学习材料：华为-数字化转型必修课（五）
模块五：华为数字化转型的最佳实践（7讲）
16讲 财经智能运营中心：怎样打造出一个具有生命力的作业平台？
从这一讲开始，我们来看看企业数字化能力在华为各类业务场景下的真实应用。在这个模块开始之前，请允许我向我的同事们表示感谢。我在这里讲述的，都是他们在一线实打实干出来的成绩。所以，这个模块中我的身份更像是一个导游，我要带着你去看看，华为人在数字化时代里的最佳实践。
我带你来看的第一个”景点”，是华为的财经大屏。
数字化的财经大屏是什么呢？
在华为财务的办公室里，有很多这样的大屏，这些财经大屏有不同的功能，比如财务结账用的叫结账大屏，上面显示着各个业务条线登记入账流程的一个个节点，每个流程进展到哪一步了，会标记不同的颜色，进度一清二楚；而管控财务风险的，叫风控大屏，业务的进行过程中出现了哪些风险点，风控大屏就会弹出风险提示。
现在很多人来华为公司参观，大概率都会来看这些大屏，它们已经是华为的一个有代表性的景点了。
听我这么说，你可能会觉得财经大屏起到的就是一个集成展示的作用，先集成后台数据，再把流程展示出来。但其实它是所有财经人员在这里发现问题、讨论问题，以及解决问题的作战中心，是一个极具生命力的业务平台。我们这一讲就来说说，华为在这个项目上是怎么做的。
数字化以前的问题
我们先来看看华为在财经数字化之前的情况。
我说一个公司财务经常碰到的问题，就是账实不相符，账面上记载的，和实际存在的不相符。
比如你制造完了100台手机已经出库卖掉了，但没记录信息，我这边看不到，以为仓库里还有100台。我去仓库里看实物的时候，发现库里少了100台手机，这就对不上账了。
还有可能的情况是，在运输的过程里，产品有了损耗，或者中途丢了一些。但负责运输的人、负责接收的人都没及时反馈。那就只有在最终现场核查的时候才能发现账实不相符。
所以，要做到账实相符，其实是一件很不容易的事。它涉及到很多的环节，从买进来，到中间生产，再到销售，每个环节都做到账实相符，最后在账面上它才能是相符的。这就要求每个环节都能及时反馈，保证自己的数据是准确的，最终账面的数据才能是准确的。
那怎么做到及时反馈呢？以前，我们就是靠打电话、发邮件，或者面对面，开个会同步消息。有的时候，需要同步消息的两个人在两个国家，有时差，那基本上是那边提个问题，第二天我们回个邮件，第三天他们才能看到。
或者，有些问题需要请示上级，那就得等着问题一层一层地汇报上去。这个同步效率是有很大问题的，本来问题还是个普通问题，拖着拖着可能就成紧急问题了。
在数字化转型之前，我们”发现问题”是滞后的，”讨论问题”是不及时的，这就导致我们”解决问题”的效率很低。
数字化以后的成果
但我在开头提到了，我们现在发现问题、讨论问题和解决问题，都是在财经大屏上进行的。
我们先来看”发现问题”的部分。还是看账实不相符的情况。
比如我们发货了，对方也签收了，但签收之后的款项，不知道什么原因，没有打到我们的账上来。这个情况迅速就能被系统发现，系统会在屏幕上弹出一个风险提示，自动推送给相关的人员。相关人员立刻就可以关注到这个流程，插手干预，看看到底是什么原因才没收到款。
华为财经对风险管控的颗粒度是非常细的，我们现在拆分了几千个可能出现风险的场景，包括供应环节、研发环节、制造环节，等等。这些风险都有监控点，我们叫”风险探针”，可以进行定点监控。在数字化转型之前，我们的账实相符率只有70%多一点，但现在，我们已经把这个数字提高到了99%以上。
“发现问题”不仅限于发现风险，还包括业务人员、管理者发现业务进度的问题。
比如我们的会计之前做分录、做调账，都得手工做。我们财务内部就会出现这样的问题，本来每个会计应该调10笔账，但有人只调了9笔，那是谁只调了9笔，管理者就得一个一个去查。而且当时调完账后，会计要和下一个流程的人说我调完了，后面的人才知道可以做下一步。
如果消息同步不及时，等管理者发现进度卡在这里了，可能已经过去好几天了。
但是现在，我们已经把这些手工的工作结构化、数字化了，相当于把每个步骤都做了编码。还没调的账，大屏上节点是黄色的，你调完账，节点就变成绿色。
这样谁少调了1笔看得就很清楚。等这10笔账全都变绿色了，下一个流程的人不用等通知，看到就知道自己可以开始工作了。
那么”讨论问题”的部分呢，在财经大屏上会是什么样子？
我们刚刚提到了，原来讨论问题，基本都靠”点对点”的通知，打电话、发邮件，可能还有各层级逐级汇报的情况，效率特别低。
但现在，风控大屏上弹出了一个风险提示，推送给了你。你一看，这不是自己一个人就能解决的，那就可以在这个问题的界面上，直接发起一个会议、发起一个群聊。我们的大屏上都会有相应的配置，比如针对什么样的问题，专家是谁，对应的保障人员是谁。
你发起会议和群聊的时候，就可以直接看到这些人，把他们拉在一起讨论解决方案。
“发现问题”可管控，”讨论问题”能及时，大大提高了整个财经运作的效率。那整体的效率能达到什么程度呢？
如果你不做财务的工作可能不了解，财务有一个非常重要的动作，就是出具财务报告。出具这个报告的效率，在很大程度上反映了公司财经的运作效率。
华为公司有200多家子公司，业务条线分布在全球170多个国家和地区。财务对每个子公司、每个业务条线，还有对公司内部的管理等，都会出具一份报告，算起来大概有一万份左右。
现在业界当中做得比较优秀的公司，能在1到2周把报告做出来，而华为能做到的是3天就有初稿。
三条经验
这个可以集合所有人作业的平台，是怎么做出来的呢？在华为数字化转型的过程里，我觉得有三条经验值得和你分享。
第一条经验是我推荐你最先做的，就是做业务梳理。只要业务管得好，你的数字化想达成的目标很可能都不是问题。
我打个比方，梳理业务就像是列一张清单，沿着清单画对号，整张清单都画完，就是任务完成了。这个比方说起来简单，但财务数据几乎覆盖公司所有主流业务，这个清单是不是够完整，业务能不能够标准化是很复杂的事情，也是我们财经在做数字化转型的时候最难的一步。
很多人来华为参观的时候，都觉得财经大屏看起来很高端，想着是不是弄这么一个屏幕展示就行了。
我们都会告诉他，重点不在这块屏幕上，而在你前端的那些业务节点的数据有没有收集全、规则是不是标准化了，不同的环节之间，比如从采购到付款，从合同到收款，和供应商、客户及业务各环节的数据的衔接是不是顺畅的。
如果这些都梳理清楚了，那无论通过什么IT手段，你的数字化转型都能做得不错。
第二条是在这个平台搭建起来，运营维护的过程中的一个经验。我建议如果做数字化转型，那你的数字化平台，最好就是你的作业平台。
这是什么意思呢？我们回头看华为整个公司的数字化，或多或少会有一些情况，是我们为了数字化而数字化的。做出来的平台没有围绕着业务来做，结果很快就没人用了。这种平台的生命力就不够强。
但在最初设计财经大屏的时候，我们就有这个想法：财经数字化最后的结果，就是我们的作业平台。这样做有什么好处呢？
好处不仅在于你原本的目标人群会用这个平台，还在于它会卷进更多的财经人员、业务人员来使用。
比如一开始，我们只做了集团层面的结账数字化，后来慢慢扩展到了集团的下层单位，逐渐包含进了200多家华为的子公司。这样一来，大家都不用重复建设、自己做平台了。他们只在我们这一个平台上，各层级想要怎么看、怎么管，想要的个性化配置都能在这里实现。这才是一个能维持持续生命力的平台。
最后一条经验，是管理者要意识到，数字化转型之后，对财务人员的能力要求会发生变化。我们前面说，其他公司2个星期做出来的报告，我们3天就有初稿了，那节省下来的这些时间，财务人员能做什么呢？
原本的那些工作，比如出具报表、会计核算、收款付款，他们肯定还要做。但他们更多地是要做数据分析的工作。原来在项目经理眼里，财务就在做整理数据的工作，让项目经理知道项目进展的情况怎么样，这就行了。
但现在，财务拿到数据进行集成之后，他能告诉项目经理哪里有问题，可以参与到整个项目进展的管控当中来。
华为的财经数字化这个最佳实践案例，我们就说到这里。
思考题
你正在使用什么样的财经作业平台？你认为有哪些可以改进的空间？
17讲 数据治理：怎样才能管好企业数据？
数据治理，这个词也是近年来的大热门。企业都知道数据治理很重要，它是数字化转型的基础。数据找不到、看不懂、不准确、不及时，都会成为企业数字化转型路上的重大阻碍。数据治理，就是用统一的数据管理规则，确保数据质量，让企业的数据清洁、完整、一致。
可是，到底怎么才能做到这些呢？各部门之间数据语言不通，形成“数据孤岛”，怎么才能打通它们？怎么把控数据的质量？怎么让数据能被用起来？
这些问题困扰着很多企业，华为之前也都遇到过。
华为和大多数非数字原生企业一样，数据方面的历史包袱很重，从2007年开始启动清洁数据，到今天也只能说是“刚刚及格”。不过，我们很确定，数据治理是企业数字化转型的“牛鼻子”，必须得牵好这根绳。
即便只是及格，华为的数据治理也看到了显著效果。我们建立起了华为数据管理体系，实现了对业务数据的自动采集，也打破了相对独立的数据库，制定了数据的标准，给企业带来了“数据湖”的全新体验。华为的智能数据平台也已经在各个业务中发挥不可替代的作用。
所以接下来，我就想跟你分享一下，华为公司面对那些数据治理难题时具体是怎么做的。
两个经验
我想先问你一个问题，企业的数据治理工作应该谁来做？你会发现，大多数企业会把它当成一个IT问题，所以就交给IT部门去做。但事实上，数据治理不是IT问题，而是业务问题。
为什么这么说？我来给你讲一个关于鸡蛋的例子。
欧洲市场上售卖的鸡蛋，每一个上面都有一个编码，相当于这枚鸡蛋的身份证号。那一串数字代表什么呢？第一个数字，说的是母鸡饲养的方式，后面跟着的是生产国的代码，再加上具体出产地区、农场的代码，就是这个身份证号了。
别小看这几个数字，它们背后的规则是很严谨的。
就拿第一个数字“母鸡饲养方式”来说，有0、1、2、3四个级别，0代表生态饲养，这背后是什么规则呢？养鸡的场地室内每平方米最多6只母鸡，每只母鸡还必须保证室外活动，每只至少要有4平米的活动区域。这还不算，农场饲养母鸡总数还不能超过3000只。符合上面这几条，这只鸡蛋的身份证才能被打上0这个数字。
1代表野外饲养，刚刚说的那些指标就降低了一些，母鸡的活动范围小了，农场养鸡总数多了。2代表地面饲养，指标就更低一些，母鸡是不能外出活动的，3代表笼中饲养。你看，从0到3，是有非常严格的相应的指标规定的，不是随意制定的标准。
而且，这个鸡蛋的身份证号，全欧洲通用。
为什么讲这个例子？我是想说，如果你把鸡蛋身份证号的工作直接交给IT部门，他们能完成吗？不能，因为他们技术再先进，也没有办法准确定义业务，必须是那些走访农场的一线业务人员，了解母鸡饲养环境，了解农场经营状况之后，才能制定出这样的数据标准，才能完成给鸡蛋打上身份证号这项数据管理工作。
回到华为的数据治理经验，我们的做法就是每一个数据，必须由对应的业务部门承担管理责任，而且必须有唯一的数据Owner。
什么是Owner？Owner最基本的职责，就是要确保关键数据被识别、分类、定义以及标准化，确保数据的定义在公司范围内是唯一的。
除此之外，数据Owner还要保证自己管理的数据的质量，要关注自己的数据服务，去满足公司其他部门对自己管辖的领域数据的需求。如果数据问题出现争议，Owner还负责进行裁决。
数据Owner对华为的数据治理来说，至关重要。这是华为在数据治理上最为宝贵的一条经验，是数据治理体系能够发挥作用的基石。
那么问题来了，数据Owner可能是销售好手，是谈判高手，但不懂数据，缺乏数据思维，在数据管理这件事上就会出现数据Owner水平参差不齐的情况，这又该怎么办？
华为的做法是为每一个业务部门都配备一个数据管理部，这十几个数据管理部的责任，就是帮助每个部门的业务主管从专业的视角，按规范去定义数据。
这样还不够，我们还有一个公司级的管控组织，由各个领域的首席专家组成的委员会，在每周的会议上专门对数据架构进行评审，单个业务部门定不了的事儿，可以通过委员会讨论确定下来。
这就和我们这一讲的第二个关键词有关了，“体系”。
我发现很多公司把数据治理当成项目来说，甚至会当成一场“运动”。大家都在说要打破数据孤岛，可同时又总是忘了，孤岛没有了，意味着数据被打通连接了，意味着数据是在各个业务系统中流动的，企业各个部门都要用。
那当然就不能从某个时间、空间的节点来进行单点管理，必须要建立一个完整的体系。
所以，华为的第二个重要经验就是必须建立起一套企业级的数据综合治理体系。
首先，华为公司有数据管理的总纲，由任总签发，明确了华为数据治理的最基本原则。其次，还有三大政策，包括信息架构管理政策、数据质量管理政策和数据源管理政策。
总纲和政策的具体内容，你可以在《华为数据之道》这本书里看到。这些是华为数据治理的顶层设计，能够帮助企业里的所有人统一认知。
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电子书
华为数据之道
全面披露华为在170余国家和地区开展多业态、差异化运营的数据底座，华为数据治理和数字化转型方法论完整呈现。
更重要的是，它在向每一个人传递一个明确的信号：数据工作对华为来说很重要，数据治理我们是认真的。
除了这些原则政策，华为还成立了一个公司级的数据管理部，代表公司制定数据管理的政策、流程、方法和支撑系统。同时，华为的数据还有一套完整的IT系统，所有的数据资产都要在上面登记注册。
你应该听出来了，这是一个完整的管理体系。有管理的原则、办法，有不同级别的管理组织，还有登记管理，跟一间工厂对生产原料、生产设备的管理方法差不多。没错，道理是一样的。
数据是一种新的生产要素，是企业的重要资产，那就应该像实物资产一样，有成体系的管理办法，才能为数据治理的高效运行提供保障。
三个陷阱
业务Owner有了，管理体系也有了，面对庞大到无限的数据，到底该怎么做？每个企业的业务不一样，数据治理的进度也不一样，华为的经验能复制吗？
我们梳理华为的数据治理经验，有三个治理陷阱，几乎是所有企业都会遇到的，希望华为的经验能够帮助你避开它们。
第一个陷阱就是数据不分类。华为公司一开始的数据也是很笼统的，但逐渐我们发现，这样会严重阻碍数据治理。所以，我们把数据分成结构化数据、非结构化数据，内部数据、外部数据，等等。
企业千万别想着用“一招鲜”的方式去做数据治理，不同的数据，对数据精度的要求不同，治理的成本、方法也就不一样。
举个例子，企业的主数据是最为重要的一个数据类别，对它的精度要求就很高。主数据一旦出错，治理的成本就会高出很多倍。对华为来说，主数据就是客户信息、产品信息，它们会被各个部门经常、反复调用，如果出错了，就会牵连面很广，合同、订单、物流等等都会跟着出错，企业的损失就大了。
华为是怎么避免这种情况的呢？拿公司名称来说，为了避免错字、漏字，我们的方法是不让你输入，而是直接选择。华为应该是第一个在企业业务系统中接入国家统一社会信用中心平台的，中国所有的注册公司在里面都有确切的名称信息，使用的时候输入关键字就可以直接勾选，不会出错。
第二个陷阱，我们管它叫“埋头苦干”。因为我们发现，很多企业把数据治理天然当成累活、脏活，认为是要“放长线钓大鱼”，从头开始慢慢干，先不想收益的事儿。
华为数据治理的经验是，就要盯着价值干。
我们的数据治理，从一开始就盯着业务痛点，哪里问题最大，就从哪里开始。比如华为在世界各地做生意，各国的行政区划就是个大痛点，一出错就牵连很多其他系统，可能供应链收发货都会出错。
数据管理部就从这个痛点入手，把全球的行政区划都梳理清楚，需要用到的业务部门都从统一的地方调用，增强了数据在系统中的一致性，大大提升了一线业务人员的工作效率。
这些看得见的价值，不只是让从事数据治理工作的同事得到正反馈，也让公司其他同事都看到了数据治理带来的收益，对华为的数据治理而言，就会形成良性循环。
还有一个陷阱，我一说华为的经验你就明白了：宁愿慢一点，也要想好了再做。比如华为之前就出现过，制度没成熟，业务也没定义清楚，但IT冲上去做了开发和系统搭建，结果就是需要花好几倍的精力去清理数据。
这就是华为关于数据治理“三个陷阱”的经验。
还是回到我开头讲到的，数据治理，华为做到了“及格”，要想达到“优秀”，还有很长的路要走。华为已经建立了数据综合治理体系，构建了“数据湖”数据底座，也拥有了数据感知能力，数据安全合规的能力。
华为数据治理的未来，是在数据确权的基础上，构建起企业的数据生态，让数据真正发挥出作为生产要素的强大作用，成为华为真正意义上的战略资源。
未来可期，到时候我再来向这门课的同学们汇报。
思考题
你对“数据是新的生产要素”这句话的理解是什么？你所在的企业是怎么做数据治理工作的？
18讲 全球研发协同：为什么说效率是第一重要的事？
这一讲我为你带来的最佳实践项目，是华为的全球研发协同。
一说”协同”，我们都理解它的意思，让研发协同，不就是让研发人员的工作能同步协作吗？搭建一个系统让他们在上面作业，听起来不是特别困难的事儿啊。为什么我会把研发协同作为最佳实践呢？
在我们的印象里，研发人员只管研发，产品、设备做出来了，顶多维护维护，几乎就不管了。而华为的研发特别不一样，我们的研发网络覆盖了产品的整个生命周期。
这是什么意思呢？比如手机还没做出来，研发人员就能让销售人员知道，这个手机最终是什么样子；手机卖给客户了，但出了问题，研发人员却能知道问题出在哪儿。在华为，产品的整个生命周期，包括研发、制造、营销、供应链、售后服务、财务、人力资源，等等，这些环节都能在研发的网络上协同起来。
如果说在这个项目上，华为有什么重要的经验可以分享你，那就是一句话：对于研发来说，效率是命门。我们都知道效率很重要，但对研发来说，效率可以说是第一重要的事。
提升工具的效率
为什么这么说呢？
我们的研发人员会这么算账：如果研发不能提供好的工具，那在公司内部，每个员工做事都会浪费很多时间，时间转换成金钱，公司就破产了；在公司外部，人家东西都上市了，你一个手机的样机都还没弄出来，这情况多重复几次，公司就不要干这行了。
对研发来说，工具就是效率。我们都知道”利用”工具来提高效率，但其实”工具”本身的效率提升，才能真正地提高作业效率。
我举个最简单的例子。比如说我们研发手机，要做跌落试验，看每次跌落有没有损坏手机。如果坏了，那就得判断它坏到了什么程度，有了试验结果，调整手机设计才有方向，才能确定一个手机是不是符合设计质量标准。
我们最初做跌落试验，用的工具是机械手。你可能也见过跌落测试的视频，就是机械手拿着手机，一下一下真实地跌落。
但你想想，我们真实使用手机的时候，不知道什么时候没拿住，手机掉了，掉落的场景是非常多的。是掉在水泥地面上了，还是掉在木质地板上了？是手机屏幕先着地，还是边缘先着地？掉落高度是多高？
这么综合一下，我们拆分了11个维度和3000多个测试用例，用机械臂一下一下地测试，效率很低，成本也高，毕竟要报废那么多的手机，还要那么多人在跌落后不停地测试。
机械臂作为工具的效率太低，那怎么办呢？
我们现在用的是仿真模拟工具。我们可以用计算机仿真跌落行为，不需要全部通过真实的实验来验证了。现在我们从开始做一次跌落试验，到拿到所有的跌落仿真结果，只需要8个小时，节省了时间、人力、物力各种成本，极大地加快了手机的研发进程。
手机的跌落试验还只是手机研发当中的一个小环节，你可能觉得效率提升不那么明显。我再来说一个仿真工具提高了整个项目效率的例子，是我们做5G时候的一个例子。
做5G要研究一个特殊的频段，叫毫米波。很长时间以来，毫米波技术一直用在天文领域。在做5G的时候，我们要解决的问题就是怎么把这个技术通用化。
我们最开始研究的时候，是和国外的一所大学合作的。当时这所大学是全球研究毫米波技术最领先的一个。它有一个得天独厚的优势，就是它所在城市的环境。这座城市里的建筑群复杂，信号的反射、折射、吸收、穿透，各种场景都能测试到，特别适合模拟5G信号在真实场景下的应用。
但在有了仿真平台，并且我们对它持续建模和优化之后，我们的仿真系统完全不需要真实的城市环境，依靠计算机的云计算、超算中心，就能把复杂的城市环境，直接模拟出高清的3D地图。这当然就极大地加速了研究的进程。
现在，这个仿真工具让我们在毫米波的研究上，达到了世界领先的水平。
提升网络的效率
我们知道了，工具的好坏决定了研发效率的高低。但这只是对研发某个项目的”单点”提高。我们开头提到说，华为的研发覆盖了一个产品的整个生命周期，是个巨大的网络，怎样才能提高整个网络的效率呢？
这只能靠企业的数字化转型。华为研发团队的数字化转型，不是为了提升某个产品、某个项目的效率，而是要在公司内部形成全流程的效率飞轮。效率飞轮建立之后，知识和能力的积累形成正向循环，研发的效率才能整体提高。
我举个例子。华为在某个国家，有一批基站，天线外面的天线罩和里面的电路板靠得比较近，一旦渗进雨水，性能就会下降。我们当时特别关心那个地方下雨的情况。
但每次下雨都要去检查一下有没有渗水，这太麻烦了，效率也太低了。那能否在研发的过程中就及时发现并落实这个设计规划呢？
我们研发了一些检查工具，放在天线开发的工具包里。检查工具能自动检查这个电路板和外面匹配的外罩之间的间距。以后研发人员设计天线罩的时候，都会自动执行这个检查工具。那也就是说，在研发阶段，他就能知道这个地方是不是太窄了。这个问题就从事后处理，变成了事前管控。
你别看添加一个检查工具是很小的一个动作，从这里我们能看出华为研发的工作理念。我们仔细想想，能发现塑料罩渗水这个问题的，应该是在基站工作的一线作业人员，他们会来回跑动检查渗水情况。
他们的解决方案，可能是在外面罩个遮雨棚，或者多跑动、多检查，但不管怎么说，这个问题都是一线作业人员来解决的。但在华为，这个问题必须由研发来解决。
在华为，研发是产品全生命周期、全流程当中，最终兜底的那个，我们说这个叫”端到端”，强调对最终结果负责。一旦对最终结果负责，研发要关注的，就必须覆盖产品的全生命周期、全流程。
比如在供应链环节，器件的原材料能不能持续供应；在制造环节，这个器件的成本高不高；在售后，客户使用的环节，器件的质量和性能是不是稳定。所有的这些，研发都要关注，而这些研发关注的因素，都会用数字化的方式承载在知识库里。
这之后，任何一个新的工程师、刚毕业的应届生进来，他不会一无所知。他直接就可以依托这些知识点、辅助的工具开始干活。那些前人踩过的坑，他想再踩都很难。
检查工具的添加是对产品的一个改进工作。我们再来看看，现在研发人员的工作，是怎么从设计最初，到覆盖产品全生命周期、全流程的。
比如说，研发人员接到需求，要做一部手机。他会从供应商那里采购关于这个手机的各种器件，器件当然有很多啊，我们就只看其中的一个，比如一个电阻。当供应商给到这个电阻的时候，研发人员会要求供应商提供这个电阻的所有数字化信息，比如尺寸、功率等。
当采集到所有器件的数字化信息之后，研发人员就开始设计产品、组装器件，设计过程中的产品可以同步以3D的数字化方式呈现出来。而且这个3D模型和最终产品生产出来的样子分毫不差。整个链条上的人，比如制造人员、销售人员、客户，在合适的阶段都能看到产品的实时状态。
在研发的数字化转型中，这就叫”数据同源，产生即发布”。意思就是，只要数据不涉密，在它产生的时候，就直接发布给相关的环节和相关的人了。
那如果电阻的尺寸有改动，比如供应商在那边改小了一个尺寸，修改了0.01毫米。他只要一改，研发这边，不管是硬件设计的人员，还是工艺制造的人员，都能立即知道。他们就能根据这个修改，看其他哪个器件会受影响，再进行调整。
这意味着什么呢？比如说这个电阻不能用了，得换成别的。这在数字化转型以前，或者在其他公司，整个项目可能就得推倒重来。而现在有了数字化，华为可以做到立即调整，不会耽误最终项目完成的截止时间。
能做到这些，依靠的是华为硬件数字化的IT系统，叫HDP。有了这个数字化的研发平台，华为的研发网络才能覆盖到产品的全生命周期、全流程。
提升作业体验
数字化提高了研发整个网络的效率，但提高效率，并不是我们数字化转型的终点。我们提高效率的同时，也提升了研发人员的作业体验。
说到”研发人员”，你会想到什么？很多人的印象就是”码农”，他们熬夜写代码。有些人甚至会说，我们主意都有了，就差一个人写代码了。
过去很多人都把研发人员当成机器，当成工具，而华为现在想做的事，希望能把这个态度转变过来。我们关注的重点在”人”身上，人才是最宝贵的资源。
如果仅仅从人的角度考虑，增加产出的措施就是加班，无效的加班会带来什么后果呢？就是拿人的休息时间来换取任务的完成。要真正提高研发效率，是要从本质上提升研发人员的作业效率和他们的工作体验。
解放他们对工作环境的依赖，解放他们在工具上花费的低效时间，解放他们修改工具造成错误的时间，他们的工作效率和体验才能得到真正的提升。
思考题
你觉得研发人员还有哪些工作，可以被数字化转型提升体验？
19讲 交付服务体系：怎么提升一线作业人员的工作体验？
这一讲，我们要说的数字化转型的最佳实践项目，是华为的交付服务体系。
如果你的工作大部分时间都要坐在办公室里，那可能对”交付服务”涉及的工作不太了解。
“交付服务”说的是什么呢？比如华为和某运营商签了合同，要帮他们在一个县城建一张通讯网，那这张网怎么规划、怎么建设、建好之后怎么通过验收，交给这个运营商开始运行，后续怎么维护这张网络，这些都是交付服务要考虑的事情。
我们在课程里说了很多华为数字化应用的场景，说很多事情不用人去做，交给系统就行了，产品也不用等真的做出来，计算机就能模拟仿真。但在交付服务这里，不管你在计算机上怎么设计，最后总得有人到现场去执行。
华为在全球有200多万个站点，每个站点都必须有工人去现场作业才能搭建起来。去做验收的站点工程师，也要到现场检测设备确实好用，才能完成验收。
说起这些天天跑现场的人，你能想到的就是他们每天风吹日晒、到处奔波，非常辛苦不说，现场作业还有可能发生各种危险。数字化转型怎么才能提升这些一线作业人员的体验，保证他们工作安全？
能解决这个难题，就能从根本上构建出交付服务在市场的竞争力。而华为交付服务的数字化转型，恰好解决了这个难题。我们这一讲，就来说华为在交付服务上是怎么做的。
失控
我先来说说数字化转型之前，华为交付服务的情况。交付服务的过程安全没有保证，其实本质上是因为这个流程节点，对我们来说是失控的。
就比如说现场施工的一线工人。有的工人粗心，忘记穿防卫衣，忘了挂安全绳、戴安全帽。施工很多时候是需要爬塔，进行高空作业的，这些必要的防护措施没做好，只要出了事故就非常严重。
我们当时是怎么解决这些问题的呢？就只能打“人海战术”。
我们负责欧洲项目安全管理的人有几百个，这些人每天做的事情，就是专门跑到站点上去检查、督促，看工人们有没有戴安全帽，有没有挂安全绳。
但这么做带来的问题是，加入了更多的人，一来增加了项目的成本、拉低了项目的效率，二来这些一线作业人员的工作安全和体验，也不一定真的得到了解决。
就比如检查工人们有没有穿戴安全措施这件事。检查人员总会疏忽，会疲倦，一不留神就有可能没检查到。
再比如站点工程师的工作。华为在市区里的站点可能离着近一点，但一般两个站点之间的距离都得有两三百公里。站点工程师要做验收，只能一个一个去跑。华为有些站点还建在沙漠里、建在戈壁上，我们曾经有站点工程师在沙漠里迷了路，幸亏那次带了很多水，才能平安到达站点。
你看，“人海战术”并没有让我们真正把控住失控点。那该怎么办呢？我们找到的方法就是数字化转型。
数字化作业
数字化转型是怎么提升一线作业人员的安全和体验的呢？
我们有句话是说，行为即记录，记录即数据。什么意思呢？就是我们可以对工人的动作进行成像采集，把他的每个动作结构化、数字化，放在平台上。平台就可以实时地告诉我们工人在做什么，甚至是做得怎么样。
我们来看一个电力工人装电表的工作，和他一起走一遍流程。
电力工人开始工作前，会先穿戴防卫衣、手套之类的设备。然后他要在摄像头前站一下。摄像头里面集成了我们的AI模块，可以识别出他的头盔、手套戴没戴好、安全绳挂没挂好，等等。如果都装备好了，那摄像头就会通过系统告诉他：你现在可以开始工作了；如果没有，机器、系统就会告警、提醒。
这个检测事项还可以动态调整。比如在2020年新冠疫情期间，机器还会多一个检测，看工人有没有戴口罩。
在电力工人施工完成以后，他会再在摄像头前站一次，提示工作做完了。机器会再次检测。
这次检测的是什么呢？我们发现，有的工人装完电表以后，可能很多电线处理得不规范，该关的开关也没关，就总发生触电事故。所以，当工人提示工作做完了，机器会通过后台的AI识别功能，确保他结束工作的时候，施工场地该关的开关都关了，保障后来的工人安全。
这些一线的作业人员过去都是必须要到现场的，在数字化转型之后，有一些人，比如站点验收工程师，他们不需要风里来雨里去地奔波了。
你看，原来站点验收工程师为什么要挨个跑站点？因为得去现场检查施工质量，做项目验收。
但现在，工人把设备装配完、调试完，系统就会直接开始做质量检查。如果通过了，系统会告诉工人：AI质量检查通过，你可以离场了；没通过，系统会告诉工人哪里需要调整。
那也就是说，工人离场，就代表这个站点正式竣工了。站点验收工程师会收到系统发送的质量验收报告，远程就可以完成自己的工作了。
能保障这些一线作业人员的安全和体验，华为依靠的是全球三大交付中心。只有这些交付能力在平台上，把现场作业的模式，变成数字化作业的模式，才能真正为作业人员提供安全保障。
两条经验
那么，这么强大的平台是怎么建成的呢？回头看这个过程，我觉得有两条经验可以分享给你。
最重要的一条经验关于交付服务数字化的基础。交付服务的数字化，不是把业务流程数字化，而是把人的经验数字化。
你看我们前面提到的，行为即记录，记录即数据，听起来就是把一个大业务流程分拆成小节点，然后一个一个数字化上传。比如工人进场要检查三个图像，头盔、手套、安全绳，那就把这三个图像录入计算机。
从结果看确实是这样，但是华为搭建数字化交付服务平台的基础，并不是业务，而是人。
华为的交付服务数字化转型项目，我们叫ISDP项目，这个项目真正开始建立是在2015年。但在这之前，从2011年开始，到2014年，这三年我们就做了一件事情。就是把经验文本化，把项目经理的经验写下来，变成任务规则。
那在做数字化转型的时候，就是把这些规则搬到平台上吗？也不是，我们还是专注在”人”的身上。2015年，我们把当时全球经验最丰富的、最权威的专家全都拉回到公司来，让这些专家再梳理一遍我们的任务规则，最终被搬到平台上的，是这些最出色的人认可的经验。
而且在那之后，这个平台的规则不是就这么固定不动了。我们平台后来再上线的一个个功能，添加的一个个模块，都会再在这上面进行叠加。2020年的时候，我们还把这个平台向客户、向我们的合作伙伴，进行了对外开放，他们可以用我们的平台完成他们的业务，同时呢，我们的平台也会规则化他们的经验，进行二次升级。
但是回到最根本的，关注”人”，关注业务能力最强的人的经验，依然是华为搭建这个平台最重要的基础。
第二条经验，关于交付服务数字化转型的推进。华为在进行交付服务转型的时候，经历的最大困难就是很多人不接受转型，因为转型打破了他们的工作习惯。而且，我们刚开始推行的时候，强制要求大家使用，引起了很多人的抵触情绪。
那怎么解决呢？我觉得很重要的一点是，要想清楚数字化和业务之间的关系。以华为的经验来看，数字化并不是我们以往以为的，是来颠覆业务的，而是为了更好地做业务，才找到了数字化这个方法。
比如，最开始我们的分包商不愿意做转型。分包商说，以前我们2个小时就干完了，为了配合你们这个系统，现在6个小时才能干完。我们前面说，现在工人开始工作之前，华为的摄像头会检查工人有没有戴头盔、有没有带安全绳，那在录入系统的时候，他们一线的工人要拍照、要上传，肯定是会耽误时间的。
我们后来就不再做强制的要求，必须用我们的系统了，而是通过产品的价值和它能带来的收益，慢慢驱动大家逐渐改变自己的工作习惯。
原来工人们在站点上的2个小时在做什么呢？有很大一部分时间是在查站点的设计图，哪个线连接哪个口，看完了设计图，再去找接口。这个过程特别漫长。
但后来，越来越多的经验积累在平台上，我们研发了一副数字化的眼镜。戴上之后，眼镜就能调用平台的数据，识别条码，自动匹配，告诉工人这根线应该连接哪个接口，连错了它还会提醒。那查设计图的时间就完全节省下来了。当工人们发现数字化确实可以帮助他们更好地作业，抵触情绪就慢慢消失了。
交付服务转型项目立项的时候，我们有一个目标：让天下没有难管的交付项目，没有难做的交付作业。这也是未来，华为在交付服务上要继续努力的方向。
思考题
你觉得一线作业人员还有哪些体验，是可以被数字化转型提升的呢？
20讲 智能工厂：怎样从0到1，让工厂变得智能？
我来继续和你分享华为数字化转型的最佳实践项目，这一讲，我们要说的是华为的智能工厂。
“智能工厂”这个词这些年很火，我们对它的总体印象就是把机器、产品、人员和系统连在一起，然后实现自动化生产。企业都希望通过智能工厂，以更低的成本，更高效、更灵活地生产产品。
但究竟多智能才能被称为”智能工厂”呢？你会发现，我们很难有一个可量化的标准。所以这一讲，我想给你一个参考值，请你来看看华为的智能工厂做到了什么程度。
数字总是最直观的，我来给你一组华为手机生产线的数据，你来体会一下。
2014年之前，华为的一条手机生产线需要配备86个工人。现在呢？从物料上线到最后手机包装完成，整个流程只需要14个人，产出还有提升，现在每28.5秒产出一部手机。相当于说，今天华为工厂的生产效率是数字化智能制造推行前的6倍。
参观手机生产线
只是听数据你可能没有画面感，还是不清楚智能工厂长什么样。那接下来，你就跟着我一起参观华为的松山湖生产基地，我来给你当一回导游，我们去看看刚才说的这条手机生产线吧。
好，你现在站在生产线前了。这条生产线全长120米，你从头开始往前走，前60米只能看到一个工人，其他都是机器在干活。传输带自动把零件传到产线上，机械手自动抓取需要的零件，然后再把不同零件自动组装起来。
这是装配环节，你肯定知道，手机这样的产品零部件能有几千个，必须经过严格的过程检测。那现在就请你跟我来看看手机生产线的智能检测系统。
这个检测系统叫”N点照合系统”，它的任务是快速定位问题到底出在了哪道工序上。具体是怎么工作的呢？就好像是几位医生在对着患者的CT图进行联合会诊，这个CT图，就是这个检测系统“拍”下来的。
不是简单的拍照片，而是把产线上所有检测设备检测到的数据汇总，比如光学检测设备拍到了不同器件的位置图，ICT设备检测到了不同器件的电阻值等等。有了这张图，这个检测系统就可以自动诊断了。
在我们参观生产线的时候，你会看到一样东西在车间里跑来跑去，那就是物流机器人。如果你对工厂的印象还停留在工人自己配送物料，那就太落后了。智能工厂都是靠这些机器人从仓库往产线上送物料。除了它们，还有高架无人叉车等其他自动化设备，以及调度这些机器人的智能系统。
好，我们的参观到这里暂告一段落。
三个提醒
我们来回忆看看这些年华为“手机智能工厂所取得的成绩。2014年到2020年，华为工厂的生产效率平均每年提升超过了30%，这7年时间提高了6倍。工业时代，我们反复在强调的是“精益生产”，大家都在努力拧出毛巾上的最后一滴水，以此来提升效率，持续优化，创造价值。到了数字时代，怎么让“精益生产”插上“智能制造”的翅膀，是华为一直在探索和努力的方向。
如果你的企业就有生产线，也做到精益生产了，现在就在想怎么把智能工厂给干起来，那么华为想给你几点提醒。抓好这几点，你也许可以少走一些弯路。
第一个提醒是，要先搭好数据底座。
数据底座怎么建呢？其实就是前面我们已经无数次地提过的全量全要素的连接和实时反馈系统。对智能工厂来说，怎么就做到“全”了呢？你可以抓这么5个要素：人、机、料、法、环，也就是说，工厂里生产产品的人、机器、物料、工艺流程和环境，要都能被计算机识别。
有了这个底座，万物就有了共同的语言，人、机、料、法、环之间就可以通过物联网、互联网进行沟通。这个数据底座，设计、研发和制造要用，采购、供应链和安装服务环节也要用，还要延伸到供应商和客户。
数据够“全”了，在实现连接的时候，我有一个对于工厂的特别提醒，就是要有成本意识。工厂厂房和企业办公室不一样，工厂面积大，没必要所有的环节都得用5G、上WiFi，比如说物料运输就不需要太高级的网络，但是机器精密制造的环节，网络时延就得提升到毫秒级。
数据底座对于智能工厂来说至关重要，能够跨越组织边界尽可能的实现全量全要素的连接和实时反馈，对工厂而言有百利而无一害。我给你举个例子。
华为曾经有一次在生产过程中发现一批手机开不了机，这是非常严重的产品质量事故。我们事后分析发现，是因为某个供应商提供的一种物料有问题。损失暂且不说，只看这种事后管理的生产模式，就会让我们非常被动。发生这次事故的其中一个重要原因就在于，我们没有把供应商器件的质量信息提前接进到生产系统里。
后来，华为和供应商一起合作，打通了物料的质量信息，华为不仅能知道某个物料属于哪个供应商，还能知道生产批次、产品序列号、生产日期、关键的生产过程参数等等。再配合管理模式改进，从此避免了产品批量出现质量事故的问题。
有了这样的数据底座，能做的就不只是信息核查了。华为搭建了一个能实时监控物料质量的算法系统，实时接入了供应商的生产测试数据。这样一来，华为工厂在物料刚生产出来的时候就能知道它是不是有问题，如果有，还能知道哪个工序、哪台设备、哪个人、在哪个环节出了问题，自动通知供应商去处理，华为也就大大地提升了使用的原材料的质量。
好，刚才我们说到，搭建数据底座要把人、机、料、法、环都变成数据。这里有一个小环节我得单独拎出来跟你讲讲，就是产品设计。我有个提醒，在把工厂内外所有要素变成数据的时候，要优先实现设计与制造的数字化融合，在设计环节构建制造要素的数字化。
为什么要优先强调产品设计呢？因为设计是产品制造的源头，一个产品只有先设计好了，你才能下线生产。试想一下，如果是制造一部手机，后端工厂用的是已经数字化了的智能设备，但前端的设计还在用图纸。一旦生产出来的产品有问题，还得先停掉生产线，等设计部门调整完参数，给到你新的图纸之后才能再开始生产。这种模式不仅浪费了产能，还极大地拉低了生产效率。
其实，像产品的开发、检测、制造和安装，都可以在设计阶段预演一遍。
还是举个例子，华为在全球建设各种无线通信的基站，我们的设计人员可以先构建一个数字化的虚拟基站模型，然后戴着VR眼镜和感应手套就能进行不同场景下的虚拟安装，看现在设计的这个版本的参数是不是最优方案。如果不是，设计人员就可以先迭代几遍，再把最优的设计方案给到工程安装部门，这样就能省掉很多时间成本和测试成本。
到这儿，我们已经把转型智能工厂时要注意的两件事给理清楚了，建数据底座和优先设计环节的数字化。但做事还得靠人，接下来我们来梳理，想要工厂变得智能，人该做点什么。
从组织层面来看，如果想转型成智能工厂，就必须搭建平台能力，形成平台支撑下的精兵作战的组织体系。
我们在前面课程反复提到过，企业要数字化转型，必须把能力沉淀在平台上，做智能工厂也一样。数字化转型的过程中，会用到很多先进技术，比如物联网、大数据、云计算、人工智能等等。如果不把每一项能力都模块化，沉淀到平台上的话，那每一家工厂在转型的时候都需要从头做起，成本会非常高。
华为工厂甚至把一台一台的装备都变成了平台模块，能够满足客户定制化的需求。比如产品生产出来了，客户要求多加一个摄像头，多安装一个抓手，这在以前很难实现，但现在因为变成了模块，可以按需排列组合，就有实现的可能了。
你可能会想，能力都沉淀到平台上了，那员工是不是就没事儿干了呢？其实并不是，转型智能工厂之后，工厂对员工的隐性知识的要求会越来越高。
什么是隐性知识？隐性知识是那些无法通过简单的讲述来传授，必须在长期实践中才能体悟到的知识。这就像我们教别人游泳一样，我们是不可能通过给别人讲如何游泳就能教会他的，哪怕我们把游泳的各种姿势、角度、技巧讲述得再好，这个人也必须亲自跳到水里，自己感悟才能学会。
制造型企业就有非常多这样的隐性知识。比如造芯片的光刻机，中国现在还造不出来高端光刻机，即便别人把机器卖给我们，我们自己拆了零件重组，组装出来的机器的精度也会下降，而且不同的人来操作这台光刻机，最后造出来的芯片也是不一样的。
为什么？这就是机器背后的隐性知识在起作用。最简单的一个例子，荷兰光刻机巨头ASML用的光刻机镜片，用的是几代人传承下来的抛光工艺。同样一个镜片，如果不同手艺的工人去磨，光洁度能差到十倍之多。
所以，智能制造不是搞一台打印机，我们在一边编好程，等着打印就可以了，而是需要员工具备越来越高的know how的能力，掌握工艺背后的底层算法和逻辑。
这就是华为数字化转型的最佳实践项目——智能工厂。
思考题
你对未来的智能工厂有什么样的想象？
21讲 WeLink：优秀的企业办公系统应该什么样？
这一讲的华为最佳实践，我想来说一说华为的企业办公系统——WeLink。你可能立刻会想，办公系统不就是用来做流程审批、打卡考勤什么的吗？为什么要选它呢？有什么特别的吗？
因为，华为的WeLink不是普通的办公系统。我给你描述一个场景，你就有体会了。
连接器
提过报销申请的同学可能深有体会，报销涉及财务税务的规则，要在企业系统里填报销表，上面字段特别多，还要自己对着发票，一笔一笔计算报销费用，特别繁琐。有的企业甚至要求线上填一遍、线下纸质表格再填一遍。难倒是不难，就是特别麻烦。华为以前也是这么做的，员工经常抱怨。
你知道华为员工现在怎么报销吗？他们只需要打开WeLink的语音助手，对着手机说“出差报销北京打车费500元”，WeLink就会弹出一个页面，上面关于报销的各项信息都已经填好了，员工不需要再填，也不需要计算费用，更不需要在线下重复操作，只要检查一下，就可以点击提交了。
是不是方便多了？我再给你举一个例子。
现在很多公司都有全国各地的分支机构，员工去外地分公司的办公室，想要连上公司Wi-Fi怎么办？找同事问问密码，输入，连接，对吧？这是很常规的做法。
但华为的数字化办公，真正实现了全球One-WiFi，只要是华为员工，只要在手机上安装了WeLink，不管他走进华为全球任何一家分公司、代表处的办公室，都能自动、安全地接入公司内部无线网络。不只是网络，员工还能连接办公区域里的会议室、投影仪、数字白板、打印机等IT装备，顺利开始异地办公，投入一线作战。
听完这两个例子，你是不是也觉得，WeLink这个办公系统确实不普通？
企业办公系统是企业所有员工都需要的一样工具，我可以骄傲地说：WeLink展示了什么才叫好的工具。
之前我们反复说过，数字化转型要以用户为中心。好的工具，围绕着用户体验，最基本就是要简单，语音助手报销，无感接入无线网络，这就是简单。此外，好的工具应该是带有温度的，WeLink会在员工生日、入职纪念日自动发送祝福，这就是温度。
这些都还只是WeLink的产品细节，我再给你描述一下它的整体成果：
WeLink目前已经连接了全球170多个国家和地区的近20万华为员工，并接入了1000多个业务服务，覆盖了员工工作的方方面面。以前员工手机上要装几十个应用程序，现在一个WeLink就能全部搞定。
而且，WeLink还连接了华为全球的1万多间会议室、数字白板、门禁等。WeLink是华为员工最高频使用的应用，每天产生连接超过几千万次。
通过WeLink，华为员工实现了4A办公，Any time任何时间，Any where任何地点，Any device任何设备，do Anything高效、安全地在授权范围内做任何工作。
你发现了吗？WeLink已经不只是简单、有温度的工具了，它真正发挥威力的是作为企业“连接器”的作用。什么是“连接器”？你肯定记得我们在前面课程反复提到过的“全量全要素的连接和实时反馈”，WeLink就很好地实践了这一点，并由此成为了华为公司内部的“连接器”。
坐标轴
我们来详细说说看。现在，请你跟我一起，想象面前有一个三维的坐标轴。
X轴，是用户轴，对WeLink来说，就是华为公司的员工，按部门、职责、岗位等进一步细分。WeLink做的，就是先把用户连接上来，因为用户是核心。
Y轴，是IT设备轴，包括数字白板、打印机、考勤机、门禁等。华为公司的所有IT设备，都可以作为一个数字化对象进行定义，全部接入WeLink，来提升员工的工作效率。
Z轴，是业务轴，比如营销服务、销售、HR、差旅等，把分散在各业务系统的服务，以X轴上的用户为中心，像穿珍珠一样穿起来，让业务处理更流畅更高效。
这样一个三维坐标轴，几乎已经涵盖了企业内部的方方面面，但其实还有第四个维度，就是知识，包括公司发文、管理规定、博客、文档、视频、培训课程等，是员工沉淀下来的智力资产。WeLink不仅把知识连接上来，而且通过推荐引擎，把合适的知识推荐给合适的人，实现了从“人找知识”到“知识找人”的跨越。
请注意，这个立体空间中任何一个点，都可以被接入到WeLink这个“连接器”中。这样一个立体的空间，需要你有一定的想象力。
我来举个例子，帮助你理解。
就拿开会来说，我们经常会遇到摆弄会议室里的投影，就得花十几分钟的情况，有同事线上接入视频会议，又花十几分钟连接。这就是X轴用户轴没有做好连接。
华为的员工遍布世界各地，线上会议是工作的常态，刚才说的这些问题在WeLink数字化会议中都得到了很好的解决，可以说是做到了极简操作。
一般情况下，我们和数字世界连接的入口有三个，手机屏、电脑屏和会议室大屏。华为员工如果需要远程参会，手机和电脑都可以一键入会。而且，只需要扫一扫二维码，就能把会议室大屏也接入线上会议中，就能更方便地远程互动、无线投屏，也能实现更高清、更流畅的音视频沟通，实现了“能开会，好开会，开好会”的用户体验。
除了开会，WeLink还提供即时消息、群组沟通等高频的协同服务，把全球的用户连接起来，X轴用户轴就建立了。
前面说的坐标轴中，Y轴是设备轴。在开会场景中，有个设备很重要，会议室里的白板。你肯定有过这样的经历，和同事们开头脑风暴会，白板上写了一大片，成果很丰厚。会开完了，拿出手机拍照，存下来，对吧？
这里就有两个问题，首先是信息安全，拍照存在手机里，不小心传出去，企业内部信息就泄露了。其次是二次使用和共享起来很困难，手机里照片比较多，下次再要讨论，查找起来就比较困难了。
WeLink将数字白板连接起来，就有了全新的体验。所有与会人员都可以通过扫码，把这次开会在数字白板上写的内容，转成文件发给自己。
同时，这些内容也会自动保存在云上，下一次讨论的时候，手机扫一扫白板，讨论过的内容就可以自动调出来。这就是WeLink连接Y轴设备轴带给用户的体验。
那Z轴业务轴呢？拿华为的销售团队给你举例子。
销售团队的CRM系统，也就是客户关系管理系统，是最早接入WeLink的业务系统，尝到了WeLink+CRM，1+1>2的甜头。首先是开发效率提升。之前做独立App，需要同时做安卓、苹果和前端的开发，切换WeLink后只需要做简单的H5开发。
因为WeLink上已经集合了各类业务组件、模块，直接调用就行，不必自己重复再做，工作量减少了80%。
其次是用户活跃度提升。WeLink已经连接了很多用户，CRM服务接入WeLink后，活跃量很快就达到了原来的10倍。更重要的是，用户满意度提升。比如处理审批的时候，可以随时拉齐团队人员开会，或者建一个群组沟通，业务过程变得更加流畅，当然也就获得了用户好评。
也正是因为CRM系统接入WeLink之后的种种优势，让华为其他业务部门也认识到了WeLink的价值，HR、行政、财务、采购等业务也逐步连接进来，这就是Z轴业务轴。
我们再来看看这个坐标轴。从用户自发使用，到各种设备、业务接入，就会产生更多的知识，这个立体的数据空间就开始无限生长，真正实现全量全要素的连接和实时反馈，而这个过程，也让WeLink从一个普通的办公系统，成长为企业重要的连接器。
还记得我前面提到了，WeLink展示了什么才叫好的工具，除了简单、有温度之外，作为连接器的Welink其实是在帮助使用它的人成长，这才是真正意义上的好工具。
*
在这一讲结束前，我还想多说一句，对华为的数字化转型来说，WeLink还有另一个关键作用：它就像是一颗种子，让“数字化”在华为人心里生根发芽。每天用的办公系统，潜移默化的影响和改变员工的工作方式，能帮助员工意识到他们所在的业务，也一样可以利用数字化的手段，去做更好地提升，把更好的数字化体验带给用户。
最后，我们来总结一下：
WeLink之所以成为华为数字化转型的最佳实践，是因为它不是一个简单的办公系统，而是一个连接人、事、物和他们的行动过程、活动规则的连接器。
它可以实现用户自然增长，连接更多的业务和设备，释放出员工的生产力，从而给企业带来价值。
思考题
你所在的公司，内部都有哪些系统？你在使用过程中，都遇到了哪些问题？你觉得可以从哪些地方改进呢？
22讲 全球供应链：为什么必须走向“数治化”？
这是我们课程的最后一讲，我要和你分享的最后一个最佳实践项目是华为的供应链。
有人会问，为什么华为能来分享这个经验呢？请允许我先自夸一下，华为的供应链还是很厉害的。
在2020年，全球的制造业都受到了新冠疫情的冲击，华为也不例外。你想想，疫情来了，一个地区的工厂可能都关闭了，那对很多制造型企业来说，所有的项目推进都可能会陷入完全停滞的状态，企业能不能活下来都是个问题。
不仅如此，华为还要多经受一重考验，就是来自美国的制裁。面对这个双重考验，如果不是华为，换成其他的制造型企业可能根本撑不下来。
而华为呢，我们在2020年的发货，一天都没有中断过，供应链的人员也没有增加，成本比原来还有所下降。这就是因为，我们从5年前，就已经开始了供应链的数字化转型。
数字化、数智化、数治化
但我觉得，能应对这种压力测试，并不是华为的供应链能成为华为数字化转型最佳实践的原因。那原因是什么呢？
华为供应链数字化真正要解决的挑战，是所有做供应链的人都在面对的，就是怎么才能实现精准的供需平衡。我们说这叫“所囤即所需，所需即所囤”，库房里囤的货物，就是你需要的，反过来，你需要的，正好就是库房里有的。而到目前为止，华为在解决这个挑战上，做得还不错。我觉得，这才是供应链能在华为内部占据一席之地的核心。
供需平衡，就是供给和需求能对得齐，同时还能保持数量的平衡，这件事有什么难的呢？
华为公司的供应链，不仅仅是从“供应商到华为到客户”这样的单链，而是一张巨大的网链。华为公司的直接供应商有数千家，供应商的上游还有供应商，这是二级供应商，在往上，还有三级、四级供应商，所有的这些供应商加在一起，得有上万家。要保证供应链的畅通，华为必须得能监测这张网上所有关键节点的状态。
而且，华为公司的客户需求，比如送达的时间，零件的数量、规格，等等，非常多样。就拿送达时间来说，有的客户要求1到3天送达，有的要求两周，还有的要求是几个月。但是客户说要两周送到的，你7天就送到了，这也不是表现好，客户那边可能还没准备好，他收不了货。
供应端和需求端形成一张交织的网，变量又复杂多样，供应链要匹配的就是这样两端的平衡。那华为是怎么做的呢？
像我们课程前面提到的，首先是要把所有数据，全量全要素地搬到线上。像照镜子一样，在数字世界里做出一个物理世界的孪生世界。比如哪个供应商能提供这种零件，他能送到哪个地方，在某个时间点，有多少零件还在路上，有多少已经在组装，有多少组装好了在仓库里。你得精确地把这些都搬到线上。
但这只是基础。
然后，我们需要一套算法，能实现双向模拟。什么意思呢？
比如我现在拿到了几万个订单，我可以用算法算出来，这几万个订单该怎么分配，是能给企业带来最大价值的。算法算出了一个结果，我一看这个解不符合我的要求，有个产品的供应能力太低了，就会调整一下结果。再让算法从这个结果倒推，看哪些器件要调整。
这个来来回回的过程，就是双向模拟。这么不断地仿真、模拟，最终我们就能得到一个相对最优解，这个解就是我们平时说的“及时、准确、优质、低成本”的供需平衡的解。
这个过程我说得简单，其实面对整个供应链，这么多的器件、产品、供应商和客户，算法要计算调整的变量多达几十万个，人工根本不可能算出来。但数字化之后，我们现在能做到15分钟出结果，人工再进行手动调优，最多也只需要1天左右。
这还没结束。我们更关注的其实是最后这一步，我们前面做的所有动作，最终是要实现业务简化，让业务的管理模式、运营模式、组织模式等，都能根据数据分析和推演的最优解做出调整，也就是让数字世界推演的结果再回到物理世界去。
华为供应链在实现“供需平衡”上，当然还有很多措施。但刚刚这个过程，是我觉得最能反映数字化本质的。哪怕你做的不是供应链的数字化，这个过程也能复用。我来和你说说我的思考。
我打个比方来说。
把线下的东西完完全全搬到线上，这是数字化，就像给业务拍了张照片。
在这个基础上做算法建模，把算法应用到不同的场景里，让业务变得智能。这是数智化。这是给照片做美颜，增白、调整脸型，让照片达到你最满意的样子。
业务数智化之后，你可以再造业务模式、业务流程。这是根据照片的样子做美容手术。
数字化是基础，数智化是抓手，最后的数治化才是核心。这个从数字化到数智化，再到数治化的闭环，就是数字化转型的逻辑。
三个提醒
如果你也在做数字化转型，那我还有几个提醒想要告诉你。这几个提醒虽然是华为在做供应链数字化转型的过程里走过的弯路，但我觉得，即使你做的不是供应链，这些提醒也能帮到你。
第一个提醒，是在转型前先理解自己的业务场景和痛点。数字化的出现不能自动解决你的业务问题，而是你明确了问题后，数字化可以给你找到解决方案。
这是什么意思？我举个例子。华为的货物都必须得在站点上签收，有一次我们发现其中有个配件，虽然站点显示签收了，但就是找不着。我们就去站点上看，原来合作伙伴嫌麻烦，不想跑到站点上去签收，就在办公室签收了，签收完了直接把货往桌子底下一塞，站点上当然就找不着。
业务理清楚了，我们要解决的问题也就很明确了。我们要找到一种数字化技术，既方便他签收，也能限定他必须在站点签收。
我们后来就做了一个扫码签收的服务，你拿着手机扫一下就签收了，很方便。同时我们也用了GPS定位，在站点周围画了一个圈，你只有在这个圈的范围里才能签收，出了这个圈，签收就无效。
条形码扫描和GPS定位，这两个技术早就有了，但如果你不知道业务要解决的问题到底是什么，那就完全用不上它们。
这是很多企业在做数字化转型的过程里，经常会碰到的问题，答案和解决办法可能早就出现了，拿来就能用，但很多人不知道自己要解决的问题到底是什么。有一堆的钥匙，但不知道该去开哪一把锁。所以，做数字化转型，一定要先理解业务场景，确定问题到底是什么。
第二个提醒是，要通过解决别人的问题，来解决自己的问题。
什么意思呢？在转型的过程中，当我们遇到自己解决不了的问题，就要思考怎么通过解决别人的问题，来解决自己的问题。
比如我们当时做一个基站产品的供应周期优化，发现流程上有个等待和迂回的地方。我们的产品做完、出了车间之后，会打包好送到仓库。等有客户下单，产品要再回到车间里去加载软件，做调试，调完再发货。你看这个流程，出了车间之后还要在仓库里等待、并且还要再回一次车间。
那要简化业务流程，肯定是让产品不回车间，直接发货。我们就想，是不是可以让产品到了现场之后，在站点自动把该用的软件加载上，这多简单。
但这个方案在推行的时候就碰到了困难，为什么？因为现场加载一个软件要15分钟，相当于工程师要多等15分钟，增加了工时。
那怎么办呢？如果我们既能让软件在站点进行加载，同时不增加工时，那就最好了。
我们发现，安装基站的时候，本身它就有一段激活时间，就好像我们手机开机有几十秒的启动时间一样。这个时间是必须要等的。那如果基站加载软件的时间，能和这个激活时间复用，这样工程师就不会增加工时，也就不会抵触我们的改进方案了。
这就是我们刚刚说的“通过解决别人的问题来解决自己的问题”。
第三个提醒是，转型的过程中，要从客户体验和公司经营的视角来思考整个数字化转型，不要只从自己部门的利益考虑。
什么意思呢？比如供应链部门有一个动作，做了之后能帮公司赚一万块钱，但是供应链部门做了这个，供应链的成本要增加100块钱，你说你做还是不做？传统的供应链是一个成本中心，要考核成本。按供应链传统的思维方式，那一定是选择不做的。
很多人说数字化转型就是要降本增效，降低成本、提高效率。但在我看来，数字化转型最重要的目标，是给公司创造价值。我们现在的供应链管理，不是先看成本，而是先看这个事儿能给公司赚多少钱。
因为，数字化转型不只是单独供应链组织或者某个流程组织的事情，必须要有全局观和系统的考虑。供应链是公司的一部分，考虑供应链的成本、效率的时候，是要放到客户体验的改善和公司收入、利润提升这个大背景下统一考虑的。
以上就是这一讲的全部内容。