2020年，疫情的突袭以及在全球的蔓延，给中国及全球经济、社会发展带来了多方面挑战和冲击。受疫情影响，众多企业都在追求高速发展的快车道上放缓脚步，改变了企业内部以及与客户的交流形式，这无疑对大、中、小型的工业企业来说都是一次巨大考验。“后疫情”时代，传统企业数字化转型落地亟待解决，降本增效成为了企业不得不面对的问题。
8月4日，2020施耐德电气创新峰会开幕。为期三天的云峰会吸引了包括著名经济学家、行业领袖、生态合作伙伴、分析师等在内的60余位大咖，他们就宏观经济动态、企业升级转型之路、数字化转型的机遇挑战等热点话题展开探讨。大家认为，后经济复苏的趋势，数字化转型是企业转型升级并实现有责任增长的必经之路。
“联合创新与数字化技术赋能”的圆桌对话
在创新峰会首日围绕数字化服务的圆桌论坛上，施耐德电气副总裁、数字化服务业务中国区负责人张磊，Gartner亚太区数字化转型高级分析师张桐，上海应势信息科技有限公司执行董事刘建就疫后复苏时期企业的数字化转型展开了深入探讨。
疫情加速企业数字化转型需求
数字化转型对于企业而言是较大程度的脱胎换骨，其过程中注定存在着艰难困苦。但是当企业完成数字化转型，便将会以高效、敏捷的速度在数字化浪潮中成长壮大，更能有条不紊的应对诸如新冠肺炎疫情等突发事件。
今年上半年，对于企业来说最需要的就是通过数字化转型达到降低成本的目的。张桐表示，数字化转型实际是每个企业的必经之路，而说到转型成功的基石实际是数据与分析。受疫情影响，企业谋求利用数字技术或人工智能技术来降低成本的需求愈加强烈，不光是在中国，在全球范围之内大家可能都面临“降低成本”这个问题。他认为，这是一个很好的契机，让数据有更好的“变现”能力，数字化才能真正帮助企业实现有责任的增长。
张桐举例说，在一家传统行业的企业里面，在疫情之前大家已经想到了很多的创新方法，因为组织流程的问题，实际上它的应用是很慢的。疫情发生后，该企业通过RPA技术减少了很多不必要的人为重复性工作，减少了很多的人力成本，通过这种技术的方案真正帮业务减轻了很多负担，这是一个很有典型性、代表性的例子。
施耐德电气副总裁、数字化服务业务中国区负责人 张磊
在张磊看来，当数据越来越多，如何让数据变现是实现数字化的后半场的一个重要挑战。企业在提升数字化速度时要有明确的数字化战略作指导，而作为服务企业，也要提升数字化应用的复用性，为客户提供便利、降本增效。张磊认为，怎么把数据变成有价值的信息、利润，为客户创造价值至关重要，而这种需求随着疫情的来临变得愈加迫切。
技术不在乎新而在乎与场景相匹配
在进行数字化转型时，企业往往会陷入追求新技术的怪圈。那么，是不是技术越新越好？是不是技术越新就能帮助客户解决的问题越多？面对这些新技术该如何选择？该如何为客户所用？
对此，张桐认为对于Gartner来讲，还是希望每个企业真正从自己的痛点来出发，而不是说为了使用技术而使用技术。前几年大数据这个概念很热，很多企业都认为数据以后会是一个资产，即使现在没有想好应用场景，也会用各种方法收集数据，为了储存这些数据，搭建了很多本地的数据中心。张桐称，如果如果数据不能使客户相关的洞察能力提升，那数据便不是资产，是死数据。
刘建表示，新技术的创造方在推广新技术时都需要思考一个问题，就是对于管理层来说，要新技术可以为其带来什么样的回报？对于底下操作层或者用户层来说，放弃原有工作方式而改变另外一种方式，能带来什么样的好处？也就是说，新技术的开发、创新要到客户现场、一线车间里，做到技术与场景的真正结合。伴随着新技术的应用，大量数据得以产生。
刘建举例说，一个制造企业积累了很多数据，从来没有分析过。如果你对客户说，把这个数据从系统里面导出来，放到软件或者云端、云平台上，也许最多一个小时，会得到一个通过数据得出的结论，比如说你的设备是不是老化了，这个设备已经有过几次故障，每次故障之前有没有什么征兆，这个信息就会让客户大开眼界。对于客户而言，他可以把这个结果用到将来实时去监测一个数据，只要设备放在系统旁边，把数据连上后就可以省心了，不用整天盯着屏幕看，可以腾出时间干别的，这对客户而言就是一个很实际的例子。
在产研一线深耕多年，张磊同样认为，技术不在乎新，而是用好、用对，现在的技术一样可以解决问题。
在客户场景“躬身入局”，实现共创与赋能
数据化是数字化的基础，如果数据无法实现互联互通，数据的分析价值也相对有限。不同行业、企业有着差异化的数据逻辑，而施耐德电气会基于不同逻辑分层次解决。“在帮助企业完成数字化转型时，我们会优先来到客户场景，了解数据背后的价值，这是施耐德电气要与客户一同实现共创的原因”，张磊谈道。
张磊认为，创新的过程就是一个陪伴的过程，一个是要到客户现场去，另外一个要跟客户有很长时间的陪伴，才能真正让技术和客户场景深深结合在一起，解决问题。新技术的研发需要提供者“躬身入局”，进到真正的客户的生命周期或者客户的运营周期里面。只有进到客户的车间里面去，真正去了解他的每一个工序，他每个人管理上的痛点在哪，才能帮客户解决问题。进到客户场景里后，要先知道客户的数据格式和数据背后真正带来的点是什么，只有了解客户数据的值带来的价值和特性，才能分析出有价值的特征值出来。也就是说，企业做数字化之前要实现数据化，而数据的承接关系也要梳理清楚。
谈及与客户一同实现共创的原因，刘建认为只有通过联合的创新和创新的落地，才能为我们工业企业真正提供智能的价值。简单的传感器上传数据对于后续的数据分析是没有任何意义的，必须对数据进行逻辑性的整理和清洗工作，这需要在大型的数据平台上来实现，像工业物联网平台实际上就是大型的数据平台。因此，这个工作需要不同角色的企业共同完成。
此外，在张磊看来，打造数字化能力的同时还要打造很强的线下的服务支撑能力，这样的线上线下相结合，才能真正去帮客户解决问题。通过特征值找到客户的一些问题，把这些特征值变成一些洞察提供给客户，同时再用服务能力解决客户的问题，这就形成了一个非常好的服务闭环，也就是我们说的数字化的服务能力，这就需要企业将各自能力合到一起创造。
“在我看来，共创可以分为数据共创和技术企业与行业领导者的共创。”张桐介绍道，数据的共创就是说我们在跨行业利用每个人特有的数据，把这些数据放在一起做一些更深入的洞察。技术企业与行业领导者的共创则如施耐德电气与IT企业共创，将把工业互联网的模式推广到更多的企业中。
施耐德电气作为新技术的使用者和集成者，最终目的就是用新技术去赋能于客户。施耐德虽然不是技术的创造者，但却知道如何利用好这些技术。用施耐德对于行业的了解，对于自己产品的理解，把这个特性变成一种分析能力赋能于客户。
这也是施耐德电气在“生态圈”中的定位：把合作伙伴的优势集合，最终赋能客户提升自动化、数字化能力和绿色智能制造能力。
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