陈春花:组织能力是自我造就的过程

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2026月02月26日

(原标题:陈春花:组织能力是自我造就的过程)

陈春花:组织能力是自我造就的过程
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企业之间的差异,正从“拥有什么”,转向“能够持续形成什么样的能力”;管理的重心,也从外部竞争,回归到组织自身的成长方式。2026年,将是组织从“消耗战”迈向“能力构建战”的真正转折点。

在我接触的企业中,在组织能力建设上,常常面临不同的困境。

传统企业往往结构僵化、角色依赖,人们习惯于按照已有的角色岗位去思考,去理解承担的责任,并为了守护住自己的角色,害怕调整,导致组织无法面对外部环境的变化。

新创企业借助于数智技术和创新顾客价值需求,实现倍数增长,甚至成为独角兽。但这些企业在快速成长过程中,人员增长过快、组织问题层出不穷,组织能力成为瓶颈。

无论是传统企业还是新创企业,如何快速整合不同资源,高效协调配置资源以应对复杂环境,都是无法回避的核心挑战。因此,打造企业的组织能力,一直是一个挑战性的话题。

一、组织能力的三个维度

对组织能力的理解,大家有很多不同看法:有人认为组织能力就是企业有一支过硬的队伍;有人认为组织能力是一套机制;还有人认为组织能力是企业所具有的核心能力。

这些看法都有其合理之处。为了帮助大家更好地理解什么是“组织能力”,我引用克里斯坦森的企业能力模型来加以说明。

克里斯坦森提出了企业能力分析框架,即影响组织能力的RPV模型。

  • 资源(Resource)

资源包括人员、设备、技术、产品设计、品牌、信息、现金以及与供应商、分销商和客户的关系等,是最直观的因素。

  • 流程(Process)

流程是企业在把资源转化为产品或服务过程中所采取的互动、协调、沟通和决策的模式,包括制造过程、产品开发、采购、市场研究、预算、规划、员工发展和补偿,以及资源分配的过程。

  • 价值观(Value)

企业的价值观就是在确定决策优先级别时所遵循的标准,它以此来判断一份订单是否有吸引力,某个客户是否比另外一个客户更重要,某个新产品理念是否具有吸引力等。事实上,良好管理的一个关键衡量标准就在于,管理者是否在机构内部普及了这种清晰、统一的价值观。

对组织能力的研究很多,概念的解释也很多,但是在我看来,克里斯坦森的企业能力模型,最能帮助我们理解什么是组织能力。

可以说,组织能力就是由资源、流程、价值观构成的。在资源方面,尤其要关注人力资源;在流程与价值观方面,尤其要关注其惯性的影响。

二、警惕流程与价值观的惯性

对于一家企业而言,流程和价值观往往是相对固定的。

比如一家管理良好的制造业企业,形成了有效的制造业务流程以及与制造产品相关的价值观,这一套流程和价值观能够有效地管理流水线和产品品质,从而高效地、大规模地生产标准化产品。但是,当环境变化,企业需要快速推出创新产品以及满足个性化需求的产品时,却发现遇到了原有组织体系的阻碍。

流程帮助企业持续、稳定地完成重复性任务,降低成本、提升效率,但从本质上看,流程和价值观都意味着“不容易改变”。

从这个视角去看,形成流程习惯和价值观固化的企业是抗拒变化的,而且越是成功的企业,就可能越加抗拒变化,这也是一些行业领先企业失败的根源。

为什么很多企业投入巨大资源推进数智化转型,却收效甚微?关键并不在技术本身,而在于沿用原有的流程与价值观,阻碍企业快速推陈出新,高效配置资源并取得绩效。

数智时代,企业打造组织能力时,在流程和价值观上,尤其要关注其惯性的影响,先在流程习惯和价值观体系做出相应改变。

三、避开组织能力建设4个常见误区

根据实践观察,企业在组织能力建设上,常常陷入以下误区:

第一,组织能力建设与战略脱节。组织能力建设要服务于企业战略,为创造顾客价值服务。我们以组织结构为切入点来看,战略所起的作用反映在组织结构上应该可以用“责任”来描述,负担起实现战略的责任是组织能力建设的根本依据。

第二,将组织能力建设等同于人力资源管理。正确的理解是,组织能力建设包含人力资源管理,但是更需要让人与组织内外资源高效组合。

第三,过于制度化、形式化。组织能力建设涉及到机制与制度建设,也容易导致制度化与形式化的现象出现,过度关注制度文件,满足于体系建设,忽略真实的成效。

第四,把组织能力建设视为组织内部事务。很多企业在建设组织能力时,常常把这项工作当做管理职能,并交给职能部门去主导。

此外,还需要重视企业领导者的重要作用。打造组织能力的核心,还是要领导者自己做出努力。组织能力建设是一个长期投入的工作,既需要领导者投入资源,也需要领导者投入时间,还需要领导者不断超越自我。

结语:组织能力是自我造就的过程

对于企业来说,打造组织能力最根本的原则,应该是以顾客为导向,以顾客需求和用户价值为中心。为此,企业为组织员工提供服务支持、资源供给、价值评估与愿景激励。

虽然不同企业追求的组织能力各不相同,但其共性的价值在于:以顾客为本,嵌入到核心价值观中;组织内外成员的共享机制;授权与信任的系统;学习成长的平台。

探讨企业追求组织能力的规律,的确是一个挑战性的话题。不过,还需要说明的是――企业的组织能力,是一个自我造就的过程。

我们需要在理解这些规律性认识的基础上,找到自己的成长之路。组织能力无法采用“拿来主义”,而是要在实践中进行创造性的探索。(本文完)

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国产人形机器人进展飞速 机器人行业市场前景趋势分析 2024年5月16日 来源:百度 1123 72 机器人是一种自动化机器,不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力,如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力,是一种具有高度灵活性的自动化机器。机器人可以辅助甚至替代人类完成危险、繁重、复杂的工作,提高工作效率质量,服务人类生活,扩大延伸人的活图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 国产人形机器人进展飞速,不断优化硬件以及提升智能化水平,一方面接入机器人大模型,模仿&学习驱动下AI智能化进度较快,动作执行的准确度、连续性均在持续进步;另一方面,硬件能力不断提升,可选配多自由度的灵巧手,可触达应用场景更多。2024年是人形机器人发展的加速之年,技术升级、产品训练测试及产业链验证会持续出现。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 机器人是一种自动化机器,不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力,如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力,是一种具有高度灵活性的自动化机器。机器人可以辅助甚至替代人类完成危险、繁重、复杂的工作,提高工作效率质量,服务人类生活,扩大延伸人的活动及能力范围。 近年来,国家机器人产业相关政策助力了国内工业机器人市场的迅猛发展,2023年1月19日,工信部等17部门联合印发《“机器人+”应用行动实施方案》,全方位支持机器人行业发展。 据中研产业研究院 数字技术是典型的通用目的技术,在国民经济各行业获得广泛应用并推动应用该技术的行业发生深刻变革,机器人产业也不例外。随着移动互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代数字技术的日益成熟,数字技术在机器人产业的深度应用成为可能。5G技术凭借高速率、低时延、大连接的特点,将工业机器人接入工业互联网,使其成为工业智能制造体系不可分割的部分。通过工业互联网将机器人的工况数据实时传输,可以检测工业机器人的运行状态,分析工作效率,研判和预警潜在故障。人工智能技术则可以显著增强机器人的功能,使机器人具备感知、决策等能力。此外,机器人还与激光雷达、卫星遥感、地理信息系统(GIS)、虚拟现实、认知科学、生物技术、新材料技术等新兴技术越来越紧密地结合在一起,形态不断丰富、功能持续增强。 到2022年,中国、日本、美国、韩国和德国共占全球机器人装机量的79%(43.8万台)。在全球范围内,机器人技术的主要客户行业是电子行业(占新安装机器人总数的28%),汽车行业(占新安装总数的25%),金属和机械行业(12%)、塑料和化学产品行业(4%)以及食品和饮料行业(3%)。 近年来,中国机器人市场一直保持快速增长势头。2017年至2021年间,工业机器人销售额从46亿美元增加到75亿美元,年均增长13.0%;服务机器人销售额从12亿美元增加到49亿美元,年均增长42.2%。中国工业机器人和服务机器人销售额占全球比重分别从2017年的28.2%和18.2%提高到2021年的42.9%和28.5%。未来,随着下游需求市场的扩大,工业机器人发展将持续向好,预计2023年市场规模将达99亿美元。 业界普遍认为,这一轮 AI大模型的爆发,给了人形机器人一个“重大的发展契机”: 人形机器人所面临的应用场景与人类的日常生活接近,需要面对多种多样、不重复、没见过的任务,商业化的关键在于 “AI大脑”,或者说是通过AI大模型加持实现通用性。 在以GPT为代表的AI大模型出现以前,市场上的机器人在很大程度上还只能做一些数据的统计与分析,不具备逻辑性、思考性。 大模型技术飞速发展,为机器人应用和发展打开了新的想象空间。 在新一代数字技术的赋能下,机器人向着云化、智能化的方向发展。云化意味着机器人本体终端只需要利用边缘算力处理需要实时处理的小规模数据,大规模的数据处理放在云端进行,存储、计算等系统资源按需调用,由此可以减少存储、计算资源在机器人硬件上的负荷,使机器人变得轻量化、低能耗,还可以降低机器人的使用成本,更好地促进机器人的普及。此外,连接到云端的机器人之间还可以更方便地进行数据交互,实现统一调度控制和机器人之间的协同工作。智能化意味着机器人获得一定的在复杂场景下自主解决问题的能力,依托于知识图谱数据库、在应用场景数据中进行训练习得的算法,机器人具备了全域感知、智能决策、准确执行等能力。智能化的机器人能够感知理解环境变化,并自主地对环境变化作出快速、准确的决策和响应。借助于人工智能技术的发展与融合,服务机器人在自然语言理解、场景识别、推理认知等方面取得了明显进步。未来机器人将愈加智能和灵活,从单一感知向全域感知、从感知智能向认知智能、从单机智能向集群智能的方向演进。 ...