Оптимизация или обновление? Стратегический баланс, который определит ваше будущее.

Смертельная ловушка эффективности: почему идеализм может быть губительным для вашей компании

Сегодня промышленные компании сталкиваются с фундаментальной дилеммой, которая определит их долгосрочное выживание. Это стратегический баланс между двумя крайностями: с одной стороны, совершенствование существующего – неустанная оптимизация процессов, максимизация эффективности и снижение удельных затрат. С другой стороны, неопределённый поиск нового – рискованные эксперименты с инновационными технологиями, исследование неизведанных рынков и разработка радикально новых бизнес-моделей. Слишком долго компании считали, что должны выбрать один путь. Но этот выбор – ловушка.

Первый путь, технически известный как «эксплуатация», заманчив. Он обещает предсказуемый успех, измеримую прибыль и явное конкурентное преимущество за счёт экономии масштаба и овладения процессами. Однако те, кто сосредоточен исключительно на этом подходе, могут добиваться всё больших успехов в своём деле, но рискуют закоснеть в своём совершенстве и быть подавленными разрушительными изменениями. В противоположность этому существует «исследование»: путь, чреватый неопределённостью, где инвестиции не приносят немедленной отдачи, а многие эксперименты терпят неудачу. Однако без такого осознанного обновления компания теряет способность адаптироваться к меняющемуся миру и подрывает свой будущий успех.

Решение этого парадокса столь же сложно, сколь и гениально: организационная амбидекстрия. Это означает способность действовать обеими руками, то есть одновременно эффективно управлять основным бизнесом и внедрять радикальные инновации. В этой статье показано, почему эта «амбидекстрия» больше не роскошь, а становится важнейшей стратегией выживания в эпоху Индустрии 4.0. Мы рассматриваем экономические подводные камни чистой оптимизации, потенциал инноваций, решающую роль лидеров и то, как современные технологии, такие как цифровые двойники и искусственный интеллект, могут служить связующим звеном между этими двумя мирами, обеспечивая долгосрочную устойчивость и конкурентоспособность.

Подходит для:

• «Как оптимизировать себя в условиях застоя» — секрет выживания компаний: почему нужно быть лидером, используя обе руки

Между краткосрочным успехом и долгосрочным крахом

Современные промышленные компании балансируют на грани между двумя пропастями. С одной стороны, чрезмерная специализация, жёсткая ориентация на эффективность, ведущая организации к опасной негибкости. С другой стороны, таится безудержная радость экспериментирования, поглощающего ресурсы и не дающего измеримых результатов. Концепция амбидекстрии, используемая в управлении инновациями, обещает выход из этой дилеммы, но её реализация оказывается одной из самых сложных задач лидерства в современном бизнесе.

Экономика эксплуатации: когда совершенство становится конкурентным недостатком

Оптимизация существующих процессов следует соблазнительной логике. Классическая стратегия эксплуатации основана на научно обоснованных эффектах, которые десятилетиями документировались в деловой литературе. Эффект кривой опыта гласит, что реальная себестоимость единицы продукции снижается на 20–30 процентов при удвоении опыта использования продукта. Это явление обусловлено несколькими взаимодополняющими механизмами. Эффект кривой обучения приводит к снижению затрат на рабочую силу с ростом производительности, поскольку сотрудники всё лучше осваивают рабочие этапы, а количество ошибок уменьшается. К этому добавляется экономия за счёт масштаба, возникающая за счёт увеличения объёмов производства. Чем больше производится, тем лучше распределяются постоянные затраты между большим количеством единиц продукции, что приводит к снижению себестоимости единицы продукции.

Стратегическое значение этих эффектов объясняет, почему компании стремились к масштабу со времён промышленной революции. Экономия за счёт масштаба даёт колоссальное конкурентное преимущество, которое можно количественно оценить математически. Например, автопроизводитель, выпускающий 500 000 автомобилей в год, может достичь себестоимости в 20 000 евро на автомобиль, в то время как при производстве 800 000 автомобилей в год себестоимость может снизиться до 16 000 евро на автомобиль. Такая экономия за счёт масштаба позволяет либо получать более высокую прибыль при неизменной цене продажи, либо увеличивать долю рынка за счёт агрессивного снижения цен.

Стратегия эксплуатации последовательно опирается на конкретную автоматизацию. Индивидуально разработанные, специализированные решения максимально повышают эффективность для четко определенного применения. Взаимосвязанные производственные системы, такие как те, что используются в классическом конвейерном производстве со времен Генри Форда, разбивают сложные процессы на простые, легко воспроизводимые действия. Время цикла определяет темп работы всей производственной линии; каждому рабочему этапу отводится точно определенное время. Такая стандартизация обеспечивает стабильное качество и позволяет производить большие объемы продукции в короткие сроки.

Такое высокооптимизированное производство требует обширных промышленных инженерных разработок. Такие методы, как бережливое производство и «Шесть сигм», направлены на систематическое устранение отходов и минимизацию вариативности процессов. В основе лежит радикальная философия: любой элемент, не вносящий прямого вклада в создание ценности для клиента, должен быть устранен. Компании вкладывают значительные ресурсы в анализ и оптимизацию своих потоков создания ценности, выявление узких мест и стандартизацию рабочих процессов.

В логике эксплуатации решение «производить или покупать» в первую очередь основано на затратах и ​​мощностях. Вертикальная интеграция компании, то есть доля собственного производства в производственном процессе, определяется на основе анализа затрат и выгод. Если поставщик может производить компонент более эффективно за счёт экономии масштаба, традиционный подход отдаёт предпочтение аутсорсингу. Вертикальная интеграция рассматривается как стратегическое решение, при котором основное внимание уделяется тому, какие этапы цепочки создания стоимости необходимо контролировать внутри компании, а какие можно передать на аутсорсинг.

Возможно, самым захватывающим аспектом современной эксплуатации является использование искусственного интеллекта для оптимизации процессов. Системы ИИ способны распознавать закономерности в производственных данных и автоматически корректировать процессы для повышения качества. В контроле качества методы машинного обучения автоматически анализируют изображения продукции и проверяют их на наличие таких дефектов, как трещины, пятна и неровности. Эта автоматизированная диагностика неисправностей выявляет проблемы на ранней стадии, прежде чем они приведут к серьёзным сбоям. Точность и стабильность работы этих систем превосходят человеческие возможности, поскольку они не устают и не теряют концентрацию внимания.

Но это совершенство имеет свою цену. Стратегия эксплуатации приводит к высоким накладным расходам — постоянным и инфраструктурным, которые растут независимо от объёма производства. Аренда, зарплата административного персонала, страхование и амортизация оборудования — все эти накладные расходы ложатся постоянным бременем на компанию. Чем более специализированным и взаимосвязанным становится производство, тем выше становятся эти структурные издержки. Высокоавтоматизированная производственная линия со специализированным многофункциональным оборудованием требует огромных инвестиций, которые окупаются только при стабильно высоком объёме производства.

Стратегическая ловушка заключается в том, что такая оптимизация загоняет компанию в опасную зависимость от выбранного пути. Глубоко укоренившиеся знания о процессах превращаются в организационную память, затрудняя изменения. Сотрудники являются экспертами в узкоспециализированных процессах, но не имеют опыта работы с альтернативными методами производства. Производственные мощности предназначены для конкретных продуктов и не могут быть переоборудованы без значительных усилий. Отсутствие гибкости становится экзистенциальной проблемой, когда меняются рыночные условия или новые технологии разрушают отрасль.

Экономика исследований: расчетливый риск как стратегия выживания

Стратегия исследования следует принципиально иной логике. В то время как эксплуатация фокусируется на использовании существующих определённостей, исследование сосредоточено на изучении новых возможностей. Этот подход основан на понимании того, что долгосрочное выживание требует постоянного экспериментирования и накопления знаний. Джеймс Марч заложил теоретическую основу в 1991 году в своём основополагающем эссе о способности к организационному обучению. Марч описал фундаментальную проблему, заключающуюся в том, что исследование систематически приносит менее определённые, более отдалённые во времени и более размытые в организационном плане результаты, чем эксплуатация. Уверенность, скорость, близость и ясность обратной связи связывают эксплуатацию с её последствиями гораздо быстрее и точнее, чем в случае с исследованием.

Эта структурная асимметрия объясняет, почему компании склонны отдавать предпочтение эксплуатации и пренебрегать исследованием. Краткосрочные успехи оптимизации измеримы и вознаграждаются, в то время как долгосрочные преимущества экспериментов остаются неопределенными и часто требуют многих лет для реализации. Адаптивные процессы, реагирующие на немедленную обратную связь, быстро совершенствуют эксплуатацию, оставляя исследование неразвитым. Эта тенденция становится саморазрушительной, поскольку организации теряют способность к адаптации и становятся косными в отношении собственной эффективности.

Стратегия геологоразведочных работ опирается на гибкую автоматизацию вместо специализированных систем. Коллаборативные роботы, или сокращённо коботы, представляют собой эту смену парадигмы. Эти машины предназначены для работы непосредственно с людьми, без каких-либо разделяющих устройств безопасности. Благодаря встроенным датчикам коботы могут физически взаимодействовать с людьми и автоматически отключаться при столкновении с препятствиями. Их уникальная особенность заключается в их универсальности. В отличие от традиционных промышленных роботов, разработанных для крупносерийного производства с постоянными производственными процессами, коботы открывают новое измерение совместной работы. Они оснащены адаптивными роботизированными манипуляторами, способными работать с широким спектром полезной нагрузки, и могут быть оснащены настраиваемыми рабочими органами для конкретных задач. Их удобная конструкция обеспечивает лёгкую интеграцию в рабочие процессы и повышает общую эффективность.

Технологии аддитивного производства, известные как трёхмерная печать, ещё больше расширяют спектр исследований. Эти процессы открывают совершенно новый подход к проектированию и производству. Свобода проектирования, предоставляемая трёхмерной печатью, впервые позволяет создавать сложные формы, что значительно снижает вес и, следовательно, стоимость. Прототипы могут быть изготовлены до пятнадцати раз быстрее, чем при использовании традиционных технологий. Это означает, что идеи или проектные чертежи потенциально могут быть реализованы в течение нескольких часов, а не дней. Промышленные приложения ориентированы на быстрое прототипирование и быструю оснастку, то есть на аддитивное производство вспомогательных устройств и инструментов, а также на индивидуализацию изделий и производство запасных частей, которые больше не были бы доступны традиционным способом.

В логике исследования решение «производить или покупать» смещается с критерия стоимости на критерий компетенций. Вопрос теперь не в том, что дешевле, а в том, что компании необходимо освоить стратегически. Акцент на компетенциях, а не только на затратах, признаёт, что определённые способности играют ключевую роль в инновационном потенциале. Ключевые компетенции, которые отличают компанию от конкурентов и создают ценность для клиентов, должны разрабатываться и поддерживаться внутри компании. С другой стороны, периферийные виды деятельности можно передать на аутсорсинг, чтобы высвободить ресурсы для действительно важных направлений.

Экспертиза продукта находится на переднем крае исследовательского подхода. В то время как эксплуатация фокусируется на технологическом ноу-хау, то есть на доскональном освоении производственных процессов, исследование развивает глубокое понимание функциональности и применения продуктов. Это знание продукта позволяет создавать радикальные инновации, которые возникают не за счёт постепенного улучшения существующих процессов, а за счёт переосмысления решений. Компания, обладающая глубокими знаниями о продукте, может реагировать на меняющиеся потребности клиентов, разрабатывая новые функции или кардинально перерабатывая существующие продукты.

Искусственный интеллект также играет центральную роль в исследованиях, но как движущая сила инноваций для новых решений, а не как инструмент оптимизации существующих процессов. Генеративный ИИ используется для автоматического создания уникального контента – от текста до изображений и музыки, – кардинально преобразуя индустрию медиа и рекламы. ИИ позволяет создавать новые бизнес-модели, основанные на персонализированном взаимодействии с клиентами. Рекомендательные системы анализируют поведение пользователей, чтобы предлагать персонализированный контент, повышающий лояльность клиентов. Прорывная сила этой технологии заключается не в постепенных улучшениях, а в фундаментальной трансформации бизнес-процессов и логики создания ценности.

Проблема разведки месторождений заключается в присущей ей неопределённости. Хотя эксплуатация месторождений может обеспечить количественно измеримый рост эффективности, разведка изначально сопряжена с затратами без гарантированной окупаемости. Эксперименты часто терпят неудачу, и даже успешным инновациям требуется время для достижения рыночной зрелости. Этот временной лаг между инвестициями и окупаемостью представляет собой фундаментальную экономическую проблему. Компании, сталкивающиеся с краткосрочным давлением на маржу, как правило, сокращают бюджеты на разведку, поскольку экономия немедленно отражается в улучшении квартальных результатов, в то время как долгосрочные последствия такого недоинвестирования проявляются лишь спустя годы.

Парадоксальный императив: почему компании должны следовать обеим стратегиям одновременно

Концепция амбидекстрии, разработанная такими исследователями, как Майкл Ташман, Чарльз О’Рейли и Джулиан Биркиншоу, исходит из того, что успешные компании не могут выбирать между эксплуатацией и исследованием, а должны использовать оба подхода одновременно. Этот термин происходит от латинских слов ambo (оба) и dexter (право) и буквально означает амбидекстрию. В организационных исследованиях амбидекстрия означает способность в равной степени фокусироваться на потребностях операционной деятельности и на требованиях к разработке инноваций.

Эмпирические доказательства необходимости амбидекстрии неопровержимы. Мета-анализы показали, что компании, где амбидекстрия развита, добиваются значительно лучших результатов, чем те, кто сосредоточен исключительно на эксплуатации или исследовании. Однако положительный эффект не является безусловным. Исследование Йоханнеса Люгера и его коллег, проведенное в 2018 году, показывает, что преимущества амбидекстрии сильно зависят от контекста. В условиях постепенных изменений компаниям выгодно поддерживать сбалансированную амбидекстрию, поскольку эффект обучения приводит к повышению производительности. Однако в условиях прерывистых изменений компании, где амбидекстрия развита, сталкиваются с проблемами рассогласованности, которые возникают из-за усиления амбидекстрии.

Эта непредвиденная ситуация объясняет, почему амбидекстрия — не универсальная формула успеха, а, скорее, сложная задача для лидера. Структурная реализация требует параллельных организационных структур. Помимо традиционной иерархической организации, оптимизированной для эксплуатации, необходимо создать сетевую структуру, в которой идеи разрабатываются и внедряются во всех отделах. Такая структурная амбидекстрия физически разделяет подразделения, занимающиеся исследованием и эксплуатацией, задаёт им различные направления и объединяет их в определённых точках, где могут быть использованы общие ресурсы.

Однако главная проблема заключается не в структуре, а в лидерстве. Эмпирические исследования пятнадцати организаций, экспериментировавших с амбидекстрией, показывают, что формулирование чёткого стратегического намерения и всеобъемлющего видения, хотя и полезно, недостаточно для успеха. Решающее значение имеют пять конкретных механизмов. Во-первых, для этого требуется команда руководителей, которая чётко осознаёт стратегию исследования и разработки и объединённая общей системой стимулирования. Во-вторых, эта стратегия должна быть доведена до сведения и внедрена по всей организации. В-третьих, для этого требуются отдельные, но скоординированные подразделения с чёткими обязанностями, ресурсами и структурой. В-четвёртых, эти подразделения должны быть по-разному ориентированы, иметь разные процессы, культуру и систему стимулирования, одновременно будучи интегрированными в стратегических точках. В-пятых, крайне важна способность руководства управлять неизбежными конфликтами и компромиссами, сопутствующими амбидекстрии.

Эта способность справляться с противоречиями в литературе определяется как важнейший фактор успеха. Ташман и О’Рейли прямо заявляют: «Способность лидера и его команды справляться с противоречиями и парадоксами — единственный решающий фактор, определяющий успех или неудачу». Именно эта способность спокойно воспринимать противоречия и действовать последовательно и непоследовательно — вот что отличает наиболее успешные амбидекстральные компании. В отличие от типичных подходов к лидерству, требующих последовательности, амбидекстральные лидеры должны принимать противоречия и создавать для компании идентичность, воплощающую это противоречие».

Исследование Надин Кирни, посвящённое амбидекстральному лидерству, показывает, что этот стиль лидерства особенно эффективен при наличии определённых модераторов. Связь между амбидекстральным лидерством и общей эффективностью команды особенно сильна при высокой сложности задач, что частично опосредовано эффективностью команды. Более того, связь между амбидекстральным лидерством и инновационным подходом в команде особенно сильна, когда лидер в значительной степени прототипичен, что обусловлено обработкой информации внутри команды. Эти результаты подчёркивают, что амбидекстральное лидерство не просто означает сосуществование директивных и партисипативных элементов, но представляет собой качественно новую форму лидерства, динамично интегрирующую оба полюса.

Воспользуйтесь преимуществами обширного пятистороннего опыта Xpert.Digital в комплексном пакете услуг | НИОКР, XR, PR и оптимизация цифровой видимости — Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Подробнее об этом здесь:

• Используйте 5-кратный опыт Xpert.Digital в одном пакете — всего от 500 евро в месяц

Технологическое измерение: как цифровые близнецы обеспечивают амбидекстрию

Одной из наиболее перспективных разработок, обеспечивающих организационную амбидекстрию, является технология цифровых двойников. Цифровой двойник — это виртуальное представление физического объекта или системы, которое сопровождает его на протяжении всего жизненного цикла. В контексте Индустрии 4.0 эта технология приобретает огромное значение, поскольку она позволяет преодолеть разрыв между эксплуатацией и исследованием.

Цифровые двойники обладают огромным потенциалом оптимизации. Благодаря интеграции датчиков и встроенных систем производители могут непрерывно собирать данные со всех аспектов производственного процесса. Цифровой двойник создаёт среду, в которой эти данные можно использовать для анализа и моделирования, не прерывая производственный процесс. Параметры процесса можно тестировать виртуально, мероприятия по техническому обслуживанию можно оптимально планировать, а неисправности можно обнаруживать на ранней стадии. Электростанция Mitsubishi Hitachi Power System служит примером того, как цифровые двойники в сочетании с искусственным интеллектом и машинным обучением могут предоставлять информацию о наилучшем времени для планирования мероприятий по техническому обслуживанию без прерывания производства. Преимущества включают более эффективное обнаружение неисправных компонентов и культуру технического обслуживания, сокращающую время простоя.

В то же время цифровые двойники позволяют проводить разведку, не ставя под угрозу существующее производство. Новые производственные процессы, альтернативные материалы или инновационные разработки продуктов можно протестировать виртуально до инвестирования физических ресурсов. Моделирование позволяет моделировать различные сценарии, выявлять потенциальные проблемы и оптимизировать параметры способами, которые были бы слишком затратными или рискованными в реальном мире. Компании могут экспериментировать, учиться и проводить итерации, не снижая эффективности своей текущей деятельности.

Концепция самоорганизующегося, гибкого производства, описанная в исследованиях, посвященных автомобильным заводам будущего, демонстрирует преобразующий потенциал этой технологии. Вместо сборочной линии кузов автомобиля перемещается по заводу на беспилотной транспортной системе, следуя индивидуально оптимизированному маршруту между модульными, универсальными и полностью объединёнными в сеть машинами. В основе этой концепции лежит цифровая самоорганизация на основе искусственного интеллекта, охватывающая всю цепочку поставок. Традиционный принцип линейного производства «нитка жемчуга» разрушается в пользу адаптивной системы, сочетающей эффективность и гибкость.

Проблема заключается в том, что внедрение цифровых двойников требует значительных инвестиций в инфраструктуру данных, датчики и аналитические возможности. Более того, виртуальные модели должны быть точно откалиброваны для получения надежных прогнозов. Сложность управления данными, необходимость обработки в реальном времени и требования кибербезопасности создают значительные препятствия. Тем не менее, эта технология все чаще рассматривается как необходимая для международной конкурентоспособности. Опрос 552 промышленных компаний в немецком производственном секторе показывает, что 63% считают цифровые двойники необходимым условием международной конкурентоспособности.

Подходит для:

• Разнообразие возможностей в метавселенной цифровых двойников: революция для промышленности и бизнеса B2B

Экономический компромисс: гибкость против эффективности

В основе дискуссии об амбидекстрии лежит фундаментальный экономический компромисс между гибкостью и эффективностью. Классическая теория производства показывает, что эти две цели противоречат друг другу. Процесс считается гибким, если средние издержки остаются постоянными даже при изменении объёма производства. Эта гибкость может относиться к количеству — способности производить различные объёмы продукции при одинаковой себестоимости единицы продукции — или к типу — способности производить различные продукты без пропорционального увеличения издержек.

Поточное производство, рассчитанное на высокую эффективность, обеспечивает минимальные средние издержки при оптимальном объёме производства. Отклонения от этого оптимального значения приводят к росту удельных затрат, поскольку мощности либо остаются неиспользованными, либо требуются дорогостоящие сверхурочные. Расположение инструментов и рабочих мест в соответствии с последовательностью этапов обработки, высокая степень специализации и отсутствие времени на переналадку создают производственную среду, максимально эффективную при постоянной загрузке мощностей и стабильном ассортименте продукции, но быстро достигающую предела своих возможностей при наличии разнообразия вариантов или колебаний спроса.

С другой стороны, гибкие системы автоматизации допускают более высокие затраты на единицу продукции в обмен на возможность быстрого переключения между различными вариантами продукции. Эти системы, основанные на программируемых машинах с компьютерным управлением, способны реагировать на меняющиеся требования без значительных затрат на модернизацию. Более высокие инвестиционные затраты и потенциально более низкая загрузка отдельных компонентов компенсируются стратегической возможностью реагировать на изменения рынка, внедрять новые продукты или адаптировать их под индивидуальные запросы клиентов.

Ключевой вопрос для компаний заключается не в том, хотят ли они быть эффективными или гибкими, а в том, как найти разумный компромисс между ними. Этот компромисс не является статичным решением, а должен постоянно адаптироваться к рыночным условиям. В эпоху стабильного спроса и устоявшихся технологий оптимизация для повышения эффективности экономически оправдана. В периоды технологических потрясений или меняющихся предпочтений клиентов гибкость становится жизненно важным активом.

Планирование производства призвано уравновешивать противоречивые интересы отделов продаж и производства. Отдел продаж отдает предпочтение гибкому графику, небольшим партиям и коротким срокам поставки для оптимального удовлетворения потребностей клиентов. Производство же, в свою очередь, стремится к крупным партиям и высокой надежности планирования для минимизации затрат. Эффективная модель планирования не может полностью удовлетворить оба интереса, но должна обеспечивать баланс, соответствующий ситуации. Несоблюдение этого баланса грозит не достичь обеих целей: не быть ни эффективным, ни гибким, оставаясь в неоптимальном положении.

Организационная устойчивость как синтез эксплуатации и исследования

Способность справляться с трудностями, связанными с амбидекстрией, тесно связана с концепцией организационной устойчивости. Устойчивые организации характеризуются стратегической адаптивностью, которая позволяет им успешно функционировать в меняющихся условиях, даже если это означает отказ от основной деятельности. Эта адаптивность — не пассивная реакция на кризисы, а активный процесс предвосхищения, преодоления и адаптации.

Стандарт Британского института стандартов определяет организационную устойчивость как способность организации предвидеть изменения, выживать и процветать даже в сложной и динамичной среде. Опросы показывают, что 81% лиц, принимающих решения в Германии, считают эту тему очень актуальной, однако более трети компаний оценивают свою устойчивость как низкую. Восемьдесят семь процентов компаний пока не имеют четкой стратегии обеспечения устойчивости.

Этот разрыв экономически фатален, поскольку устойчивость составляет основу долгосрочного выживания на нестабильных рынках. Устойчивые организации сочетают в себе надёжность — способность противостоять стрессу — с адаптивностью — способностью адаптироваться и трансформироваться. Они создают резервы в критически важных областях, чтобы компенсировать сбои, одновременно инвестируя в гибкость для использования новых возможностей. Эта двойственность требует парадоксального управления: с одной стороны, стандартизации и контроля для обеспечения стабильности процессов, с другой — децентрализации и автономии для инноваций.

Связь с амбидекстрией становится очевидной, если понимать устойчивость как динамическую способность постоянно балансировать между эксплуатацией и исследованием. В стабильных фазах эксплуатация способствует накоплению ресурсов и развитию компетенций. В фазах кризиса исследование способствует поиску новых решений и адаптации к меняющимся условиям. Компании, которые только эксплуатируют, становятся эффективными, но хрупкими. Они терпят крах под неожиданным давлением. Компании, которые только исследуют, растрачивают ресурсы впустую, бесцельно экспериментируя. Устойчивые компании динамично переключаются между обоими режимами и развивают чувствительность, позволяющую распознавать, какой подход подходит в тот или иной момент.

Стратегическое переосмысление промышленных конкурентных преимуществ

Анализ дихотомии «эксплуатация-исследование» приводит к фундаментальному переосмыслению того, что составляет устойчивое конкурентное преимущество в современной промышленности. Традиционное представление о том, что масштаб, эффективность и преимущество в издержках составляют основу долгосрочного успеха, подвергается сомнению в условиях развития прорывных технологий и ускоренных изменений. Компании, которые определяют свою идентичность исключительно через операционное совершенство, попадают в ловушку успеха, где прошлые сильные стороны становятся будущими слабостями.

Экономическое обоснование амбидекстрии заключается в том, что она позволяет компаниям одновременно держать открытыми несколько опционов. В финансовой теории это называется подходом реальных опционов. Любые инвестиции в разведку можно рассматривать как покупку опциона на получение прибыли от технологии или рынка в будущем. Этот опцион может изначально стоить денег и не приносить немедленной прибыли, но он обеспечивает стратегическую гибкость. Если мир изменится, компания может реализовать этот опцион и выйти на новый рынок. Компании, не имеющие таких опционов, вынуждены продолжать использовать имеющиеся активы, даже если их стоимость быстро падает.

Секрет в том, чтобы управлять правильным портфелем проектов по разведке и эксплуатации месторождений. Чрезмерная эксплуатация месторождений приводит к ловушке компетенций, в которой компании всё лучше справляются с задачами, которые становятся всё менее актуальными. Избыточная разведка месторождений приводит к хронической незрелости, когда новые проекты постоянно запускаются, но так и не превращаются в прибыльные предприятия. Оптимальный портфель зависит от отрасли, фазы развития рынка и конкретных возможностей компании.

Последствия для промышленной инженерии весьма обширны. Эта дисциплина должна выйти за рамки своей традиционной ориентации на оптимизацию процессов и развить способность проектировать производственные системы, изначально обладающие адаптивностью. Это требует перехода от принципа максимальной специализации к модульным архитектурам, допускающим реконфигурацию. Современные концепции, такие как киберфизические системы, Интернет вещей и искусственный интеллект, обеспечивают технологические основы для создания таких адаптивных систем.

Решение «производить или покупать» трансформируется из подхода, основанного на транзакционной калькуляции затрат, в стратегический анализ компетенций. Главный вопрос теперь не в том, что дешевле, а в том, какие навыки необходимы компании для обеспечения её долгосрочной конкурентоспособности. Навыки, которые могут быть критически важны для будущих геологоразведочных работ, следует сохранять внутри компании, даже если внешние закупки в краткосрочной перспективе кажутся более выгодными. Этот стратегический подход учитывает, что ценовые преимущества, достигаемые за счёт аутсорсинга, достигаются за счёт упущенных возможностей обучения, которые будут отсутствовать в будущем, когда потребуется разработка новых поколений продуктов.

Роль искусственного интеллекта в этом контексте двояка. Как инструмент эксплуатации, ИИ обеспечивает ранее недостижимый рост эффективности за счёт адаптивной оптимизации, предиктивного обслуживания и безошибочного контроля качества. Как инструмент исследования, ИИ позволяет создавать совершенно новые бизнес-модели, основанные на персонализации, адаптации в реальном времени и автономных системах. Компании, использующие ИИ исключительно для эксплуатации, растрачивают его преобразующий потенциал. Компании, использующие ИИ исключительно для разведки, проигрывают конкурентам, превосходящим их в операционном плане.

Долгосрочная жизнеспособность промышленных компаний в эпоху «Индустрии 4.0. Ноль» зависит от того, овладеют ли они искусством организационной амбидекстрии. Это вопрос не только структуры или стратегии, но и лидерства, культуры и коллективной способности продуктивно справляться с парадоксами. Компании должны научиться быть последовательно непоследовательными, одновременно принимать стабильность и изменения и рассматривать противоречия не как проблему, а как источник стратегической силы. Только те, кто одинаково умело использует обе руки, выживут в будущем, которое требует как безупречного исполнения, так и радикальных инноваций.

☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!

Konrad Wolfenstein

Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса/маркетинг/PR/выставки.

Наш опыт в развитии бизнеса, продажах и маркетинге в ЕС и Германии - Изображение: Xpert.Digital

Отраслевые направления: B2B, цифровизация (от искусственного интеллекта до расширенной реальности), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность

Подробнее об этом здесь:

• Xpert Business Hub

Тематический центр с идеями и опытом:

• Платформа знаний о мировой и региональной экономике, инновациях и отраслевых тенденциях
• Сбор анализов, импульсов и справочной информации из наших приоритетных направлений
• Место для получения экспертных знаний и информации о текущих событиях в бизнесе и технологиях
• Тематический центр для компаний, желающих узнать больше о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях