谈最低价中标与工业诚信，大数据让工业服务“无商不尖”

无商不奸，原意是无商不“尖”，是说古时的米商做生意，除了要将斗装满之外，还要再多舀上一些，让斗里的米冒尖儿。

这种已成习俗，即但凡做生意，总给客人一点添头。这是老派生意人一种生意噱头，这一小撮"添头"，很让客人受用，故有"无商不尖"之说。 "无商不尖"还体现在去布庄扯布，"足尺放三"、"加三放尺"。

统一标准是诚信的基础。秦统一六国后，度制以寸、尺、丈、引为单位，以十为进位制度；量制方面以龠、合、升、斗、桶(斛)为单位，也是十进制；衡制方面以铢、两、斤、钧、石为单位，进位是二十四铢为一两，十六两为一斤，三十斤为一钧，四钧为一石。

相对于法定度量标准，让利于客户，无商不“尖”成为了商家最早的诚信经营的策略。主要原因有两点：其一，早期社会是不分坐商和行商，一般商品贸易都是邻里乡亲，说白了都是做熟人生意，口碑很重要；其二，早期的贸易商品种类相对比较单一，度量质量的标准也相对统一。

随着交通方式的变化，人文交流开始变得频繁，交易的类型和范围也开始发生了巨大的变化。这个时候发生了两个巨大的变化：其一，行商开始从分离出来，“添头”更多的时候变成了“说头”；其二，商品目录发生了巨大的变化，传统的度量方式已经不能覆盖所有的产品目录。基于这些变化，用户需要更多的“添头”，商家需要更多的“利润”，于是无商不“尖”，便逐渐成了无利不起早的“无商不奸”。

面对最低价中标，缘何束手无策？

最低价中标之殇

2017年6月26日，人民日报一篇《最低价中标，该改改了》的文章，引发了广泛关注和讨论。最低价中标，导致“饿死同行，累死自己，坑死用户”，道出了工业实体企业和工业服务企业的心声，媒体纷纷发声：“最低价中标”原则一天不变，行业就很难有什么工匠精神，更不要说什么中国品牌！”

为什么，无论是制造企业，工业服务业还是装备制造业，还是政府、媒体都在声讨最低价带来的危害，尽管呼吁立法，依然难以解决，纷纷掉进最低价中标的坑里，不得自拔！

换而言之，最低价中标，总算一种招标方式，如果不用最低价中标原则，高价中标是否能解决这些问题呢？答案显然是否定的：其一，实体经济由高速发展转向中低速发展通道，制造企业开始普遍关注成本控制，工业服务企业竞争加剧，市场规律使得最低价竞争更为激烈，况且高价中标也未必能获得高质量；其二，这根本就是市场行为，政策或者哪一方面单独制定标准和规则，无法根本上杜绝最低价中标原则。

制造企业对于工业产品的消费诉求往往比个人消费者的消费诉求更为严谨和复杂，项目需求方一开始就期望这些工业品和服务，能为企业价值增值带来帮助，抑或帮助工程系统提高效率或降低能耗等成本要素。也就是说，制造企业对于工业产品和服务具备有高度的定制化特征。当然，工程成本也是必然控制的因素，毕竟工业企业必须追求产出/投入比，中标方案选定后，必然是价格比较来确定中标服务商。

产品和服务外在特性，如外观和功特性，这都是可以在使用前就确定下来，但工业服务产品在购买和使用后的质量验证，往往是无法在短时间进行验证可靠性。这实际上，为工业服务商能够降低质量，已获得更高利润，提供了时间差。

造成低价中标的原因，是制造业无法事先判断服务商的提供产品的质量，破解难题的关键是，综合性价比，结合可接收的产品质量和价格，在矮个子里挑出高个子。但在种类繁杂的工业产品和服务中，制定并参照质量标准来确认，并非易事，况且大多数的制造业本身并不完全具备质量验证的技能和测试条件。

用大数据破解工业品质量密码，让无商不奸成为“无商不尖”

近日，笔者与智能制造专家王聪先生聊到如何工业设备杜绝低价的话题，谈到了两个案例。

案例一：某外资企业，要求设备部门，必须记录和保持设备故障处理记录。在新购设备和工业备件选型时，须针对以往的数据，理出不同型号设备和工业品的平均故障次数和平均故障间隔时间（平均故障间隔时间MTBF，代表设备和工业品的使用后的质量），尽管这种统计方法很费力，但对于招标质量非常有效。

案例二：某民营服装企业，非常看重设备的润滑管理，对于每个月的油品消耗有严格的要求，只需监控门卫防治润滑油流出工厂，那么这些油品一定是添加到了设备上。最后的结果是，相比于周边的工厂，生产效率不仅要高出大截，设备新购和更换的成本也低了不少。

两个案例说明了，运维管理的数据化管理非常重要，设备的主动性的预测性和预防性维护也是至关重要，因为工业设备和工业品的可靠性质量涵盖了固有可靠度和使用可靠度，这有利于在有效避免争议。

解铃还需系铃人，最低价中标需要工厂运维数据和运维能力予以支撑，如何让制造业快速拥有高效、科学和客观的运维能力，成为了打开潘多拉魔盒的关键。如果只是少数工厂而言，这仅仅是导入管理工具的问题，但这是个普遍性的问题，具备广泛性推广价值的数字运维工具，才是利用大数据破解工业品质量密码的钥匙。

“精益卫士”人工智能维修辅助系统

数字运维－“精益卫士”人工智能维修辅助系统，通过人工智能技术，将以最低成本和最快速度加速工业制造企业运维能力的提升，并构建成基于目标的决策分析工具，帮助制造企业实现基于目标驱动的数据决策体系，实现更高效、更经济和更绿色的运维能力构建。

而这只是开端，形成规模化效应后，这些海量的运维数据，将通过大数据分析能力赋能工业服务商和装备制造商，开启全新的工业互联网时代，这包括：

1),连接工业互联网平台，通过数据相互赋能，帮助制造企业开展更深度的预测性诊断与维修，实现工业制造企业的转型升级。

2).数字运维通过数据，赋能工业服务商和装备制造商，实现供需的智能匹配，从而缩短工业需求与工业解决方案之间的匹配效率。

3).数字运维赋能工业服务供应链金融，实现交易结算方式变革的同时，通过挖掘不同产品和服务商的可靠性质量数据（MTBF（平均故障间隔时间），MTTR（平均故障修复时间）等历时故障数据），解决购买前的质量验证，从而改变有效的解决最低价中报规则。

而这些改变的逐渐深化，是以数字运维不断深入应用所触发的，在大数据驱动的互联网模式下实现：制造业用户自主提升运维能力，关注运维综合价值，使得最低价中标将成为过去式；工业服务商和装备制造商，不再担心竞标和应收账款，关心产品和服务附加质量将成为核心，多一点价值“添头”，成为服务商的价值核心，无商不“尖”的工业互联网生态。这将最终改变中国工业制造，形成产业化条件下的工匠精神和中国工业服务品牌能力，是工业领域深化供给侧结构性改革的最大价值和成果所在。

｛目录导读｝

.为什么工业互联网是全球竞争高地

.工业互联网－从消费互联网说起

.需求侧的挑战－如何激发制造业需求

1)数字运维加速知识积累，强化应用为王，目标导向和数据驱动决策

2)数字运维与工业互联网平台数据互连，提高预测性维修准确性。

3)需求挖掘重在内外兼治。

.线上线下结合的工业服务模式

.大数据驱动下的供应链金融－破解工业互联网交易诚信

.小结

参考文献