上海交通大学安泰经济与管理学院院长、上海交通大学行业研究院院长陈方若：问题通常是创新的灵感来源

　　自2018年12月成立以来，上海交通大学行业研究院已经走过了五年的发展历史。为了深入洞察关键行业并将理论研究与实际发展紧密相连，行业研究院自创立之日起便秉承“纵横交错，知行合一”的理念，致力于回归商学院发展的根本，打造实践、学术与教学相互促进的良性生态。

　　“行业研究院的首个五年，我们的文化氛围和师生观念经历了显著的变革。交大行业研究院在商学院领域中率先提出并践行行业研究的理念，”上海交通大学安泰经济与管理学院院长、上海交通大学行业研究院院长陈方若在接受《每日经济新闻》记者专访时表示，“然而，要真正树立学院派行业研究的旗帜，仍需长久的努力。一个学院的力量十分有限，因此我们期望同行们能够转变观念，携手推进行业研究的深入发展。”

　　回顾过去，已经跋山涉水，取得了令人瞩目的成就；展望未来，仍将砥砺前行，追求更加辉煌的目标。

　　2023年，陈方若决定亲自下场，不再仅仅是旁听报告的人。他带着对知识的渴望，率领教师和学生团队深入智能制造企业的一线。通过当地考验查证，他认识到问题往往是创新的灵感来源。他始终强调：“只有坚持问题导向，才能真正洞察企业的实际的需求，企业绝不应该仅仅为了追求数字化而数字化。”

　　展望2024年，陈方若计划持续深化这一探索之旅，更加深入地走访中小企业，全方位地揭示人机一体化智能系统的成长生态。

　　NBD：2023年是行业研究院成立的五周年。如果以五周年为时间节点，您如何评价过去五年行业研究中的进展？

　　陈方若：上海交通大学行业研究院2018年12月成立以来，经历了五年的发展历史。在此期间，学院的文化氛围、考评体系、师生观念等方面均发生了显著的变化。

　　学院倡导的“纵横交错，知行合一”理念，旨在促进行业研究与学术研究的深层次地融合。目前，该理念已对科研和教学活动产生深远影响，并促进了学院与校友、兄弟院系以及社会各界的合作与联结。

　　在文化氛围的塑造上，学院不仅重视学术研究，同时也不断关注行业研究的重要性。学术论文的成果固然重要，但实践活动的多样性同样不容忽视。学院以“先立后破”的原则为指导，率先确立了行业研究的重要性，并将其作为学院与实践紧密结合的纽带。

　　学院的制度建设和考核评价体系均包含了行业研究的相关成果，尽可能做到全面评价教师的贡献，这其中既包括学术贡献，又有对社会、行业和企业的贡献。

　　过去五年，我们在服务政府、企业、社会及教学科研等多个领域均有所作为，并取得了阶段性的成果。尤其值得一提的是学院文化氛围的改变，这一根本性的变革，促进了多维度的思考方式。

　　行业研究的理念已深植于我们师生的心中。在研究问题时，行业视角逐步成为一种自然而然的思维方法，其中涉及行业当前面临的问题和发展的新趋势。这种观念的转变对学院的发展至关重要。

　　尽管我们在推动行业研究方面已取得一定成就，但要真正深化这一概念，仍需长期努力。期望同行机构能共同实现观念的转变，携手推动行业研究的发展。我们正在进行局部变革，希望能引领更多商学院共同实现理论与实践的紧密结合。

　　正如哈佛大学一百多年前通过不间断地积累和发展，形成了案例教学法的概念，通过案例讨论使学生掌握专业技能、知识和理论。行业研究的概念正在慢慢地形成，预示着商学院的发展道路将越来越宽广，机遇也将日益增多。

　　NBD：在行业研究整体规划方面，您有哪些创新性的想法？作为一家长期关注安泰和行研院的媒体，我们十分期待能清楚看到更多的行研成果系统性呈现出来。下一步您是否有一些这方面的计划？

　　陈方若：《安泰行业评论》在未来将探索一种创新的模式，我们期望与更多企业家进行深入交流，鼓励他们分享自己的见解。智能制造领域的经验和知识广泛散布，若能通过对话捕捉这一些信息，提炼并整理，将极大地促进整个行业的发展。如果企业家不分享他们的宝贵经验，这些知识就可能流失。

　　因此，我们计划邀请在调研中遇到的经验比较丰富、有洞见的管理者参与系列深度对话，并将这些对话整理后发表在《安泰行业评论》上，作为知识传播的一种方式。如果能持续进行，这将构建起一套知识体系。

　　我们既可以探索新的理论知识和框架，也可以提炼和整理现有成果。通过总结案例，我们大家可以绘制出问题图谱，概括企业所遇问题及其解决方案的效果。我们大家可以对这样一些问题进行分类，总结不一样企业的经验，作为宝贵案例。

　　随着对足够多企业的调研，我们可能会形成一个总体分类框架，将流程相似的企业归为一类，如汽车生产与冰箱生产企业，而与生产洗发水和洗衣液的企业区分开来。我们大家可以从时间维度、行业维度、问题维度等方面整理案例，构建问题图谱。

　　目前，我们还在积累阶段，逐步完善这个图谱。我们始终相信，随着行业研究经验的积累，将迎来知识的爆发点。就像树木生长，最初在地下扎根，虽不见成效，但终将突破土壤，发芽生长。我们前期的工作正是这种根系的生长过程，逐渐我们将迎来开花结果的时刻。

　　此外，对于安泰的行业研究，我们在2024年可能会发现新的亮点。我们的深圳行业研究院已步入正轨，我们计划对比长三角与大湾区的产业生态、发展路径和区域经济政策，以期相互借鉴。

　　正如建造高楼需打深地基，地基越深，建筑越稳固。虽然地基阶段只能看到一个坑，但一旦地基完成，楼层将迅速垒高。因此，我相信安泰行业研究也即将迎来加快速度进行发展的新阶段。

　　NBD：去年一整年，您都一直马不停蹄地调研智能制造企业。回顾这一年的所见所闻，您最核心的体会是什么？

　　陈方若：安泰将行业研究视为核心战略之一，该战略得到了教师团队的广泛参与与支持。2023年，约有三分之二的教师参与到行业研究工作中。特别值得一提的是我们智能制造领域的调研工作，团队投入了十个月的时间，深入六个城市的三十家公司进行当地考验查证，这中间还包括二十二家灯塔工厂。

　　对我本人来说，最初的任务之一是向外界阐释行业研究的重要性，并以多种方式支持教师团队的实地研究工作，包括制度建设、经费支持、行政服务、企业联系以及成果宣传等，帮助教师解决研究过程中遇到的难题。

　　2023年，我开始亲自参与企业走访，带着好奇心去感受智能制造企业的运营现状。在走访过程中，我首先感受到的是中国制造业的先进发展。改革开放四十多年来，中国制造业积累了雄厚的“家底”。我们访问的企业中，包括多家跨国公司及其在中国的工厂，通过横向对比发现，这些中国工厂在同一企业的全球工厂中表现出色。

　　中国制造业领先有文化氛围、对新技术的接受度高和规模化市场等多方面的原因。

　　首先，从文化层面来看，中国人勤奋耐劳，面临转型时表现出极强的团结精神和推进力。

　　其次，中国对新技术的接受度高，相对年轻的工业化进程意味着较少的发展障碍，有利于新技术的快速采纳和实践创新。例如，中国从通信网络落后迅速进入互联网和移动通信时代。

　　中国工业化的生态优势也是一个主要的因素。尽管“内卷”现象可能带来负面影响，但在这一过程中，各方努力提升效率、减少相关成本，这种一直在改进的压力也为数字化转型提供了动力。

　　此外，中国庞大的市场规模为制造业的加快速度进行发展提供了充足的订单量和经验积累。当本土市场做得足够好时，企业还会促进开拓海外市场，形成滚雪球效应。规模效应使企业能尝试更多管理创新，这是支撑制造业加快速度进行发展的主要的因素之一。

　　最后，中国拥有大量的工程师人才，这也是一个不容忽视的潜在优势。这为制造业提供了丰富的人才储备。

　　NBD：我们观察到您很喜欢两个字：问题。您对“问题”这两个字的内涵和外延，有哪些认知上的更新？

　　陈方若：问题往往是创新的灵感来源。没有分析和探究问题，就可能错失创新的机遇。乔布斯洞察到市场对智能手机的潜在需求，他预见了未来的问题，并通过整合现存技术来解决这些潜在问题，从而催生了苹果手机。

　　对问题的敏感性至关重要。问题是差异的体现，如果众人都察觉到问题却不去研究，不推动解决，那就等同于浪费了宝贵的资源。

　　因此，无论是工厂、组织还是个人，对问题的敏感度和分析研究能力的缺乏都可能会引起错失创新机会。工厂能够最终靠充分的利用和研究很多问题，不断寻找解决方案来实现持续进步。

　　以丰田生产体系即后来的精益生产为例，这套经过几十年探索和完善的生产方式，它的核心思想就是把问题的正向作用发挥到极致。

　　当公司员工提出改进管理体系或生产方式的想法，如果管理层未能察觉，这些创意可能就会被浪费。因此，如何有效利用这些创造性思维是至关重要的。

　　在经济生产中，问题如果出现，咱们不可以拖延解决，否则可能引发更多问题。问题发生之初是处理问题的黄金时期，我们应迅速行动。丰田的“Andon系统”就是一个有效的异常响应机制，它确保生产的全部过程中的问题能获得即时处理，把问题的负面影响降到最低。

　　在数字化和智能化的帮助下，产品生产的全部过程变得更透明，这将有利于问题的发现与解决。

　　因此，我常强调，企业不应仅为了数字化转型而转型。在评价数字化转型时，咱们不可以只关注资产金额的投入、网络建设速度或软件完备性。若企业不明确问题所在，盲目追求转型速度，将会带来更多问题。

　　企业必须察觉缺陷所在，坚持问题导向。如果转型或发展仅为了外表的“光鲜”，可能会给公司能够带来更多挑战。当企业以问题为出发点进行数字化转型或人机一体化智能系统时，将数字技术作为解决工具，才能真正的完成转型的红利。

　　管理的本质在于察觉缺陷、处理问题。若企业能更有效地发现并处理问题，其管理上的水准将不断的提高。数字化转型中的企业，通过先进手段察觉缺陷，提高解决实际问题的能力，这表明企业在处理问题能力上的提升。但技术发展和应用必须旨在解决实际问题，否则单纯的设备建设可能会引起资源浪费。

　　以我们访问的企业为例，一些工厂面临高离职率，要一直招聘和培训新员工。减少相关成本、提高效率是他们面临的问题，这样一些问题促使企业运用数字化技术，如机器人替代部分人工，或利用AR技术加速员工素质培训。这些创新都是问题驱动的。

　　先进技术能帮助我们预防问题的发生。在工厂中，传感器用于数据收集，这些数据有助于我们分析机器运行状态、预测未来可能出现的问题，以防患未然。这类似于中医的“治未病”理念，如果能在体检时提前解决问题，就能避免更大的问题。

　　虽然许多中国智能制造企业在这方面不断努力，但真正实现无忧工厂的企业仍然不多，这是一个长远的目标。

　　因此，企业的创新应围绕具体问题展开。解决问题的方法多种多样，但核心始终是问题导向。现代技术为解决问题提供了许多新工具，让我们走得更远。

　　制造业生态的全貌至关重要。虽然龙头企业的发展状况是生态中的关键，但我们也需要关注其他规模和类型的企业。每家企业都经历了独特的成长过程，我们看到的仅是它们当前的状态，而看不到它们曾经走过的道路——有的企业可能用五年时间达到现状，有的则可能花费了八年。

　　企业在不同发展阶段所遇到的挑战各不相同。因此，我希望我们能够全面考察智能制造企业的成长过程，以帮助我们梳理出智能制造的发展周期和路径，从而使我们的理论更为全面和深入。

　　未来，我们将致力于全面的调研工作，不断深入实地，永远在探索的路上。这不仅是我们自我完善和进步的过程，也将使我们对问题的理解更为精准。

　　NBD：管理实践终究需要提炼升华到管理理论。您有没有这样的愿景，通过深度研究智能制造行业，从而提炼创新出新的管理理论？

　　陈方若：聚焦于智能制造行业的管理理论尚处于发展阶段，需要通过更深入的研究和总结来完善。

　　对于评估智能制造企业，我们应建立一套明确的标准。这些标准可以基于企业发现和处理问题的能力。例如，我们可以将管理的核心聚焦在识别和处理问题上，并以此作为评价智能制造企业的框架。在此框架下，我们可以从企业解决的问题类型、处理问题的效率以及尚未解决的问题等方面来衡量其智能制造水平。同样，数字化转型的评估可以基于企业将最新技术应用于解决实际问题的能力。

　　这种理论框架可能会促成一种新的制造业评价体系，该体系侧重于问题发现和解决能力，有助于避免仅为了数字化而数字化的现象。

　　中国在人机一体化智能系统领域的能力较为先进，但是能否在不同的文化和制度环境下复制这种成功，需要我们深入探究中国企业成功的真正原因，并考虑如何在不同环境中实现复制。

　　为了发展本土的管理理论，我们可以学习彼得·德鲁克的做法——深入企业进行观察和研究。如果我们的学者能够紧密结合实际企业环境，我们就有望总结出具有中国特色的管理理论。

　　需要特别指出的是，目前一些博士生在研究过程中可能过于依赖学术环境，这可能会限制他们思考问题的方式，导致理论与实践脱节。因此，我们需要改变这种状况，鼓励学生走出课堂，将理论与实践相结合，以避免产生与现实脱节的理论，并用这些理论来指导实践。这样的变革对于培养具有实际解决实际问题能力的商科人才至关重要。