BCG世界級科技能力框架（World Class Tech Function，簡稱WCTF）是一套全面評估企業數字化、數據和IT能力的工具，從基本能力建設到敏捷迭代轉型，為企業提供了全面的診斷和洞察視角，幫助企業在數字化轉型過程中選擇適合的建設模式，并就科技能力建設方向和投入進行預判，最終加速推進數字化轉型，解鎖數據價值，推動業務逆勢增長。欲了解WCTF詳情，請參閱《世界級企業科技能力中國燈塔》。

工業品企業在迎接“大智移云物”等數字化技術帶來的業務模式轉型和場景應用挑戰的同時，也面臨業務—科技組織協同、科技人才“選育留用”的各類要求。值得注意的是，工業品行業覆蓋廣、細分眾多，科技能力差異和重點提升方向大相徑庭，如C端屬性強的快遞快運專注客戶側數據挖掘、數字化觸點的開發及應用，技術要求“高精尖”的汽車、精密制造等關注生產制造過程中的智能制造、物聯網應用場景。

各細分行業的起點不同、需求各異，但毫無疑問的是，科技能力將是未來企業競爭力的核心要素。

汽車行業：已建設多年的企業管理、生產控制、自動化等相關系統非常完善，當前重點關注面向C端（車主）和D端（經銷商）的科技能力提升，例如從線索到訂單轉化再到保客服務的全鏈條數字化、賦能門店助力經銷商高效管理等。

交通運輸與物流：快遞快運企業為抓住電商發展浪潮，大力投入科技能力建設，數字化渠道等場景應用可達到全行業領先水平；?？者\及貨代企業尚未受到上下游強烈的科技需求驅動，仍處在跨境運輸過程信息化過程中。

工程設備：與汽車行業類似，專注發展生產控制、自動化等科技能力，智能制造、工業互聯網等產、供、研環節的科技能力提升是當前重點。

大宗商品及化工：產、供、研等相對簡單的業務環節科技需求不強，主要通過商用套件滿足需求；針對高頻、復雜的跨境大宗商品貿易帶來的數字化要求，往往與金融機構、科技公司合作彌補自身科技能力短板，共同打造數字化解決方案。

工業品企業面臨四項核心挑戰

業務系統敏捷化

在支持日常運轉的業務系統領域，中國企業往往受限于自研能力，普遍采用“外部商用套件+IT服務商”的方式完成業務系統的更新。以汽車行業為例，甘棠軟件、汽車分別在ERP、BOM、DMS等解決方案領域取得了國內約三分之二乃至更高的市場份額。

用以保障企業日常運營的信息系統眾多，版本老舊、功能落后的問題首當其沖。例如，主流ERP軟件R/3自1992年發布已迭代超過20年，廠商近年已開始對新一代產品進行大力推廣，但2005年發布的 ECC 6.0——即便廠商支持力度逐漸退坡——仍是多數企業正在運行的ERP解決方案。

業務系統迭代的規劃與實施是衡量企業科技能力最直觀的標尺之一。在自主創新、上云、解耦、微服務、分布式等技術趨勢下，企業需首先在科技戰略層面完成三大考量：

考量一：業務系統模塊多，包含生產控制、物流管理和財務管理等眾多模塊，且內部集成度高，需視自身發展需求決定是否進行系統解耦。

考量二：隨科技能力提升，在國產化/自研趨勢下，需評估自身內化能力和外部供應商風險，以決定是否進行全部或部分系統的國產化、自研替代。

考量三：在B端客戶仍為主流、規模相對穩定、可預測的背景下，需評估上云/購買SaaS服務的真正業務價值，決定是否全面/部分轉型云服務。

案例

某乘用車企業希望強化自身DTC能力，并推廣C2M定制模式滿足客戶的多樣化需求。除業務流程再造之外，該品牌打造訂單交付平臺，打通生產排程、訂單接口、供應商物料供給三大關鍵點，實現了業務系統升級與功能擴展，實現C2M生產模式。

數據管控體系化

工業品企業普遍已將數據作為驅動業務長期增長的基石，眾多企業管理者將數據管控與應用能力的建設從科技戰略的層面提升至公司戰略的高度，“數據驅動”一詞常見于眾多企業的戰略規劃與發展目標。但就以“產供研”價值鏈為核心的多數工業品企業而言，當前納入管控、可應用的數據范圍存在較大差異。

營銷/售后：面向客戶營銷、售后等場景，企業希望借助多方數據滿足客戶個性化需求，同時可參與的生態合作相對豐富，數據管控和應用范圍更加全面。線索評分、精準招攬等利用內外部豐富數據的智能應用層出不窮。

產、供、研：當前應用場景相對有限，但隨著物聯網技術的普及和終端多樣化需求，數據需求將逐漸凸顯，是企業當前關注和未來提升的重點領域。

職能部門：應用場景更多關注企業內部管理，無過多外部、生態數據需求。

案例

某乘用車集團整合不同子公司數據，打造集團層面標簽體系，賦能集團和各子公司精準客群洞察，支持業務場景創新與拓展。

內外數據整合：集團牽頭整合售前、售中、售后全鏈條自營銷線索至維保、投訴等超過30個數據源，客戶總數超過200萬，有效字段超過1,000個；并加入車主行為數據作為補充。

數據分類與標簽設計：從個人特征（如行為愛好）和行為特征（如資訊搜索）兩類劃分十大數據維度，在單一客戶視角下整合為超過190個特征標簽。

客戶聚類分群：通過30多個高價值標簽，利用機器學習算法進行聚類運算，形成諸如務實精英、潮玩單身等人群類型；反映出各人群在售前、售中和售后階段的典型行為特征，如決策時間長、金融需求率低等。

革新技術場景化

工業品相較于金融、消費等行業，在“大智移云物”等新科技、新場景上起步較晚，只有各細分的領先企業開始嘗試革新技術應用的探索。

人工智能不僅技術成熟度高，而且應用場景廣泛且可遷移性強。工業品企業不僅可以根據自身需求開發銷量預測、零部件定價、預防性維護、選址優化等應用場景，更可借鑒金融、保險、消費等行業的成功實踐，低成本地遷移精準營銷、內容推薦、客服/外呼中心等跨行業通用成熟場景并應用已有技術解決方案。

案例

精準營銷：某乘用車品牌借助人工智能算法，建立渠道優化模型平衡線索量和曝光量，優化渠道投放金額分配，細化點位和時間選擇，并結合人群標簽和轉化可能性定義目標人群，進行精準投放。線上廣告點擊率CTR提升20%—30%，線上投放所產生的線索量提升5%—10%。

備件智能定價：某乘用車品牌梳理備件價格結構，并參考競品、產品、顧客支付意愿、經銷商等多方備件數據，利用智能分析算法構建調價模型，實現行業最佳的售后零部件定價。速贏項目實現了1%—2%的銷售額提升和7%—13%的EBIT改善。

物聯網技術與設備多、環節長的工業品企業具有最佳的適配性。領先企業已經通過物聯網管理平臺連接全部生產制造要素（生產線、工作島、設備、工人等），完成生產過程的全局管控與監控追溯。豐富過程數據讓企業實時掌握生產進度、診斷瓶頸環節、識別質量風險等等，同時使得更精益、更高效的追求成為可能。

案例

某全球領先的工程機械制造商利用物聯網實現高效互聯、打造工廠控制中心“智能大腦”，賦能人機協同、自動化、人工智能等應用。工廠將八個柔性工作中心、16條智能化產線、375臺生產設備、上千水電油氣儀表全部連接到一起，具體而言：

萬物互聯：工廠控制中心整合工廠內36,000多個采集點的工業大數據，監控各工序，機型等實時狀態；

高效互通：高速5G網絡上行容量在1Gpbs/萬平米以上、單終端達到300Mbps以上、時延約20ms的5G虛擬專網。

該制造商通過打造工廠控制中心，真正利用數據輔助運營自動化、助力柔性生產，實現三大賦能：

賦能自動化應用：借助2D/3D視覺傳感技術、AI算法以及5G網絡，實現自適應焊接、高精度裝配等應用；

賦能管理優化：分析各工序設備并統一匹配最優參數，優化生產節拍；

賦能柔性生產：柔性生產島支持170多種鉆桿和20多種動力頭的同平臺生產。

“智能大腦”助力該企業提升廠內運營效率，同時引領綠色低碳生產；人均產值提升14%，生產周期減少77%，勞動生產率提高85%，二氧化碳減排31%。

組織人才能力

工業品企業在提升科技能力、推進數字化轉型的過程中常常面臨人才不足的難題。相較金融和消費企業，工業品企業所面臨的科技人才缺失問題更加嚴峻：不僅招募難，留存更難。相比科技人才的“選用留育”體系與方法，工業品企業往往忽視營造內部適宜科技人才發展的文化和環境，導致科技人才很難在傳統的“工藝文化”、“制造文化”中找到歸屬感。

案例

某全國領先的物流服務商通過在新技術研發部門放棄KPI、采用敏捷團隊架構等舉措，打造“互聯網文化”，激發創新活力；同時在物流運營部門嚴格遵守既定流程與KPI，維持嚴謹的“物流文化”，確保高質高效運營。依不同部門定位打造混合文化，“互聯網文化”與“傳統物流文化”并存，實現“混合文化”。

提升科技能力的四點建議

面對未來市場競爭，科技能力建設是事關企業長期發展的“必選項”，而非可有可無的錦上花。工業品企業需將科技能力作為“核心競爭優勢”，大力推動。

緊密結合業務戰略，規劃系統升級路徑。結合業務戰略審慎評估業務價值，就解耦、上云、國產化等關鍵升級路徑做出決策，并制定業務系統升級路線圖。

強化數據治理機制，明確數據運營模式。明確數據治理責任組織與人，設立完善的數據管理標準，并建立從數據挖掘到應用分析的端到端數據運營模式。

挖掘革新技術場景，商業模式融合創新。跳出傳統思維，積極挖掘“大智移云物”等新技術的應用，并嘗試以“技術引領”的方式推動商業模式轉型，實現融合創新。

創造科技文化環境，促進人才招攬留存。以組織設計、運營模式、考核激勵為抓手，為內部“科技文化”建設提供切實的機制保障。