数字化协同：企业实现弯道超车的催化剂

今年五一，不仅火车票、机票一票难求，甚至还出现了“堵漂流”、“堵骆驼”、“堵珠穆朗玛峰”等前所未有的奇观。为了缓解游客们的出行压力，不少景点利用了1+1>2的巧办法，以解决道路拥堵的问题，常见的方法之一就是把原本两条独立的进出景点的道路，通过限制不同方向车辆的进出，改成了一进一出的单行环线，相比原来的双行线，在不增加路宽的情况下，大大加快了车辆的通过能力，承载了数倍的车流量，让1+1>2的效应得到了充分的体现。

关于1+1>2这个效应还有一个学术的名称，叫做“协同效应”。

“协同效应”源于多个事物之间的相互作用和内在联系。这种相互作用一方面是源于事物间的效果不可直接相加，另一方面，当相互作用的效果与事物单独的效果一致时会自然而然产生“1+1>2”的结果。

其实，堵车带来的出行效率降低的挑战，在这个信息爆炸的时代，在企业数字化向智能化升级的道路上体现的更为突出。几十年的数字化发展的经历，使我们产生和积累数据的速度越来越快，然而如何将快速产生的数据流动起来并产生协同效应，真正的将数字化向智能化这一终极目标的演进，依然还有着相当漫长的过程。如何有效缩短这个漫长的过程？很多领域的都不约而同地添加了“协同化”这一催化剂，无论是工业互联网面临的设备异构多样、数据采集难等诸多挑战，亦或是企业打造智慧商业网络遇到的系统分散、信息不透明等现状......无一不把“协同化”作为破局的关键点，以期望实现弯道超车。

那么“协同化”这一过程能解决哪些问题？对其他领域有什么启发？我们分别来看看吧~

在智能制造领域，构建“协同化”平台架构

从智能制造领域来看，我们发现云计算与边缘设备的协同技术，正在逐步发展为工业互联网的重要支柱。工业互联网和智能制造云一样，都是智能制造的基础设施，主要目标是将数据采集、控制传感器、移动通信、智能分析等技术融入到传统的生产过程，从而大幅提高制造效率、降低产品成本和能源消耗，最终实现智能化生产。但是，第一步的数据接入，就让工业互联网平台的应用难以迈开步伐。尤其是面临工业现场的多样异构设备、复杂的协议、多类别数据接口，单纯的边缘计算或者云计算并不能解决根本问题，急需一套让云平台、边缘系统与物理系统融合协同的架构，从全局出发来整合各类资源，以支撑工业互联网平台的建设，因此我们需要两个协同。

第一个协同，是在内网环境下实现工业终端设备、边缘网关和工业边缘云的协同。边缘网关将企业的生产数据进行统一采集，并在边缘侧进行数据预处理，再将数据上推至工业边缘云进行存储、加工和进一步建模分析。

第二个协同，是在外网环境下实现工业边缘云与中心云节点的协同。通过边缘云网络拓扑关系实现资源、数据、智能和业务的云边协同，并配合专业工业软件对企业的生产及经营管理提供底层支持。

如此，内外环境的协同形成了“中心云-边缘云-边缘网关-边缘中断”总体架构，不仅能实现端到端的工业互联网业务整合，还有效降低了边缘节点的计算成本、存储成本和数据传输成本。

在智慧商业领域，催生“协同化”全新业态

企业经营层面的数字化与智能化，是非常重要的。而智慧商业网络贯穿了企业数智化的两个主干系统：O2C（从订单到现金）、S2P（从寻源到支付）。这两个贯穿企业整个供应链源尾的主干系统，涉及到了十几个管理系统，如果再算上主业务线周边的各种应用，数量更是指数级增加。这些软件一般都是随着企业的发展逐步添加的，因此，即便是由同一品牌商提供，也可能存在着各种各样的数据壁垒，更不用说多品牌商、多云平台部署了。但是要实现数字化流程和发挥数据资源的价值，企业就不得不打通这些壁垒让数据集中管理，那么如何打通呢？

传统的做法是采用API接口一个个去集成，这样就会面临一个问题——如果没有一个战略性的整体规划，或者是只集成内部系统的协同，对于企业来说效果有，但是不多。因为在现实业务中，企业往往不仅需要整合内部的数据更需要与外部的数据互联，这样才能实现对整体业务的可视性、敏捷性。因此，我们需要的是一个数字化的协同平台。

易祺采供应链协同管理系统，叠加腾讯企点领航平台的B2B商贸的能力，基于大数据的商业生态智能为企业挖掘交易数据以及协同数据的隐含价值，以订单作为协同切入口，流程向前衍生到采购合同，采购询价，销售报价，向流程后端衍生开票和付款，通过汇聚生态，资源共享，聚商成圈，加快物流、信息流、资金流、知识流的流动效率，有效解决了采购商、供应商及相关资源提供方之间在传统线下业务流程中的协同效率问题，帮助企业实现产业链级别的供应链数字化和智能化管理升级。

其实，数字化协同在移动互联网、金融科技、人工智能等行业也有明显的体现，但多数表现为对数据资源的集中管理和分析。不过，即使如此我们依然不难发现协同的想象是无限的，它不仅能构建平台架构、催生全新业态，未来一定还会不断刷新我们对它的认知。