企業(yè)云制造收益與風(fēng)險(xiǎn)感知研究
——基于通信、PC、平板顯示制造業(yè)數(shù)據(jù)的分析

李升澤, 趙輝煌

(1.東莞職業(yè)技術(shù)學(xué)院管理科學(xué)系,廣東 東莞 523808;2.湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院,湖南 長沙 410082)

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企業(yè)云制造收益與風(fēng)險(xiǎn)感知研究
——基于通信、PC、平板顯示制造業(yè)數(shù)據(jù)的分析

李升澤1, 趙輝煌2

(1.東莞職業(yè)技術(shù)學(xué)院管理科學(xué)系,廣東 東莞 523808;2.湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院,湖南 長沙 410082)

云中收益與風(fēng)險(xiǎn)感知問題是當(dāng)前國外的研究熱點(diǎn)之一,云制造由我國學(xué)者提出但未見類似研究。本文首先闡述云制造的產(chǎn)生背景和作用,討論相關(guān)研究成果,然后篩選收益與風(fēng)險(xiǎn)感知因素,進(jìn)一步通過調(diào)研深圳、東莞兩地的通信、PC和平板顯示制造企業(yè)收集數(shù)據(jù),并采用云模型方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,獲得不同行業(yè)中企業(yè)云制造的收益與風(fēng)險(xiǎn)感知特征,進(jìn)而分析在行業(yè)差異背景下各類企業(yè)云制造的主要感知因素。最后,形成相關(guān)結(jié)論并提出建議。

云制造;云模型;收益與風(fēng)險(xiǎn)感知;感知因素;感知特征

我國李伯虎院士于2009年提出云制造的概念并作出定義:一種面向服務(wù)、高效低耗和基于知識(shí)網(wǎng)絡(luò)化的智能制造[1]。隨著IT應(yīng)用的無序擴(kuò)張及“煙囪式”建設(shè)導(dǎo)致Capex、Opex居高不下,形成了巨大的制造資源損耗(有數(shù)據(jù)表明企業(yè)預(yù)算的70%都消耗在運(yùn)營和維護(hù)中),并且多樣化的需求、增長的消費(fèi)能力與制造資源分散的矛盾日趨升級(jí),從而促使企業(yè)必須打破傳統(tǒng)競爭思維,轉(zhuǎn)向“合作協(xié)同式競爭”。但是一方面,在傳統(tǒng)模式下,制造能力不足的企業(yè)因地域、準(zhǔn)入條件等限制難以自由接入信息化聯(lián)盟,而定制ERP項(xiàng)目又因兼容性不足等問題導(dǎo)致成功率過低(80%的ERP項(xiàng)目都宣告失敗)[2];另一方面,制造能力過剩的企業(yè)難以開辟新的藍(lán)海以及形成長尾經(jīng)濟(jì)[3]?；诖?云制造的產(chǎn)生有其重要意義,它是一個(gè)技術(shù)概念,也是一種商業(yè)概念,在這種制造模式下,企業(yè)能以利益共享、風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)的方式取得必備的制造資源,以柔性的運(yùn)作方法提高反應(yīng)速度和核心能力。

我國學(xué)者已率先對(duì)“云制造”進(jìn)行了相關(guān)研究(如:2011年的國家863計(jì)劃項(xiàng)目“云制造服務(wù)平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)研究”等),然而國內(nèi)關(guān)于云制造的成果多集中在技術(shù)領(lǐng)域,如探討技術(shù)基礎(chǔ)和模式等,在經(jīng)管領(lǐng)域的成果較少,僅有對(duì)“云制造供應(yīng)鏈管理”及“關(guān)系流管理”等的研究[4][5]。目前,國外關(guān)于“云”在經(jīng)管領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一是對(duì)“云”中收益和風(fēng)險(xiǎn)加以剖析,并以此為基礎(chǔ)研究云采納與治理等[6],但存在兩方面的不足:其一,多數(shù)研究傾向于分析客體感知因素的影響而較少涉及主體感知特征,即未從主體角度研究收益風(fēng)險(xiǎn)感知問題;其二,已有研究對(duì)于感知因素的分析未考慮行業(yè)的差異,這顯然不利于了解各類企業(yè)的關(guān)注點(diǎn)。基于此,本研究通過收集通信、PC、平板顯示制造企業(yè)的云制造收益與風(fēng)險(xiǎn)感知因素?cái)?shù)據(jù),并采用云模型方法進(jìn)行處理,分析和比較各行業(yè)背景下企業(yè)的云制造感知特征,進(jìn)一步分析不同行業(yè)企業(yè)云制造的主要收益與風(fēng)險(xiǎn)感知因素,以期為云制造采納等相關(guān)研究提供參考。

一、文獻(xiàn)回顧

(一)云制造收益與風(fēng)險(xiǎn)的界定與描述

云制造是云計(jì)算在制造領(lǐng)域的延伸,它不僅具備了云計(jì)算的基本特征,還吸收了先進(jìn)制造、嵌入式、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù),它既能提供各種軟性資源服務(wù),也能通過傳感器提供硬性資源服務(wù)。有關(guān)“云”中收益與風(fēng)險(xiǎn)的研究自2010年開始涌現(xiàn),收益類方面如:IBM的調(diào)研報(bào)告結(jié)論表明,云對(duì)企業(yè)的幫助體現(xiàn)在“節(jié)流、培養(yǎng)競爭優(yōu)勢(shì)和開源管理”;Armbrust認(rèn)為云能為企業(yè)帶來“成本的節(jié)約、充足的計(jì)算資源及業(yè)務(wù)的創(chuàng)新”[7];Benlian經(jīng)實(shí)證研究后指出“低成本取得的效益”是最具影響力的收益因素[8];Lin則認(rèn)為“兼容、可控、便捷”是用戶可感知的重要收益因素[9]。風(fēng)險(xiǎn)類方面如:Kerschbaum認(rèn)為云中“資源提供者信譽(yù)不足,自身關(guān)鍵信息泄露”是企業(yè)關(guān)注的主要風(fēng)險(xiǎn)[10];張以文認(rèn)為云中存在“合作伙伴選擇、資源調(diào)度、服務(wù)評(píng)價(jià)及質(zhì)量監(jiān)控”問題[11],此外還有學(xué)者提出了云運(yùn)營者的服務(wù)質(zhì)量問題[12],云平臺(tái)的數(shù)據(jù)安全和用戶隱私問題以及相關(guān)制度法律問題[13]等。

那么應(yīng)當(dāng)如何描述云制造的收益與風(fēng)險(xiǎn)情況呢？從個(gè)體感知層面上看,個(gè)體在具有一定認(rèn)知(如工作經(jīng)驗(yàn),知識(shí)等)的前提下能對(duì)某因素的收益程度或風(fēng)險(xiǎn)程度進(jìn)行估計(jì)[14][15];但從企業(yè)整體感知角度上看,由于不同的員工可能有不同的判斷,則難以提前預(yù)知企業(yè)整體的感知狀況,從而引出了“感知不確定性”的概念。在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域,Mowbray將風(fēng)險(xiǎn)與不確定性視為等同[16],而Knight認(rèn)為,只有在事件發(fā)生結(jié)果的最終狀態(tài)和發(fā)生的可能性無法被準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的情況下才稱為“不確定性”,否則就是風(fēng)險(xiǎn),還有一些學(xué)者認(rèn)為“不確定性”僅僅作為一種事件發(fā)生概率和產(chǎn)生結(jié)果未知的現(xiàn)象[17],是由于缺乏信息進(jìn)行預(yù)測(cè)的感知[18],其結(jié)果不僅僅代表損失,也可能代表有利的獲得[19],但用戶常常盡可能的減少不確定性。作者采納這種觀點(diǎn),并且認(rèn)為不確定性和確定性在一定程度上可以相互轉(zhuǎn)化,例如,某一層次的不確定性可能是更高層次上的確定性,稱之為不確定性現(xiàn)象中的規(guī)律[20]。此外,主、客觀世界普遍存在的“不確定性”主要包含了模糊性(對(duì)象是否符合某一概念在質(zhì)和量上都不明確)和隨機(jī)性(事件發(fā)生與否表現(xiàn)出不確定的性質(zhì)),并可以通過測(cè)量揭示其中規(guī)律[20]。基于此,前述的企業(yè)感知不確定性問題中,模糊性主要指企業(yè)內(nèi)若干測(cè)評(píng)主體對(duì)因素產(chǎn)生了某種結(jié)果的明確程度,而隨機(jī)性指各測(cè)評(píng)主體認(rèn)為某種結(jié)果發(fā)生概率的一致程度。故文章引入“感知特征”的概念,感知特征包含了感知度和感知不確定性兩個(gè)維度,其中,感知不確定性維度又包含了模糊性與隨機(jī)性。本研究將采用云模型方法對(duì)其進(jìn)行描述。

(二)云制造收益與風(fēng)險(xiǎn)感知因素的選擇與分類

云制造正處于從技術(shù)研究到應(yīng)用研究的過渡期,其相應(yīng)的收益與風(fēng)險(xiǎn)感知因素體系并未建立。云制造是在先進(jìn)制造基礎(chǔ)上的進(jìn)一步發(fā)展,因此它既具備先進(jìn)制造的功能特點(diǎn)又擁有獨(dú)立個(gè)性。張霖等學(xué)者通過將二者進(jìn)行對(duì)比后,較詳細(xì)的總結(jié)了云制造的優(yōu)勢(shì)[21],本研究將這些優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為收益感知因素,但其中不少“優(yōu)勢(shì)”同時(shí)也體現(xiàn)出了兩面性,從而引發(fā)一些文獻(xiàn)表達(dá)了對(duì)于云制造風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂,本研究參考這些成果選取風(fēng)險(xiǎn)感知因素。(1)云制造與敏捷制造的比較。虛擬企業(yè)強(qiáng)調(diào)構(gòu)建聯(lián)盟組織,借助外部資源虛擬化自身非核心業(yè)務(wù)以降低成本并形成核心能力,但企業(yè)進(jìn)入聯(lián)盟的約束條件較多,如:地域限制、規(guī)模約束等,聯(lián)盟組織多為臨時(shí)任務(wù)導(dǎo)向,因此缺少穩(wěn)定性;協(xié)作網(wǎng)絡(luò)側(cè)重形成較穩(wěn)定的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)合作組織,并共享、調(diào)度網(wǎng)絡(luò)中各類橫縱信息和資源以提高企業(yè)反應(yīng)速度,但該網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)性不足,內(nèi)部成員數(shù)量有限,且出入機(jī)制不靈活。云制造平臺(tái)包含上述兩種模式的優(yōu)勢(shì)共性,不受地域等條件的約束,平臺(tái)較穩(wěn)定,其內(nèi)部企業(yè)的數(shù)量可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求量進(jìn)行動(dòng)態(tài)增減,更在制造資源品種、制造能力和知識(shí)儲(chǔ)備等方面優(yōu)于前兩者[21]。但是,低門檻與自由進(jìn)出機(jī)制也可能導(dǎo)致平臺(tái)中資源質(zhì)量參差不齊,以及成員資質(zhì)認(rèn)證[22]和信譽(yù)保障等問題[10],還存在合作選擇盲區(qū)[11]、利益博弈[23]、知識(shí)吸收效果和關(guān)鍵技術(shù)外溢等問題[10]。(2)云制造與網(wǎng)絡(luò)化制造的比較。網(wǎng)格制造突出使用網(wǎng)格技術(shù)實(shí)現(xiàn)資源共享,以及對(duì)企業(yè)的物流、信息流、價(jià)值流實(shí)現(xiàn)優(yōu)化,但該模式只限于某些特定領(lǐng)域內(nèi),不涉及生產(chǎn)、加工等核心環(huán)節(jié);ASP主要表現(xiàn)為企業(yè)將應(yīng)用軟件等外包給服務(wù)商,服務(wù)商負(fù)責(zé)應(yīng)用程序的升級(jí)與維護(hù),并通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行交互以確保業(yè)務(wù)運(yùn)作正常,但實(shí)施周期長,并未實(shí)現(xiàn)底層設(shè)備交互[21]。云制造以云技術(shù)為基礎(chǔ),較網(wǎng)格技術(shù)更具伸縮性,除了基本軟件服務(wù)外還提供了物聯(lián)網(wǎng)功能,在資源部署方面,也較ASP更便捷和迅速[21][24]。此外,與網(wǎng)絡(luò)化制造平臺(tái)同時(shí)充當(dāng)著服務(wù)提供方和運(yùn)營方不同,云制造有獨(dú)立和開放的專業(yè)平臺(tái),因此有利于尋找更多新商業(yè)機(jī)會(huì),如擴(kuò)充銷售渠道等[25][26]。但先進(jìn)的模式同樣存在技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、不兼容等問題,快速部署又對(duì)需求匹配的準(zhǔn)確性要求較高[11],而用戶還必須對(duì)自身寬帶有足夠的投入以保障專業(yè)化內(nèi)部IT管控體系[27],另外還可能存在物料交互中的物流風(fēng)險(xiǎn)[24]及商業(yè)化中的戰(zhàn)略定位問題等[23]。(3)云制造與面向服務(wù)制造的比較。工業(yè)產(chǎn)品服務(wù)系統(tǒng)(IPSS)主要立足生產(chǎn)系統(tǒng)角度體現(xiàn)用戶參與和產(chǎn)品服務(wù)集成,它既關(guān)注產(chǎn)品質(zhì)量也關(guān)心用戶體驗(yàn);眾包生產(chǎn)強(qiáng)調(diào)融合社會(huì)資源,將任務(wù)發(fā)送給廣闊的未知群落或社區(qū)來突破各種技術(shù)與設(shè)計(jì)的壁壘。云制造也是面向服務(wù)的制造,但在功能上為二者的擴(kuò)展,如:注重產(chǎn)品服務(wù)的集成又注重了制造能力服務(wù)的集成,在提供社會(huì)化服務(wù)的同時(shí)也提供了專業(yè)定制化服務(wù)及資源按需取用服務(wù)等[11][21]。而另一方面,服務(wù)邊界的蔓延和模糊、服務(wù)品種的膨脹、海量數(shù)據(jù)所有權(quán)、使用權(quán)、管理權(quán)的分離可能帶來平臺(tái)中的私密數(shù)據(jù)外泄風(fēng)險(xiǎn)[28]和技術(shù)、服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)問題[29],以及帶來因巨型商業(yè)網(wǎng)絡(luò)中合作各方的流程整合不當(dāng)所形成的各種成本[23],此外,云制造的發(fā)展還有賴于制度的規(guī)范和法律的保障,但目前尚缺乏相關(guān)條文的支撐[13]。

二、云模型的設(shè)定

(1)

文中用期望表示收益、風(fēng)險(xiǎn)的感知度。(Exi-3Eni,Exi+3Eni)為第i個(gè)因素主要感知區(qū)間,其長度為6Eni,表示云的跨度,可見跨度越大,熵越大。為便于理解,文中引入測(cè)評(píng)區(qū)間的端點(diǎn)作為雙邊約束,用“雙邊約束內(nèi)的跨度”(用Span表示)替代熵的功能,即Span越大,感知模糊性越大。Span的計(jì)算方法為:若云邊界未跨越端點(diǎn),按云邊界計(jì)算,若跨越端點(diǎn),則以端點(diǎn)為準(zhǔn)。進(jìn)一步計(jì)算超熵為:

(2)

Hei表示第i個(gè)因素感知的隨機(jī)性。該因素的云數(shù)字特征可用(Exi、Eni、Hei)來表示,設(shè)其權(quán)重為Ai。參考相關(guān)文獻(xiàn)中對(duì)部分因素影響力的描述并根據(jù)調(diào)查對(duì)象意見確立因素排隊(duì)級(jí)別,為同時(shí)體現(xiàn)主觀與客觀信息,Ai采用如下方法計(jì)算[31]:

Ai=Ci/∑ci

(3)

其中,C1=1,j為排隊(duì)級(jí)別,j=1,…,k(k≤m)。排隊(duì)級(jí)別依據(jù)因素重要性情況排列,高重要性因素對(duì)應(yīng)的j取較小值,重要性相同的因素列入同一排隊(duì)等級(jí)。采用虛擬云理論中的綜合模型:

(4)

上式獲得了企業(yè)整體感知的云數(shù)字特征(Ex、En、He)。為驗(yàn)證云的數(shù)字特征以及上述方法的可行性,須利用正向云模型描繪該企業(yè)的感知云圖。先求隸屬度:生成以En為期望,He為標(biāo)準(zhǔn)差的一個(gè)正態(tài)隨機(jī)數(shù)E′n;生成以Ex為期望,E′n為標(biāo)準(zhǔn)差的正態(tài)隨機(jī)數(shù)y,則y在整體感知區(qū)間中對(duì)應(yīng)的隸屬度z可表示為:

z=e-(y-Ex)2/2(E′n)2

(5)

運(yùn)用計(jì)算機(jī)仿真1000次后可形成云圖,云圖中點(diǎn)的分布情況能直觀的表達(dá)云的數(shù)字特征。

三、實(shí)測(cè)結(jié)果分析與討論

(一)相關(guān)檢驗(yàn)及等級(jí)劃分

研究數(shù)據(jù)來自東莞、深圳兩地規(guī)模以上企業(yè)的調(diào)研,包括通信制造企業(yè)14家、PC制造企業(yè)15家、平板顯示制造企業(yè)11家,對(duì)于每家企業(yè)面向管理、技術(shù)人員發(fā)放問卷19-33份,共發(fā)放問卷1227份,回收1053份,回收率85.82%,有效問卷852份,有效問卷回收率69.44%。其中,通信制造業(yè)有效問卷343份占40.3%;平板顯示制造業(yè)155份,占18.2%;PC制造業(yè)354份,占41.5%。課題組整合各行業(yè)數(shù)據(jù)測(cè)定一致性,發(fā)現(xiàn)“功能類收益”和“合作中風(fēng)險(xiǎn)”兩個(gè)維度的Cronbach’s α偏低,在剔除“流優(yōu)化”、“服務(wù)集成”、“按需取用”、“資質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)”后,各維度Cronbach’s α達(dá)到要求,收益與風(fēng)險(xiǎn)總體值分別為0.745、0.763,信度尚可。再分析效度,調(diào)查對(duì)象對(duì)題項(xiàng)理解一致,內(nèi)容效度較好,所有感知因素在相應(yīng)維度的因子載荷大于0.5(P<0.01),KMO值均大于0.7,累計(jì)方差解釋率超過50%,說明結(jié)構(gòu)效度符合要求。進(jìn)而按照云模型處理樣本,由于云的數(shù)字特征無統(tǒng)一的定級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn),因此根據(jù)總體計(jì)算結(jié)果,本文將Ex分為五個(gè)等級(jí),然后引入雙邊約束(1和10),則Span的上限值為9,樣本中,He的上限為0.7。根據(jù)Ex等級(jí)區(qū)間的長度比例,表1中列出了云數(shù)字特征的等級(jí):

表1 云數(shù)字特征的等級(jí)劃分

(二)實(shí)測(cè)結(jié)果

以樣本中“標(biāo)號(hào)為1的企業(yè)”計(jì)算數(shù)據(jù)為例:在收益感知方面,該企業(yè)的Ex為6.984,即感知度位于評(píng)語集“中等”區(qū)間;主要感知區(qū)間位于雙邊約束之內(nèi)的Span值為8.008,代表模糊性“高”,企業(yè)對(duì)收益因素的預(yù)期效果不明確;He為0.52,代表隨機(jī)性“偏高”,企業(yè)內(nèi)部態(tài)度不一致,故云兩翼的點(diǎn)應(yīng)較為離散;在風(fēng)險(xiǎn)感知方面,企業(yè)的Ex為7.257,Span值為6.607,He為0.352,所以風(fēng)險(xiǎn)云圖的點(diǎn)應(yīng)相對(duì)更聚集。本研究按照其感知特征值仿真1000次后形成圖1,通過觀察收益、風(fēng)險(xiǎn)云圖,認(rèn)為符合上述描述?？梢?云圖直觀的驗(yàn)證了該企業(yè)的感知特征。

圖1 標(biāo)號(hào)為1的企業(yè)收益云圖(左)和風(fēng)險(xiǎn)云圖(右)

運(yùn)用Grubbs法檢驗(yàn)各企業(yè)感知特征值,在0.99置信概率(取α=0.01)未發(fā)現(xiàn)離群數(shù)據(jù)。因此,根據(jù)Ex的劃分等級(jí)并結(jié)合不同的行業(yè),本文選擇Ex值位于[1,10]、(7,10]、[1,7)的企業(yè)數(shù)據(jù)并分別取均值形成表2,進(jìn)一步,集合某因素下某行業(yè)中所有企業(yè)的數(shù)據(jù),可得到該行業(yè)中企業(yè)對(duì)該因素的感知特征,由于篇幅限制,選取較之其他因素感知度偏高的三個(gè)因素作為其主要感知因素形成表3。

表2 不同行業(yè)企業(yè)平均數(shù)據(jù)的比較

(三)結(jié)果分析與討論

1.不同行業(yè)企業(yè)云制造收益與風(fēng)險(xiǎn)感知特征分析。不同行業(yè)企業(yè)云制造的收益與風(fēng)險(xiǎn)感知特征如表2所示:(1)感知度分析,通信、PC、平板顯示制造企業(yè)的整體平均收益感知度為7.355、7.481、6.982,即處于或接近“偏高”等級(jí)。從分布上看,PC制造業(yè)中大部分企業(yè)Ex達(dá)到較高水平(66.7%),平板顯示相反,通信居中。進(jìn)一步發(fā)現(xiàn),在“Ex>7”范圍內(nèi),以上行業(yè)中企業(yè)Ex均值與整體差別不大,未接近“高”的程度,而“Ex≤7”范圍內(nèi),其均值也未降至“偏低”等級(jí)?？梢?由于行業(yè)特征的存在,企業(yè)的云制造收益感知度分布情況各不相同,但平均收益感知水平都趨向于中等或偏高。類似的,風(fēng)險(xiǎn)感知度分析表明,以上行業(yè)中,相當(dāng)數(shù)量的企業(yè)認(rèn)為云制造有較高程度的風(fēng)險(xiǎn),平板顯示制造業(yè)比例最高,其次是PC和通信,且平均水平與上述結(jié)論相同。(2)感知模糊性分析,通信、PC、平板顯示企業(yè)收益感知的平均Span值分別為:6.918、6.82、7.2,即為“偏高”程度,與之相比,在“Ex>7”范圍,平均Span值都有下降,相反在“Ex≤7”范圍則顯示平均Span值有所升高,說明了較高的模糊性主要集中在中、低收益感知度的企業(yè)群。另一方面,不同行業(yè)企業(yè)的平均風(fēng)險(xiǎn)感知模糊性都達(dá)到“偏高”程度,而在分別選擇“Ex>7”和“Ex≤7”范圍的企業(yè)群后,與前述情況類似,即中、低風(fēng)險(xiǎn)感知度的企業(yè)擁有更高的風(fēng)險(xiǎn)模糊性。(3)感知隨機(jī)性分析,不同行業(yè)企業(yè)收益與風(fēng)險(xiǎn)的平均He值都處于偏高或中等等級(jí),并且在“Ex>7”和“Ex≤7”任意區(qū)間內(nèi)平均He變化很小,即無論企業(yè)感知度高低與否,企業(yè)內(nèi)部對(duì)于云制造收益風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度差異并不明顯。

2.不同行業(yè)企業(yè)云制造收益與風(fēng)險(xiǎn)主要感知因素分析。感知特征依賴于企業(yè)對(duì)收益與風(fēng)險(xiǎn)感知因素的判斷,分析收益感知度偏高的因素有助于了解行業(yè)差異下企業(yè)的利益傾向,分析風(fēng)險(xiǎn)感知度偏高的因素則利于改進(jìn)平臺(tái)功能,根據(jù)表3可知:(1)收益因素感知度分析。整體上看,PC制造企業(yè)更注重經(jīng)濟(jì)類收益,并希望通過IT部署降低信息化成本,以及提高使用的便捷性和尋找新的銷售渠道;通信和平板制造企業(yè)更注重資源類收益,但二者有所區(qū)別,前者傾向依托外部資源降低業(yè)務(wù)運(yùn)營成本并實(shí)施專業(yè)化定制,后者則傾向外部資源的引入和提高反應(yīng)速度。(2)風(fēng)險(xiǎn)因素感知度分析。以上行業(yè)企業(yè)都表現(xiàn)出對(duì)外部環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂,主要體現(xiàn)在“私密數(shù)據(jù)的保密”和相應(yīng)的“制度法律保障問題”,而對(duì)內(nèi)部治理風(fēng)險(xiǎn)卻表現(xiàn)出相對(duì)低的關(guān)注。另外,PC制造企業(yè)更偏向于對(duì)平臺(tái)技術(shù)類風(fēng)險(xiǎn)的考慮,通信和平板制造企業(yè)則更關(guān)心合作中的風(fēng)險(xiǎn)。(3)因素不確定性分析。各收益與風(fēng)險(xiǎn)感知因素Span值大部分分布在“中等”區(qū)間,表明感知度高的因素仍具有一定程度的模糊性。He值為偏高或中等程度,與前述企業(yè)感知隨機(jī)性分析結(jié)果相同。

表3 不同行業(yè)企業(yè)主要感知因素的比較

四、結(jié)論與建議

本文運(yùn)用云模型方法,對(duì)通信、PC、平板顯示制造企業(yè)的感知特征進(jìn)行了實(shí)證分析,結(jié)果表明:(1)各行業(yè)企業(yè)收益與風(fēng)險(xiǎn)感知度的一般水平位于中等或偏高兩個(gè)等級(jí),從分布上看,收益感知度由高到低排序?yàn)镻C、通信、平板顯示,風(fēng)險(xiǎn)感知度則為平板顯示、PC、通信。(2)高收益、高風(fēng)險(xiǎn)模糊性主要集中在收益風(fēng)險(xiǎn)感知度較低的企業(yè)群落,說明這類企業(yè)對(duì)收益或風(fēng)險(xiǎn)因素能否產(chǎn)生某種影響的態(tài)度較不明確。(3)在不同的感知度等級(jí)中,企業(yè)收益與風(fēng)險(xiǎn)感知隨機(jī)性并無明顯差別。隨機(jī)性處于中等或偏上程度,代表企業(yè)的態(tài)度較不一致。(4)不同行業(yè)企業(yè)所關(guān)注的高收益風(fēng)險(xiǎn)感知因素有所差別,且對(duì)高感知度因素仍存在相當(dāng)程度的不確定性。

根據(jù)研究結(jié)果,本文提出以下建議:(1)從不同行業(yè)背景下的企業(yè)感知共性角度上看,當(dāng)前云制造現(xiàn)狀呈現(xiàn)“外冷內(nèi)熱”,因此首先要求云運(yùn)營商從功能上強(qiáng)化云制造平臺(tái)建設(shè),在統(tǒng)一平臺(tái)下再分行業(yè)建構(gòu)子平臺(tái),并提高專業(yè)化程度,以拓寬收益,降低風(fēng)險(xiǎn);其次,“不確定性”體現(xiàn)了企業(yè)對(duì)云制造特征的不了解及其內(nèi)部態(tài)度的分歧,為使制造企業(yè)明確態(tài)度和統(tǒng)一意見,有賴于相關(guān)方的大力宣傳,特別是政府、協(xié)會(huì)的積極參與,并盡快建立相關(guān)法律約束機(jī)制。(2)從差異角度上看:PC制造企業(yè)由于市場(chǎng)需求變化、產(chǎn)業(yè)區(qū)域轉(zhuǎn)移等原因?qū)е旅瘦^低,因此對(duì)云制造有較高的收益期望。根據(jù)主要感知因素,PC企業(yè)可依托內(nèi)外部資源,改進(jìn)IT架構(gòu)以降低成本,云運(yùn)營商應(yīng)及時(shí)推廣云服務(wù)、云產(chǎn)品和幫助構(gòu)建新商業(yè)模式,以及完善云技術(shù)、流程的標(biāo)準(zhǔn)化;通信和平板制造企業(yè)都側(cè)重于資源類收益,前者核心公司的地位突出,國有化運(yùn)營商和區(qū)域服務(wù)化特征拖動(dòng)著行業(yè)的發(fā)展,成熟的產(chǎn)業(yè)鏈帶來外包的增加,云運(yùn)營商可通過相關(guān)措施擴(kuò)充平臺(tái)內(nèi)專業(yè)化資源存量,平衡資源供需,加速各類資源流動(dòng);后者發(fā)展時(shí)間相對(duì)短,行業(yè)內(nèi)高技術(shù)壁壘和高經(jīng)濟(jì)壁壘并存,整體上表現(xiàn)為“各自為政”的局面,因而有較高的風(fēng)險(xiǎn)感知,對(duì)此,相關(guān)方可著重于信息的推介,強(qiáng)化企業(yè)橫縱方向的聯(lián)合,并提高反應(yīng)速度。此外,針對(duì)“合作中風(fēng)險(xiǎn)”因素,一是可采取信譽(yù)評(píng)級(jí)制度降低信譽(yù)風(fēng)險(xiǎn);二是實(shí)行監(jiān)控體系,防止資源能力缺失或過剩以降低流程整合風(fēng)險(xiǎn);三是引入第三方專業(yè)機(jī)構(gòu),對(duì)資源實(shí)施評(píng)估來降低制造資源質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)等。

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(責(zé)任編輯:聞 毓)

A Study of the Benefit and Risk Perception of Enterprises Cloud Manufacturing——An Analysis Based on Communication, PC, Panel Display Manufacturing Industry Data

LI Sheng-ze1, ZHAO Hui-huang2

(1. Department of Management, Dongguan Polytechnic Institute, Dongguan 523808,China;2. College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha 410082, China)

The benefit and risk perception problem of cloud is one of current research hotspots abroad. Though cloud manufacturing was first proposed by Chinese scholars, few studies have been done in this fields in China. This paper first describes the background and function of cloud manufacturing, discusses related researches, and then screens the benefit and risk perceptual factors. Through further investigation of communication, PC and panel display enterprises in Shenzhen and Dongguan, data are collected and processed by by cloud model to obtain the benefit and risk perceptual features of enterprises cloud manufacturing in different industries. Furthermore, the main perceptual factors of enterprises cloud manufacturing in different industries are analyzed. The paper concludes by offering some suggestions in the relevant field.

cloud manufacturing; cloud model; benefit and risk perception; perceptual factors; perceptual features

2014-10-14

國家社會(huì)科學(xué)基金資助項(xiàng)目(12BGL005);東莞市重大軟科學(xué)基金資助項(xiàng)目(201350210100087);東莞市社會(huì)科技發(fā)展基金資助項(xiàng)目(201450715600661)

李升澤(1982-),男,湖南衡陽人,東莞職業(yè)技術(shù)學(xué)院管理科學(xué)系講師;趙輝煌(1982-),男,湖南衡陽人,湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院博士后。

F204

A

1004-4892(2015)06-0090-08