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難以撼動的汽車業“恐龍” WHYDINOSAURSWILLKEEPRULINGTHEAUTOINDUSTRY

約翰·麥克杜飛(John Paul Mac Duffie)藤本隆宏|文

幾十年之內,只要大型汽車公司能夠克服復雜性,就足以擊敗該行業中新出現的挑戰者。

車是矛盾的存在。從基本組成來看,現在的汽車跟100年前一模一樣:一個金屬盒子,下面四個輪子,用減震懸掛系統連接起來,內燃機引擎提供動力,燃燒石油燃料。然而在其他方面,老式福特汽車與新型的豐田普銳斯混合動力汽車是天差地別。

許多公司一直相信,選對目標市場、車型和技術進行投資,就能成為行業領導者。然而現在有一種趨勢,比上述因素更能決定市場競爭的勝負:在發達經濟體市場,汽車設計的復雜性迅速增加。如今一輛汽車通常包括2000個功能組件、3萬個零部件,以及1000萬行程序代碼。

為什么如此復雜?汽車是快速移動的沉重物件,在公共場合運作。監管者規定汽車必須注意安全性和環境影響。而且汽車價格高昂,消費者對款式、動力、操控、可靠性和舒適性的期望隨之高漲。要滿足這兩方面的要求,復雜性必然提升。2010年初,豐田召回事件備受矚目,這并不是特例,而是行業中特有的挑戰。將來隨著汽車整合越來越精密的硬件、軟件以及提升安全和舒適性的設計,這樣的挑戰只會日益嚴峻。

要同時滿足監管和消費者雙方的要求,必須處理好次級系統之間的相互依存。從某個層面上來講,汽車制造商本身的運營也是如此,德魯克將汽車行業稱為“眾多行業的行業”。然而制造汽車的公司及其領導者采用目前通用的做法做不到這一點。

新方法導致新問題

許多產品工程師喜歡模塊化方式的簡潔和靈活性,但模塊化最適用的是消費類電子產品,這類產品體積小、不顯眼,多半在私人空間內運行,而且相對便宜,出故障只會給使用者造成問題,不會產生大的負面效應。汽車則不同,設計汽車需要大量協調工作,保證多個方面一致進行,而且工程師文化也更青睞獨特化(非模塊化)的解決方式。汽車設計相當于同時計算幾百萬個復雜的方程式,相比之下,i Pad的設計只不過是基本的算術。

為了應對設計上的復雜性,目前汽車制造商都注重打造提前解決問題的能力。它們運用數字化設計工具和模擬作為輔助,對2000個組件進行壓力測試,評估其交互作用。此外,汽車制造商也一直依賴制造組件的供應商對這些功能組件的深入了解,讓供應商進行重要的設計和測試工作。

這些應對方法不無作用。制造商降低了自身設計和制造汽車的復雜性,但沒有降低汽車本身(至少是發達國家市場的汽車)的復雜性。數字化設計和測試工具,加速縮短了產品生命周期,但也使解決問題和測試功能的時間縮短。供應商參與的工作增加,設計的某些方面不再由汽車制造商直接控制,然而出現安全或其他重大問題時,負責任的依然是汽車制造商。發達國家不斷增加的召回事件可以說明這一點。

召回事件說明,汽車難以應對日益嚴苛的監管要求,也難以滿足消費者(以及制造商)對完美的要求。兩個方面的要求會隨著復雜性的提升繼續提升——如果汽車質量和安全性因此得以改善,倒也不是壞事,但這無疑反映了復雜性帶來的負擔。

豐田普銳斯由于剎車系統中三個元件的相互作用造成問題而召回,最能充分說明整合多個零件、系統和流程帶來的挑戰。豐田為提升燃油效率,將控制剎車系統的軟件調整為注重再生制動(regenerative brake)。車子駛過顛簸或光滑路面時,軟件自動切換為防抱死制動(antilock braking,簡稱ABS),導致駕駛者感到剎車力量突然減弱。

如果駕駛者立刻再踩剎車,液壓制動(hydraulic brake)會立刻啟動;如果這時沒有踩剎車,ABS的“接管”會令汽車不像駕駛者預期一般減速,造成車速加快的錯覺。其實并不存在安全風險(制動系統仍在運作,如果徹底踩下剎車,就能讓車子停下),但駕駛者的不安足以促使豐田召回產品。

不是所有召回事件都有這樣復雜的起源。豐田的加速踏板召回事件,影響的車輛數目龐大,其原因只是一個簡單零件的設計瑕疵。這個用于多種車型的零件來自一家非日本供應商——這是為了讓供應鏈多元化,并減少成本。這也符合汽車復雜性提升的總體趨勢:瑕疵出現在無法預測的地方,也許是加速踏板之類的簡單零件,也可能是復雜的軟件控制系統。

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云計算

 

云計算是革新性的IT管理工具,還是一場炒作?不同的人會給你不同的答案。目前來看,我們認為炒作的成分居多,不過也有一些有趣的東西在發展。

 

云端概念

與其自行搭建服務器,或租用自己平時可能用不到的高性能信息處理器和存儲器,不如只在需要的時候為實際使用的東西付費。這就是云計算的基本思路。這種可能性吸引人的地方很多,尤其是可以控制成本、減少能耗。不過事實上,人們對這個概念不甚了解,所以才覺得有這么多好處。

根據Gartner副總裁馬克·麥克唐納(Mark Mc Donald)的調查,對云計算感興趣的CIO比例大大上升,從2009年的5%上升到2010年初的37%。規模較大的公司,管理層更加重視云計算,將之列入IT工作五大重點。

不過,在聲稱對云計算感興趣的受訪者中,3/4的人表示不了解云計算技術必需的三大關鍵技術:服務器虛擬化、面向服務的架構以及軟件即服務。近半數受訪者認為云計算等同于虛擬化,這種現象表明,許多管理者對云計算的認識并不全面。

云計算已經迅速成為麥克唐納所說的“期望膨脹的巔峰”。接下來會怎樣?麥克唐納說,接下來就是“幻滅的谷底”。因為很少有人了解云計算是什么,更別提云計算功能了。

美國國家標準技術研究所(National Institute of Standards and Technology,簡稱NIST)IT實驗室對云計算的定義第15版,長度超過760個詞,包括5個特征、3種服務模式、4種部署模式,還有一項免責聲明,大意是這條定義很快就會再度修改。

在位公司優勢

豐田這樣的大公司由于復雜性而出了差錯,越來越多的新入者又當如何?新入公司成功的機會比在位公司更低。印度Tata的Nano車型,面向發展中國家的消費者,設計相對簡單。Nano符合印度較為寬松的監管標準,但要進入美國和歐洲市場,就需要徹底重新設計。中國的汽車也需要在可操控性、平滑性、舒適度與安靜、車身外觀等方面大幅度改進,滿足發達國家消費者對質量的高期望。生產電動汽車的初創公司,必須打造設計和測試能力,滿足監管要求,并提供駕駛者期待的整合汽車各個功能的完美感覺。掌握新的汽車驅動技術是不夠的。

制造商召回

由于汽車制動等更多的功能受電腦控制,美國每年因電子系統造成的汽車召回事件自20世紀70年代至今翻了4倍。

怎樣的公司能夠設計出未來所需的汽車?是已經積累了系統全面的知識、能夠協調各種相關工作與合作伙伴的公司。發展中國家的汽車制造商和專注環保汽車的初創公司,都尚未有這種積累。在位公司也不是高枕無憂,不會幾十年保持市場地位不動搖。但行業新入者的確要經歷漫長的發展,才能追上具備深厚積累的大公司,否則就只能在行業中占據一方狹窄的利基市場。

另外,制造商必將永遠與復雜性斗爭下去。換言之,只要消費者依然要求汽車保證安全、減少污染、性能卓越、造型美觀并提供舒適體驗,制造商的斗爭就不會結束。豐田召回事件帶來的長期教訓是,汽車制造商必須提升制度能力,從雜亂無章的消費者體驗信息中獲取微弱的信號。隨著汽車可靠性的增加,故障會越來越難以預測,難以找到根源,因為制造商只能根據罕見的故障案例做出判斷。

汽車比戰斗機更復雜

安全法規和消費者對性能和便利性的要求,導致汽車的軟件復雜性以指數水平上升。

世界各國的監管和消費者需求相差甚遠,汽車制造商若想進軍發達國家市場,必須做好兩件基本的事情。其一,必須盡可能追求模塊化,簡化產品系列、車型及選擇差異,降低復雜性;其二,對于無法消除的復雜性,必須改進應對方法。

此外,全球汽車制造商最好為發展中國家市場提供簡單的設計,為發達市場準備復雜設計。這是為了避免同質化設計在前者顯得“過度”,在后者則“不足”。對某種新的主流設計(比如全電動汽車)達成共識,當然可以降低復雜性,但現狀還遠遠不是這樣,而且消費者偏好多種多樣,所以大概根本不會有這種好事。汽車制造商還是要繼續準備簡單和復雜兩種車型。

許多戰略家認為,新入者有能力改變整個行業。他們將主導20世紀的汽車制造商視為恐龍,龐大、遲緩、瀕臨滅絕。然而在這個行業,只要“恐龍”能夠克服復雜性,就足以擊敗新出現的挑戰者——至少幾十年內是這樣。

我們正關注的……

云計算

云計算更環保?

雖然關于云計算有諸多誤解,但根據NIST IT實驗室給出的數據,云計算在環保方面的確令人信服。

NIST的一次報告稱,自2001年至2006年,美國傳統數據中心服務器數量增加了一倍,平均每臺服務器耗電量增加到原先的4倍,而這些服務器通常只發揮15%的性能。

根據NIST引用美國環境保護局(EPA)的數據,這些數據中心耗電占全美發電量的1.5%(2000年全世界的這個比例則是0.6%)。全球范圍內,IT業二氧化碳排放量占總量的2%。

采用云計算的企業可以通過兩種方式增進可持續性。第一,將服務器共享,最大程度發揮其作用,借此減少同時運行的服務器數量。第二,現在可以按需使用(on-demand usage),公司不必為了應對高峰時段的需求而在需求較少的時候也保持運轉。

 

傳統數據中心的多數服務器只發揮了其性能的15%,而這些數據中心耗電量占到全美發電量的1.5%。

 

約翰·麥克杜飛是麻省理工學院國際汽車項目聯合負責人,沃頓商學院副教授。藤本隆宏是東京大學教授,東京大學制造業管理研究中心負責人。

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