制造企業，尤其是中小制造企業最為懼怕的是三類危機，一是經濟周期的危機、二是產業波動帶來的危機、三是突發的黑天鵝事件。而包括戰爭、疾病、或是地區沖突在內的第三類危機由于具有極強的脈沖性，也是最為致命的。
此次新冠病毒是極具殺傷力的，將所有制造企業置于一場極限壓力測試，像放大鏡一樣，充分暴露企業的弱點與軟肋。人的問題、供應鏈問題、庫存問題、物流問題、設備問題，甚至一只小小的口罩也成為阻礙企業開工的瓶頸。
但同時我們也看到，數字化能力強的企業面對疫情展現出極強的韌性，在危機處理、響應能力與恢復速度上要遠勝于仍處在“數字化邊緣”的企業。
疫情很快就會過去，接下來的3個月將會是關鍵的疫情消化期。復工復產速度決定的是制造企業生與死的問題。而難關過后，企業所要思考的是，如何修煉好自身的“數字化生存能力”，能夠更加從容應對“VCUA”時代的各種不確定性與挑戰。
以下是關于制造企業“數字化生存”的5點思考：
由于疫情帶來了物理空間阻隔、人員隔離和交通隔離，驅動企業利用信息化手段，組織和協調企業疫情防控和復工復產的工作。很多企業開始通過以釘釘為代表的移動工具實現云辦公，很大程度緩解了企業內、外部協同的壓力。但移動技術的價值遠不止此，它應當All in 到企業價值鏈的各個環節，全方位支撐組織在線、業務在線、協同在線與溝通在線。
比如在工廠端，移動技術可以有效連接數字空間與物理空間，拉近人與人、人與機器、機器與機器間的距離，打造無縫的“社交工廠”，讓數據多跑腿，人少跑腿。例如：中國500強制造企業東方希望，傳統情況下工廠生產管控需要線下緊盯操作臺及巡檢。而通過釘釘平臺上開發的釘釘微應用，包括MES系統、設備管理系統、故障維修系統與出勤系統，生產相關負責人可以線上查看生產數據、生產指標等，并線下進行故障處理，工作空間由此得以延伸，工作效率也幅提高。
天天特賣工廠則是利用釘釘訂單協同工具，系統自動將工廠與買家匹配成組，由訂單協同虛擬機器人在線進行生產計劃管理，自動跟蹤生產計劃，發放任務，每日出貨量自動更新，并支持訂單狀態異常預警功能。
未來， 移動平臺給產業互聯網帶來的價值將不亞于過去10年為消費互聯網帶來的貢獻。釘釘為代表的開放平臺一是提供了一個從封閉技術系統向開放技術系統演進的新平臺；二是推動企業從內部資源優化向產業鏈協同優化演進的新物種；三是構建了一個從基于PC端業務系統向移動端轉型的新載體。
以往應用開發的節奏都是以月為單位的。但過去兩周，我們看到業務系統的上線都是以天為單位。例如阿里達摩院在很短時間便開發并上線AI智能新冠篩查應用。阿里健康碼也僅用幾天便開發出來，并快速在全國推廣。每晚上線一天一天，就有可能會有更多生命消失。而對制造企業來講，應用早一天上線則意味著可能多賣出一批產品，或是少生產一批不良。
以天為單位的開發速度對制造企業來講，借助先進的互聯網工具，并不是“天方夜譚”。例如：基于云端的微服務架構，庫存管理、訂單管理，還是CAD、ERP、MES 等傳統應用均可通過解耦、模塊化、微服務化的方式，沉淀到數字中臺。并通過搭積木的方式快速封裝成面向特定場景、特定問題的輕量型工業APP。
工業AI的應用開發同樣可以達到這樣的速度。行業工程師利用低代碼的開發平臺/工具，通過平臺提供的可視化的行業知識圖譜與行業算法模型工具，僅通過“拖、拉、拽”等圖形化編程方式，便可快速開發出行業/企業專屬的工業智能應用。目前，阿里工業大腦平臺2.0已經開放了3大行業知識圖譜、19個業務模型、7個行業數據模型以及20+行業算法模型，被廣泛應用到涵蓋工藝優化、能耗優化、智能排程、AI質檢、生產資源優化、設備預測維護在內的眾多生產場景中，極大程度降低工業智能應用的開發門檻。
相信很快，以天為單位的應用開發在部分業務與場景將形成常態，以便更好適應外部市場的變化與不確定性。
中小微企業是此次疫情的最大受害者，風險承受能力最為脆弱。疫情過后，可能會迎來短暫的“寒冬”。以最為極限的方式降本提效是過冬的關鍵。但降本提效不是單純地降低開支，而是讓花出去的每一分錢都能產生最大的收益。中小微企業需要思考的是，如何在最短時間、以最低成本、最小風險從數字化中要效益。因此，利用別家搭建好的、現成的工業互聯網平臺對廣大中小微企業來講，不失為一條捷徑。
第三方平臺可幫助中小微企業快速接入大量第三方工業APP應用，而且很多國家級平臺還會給上平臺的企業提供政策補貼。例如：阿里工業互聯網平臺提供多達300多款面向垂直行業的工業APP應用。企業可以隨時接入，開箱即用。成本僅為傳統工業軟件的1/5，但可以帶來30%運營效率的提升。企業還可以通過平臺快速對接上下游資源。比如，疫情期間，阿里工業互聯網平臺幫助中小微企業進行疫情物資的尋源。平臺借助天天工廠、1688等電商渠道資源，為企業引流，并優化產銷協同。平臺還可以有效解決中小微企業貸款難、貸款貴的問題?；谥悄苜J款風控模型，用數據為中小微企業貸款“量體裁衣”。
稻盛和夫在他的一篇文章《把蕭條當作在發展的飛躍臺》中強調，面對蕭條與危機，企業需要做全員營銷。而面對疫情，企業不僅要做全員營銷，更要把營銷搬到線上來做，才能緩解消費者足不出戶，企業閉店帶來的壓力。
例如，疫情期間，紅蜻蜓將線下門店快速搬到線上。1天內，線上商城搭建完畢；兩天內，400多個超200人的社群建立起來，5000多名線下導購在家上崗。2月7日-17日，紅蜻蜓每天離店銷售額從15萬起步，不斷上漲，至今已突破百萬元。林清軒則是快速啟動全員"天貓直播"，上線2小時便吸引60000多人觀看，賣了近40萬的山茶花油。到2月15日，林清軒的業績相比去年同期，增長了45%。疫情期間，很多企業都看到了數字化營銷的價值。它在流量的快速聚集、用戶體驗與持續運營、以及服務精準化等方面都有突出的表現。
相當一部分用戶在消費方式與習慣上因為此波疫情在發生改變。疫情過后，用戶流量的流向與再分配將會帶來C端市場的洗牌。企業必須要快速做出判斷 - 是否仍然回到疫情前，以線下門店為主的運營模式，還是將線下更多流量搬到線上運營，線上與線下渠道的關系又如何梳理？另外，如何將用戶的數字化運營所獲取的信息實時傳遞給后端，以支持按需研發、按需制造與按需供應。上述問題需要企業的系統化思考，而最終所轉化的行動對企業的組織、技術、人才、模式都會帶來巨大的影響。
此輪疫情暴露出的最大問題是人力短缺的問題。越是勞動力密集的行業，受到的沖擊越大，例如服裝紡織行業、消費電子行業。過去100多年來，為擺脫對人的過度依賴，制造企業在自動化、無人化技術上的投入是毫不吝嗇的。招工難、人力成本增加等因素不說，人參與的環節越多、出錯的概率就越大，生產效率與產品質量就越難以保證。而過去的自動化只是解決了體力自動化的問題，釋放了人的雙手雙腳。接下來，企業要做的是解決知識自動化問題，以釋放更多的人力。云計算、大數據、AI等技術的出現可以幫助企業做到這一點。人的經驗、知識借助算力、算法傳授給機器，而后者可以輔助人完成決策。這樣做的直接好處是，人少了，效率反而提高了。
例如：電池片生產企業，正泰新能源, 利用AI圖像質檢技術提高多晶電池片的檢測效率。AI算法的識別準確度可達到97%。質檢效率增加了一倍的同時，釋放出一半的人力。東華水泥通過搭建智能能耗優化模型，減少了生產過程中的煤耗、電耗，并通過智能反控，實現水泥核心生產過程的“無人值守”。
每一次危機，對企業來講都是一次試金石，總會有一大波企業被淘汰，同時一批企業成為行業新的領軍者。如尼采所說，凡殺不死我的，終將使我更加強大。面對未來的種種不確定性與壓力，每家企業都需要思考如何利用好新一代信息技術，磨練自己的數字化生存能力，讓企業活得更好、活得更久。
