等基础经营活动,以及人事、财务、研发等辅助支持性活动。制造企业通过主体协同、数据协同、数据服务和知识服务协同创新耦合,实现信息价值、数据价值、知识价值、绿色价值创造。制造业多价值链是指在价值链中,各个业务部门都朝着共同的战略目标努力,从而达到全局的优化。企业多价值链协同和战略协同、业务协同、信息协同、价值协同四个方面高度相关。战略协同是指企业在整个链条上建立整体竞争力、指定共同战略目标的相互协作;业务协同是指企业在生产和运营过程中,研发、设计、供应、生产、销售和服务等方面的互相协作;信息协同是指在共识、共享、共融和共治的基础上,企业进行的信息生产、传递和分解;价值协同是将企业知识链管理和价值链管理进行融合,以企业、行业和产业集群的数据价值、信息价值、知识价值、生态价值创造及增值为目标,企业之间所进行的相互协同。

3.1.2 制造业多价值链的组成及特征

1.制造业多价值链的组成

制造业多价值链主要由制造业供应价值链、制造业生产价值链、制造业营销价值链及制造业服务价值链相互交叉、彼此合作而构成,它的价值增值过程呈微笑曲线状,如图3-2所示。

图3-2 制造业多价值链微笑曲线

制造业供应价值链主要指聚焦于制造业价值链上游,制造商基于产品需求进行物资采购、库存、运输等一系列价值增值活动。制造业生产价值链主要是指整合企业生产活动过程中各环节所涉及的价值活动,并将其按照相同价值实现方式连接而形成的价值链条。制造业营销价值链主要指把客户的需求作为出发点,把客户的满意作为最终目的,把客户的需求作为企业和客户的两个核心要素共同参与,通过建立客户联系、发展客户关系等步骤,实现价值传递和价值沟通的闭环价值增值链条。制造业服务价值链主要是指企业通过专业指导和培训等前期业务活动和售后维修等后期业务活动创造价值的动态过程。

2.制造业多价值链的特征

(1)活动正和博弈性 正和博弈又被称作合作博弈,它是指博弈双方的利益达到共赢,或至少是一方的利益在不损失另外一方利益的情况下得到提高,这样就可以使整体的社会价值得到提高。

(2)活动价值创造性 企业的增值价值体现在不同产业链的企业通过跨链、超链业务协作,打破传统价值链内业务协作的局限性和企业内部部门间和企业之间的资源孤岛现象,在合作交流中构建价值增值环节,从而实现制造业多价值链的整体价值增值。

(3)主体纵横双向性 多价值链内部企业之间的业务协同以纵横双向性开展,此举不停留在单一企业内部,而是突破了企业自身所在产业链的约束限制。在主体选择上形成了以同质产业链间协作为主的横向跨链业务协同,以及以异质产业链间协作为主的纵向超链业务协同,主体纵横交错,为合作共赢提供了一定的依据。

(4)资源配置均衡性 多价值链内各企业为适应复杂多变的制造市场、识别有效信息,通过相互合作以实现资源的均衡与互补,从而有效降低供应中断风险,避免闲置资源造成的库存积压,通过降低成本增加收益来实现多价值链上各企业的价值最大化,实现合作共赢。自利性与互利性的辩证统一使得协作创造了合作剩余,可以实现资源的优化配置与企业的共赢。

(5)数据多源异构性 制造业数据主要包括通过传感器、工业软件及终端产品信息采集系统收集的产品设计、采购、生产、使用及售后服务等生成流转过程中产生的全生命周期数据,具备来源复杂、类型多样,价值密度低、异常数据多等特性。

(6)数据交互共享性 制造行业多价值链中的数据具有高度的协同性,存在着相互融合、互联互享的特点。在这种情况下,企业内部的信息流动必须与企业外部的信息流动相结合。此外,外部的供给、销售和服务等价值链上的信息流动也会互相调用。

3.1.3 制造业多价值链影响因素分析原则、方法及流程

1.多价值链影响因素分析原则

(1)目标性 制造业多价值链涉及采购、生产、营销和服务各个环节,环节间主体和侧重点的不同使得影响因素也不同,所以对不同环节影响因素的选取要具有针对性。在制造生产环节,生产和项目管理是影响因素分析的重点环节;供给环节中,企业的运营除了受到货物进出和库存管理的影响之外,还会受到资金供给的影响;在营销方面,制造企业主要关注的影响因素是对重点客户的管理不当以及客户的性质与需求的改变;在服务环节,制造企业主要面对的是不能满足客户的服务需求等问题。

(2)代表性 影响制造业经营活动的因素有很多,需要找到最能体现制造业特点的关键影响因素。影响因素是否具有代表性,需要考虑相关因素的总体代表性,即一个影响因素能多大程度表示某个方面的情况、在性质上多大程度概括某些因素。所以要反映总体情况,就需要综合最能反映总体情况的主要因素。某因素与总体相符程度越高、相符比例越大,则该影响因素能代表总体因素的可能性就越大。

(3)普适性 影响因素的普适性源于事物的共性和内部规律,即某一影响因素是否能普遍地适用于同类对象,通常与针对性相对应。在对制造业多价值链的影响因素进行筛选时,要以企业为主要对象,从企业实际情况出发,对制造业多价值链运作中存在共通之处的影响因素进行筛选,根据其内部含义归纳总结,从而分析得出具有现实意义的影响因素,为同类型制造企业的决策提供参考。

(4)可量化性 制造业多价值链的影响因素体现在生产、供应、服务、营销等方方面面,准确把控各个影响因素的重要程度、确定衡量影响因素大小的指标是影响其量化的关键。所以,在对制造业多价值链的影响因素进行筛选之前,要考虑到该影响因素是否可获取,以及这些影响因素是否能通过一些指标来量化比较等问题。

(5)科学系统性 影响因素在选取过程中要满足逻辑性、科学性的原则,而且所选用的影响因素要能够相对全面、正确地反映制造业多价值链的增值活动。影响因素的筛选要根据实际情况科学分析多价值链的活动过程,保证其选取的系统性。

2.多价值链影响因素分析方法

(1)文献分析法 文献分析法是通过对所收集的文献资料进行梳理,找出研究对象的本质和状态,从而得出结论的一种分析方法。根据国际和国内的资料,在前者研究的基础上对相关影响因素进行总结分析,初步可以识别出较全面的影响因素,劣势在于文献具有时效性,难以适应行业的发展。

(2)问卷调查法 问卷调查法是影响因素初步选取中广泛使用的一种方法。问卷是一种用于统计和调查,以设问的形式对问题进行表达的表格,多数情况下通过邮寄、个别分送或集体分发等形式将问卷发给调查者,让调查者回答表格中所问的问题。采用问卷调查法具有规范化、费用低廉等特点。

(3)德尔菲法 德尔菲法是一种匿名反馈式询问方法,它的基本步骤包括收集、归纳、统计、匿名地向专家们提出建议,然后进行汇总、反馈,直到达成共识。与其他方法相比,德尔菲法具有匿名性和统计性的优势。

(4)事件树分析法 事件树按照一定的时间顺序和逻辑顺序对事件进行分析,在时间上由开始逐渐推演到后续可能发生的结果,在过程中寻找影响因素,逻辑上将前因后果以树形图展示,通过定性与定量分析,梳理各环节、各主体的发展过程,整理汇总影响因素。

(5)关联分析法 关联分析又称为关联挖掘,是指在交易数据、关系数据或其他信息载体中,寻找出现在项目集合或对象集合之间的关联性或因果结构。该定义能发现存在于大量数据集中的关联性或相关性,因此它能够刻画出一类事件中某些特征同时出现的规律与模式。

3.多价值链影响因素分析流程

(1)识别价值链的基本活动 价值链分析是关于企业为客户创造价值和与之有关的支持活动的价值分析。制造企业的竞争优势来源于生产、供应、营销和服务等活动过程中所进行的众多环节,而且每一个基本价值活动都能进一步分解为若干独立的模块,这些环节和模块都会对企业增值活动产生一定影响。通过对相关价值活动进行识别,明确各环节的经济管理活动,可以有针对性地寻找其影响因素。

(2)分析产品增值的关键环节 在企业的各种价值活动中,并非每个环节都可以产生价值,有时价值只能来源于某一环节。因此,在理解了与价值链有关的活动之后,要对每一项作业完成增值、非增值的区分,来确定企业的关键要素。基于产品全生命周期数据信息,将产品业务活动和制造业增值活动匹配对应。

(3)分析各节点的相互关系 制造业企业不同活动环节节点既相互约束,又相互关联。企业应该根据自己的产业发展状况,与产业优势、特点相结合,将那些不能实现增值的作业排除掉,并将各种增值作业进行密切的关联,从而构成一个链状集合体,达到最优的成本,推动企业的价值提升。

图3-3 制造业多价值链影响因素识别过程

(4)建立信息数据的检索、关联规则 以产品全生命周期数据为主线,分析各节点的相互关系,利用信息技术建立追溯机制。制造业企业通过大数据、物联网及区块链等技术,建立以产品全生命周期数据为核心的数据平台。通过收集的产品信息反馈定位供应、生产、营销及服务等环节存在的技术经济问题,实现企业经济价值的不断提升。

(5)选择业务活动影响元素 结合制造业多价值链业务活动,明确价值变化产生的影响动因,通过对价值活动动因的关联分析,能够让管理人员识别相关影响因素,运用价值链分析工具诊断现有价值环节,确定风险承担根源,为影响因素的选择提供依据。

(6)筛选并整合相关影响因素,搭建制造业多价值链影响因素体系 基于上述活动识别相关影响因素,将其作为企业价值链影响因素分析基础,建立影响因素储备库,根据产品反馈信息,结合专家意见,确定影响因素权重,对制造业生产价值链影响因素进行筛选分类,建立分层次影响因素指标体系。

制造业多价值链影响因素识别过程如图3-3所示。 PA9iPATPVkGJ/hZlsEvAS58QChp43G5Q7XBHyJL0ZMPn6p56Zra/H6xorxSrnOn+

点击中间区域
呼出菜单
上一章
目录
下一章
×