现在大家都在说数字化，数字化到底是什么？
谈到数字化，多数人首先想到的可能是互联网、大数据、5G等数字技术。
对于企业主来说，数字化的目的是实现企业的降本增效。实质上，降本也主要是通过提升效率来实现的。
我们一般认为，企业的竞争是整体竞争，包括资本、技术、运营等，但仔细想想，效率才是竞争中起决定作用的因素。
那什么是效率？
根据字典解释，效率是单位时间内完成的工作量。
如果是生产产品，就是单位时间内生产产品的数量；如果是提供服务，就是单位时间内提供服务的次数。
一、数字化的效率认知
在企业经营中，我们可以用一个简单公式表示：
企业利润=（销售价格-成本）*产量
简单来说，要增加企业利润，可以从销售价格、成本、产量入手，比如提升效率能增加产量，而提升了产量，又可以摊薄生产成本。其中，提升效率是更基础性的因素。
企业为什么进行数字化，是因为能极大提升效率。
通常来说，效率与数字化的关系，就是通过数字化去实现更高的产量、更低的成本、更快的客户需求响应速度，甚至更好的质量。
这并没有错，但这样的认知还远远不够。
它隐含的意思是，数字化跟其他手段一样，是一种途径、方法或工具，能帮助企业获得相对优势。
华为CIO陶景文曾说，数字化转型为企业带来的效率提升，绝不只是相对优势，而是绝对优势。
怎么来理解呢？
比如：
普通情况：一个人一天可以搬砖100块，即搬砖效率为100块/人*天；
相对优势：一个人一天可以搬砖120块，即搬砖效率为100块/人*天，效率提升20%；
绝对优势：一个人一天可以搬砖10000块，即搬砖效率为10000块/人*天，效率提升100倍。
如果数字化给企业带来的只是相对优势，那证明效率提升得还不够，还没有达到绝对优势的程度。
数字化能给企业带来的效率提升，会产生绝对优势，只有理解了这点，才可能真正理解数字化的意义和价值。
二、数字化如何提升效率
1、全流程效率的幂增效应
企业生产经营中，主要的业务流程包括研发、采购、生产、物流、销售、服务等环节。
而在传统经营中，为降本增效，主要关注采购、生产、渠道等单个环节。
比如：
在采购环节，主要关注原材料价格，通过竞标、集采等方式降低成本；
在生产环节，主要通过流水线、机械化等方式提升生产效率；
在渠道环节，主要通过品牌运营、渠道建设等方面降低成本。
每个环节直接由不同职能部门负责，相对独立的履行部门职责，相互配合较少。
而在数字化经营中，降本增效贯穿所有业务流程，可以实现全链路的监测，进行实现整体的降本增效。
因此，实现企业数字化，不仅可以从单个环节中提升效率，更重要的是可以在全流程中提升效率。
大家可能没有直观的感受。
举个例子：
如果一个企业业务流程涉及30环节， 每个环节提升20%，即 1.2^{30}\approx237 ，效率是原来的237倍。
如果一个企业业务流程涉及50环节， 每个环节提升20%，即 1.2^{50}\approx9100 ，效率是原来的9100倍。
越是流程复杂的企业，效率提升的幂增效应越强，这才是数字化的魔力。
2、极大的优化成本
传统企业的产品研发流程都是线性的，提出构想、实施设计，设计好之后生产实体样机。一旦样机失败，就得寻找原因，从头再来。其中每个环节互相依赖，并且都需要花费大量时间。
而有了数字仿真技术后，可以在仿真系统设计样机。在项目实施中，一个大项目可以分拆为最小设计任务，每个任务都可以由不同的设计师承担，所有任务可以并行执行，并且可以边设计边测试。在设计中，可以单独测试一个零件、一个组件，最终进行整体组装测试。这样，在设计出实体样机前，遭早就已经在仿真软件上完成了成千上万次的测试，优化了研发环节，缩短了流程，极大地提升了研发效率。
举个汽车例子：
近几年，特斯拉一跃成为市值**的汽车厂家，并且实现了新能源汽车的量产，但2019年其研发费用不足第二名的10%。一个很重要的因素，就是特斯拉大量的研发设计、碰撞测试都是在数字仿真系统中完成。
再比如芯片制造：
一颗芯片从设计到量产，最贵的地方就在流片环节，相当于传统制造业生产的“样机”。
28纳米的流片做出来，失败成本大概在一百万美金，7 纳米的成本超过2800万美金，到了5纳米，失败成本大概要到4000到5000万美金，而3纳米的成本又要比这个高出很多倍。
如果没有数字化做支撑，这里的成本会被无限放大，制造芯片就会变成一件投入不起的事情。
又比如生物制药：
世界医药巨头，开发一个新药，往往需要投入几十亿，有的研发周期甚至长达20年，风险大成本高。
2021年7月，DeepMind公开了AlphaFold2，该软件可以根据基因序列预测蛋白质的3D形状，在很大程度上具有非常精确的准确性。
未来，如果数字生物仿真技术成熟，生物医药公司将极大减少实验流程、缩短研发时间，极大的降低成本。如今很多天价的生物制药，在未来将跟化工制药一样便宜。
3、支撑精准决策
传统模式下，部门之间条块阻隔，往往形成流程断点，成为效率提升的一大阻力。
举个华为的例子：
2013年，Mate1 刚刚上市，华为预测手机产量全靠拍脑袋。
当时觉得Mate1一定会卖得很好，生产了一百万台，结果只卖了 20 万台，公司损失巨大。
后来，到了 Mate7，华为就压着全球各个代表处提前做计划，人工层层上报统计，大家非常谨慎，规划了不到 100 万台。结果销售了 600 多万台，超出原定计划好多倍。
过于乐观冒进备货，过于保守备货不足，这都是没有数据支撑、拍脑袋做决策造成的，无法契合市场做出精准合理的生产计划。
痛定思痛，华为全力推进生产计划、生产业务数字化转型，所有环节都用数据支撑并驱动。
从销售端看，华为构建起了全渠道零售系统，不仅能实时看到出货量，准确知道每天交付到消费者手中多少台手机，还能知道消费者激活使用了多少台。根据这个激活的趋势，结合营销活动数据，就能准确预测某一个销售周期需要多少货。
从生产端看，一部手机可能关联几百个零部件，生产系统会结合上游供应商的数据，制定好零部件的库存数量，下发给生产线进行排产计划。同时，也跟下游销售数据打通，反过来推动生产计划的决策。
Mate40上市前，华为想知道客户更喜欢哪个颜色，以此决定排产计划。
于是，华为做了严谨的销售数据观测，分析消费者购买偏好，小批量投放测试，通过这些行为数据的分析，结论是“夏日胡杨”绿色那款会更好卖。
手机上市后，事实证明确实如此。
这个例子，就是华为的数字化打通了生产和营销端的数据，通过营销端数据洞察，反馈到生产端，实现了精准决策。
如果实现全链路的数字化，每个环节的数据都可以互相支持，实现精准决策，从而减少决策时间、降低执行成本，从整体上极大提升效率。