毫無疑問，小微企業在企業數量當中占據了絕大部分。小微企業雖然少，但一般就產值來說也是挺大的，或者說人均產值還是非常不錯的。小微企業雖然有相關的定義，但本人不是學究，就不去嚴格追求這種所謂的概念了。

　　自從工業4.0提出來之后，不管是從智能制造的角度，還是從數字化轉型的角度，其實大部分的討論還是面向大中型企業的，堂堂皇皇的做了一系列的工業軟件的劃分，形成了各種各樣的數字化或者智能制造解決方案。

　　不管是處于什么階段的小微企業，是處于引入期還是成長期，其實對于數字化都有非常強烈的需求的。但是小微企業的數字化與大中型企業的數字化，應該是有很大的區別的，下面要做一些初步分析。

　　（1）避免小企業的大企業病，實現差異化競爭優勢和數字化轉型落實，是首先需要端正的態度。

　　對于大企業而言，不管是在管理模式還是說在數字化系統搭建過程當中，很多都會走向臃腫和反應遲鈍的那種局面，而這是小微企業首先必須想辦法避免的。

　　對于小微企業來說，船小好調頭，這是天然的優勢，如果連這個優勢都喪失了，那生存確實值得堪憂。盲目的追隨大眾企業的數字化轉型架構和思路，很大程度上會被帶到溝里去的。

　　總體而言，不僅是在產品方面要追求差異化的競爭優勢，在與產品產出過程相關的數字化技術及其應用策略上，也衍生出對應的針對性要求。

　　對于專精于某種產品的小微企業來說，其生產的產品可能品種不多或相對穩定，其數字化轉型的重點應該是聚焦工藝提升或改善生產質量的這個方面。這是走向隱形冠軍的必由之路。這種類型的小微企業可以建設一些自動化的硬件產線或者單元，對于數字化系統來說，就會要求IT與OT的深度有機融合。

　　對于品種或者規格型號比較多的處于引入期或者增長期的小微企業來說，在注重工藝提升的基礎上，快速響應能力也是企業重點關注之處。

　　在產品引入階段，盡快的通過數字化的手段實現聚焦工藝的改善分析是重中之重。

　　同時由于品種規格非常多，在走向大規模定制這種生產方式方面，比大企業大中型企業要更為迫切。這就要求對市場及其需求具有足夠的敏感性，比如頻繁的任務調整，比如頻繁的工藝調整，比如精準的需求預測等等。其實這方面背后的原因主要是產品及其工藝尚不成熟，尚處于持續調整的階段，另外一個方面就是市場需求變化和影響比較大。

　　在產品增長階段，面臨著當前的制造系統的產能和生產效率，不能夠滿足訂單需求的局面。其實是對于可重構制造系統提出了更多更高的要求。其實這種類型的小微企業對于制造資源的重構配置以及企業運行的決策支持具有更加迫切的需求，并且這種需求是以一種近乎實時化的要求貫徹在企業的運行當中的。

　　相比較于大中型企業，目前的數字化轉型可能很多還是聚焦在業務流程管理效率提升方面（相對而言，在工藝方面的改進提升的動力其實并不是那么強烈）。而對于小微企業來說，注重工藝根本的同時，對于快速響應的大規模定制以及制造系統的可重構的需求，其實要求更高。在技術復雜程度上來說也許會更加復雜，更加需要創新思考而不是如同大中型企業那樣較多偏重于規范。

　　小微企業規模不算大，如果照搬大中型企業的那種全套的智能制造技術體系或者數字化轉型框架的思路，必然存在盲從的問題，從性價比角度來說是完全不值得的，這也是為什么現在小微企業數字化轉型。熱情不高和效果不明顯的根源。

　　目前大中型企業對于小微企業（很大程度上屬于供應商類別）的控制力度也越來越高，對小微企業的透明化運行管控要求也越來越高，甚至很多都處于大中型企業長臂管轄的控制范圍之內。這就要求小微企業的數字化轉型要對標行業內龍頭企業，對供應商的控制需求，誰能夠更好的對大中型企業提供更好的支持，無疑將占有一定的先機優勢。

　　工業4.0里面所提出的三大集成，作為偏向于供應鏈末梢的小微企業，橫向集成其實并不是他的重點，更多的是受制于大眾企業的。

　　但小微企業內部的縱向集成而言，是小微企業應該關注的重中之重，具有敏捷與并行的特點，甚至企業內部沒有必要像大中型企業一樣設置層次化官僚體系，也許終極局面就是像海爾的小微創客組織一樣，實現人單合一的運行效果，不僅貫徹了用戶需求，其實也通過這種病情的手段提高了響應速度。

　　但對于小微企業來說，另外一個非常重要的數字化轉型特點就是：集成。但與大中型企業形形色色的數字化業務管控系統要進行的集成是不一樣的，小微企業的集成其實更多的是一種一體化的內部記者。最基本的業務系統的數量方面不能走大眾型企業那么多的種類的路子，應該盡可能地體現在一個系統內部，其實更多的是業務一體化集成的內涵。

　　小微企業的數字化轉型，相比于大中型企業而言，雖然表面上看起來麻雀雖小五臟俱全，但其實對于技術的復雜度和業務關注重點的追求其實都是不一樣的。

　　寫到這里，感覺小微企業的數字化轉型其實是一個被忽視但又極其重要的一個領域，是需要針對其特點針對性對了建立一套理論方法，才能夠將其中的內涵機制和體系論證清楚建立起來。

　　王愛民，北京理工大學數字化制造研究所所長，長期從事MES、APS等技術研究、系統開發與實施應用。

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