超越产品的服务化。

文章作者：Roberto Sala，Università degli Studi di Bergamo 研究员，同时也是 CELS 研究团队成员。
Giuditta Pezzotta，Università degli Studi di Bergamo 副教授 – Marco Ardolino，Università degli Studi di Brescia 机械与工业工程系研究员 – Federico Adrodegari，Università degli Studi di Brescia 副教授，主要从事工业工程领域的研究。

工业服务化不仅仅是商业模式的转型，更是工作方式的转型。当企业从销售产品转向长期持续管理一体化解决方案时，其内部组织、所需能力，以及人与技术之间的关系都会发生深刻变化。

价值创造不再止于产品交付，而是要求企业具备在整个生命周期内管理复杂系统的能力，将数据、数字化服务与技术专业能力整合起来。

这种转变重新定义了岗位、责任和决策流程：具备工程知识、数据分析能力和关系管理能力的复合型人才不断涌现，同时组织结构也变得更加横向协同，并更加重视与客户的持续合作。

本文所呈现的思考，基于 MICS 项目——7.1 线“Pay-per-X”——所积累的经验，以及 ASAP 跨大学研究中心的研究活动。近年来，该中心持续分析服务化模式的演进，以及人工智能、服务和工作组织在欧洲制造业中的融合。

从预测性维护到 Operations intelligence

数字化服务化的第一阶段以引入物联网技术和远程监控工具为特征。传感器、连接技术和云平台使企业能够收集资产运行状态的数据，并通过预测模型提前预判故障。如今，我们正在进入一个更高级的阶段。仅仅预测故障已经不够，还必须将信息整合进结构化的决策流程中。目标不仅是减少停机时间，更是系统性地优化整个服务生命周期。

Operations intelligence 这一概念被越来越多地提及：它代表一组能够将运营数据转化为具体行动的能力。这意味着动态规划技术干预、实时管理优先级、利用数字助手支持现场技术人员、优化服务团队的路线安排，并在某些情况下，根据实际使用条件调整定价。

价值并不在数据本身，而在于持续管理合同约定绩效的能力。在 outcome-based 模式下，每一个运营决策都会产生直接的经济影响。因此，人工智能（AI）成为管理支持工具，而不再只是分析工具。

然而，这种演进也意味着人的角色发生重大变化。决策者不会消失，而是在一个越来越多地受到算法系统影响的环境中工作。挑战并不是用技术取代人的经验，而是将人的经验整合进 human-in-the-loop 流程中，并确保责任与控制始终得到清晰界定。

当服务包含自主系统

进一步的发展涉及将自主实体组件整合进服务化模式。协作机器人、自主移动系统和智能设备不再局限于生产线，而是成为服务内容的一部分。

在高风险、地理距离遥远或专业技能短缺的环境中，自主系统能够缩短干预时间、提高安全性，并确保更高水平的运营连续性。例如，在恶劣环境中开展维护、对难以进入的区域进行检查，或在紧急条件下执行操作。

这为 outcome-based 模式的设计引入了新的维度。如果部分服务由自主系统提供，就必须重新思考责任分配、风险管理和成本结构。初始投资可能较高，但潜在的可扩展性同样很高。

从这个角度来看，机器人技术不仅仅是一种生产技术，更成为 technology-mediated 服务模式的赋能因素。在这种模式下，人类操作人员、数字系统和自主实体设备的结合创造出新的组织配置。

这一场景也带来了重要问题：如何保障安全？发生错误时由谁负责？如何将技术人员的经验与自主系统的能力结合起来？答案不能只依赖技术，而必须涉及治理和组织设计。

责任归属与新的决策灰色地带

先进数据分析和人工智能在服务化流程中的大规模应用，不可避免地带来新的责任灰色地带。如果某个算法提出的决策影响了设备的绩效或安全，那么责任应由谁承担？

在传统模式下，责任链相对线性。而在数据驱动模式中，一个决策可能是自动化系统、人工输入与合同规则复杂互动的结果。

这个问题在 outcome-based 合同中尤其重要，因为绩效直接与经济责任挂钩。因此，算法决策的透明度、可追溯性和可解释性，不再只是伦理要求，也成为合同要求。

此外，合规成本的提高和监管复杂性的增加，可能进一步放大大型企业与中小企业之间的差距。拥有更多资源的组织更有能力建立复杂的治理体系，而规模较小的企业则可能在生态系统中处于从属位置。

服务化的数字化转型并非中立过程：它会重新定义权力平衡，也要求企业对责任体系进行谨慎设计。

复合型能力与文化转型

最关键的问题之一是能力。基于绩效的服务化模式要求专业人员能够整合技术、数字化、合同和组织管理方面的知识。维护技术人员必须理解数据分析逻辑；数据分析师必须了解设备系统的运行方式；销售负责人必须能够谈判与复杂 SLA 相关的合同；管理层必须将经济、运营和环境维度整合进绩效评估。

这不仅仅意味着增加新的专业岗位，而是要促进不同角色之间的能力融合：服务化打破了生产、服务、IT 与销售部门之间传统的职能边界。

这一转型同样需要文化层面的改变。在以销售为基础的模式中，成功通常以销量和短期利润来衡量。相反，如果商业模式以绩效为基础，那么成功取决于长期关系的质量。透明度、数据共享和协同风险管理成为核心要素。对于许多组织而言，最大的挑战并不是技术，而是身份与文化认知的转型。

市场两极分化的风险与欧洲的挑战

如果缺乏适当治理，数字化服务化可能导致市场两极分化。少数拥有先进数据基础设施和专有平台的生态系统协调者，可能会集中越来越多的价值。围绕这些主体，大量处于从属地位的供应商可能面临利润空间被压缩、战略自主性下降的风险。

对于欧洲工业体系而言，这一场景构成了切实风险，因为欧洲高度依赖大量专业化程度很高的中小企业。真正的挑战在于建立可互操作的模式、共享标准，以及能够避免过度依赖的数据基础设施。

全球竞争不仅取决于产品质量或技术复杂程度，还取决于企业协调复杂生态系统的能力，同时必须在创新、责任和包容之间保持平衡。

超越试验阶段：让模式具备可扩展性

先锋探索阶段已经基本结束。技术已经存在，合同模式已经经过测试，AI 与机器人应用也日趋成熟。真正的问题是可扩展性。让 outcome-based 模式具备可扩展性，意味着建立共享指标、可靠的监控系统、可持续的定价机制和稳健的数据治理体系。同时，也意味着持续投资于培训，并重新设计职业发展路径。

服务化既不是一个 IT 项目，也不是服务部门的一项孤立举措。它是一场贯穿整个组织的战略转型。在未来十年，欧洲制造业将面临一个选择：把 AI 和机器人技术仅仅作为提升效率的战术工具，还是将其纳入一个以绩效、可持续性和信任为核心的系统性愿景。

这两条道路之间的差异，不仅将决定企业的竞争力，也将影响工业工作的质量，以及欧洲能否继续在全球价值链中保持核心地位。