“如何在停滞不前的情况下优化自己”——企业生存秘诀：为何要双手引领

Konrad Wolfenstein

22 小时前

“如何在停滞不前的情况下优化自己”——企业生存的秘诀：为什么需要双手引领——图片来源：Xpert.Digital

技术适应中的双元性原则：效率与创新——“双元性”管理

双元化陷阱：为何单纯的流程优化会让你的公司陷入瘫痪

并解释为什么 Xpert.Digital 是您在“探索”领域的理想合作伙伴

想象一下，你的公司就像一位走钢丝的人，在现在和未来之间狭窄的山脊上保持平衡。一方面，熟悉的安全感在召唤你：完善成熟的流程，最大化效率，确保当前的收入。另一方面，未知的机遇之地在召唤你：彻底的创新、新的商业模式和未来的市场。过于偏向一个方向意味着跌倒——要么是停滞不前，要么是风险失控。

这种战略平衡正是“双刃剑”（拉丁语，意为“双手”）原则所描述的。企业的关键能力在于能够用双手同样出色地行动：一只手完善现有（开拓），另一只手探索新事物（探索）。在一个技术日新月异、市场瞬息万变的世界里，这种能力不再是奢侈品，而是生存的必需品。但是，如何才能将这两股对立的力量——追求稳定和效率的开拓，以及专注于敏捷和学习的探索——统一起来呢？

本文将详细探讨“二元化”的两大支柱。我们将展示工业企业如何通过有针对性地运用从专业自动化到人工智能等技术来找到平衡，从而不仅在短期内保持竞争力，还能确保其长期生存能力。

适合：

公司发展战略：先锋业务发展顾问（业务开发人员）的多元化角色

为了实现可持续的成功，工业企业必须找到一种战略平衡：完善现有资源（开发）并探索新资源（探索）。这种被称为“双元化”的理念是确保短期竞争力和长期可持续性的关键。这两种方法的特点如下：

支柱 1：开发（利用和优化）

专注于完善和扩展现有的技术和流程，以最大限度地提高效率。
规模化和效率：注重规模经济和持续流程改进。
专业自动化：使用定制的专用解决方案（例如多路机器、永久链接系统）。
传统物料流：通过成熟的传送技术进行优化。
经典的自制或外购分析：决策主要基于成本和产能。
流程重点：高度的工业工程和深厚的工艺技术。
数字控制：使用视觉监控和控制系统。
高固定成本：接受高昂的间接成本以实现最高的运营效率。
用于流程优化的人工智能：使用人工智能来提高现有流程的效率和质量。

支柱二：探索（研究与创新）

专注于新技术和商业模式的实验开发，创造未来的潜力。
学习与敏捷：专注于实验、知识构建和灵活适应。
灵活的自动化：使用协作机器人和可重构系统等适应性技术。
增材制造：通过 3D 打印等方式开发新的生产可能性。
以能力为导向的自制或外购分析：决策基于建立战略能力。
产品重点：高产品专业知识作为新解决方案的驱动力。
人工智能作为创新驱动力：利用人工智能开发全新的产品、服务和商业模式。

合成

双元化的战略挑战在于如何同时管理两大支柱。人工智能在这两个领域的应用令人印象深刻地证明了，单一技术可以同时优化核心业务并开拓新视野。

🎯🎯🎯 受益于 Xpert.Digital 全面的五重专业知识和全面的服务包 | BD、研发、XR、PR 和数字可视性优化

受益于 Xpert.Digital 全面的五重专业知识和全面的服务包 | 研发、XR、PR 和数字可视性优化 - 图片：Xpert.Digital

Xpert.Digital 对各个行业都有深入的了解。这使我们能够制定量身定制的策略，专门针对您特定细分市场的要求和挑战。通过不断分析市场趋势并跟踪行业发展，我们可以前瞻性地采取行动并提供创新的解决方案。通过经验和知识的结合，我们创造附加值并为客户提供决定性的竞争优势。

更多相关信息请点击这里：

在一个软件包中使用 Xpert.Digital 的 5 倍专业知识 - 每月仅需 500 欧元起

技术平衡行为：优化（利用）与更新（探索）

工业企业如何利用双元化方法在今天盈利并在明天生存

优化器（漏洞）——完善现有的

目标：效率、扩展、稳定
重点：流程与工业工程
自动化：具体、关联、专用
技术：传统传送技术、多路机器
自制或外购逻辑：成本与产能
专业知识：深入的工艺知识
投资：可预测的效率带来高昂的间接成本
人工智能的作用：流程优化、质量控制

探索者（探索）——创造新事物

目标：学习、创新、灵活性
重点：产品和新机遇
自动化：灵活、协作（协作机器人）、自适应
技术：3D打印、可重构系统
自制或外购逻辑：能力建设与战略契合
专业知识：广泛的产品和技术知识
投资：针对结果不确定的实验进行定向支出
人工智能的作用：创新的驱动力，新解决方案的开发

成功的公司都是“双管齐下”的——他们精通优化和探索的艺术。人工智能是一个强大的工具，可以在两个世界中使用。

适合：

Triosmarket 是在线数字和元宇宙营销或 SMarketing 的创新营销策略

物流处于十字路口：为什么您需要优化和革新您的核心业务。

不仅仅是效率：为什么物流现在必须依赖协作机器人、人工智能和激进实验

物流是开发与探索之间对比最明显的领域之一。

物流行业正承受着巨大的持续压力：供应链必须变得更快、更经济、更可靠，而复杂性却在不断增加。多年来，答案一直很明确：优化。每个流程都经过分析，每个步骤都经过完善，每条路线都经过优化，以实现效率最大化。这种对现有系统的完美追求，正是如今成功物流公司赖以立足的基础。

但仅仅最大化效率已不足以保障未来。新的市场需求，例如当日送达、激进的可持续发展目标以及普遍存在的熟练工人短缺，都无法仅靠旧模式来满足。与此同时，人工智能、自主机器人和3D打印等技术正在开辟全新的游戏规则。那些不在此尝试的人将会被淘汰。

正是在这种矛盾中，蕴含着现代物流面临的最大战略挑战——创新管理中所谓的“双元化”平衡。这一理念要求企业必须双手行动：一只手完善核心业务（开拓），另一只手大胆探索新途径（探索）。

本文深入探讨了这两个领域，并通过具体案例来说明开发和探索对物流实践的意义——从高度自动化的配送中心到送货无人机的实验性应用。因为只有掌握这两种方法的人，不仅能在当下盈利，还能引领未来的市场。

让我们从“物流视角”来看一下您列表中的要点：

物流开发（核心业务效率）

这是为了完善经典的物流三角：成本、时间和质量。目标是实现物料和货物的高效、可靠和经济高效的流动。
规模经济：大型配送中心的核心原则。吞吐量越高，单位成本越低。
特定自动化：高架仓库、自动分拣系统和固定安装的传送带。这些系统针对特定的高货物吞吐量进行了优化。
传送技术：提高效率的经典内部物流的缩影。
链接：仓库中精确定义的线性流程（收货 -> 入库 -> 拣货 -> 发货）。任何偏差都会影响效率。
自主研发还是外购：经典问题是：我们是自己运营仓库，还是外包给第三方物流 (3PL) 供应商？决策通常基于成本和数量。
许多工业工程：仓库中的流程优化、运输物流中的路线规划、最小化行驶距离的布局规划。
用于流程优化的人工智能：使用人工智能进行更好的路线规划、优化库存水平（预测分析）或在货物接收时进行动态时隙分配。

物流探索（面向未来的创新）

这里的目标是用全新的方法应对新的挑战（例如电子商务、当日送达、可持续性、熟练工人短缺）。
学习：利用库存无人机或自动送货机器人等新技术进行试点项目。
协作机器人/灵活自动化：使用自主移动机器人 (AMR) 在高峰时段（例如在订单拣选期间）提供灵活支持，而不是刚性的传送带技术。
3D打印：备件物流的革命性理念。零部件不再集中存储，而是按需分散打印，彻底改变了仓储和运输路线。
自制或购买——能力：外包给创新型物流初创公司并不是因为它更便宜，而是因为它能带来你自己所不具备的新功能（例如人工智能支持的城市物流）。
人工智能作为创新的驱动力：开发自动驾驶卡车、自组织仓库（“群体机器人”）或全新的物流平台商业模式。

这份清单不仅与物流相关，它完美地描述了物流行业目前所处的战略平衡状态。一方面，物流行业面临着巨大的压力，需要提高现有的高容量供应链的效率（利用）。另一方面，新技术和市场需求迫使企业走上全新的道路并进行实验（探索）。一家仅仅依赖利用的公司将被新的竞争对手超越。一家仅仅依赖探索的公司将忽视其盈利的核心业务。

适合：