現在大家都在說數字化，數字化到底是什么？
談到數字化，多數人首先想到的可能是互聯網、大數據、5G等數字技術。
對于企業主來說，數字化的目的是實現企業的降本增效。實質上，降本也主要是通過提升效率來實現的。
我們一般認為，企業的競爭是整體競爭，包括資本、技術、運營等，但仔細想想，效率才是競爭中起決定作用的因素。
那什么是效率？
根據字典解釋，效率是單位時間內完成的工作量。
如果是生產產品，就是單位時間內生產產品的數量；如果是提供服務，就是單位時間內提供服務的次數。
一、數字化的效率認知
在企業經營中，我們可以用一個簡單公式表示：
企業利潤=（銷售價格-成本）*產量
簡單來說，要增加企業利潤，可以從銷售價格、成本、產量入手，比如提升效率能增加產量，而提升了產量，又可以攤薄生產成本。其中，提升效率是更基礎性的因素。
企業為什么進行數字化，是因為能極大提升效率。
通常來說，效率與數字化的關系，就是通過數字化去實現更高的產量、更低的成本、更快的客戶需求響應速度，甚至更好的質量。
這并沒有錯，但這樣的認知還遠遠不夠。
它隱含的意思是，數字化跟其他手段一樣，是一種途徑、方法或工具，能幫助企業獲得相對優勢。
華為CIO陶景文曾說，數字化轉型為企業帶來的效率提升，絕不只是相對優勢，而是絕對優勢。
怎么來理解呢？
比如：
普通情況：一個人一天可以搬磚100塊，即搬磚效率為100塊/人*天；
相對優勢：一個人一天可以搬磚120塊，即搬磚效率為100塊/人*天，效率提升20%；
絕對優勢：一個人一天可以搬磚10000塊，即搬磚效率為10000塊/人*天，效率提升100倍。
如果數字化給企業帶來的只是相對優勢，那證明效率提升得還不夠，還沒有達到絕對優勢的程度。
數字化能給企業帶來的效率提升，會產生絕對優勢，只有理解了這點，才可能真正理解數字化的意義和價值。
二、數字化如何提升效率
1、全流程效率的冪增效應
企業生產經營中，主要的業務流程包括研發、采購、生產、物流、銷售、服務等環節。
而在傳統經營中，為降本增效，主要關注采購、生產、渠道等單個環節。
比如：
在采購環節，主要關注原材料價格，通過競標、集采等方式降低成本；
在生產環節，主要通過流水線、機械化等方式提升生產效率；
在渠道環節，主要通過品牌運營、渠道建設等方面降低成本。
每個環節直接由不同職能部門負責，相對獨立的履行部門職責，相互配合較少。
而在數字化經營中，降本增效貫穿所有業務流程，可以實現全鏈路的監測，進行實現整體的降本增效。
因此，實現企業數字化，不僅可以從單個環節中提升效率，更重要的是可以在全流程中提升效率。
大家可能沒有直觀的感受。
舉個例子：
如果一個企業業務流程涉及30環節， 每個環節提升20%，即 1.2^{30}\approx237 ，效率是原來的237倍。
如果一個企業業務流程涉及50環節， 每個環節提升20%，即 1.2^{50}\approx9100 ，效率是原來的9100倍。
越是流程復雜的企業，效率提升的冪增效應越強，這才是數字化的魔力。
2、極大的優化成本
傳統企業的產品研發流程都是線性的，提出構想、實施設計，設計好之后生產實體樣機。一旦樣機失敗，就得尋找原因，從頭再來。其中每個環節互相依賴，并且都需要花費大量時間。
而有了數字仿真技術后，可以在仿真系統設計樣機。在項目實施中，一個大項目可以分拆為最小設計任務，每個任務都可以由不同的設計師承擔，所有任務可以并行執行，并且可以邊設計邊測試。在設計中，可以單獨測試一個零件、一個組件，最終進行整體組裝測試。這樣，在設計出實體樣機前，遭早就已經在仿真軟件上完成了成千上萬次的測試，優化了研發環節，縮短了流程，極大地提升了研發效率。
舉個汽車例子：
近幾年，特斯拉一躍成為市值**的汽車廠家，并且實現了新能源汽車的量產，但2019年其研發費用不足第二名的10%。一個很重要的因素，就是特斯拉大量的研發設計、碰撞測試都是在數字仿真系統中完成。
再比如芯片制造：
一顆芯片從設計到量產，最貴的地方就在流片環節，相當于傳統制造業生產的“樣機”。
28納米的流片做出來，失敗成本大概在一百萬美金，7 納米的成本超過2800萬美金，到了5納米，失敗成本大概要到4000到5000萬美金，而3納米的成本又要比這個高出很多倍。
如果沒有數字化做支撐，這里的成本會被無限放大，制造芯片就會變成一件投入不起的事情。
又比如生物制藥：
世界醫藥巨頭，開發一個新藥，往往需要投入幾十億，有的研發周期甚至長達20年，風險大成本高。
2021年7月，DeepMind公開了AlphaFold2，該軟件可以根據基因序列預測蛋白質的3D形狀，在很大程度上具有非常精確的準確性。
未來，如果數字生物仿真技術成熟，生物醫藥公司將極大減少實驗流程、縮短研發時間，極大的降低成本。如今很多天價的生物制藥，在未來將跟化工制藥一樣便宜。
3、支撐精準決策
傳統模式下，部門之間條塊阻隔，往往形成流程斷點，成為效率提升的一大阻力。
舉個華為的例子：
2013年，Mate1 剛剛上市，華為預測手機產量全靠拍腦袋。
當時覺得Mate1一定會賣得很好，生產了一百萬臺，結果只賣了 20 萬臺，公司損失巨大。
后來，到了 Mate7，華為就壓著全球各個代表處提前做計劃，人工層層上報統計，大家非常謹慎，規劃了不到 100 萬臺。結果銷售了 600 多萬臺，超出原定計劃好多倍。
過于樂觀冒進備貨，過于保守備貨不足，這都是沒有數據支撐、拍腦袋做決策造成的，無法契合市場做出精準合理的生產計劃。
痛定思痛，華為全力推進生產計劃、生產業務數字化轉型，所有環節都用數據支撐并驅動。
從銷售端看，華為構建起了全渠道零售系統，不僅能實時看到出貨量，準確知道每天交付到消費者手中多少臺手機，還能知道消費者激活使用了多少臺。根據這個激活的趨勢，結合營銷活動數據，就能準確預測某一個銷售周期需要多少貨。
從生產端看，一部手機可能關聯幾百個零部件，生產系統會結合上游供應商的數據，制定好零部件的庫存數量，下發給生產線進行排產計劃。同時，也跟下游銷售數據打通，反過來推動生產計劃的決策。
Mate40上市前，華為想知道客戶更喜歡哪個顏色，以此決定排產計劃。
于是，華為做了嚴謹的銷售數據觀測，分析消費者購買偏好，小批量投放測試，通過這些行為數據的分析，結論是“夏日胡楊”綠色那款會更好賣。
手機上市后，事實證明確實如此。
這個例子，就是華為的數字化打通了生產和營銷端的數據，通過營銷端數據洞察，反饋到生產端，實現了精準決策。
如果實現全鏈路的數字化，每個環節的數據都可以互相支持，實現精準決策，從而減少決策時間、降低執行成本，從整體上極大提升效率。