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2011 年，比爾•魯赫受命主持通用電氣的數字化戰略。作為通用電氣的首席數字官，他負責將面向軟件的技術和實踐融入到全公司的業務運營和產品線中。（2011 年之前，他在思科公司擔任副總裁，主管高級服務和解決方案。）

2015 年9 月，魯赫兼任GE Digital 部門的負責人。與亞馬遜的云服務一樣，這個新部門利用原本供通用電氣本身使用的能力，打造面向客戶的業務。該部門專注于通用電氣所說的“工業互聯網”――現實世界與數字世界緊密整合，輔以嵌入式計算機智能、聯網設備（如物聯網設備）和復雜的數據分析工具。GE Digital 現在旗下包括公司的軟件開發服務、工業安全業務和Predix，Predix 是面向工業應用領域的操作系統和平臺。

通用電氣的首席數字官比爾•魯赫（Bill Ruh）表示，到2020年，工業社會的基礎將發生深刻的變化。各類大型機器都將配備傳感器和軟件控制功能，互操作性也越來越強。提高生產力、增加利潤、杜絕浪費、確保環境質量和改進制造流程，這些活動都將實現自動化。到時單單通用電氣一家公司生產的機器設備每天就將產生上百萬TB的數據，其中大部分是運營數據，這些數據將用于調整機器提高效率。

雖然美國西北大學的經濟學家Robert Gordon認為生產力增長注定會永久性放緩，麻省理工學院的Erik Brynjolfsson預計即使生產力恢復，自動化也會侵蝕就業，但魯赫堅信生產力會提高。他正在打造的軟硬件平臺有望把工業技術帶入到新的繁榮發展階段。

當然，通用電氣自1892年創立以來就一直處于技術變革的前沿。當年Charles Edison和Charles Coffin的電氣公司合并成通用電氣。上世紀八九十年代在首席執行官杰克•韋爾奇（Jack Welch）的帶領下，這家公司拓展了金融服務和媒體業務。隨后在2001年杰夫•伊梅爾特（Jeffrey Immelt）接過權杖后又退出了這兩塊業務，公司逐漸重塑了新的企業形象，定位在工業平臺提供者，制造渦輪機、噴氣式發動機、電力系統和醫療保健設備。由于這種工業平臺正在迅速發展，整合了傳感器、數據分析工具和互聯網連接技術，通用電氣正將自己重塑成為軟件驅動型產品生產商，或者正如伊梅爾特所說“到2020年將成為十大軟件公司之一”。

魯赫在毗鄰硅谷的加州圣拉蒙的辦公室接受了本雜志的專訪。話題不僅包括通用電氣自身的經驗教訓，還包括工業技術由“大鐵塊”(big iron)向“大電子”(big electron)轉變過程中生產力等方面的進展。

創建GE Digital的初衷是什么？

它源于我們想要借助銷售的設備和服務來提高客戶生產力的嘗試。到2010年左右，大多數公司的生產力增長率比較高。這意味著它們的收入盈利比以平均每年4%的速度增長。后來到2011年，生產力增長率下降了。這可能歸因于GDP增長放緩和油價高企，但最大的因素也許是流程創新減弱。流程創新再也無法像過去那樣大幅提高生產力。

于是我們問自己：下一個能大幅提高工業生產力的飛躍將來自何處？答案就是數字技術，具體來說是分析技術。我們正生活在充斥著數據的世界。如果我們可以有效地組織管理這些數據，并探索常人難以看到的行為模式，就能以前所未有的幅度提高生產力。

然而那意味著IT要與其他業務部門緊密聯系起來。“去和技術人員講”，這樣的日子一去不復還。在未來的工業公司，不會有單獨的IT部門。一流的領導人會像如今了解財務和會計那樣了解數字創新。他們會將數字技術融入到產品和實踐中。這與五年前的情況相比已經發生了深刻變化――現有領導人的類型、他們的背景和培訓，以及他們看待自己、下屬及產品的角度統統發生了變化。

你談論的只是通用電氣，還是更廣泛的企業？

這具有廣泛性。這一現象反映了今天競爭的本質。比如說，擁有雄厚數字實力的初創公司正在重塑客戶導向型行業。初創公司可以搶在沒有數字背景的傳統公司前面，重新思考出租車、酒店或音樂等行業。傳統公司只有將數字化融入到開展的所有業務里面，才能開展競爭。

那種競爭是怎樣的？

魯赫：拿優步 (Uber) 或來福車 (Lyft) 來說。傳統的出租車公司本可以發明同樣的技術。因為這些公司擁有汽車這一資產，你可能會認為它們在這方面能做得更好。但擁有資產本身還不夠。你得清楚如何比別人更有效地提高生產力。拼車服務正是如此，它成功提高了汽車和司機的生產力。如果你是資產雄厚的公司，比如是出租車公司或通用電氣，你若無法為該資產提供最高的生產力，那就太可惜了。

有人遲早會搞清楚如何使用軟件提高發電廠的生產力。擁有發電廠的工業公司很可能做到這一點，因為它們更懂得業務運營。但其他類型的公司也可能會打敗它們。

數字生產力方面有沒有給你留下特別深刻印象的例子？

魯赫：2013年，我們針對風能推出了一項名為PowerUp的數字分析軟件。它針對獲得的風力來優化每塊葉片，讓風機的發電量增加了5%。此舉意義重大，因為發電量增加5%意味著風力發電場的利潤將提高20%。之后，通過進一步優化，在使用同樣硬件的情況下，發電量成功增加了20%。

類似地，針對北美鐵路，我們提高了機車性能，平均每小時可以多開一英里。對鐵路公司來說，這相當于每年可增加利潤2億美元。你也可以使用類似的分析技術為航空公司或電力公司提高燃油效率；對這些企業來說，這將改變行業的游戲規則。

通常來說，如果我們可以從工業資產獲得操作信息，基于對這些資產運作情況的了解來研發分析工具，并實時提供應對措施，這樣工業界的生產力增長率就可以回升至4%，甚至更高。

你認為這只是一次性的飛躍，還是你在為持續提高生產力打造一個平臺？

魯赫：這是個值得深思的問題，現在還無法給出全面的答案。15年前，許多IT專業人士認為：“要是我們有一套優秀的企業資源規劃（ERP）應用軟件，那就大功告成了。我們公司堪稱完美。”后來就出現了智能手機。

我們最終會迎來這樣的工業世界：什么都不會損壞，因為在損壞前就已得到了修復；工業環境下沒有人會受到傷害；資源的效率近乎完美。誠然這一幕不會一下子出現；我們會看到一些應用程序帶來的持續30年的進步，這些應用程序結合起來，會以我們之前從未想過的方式來優化增長、安全和效率這三要素。

我們還將改變產品的設計方式。當產品被使用時，操作數據將直接反饋給工程和研發團隊。工程師將更快地改進產品，因為他們的設計將直接進入到生產制造環節。借助增材制造（3D打印機和數字制造），我們能夠以前所未有的速度改進產品。這些都是根本性的變化。

這是通用電氣打造Predix的原因嗎？

魯赫：是的。我們將Predix平臺視作一個生態系統，誰都可以為工業互聯網市場開發B2B應用。當然，我們還處于早期階段，類似亞馬遜網絡服務（AWS）在2007年的狀況，也就是推動消費互聯網；或者是2000年代初期Salesforce.com開創軟件即服務的時期。我們早早重新思考這個工業世界，力圖把它帶到一個新的水平。

如何打造這平臺？

魯赫：我們在關注消費互聯網這個例子。這方面有很多東西值得學習。消費互聯網從根本上改變了人們的日常生活，同時大大提高了個人的生產力。它之所以能做到這點，一部分歸功于從日常實踐演化而來的出色的用戶體驗。消費互聯網通過基于數據分析的建模，模擬計算機系統各部分之間的交互，比如在搜索引擎中。

工業互聯網另一個核心優勢是基于物理的建模（physics-based modeling）。所有資產（建筑物、車輛、車隊甚至金融資產）都有其物理屬性。基于物理的建模模擬了工廠、發電機、發動機及其他有形資產的行為。工業互聯網或工業4.0是由基于數據分析的模型和基于物理的模型共同驅動的。

基于數據分析的建模讓你可以根據行為模式更早地采取相應行動。比如說，它能識別什么時候零部件很有可能會損壞。機器可能在操作參數之內運行，但是結合兩三個指標（例如某種振動以及某種類型的壓力條件或環境條件）就可以表明它可能會提早損壞。對過去的行為模式進行分析得以讓你預測未來可能出現的行為。

基于物理的建模提供了有關未來的多種選擇。比如通過分析工具可以發現某臺機器有很大可能損壞，你就可以做出選擇。是現在將其停運并進行修復？還是送去維護？借助基于云和物理的模型，你可以同時模擬上百萬個場景，并選擇一個最為優化的場景。通過結合分析流程和基于物理的建模，你就能讓這項工作實現自動化。這是工業互聯網的一個特征，而消費互聯網通常沒有這個特征。

估計汽車的行駛里程和剩余汽油后，告訴我還可以開104英里。這是不是基于分析的建模？

魯赫：是的，但我會在這個例子的基礎上更進一步。電子汽車儀表板在行駛到6000英里后顯示要換油，這是用基于分析的基本建模完成的。通過分析過去的性能，它會選擇對大部分人而言最適宜的換油時間。

問題在于每個人的駕駛方式不同。一些保守的司機可能行駛10000英里才會換油，另一些司機可能行駛3000英里就換油。如果在非常炎熱、惡劣的環境中開車，也會提前換油。在這些情況下，決定何時換油并不取決于平均狀況。但你可以使用基于物理的建模判斷最佳時間表。

我們正是這樣維護噴氣式飛機發動機的。不是每個噴氣式飛機發動機都需要按固定時間表來運轉。實際上，我們現在使用基于物理的建模，針對每個發動機來定制維護流程。在酷熱、惡劣、塵土飛揚的中東環境運轉的發動機維護起來有別于在較寒冷地區運轉的發動機。

結合基于分析的建模和基于物理的建模，我們就能在問題發生前提早預測，并按最佳的速度和成本來進行維護。這正成為工業界的殺手級應用。比如說，如果能預測出可能會出現的管道漏油或噴氣發動機故障，就能在問題發生前解決。

我們也可以讓每個流程更有效地利用資源，就像PowerUp用于風機那樣。這是開拓性的舉措，可以不斷實時調整控制系統，以便與系統在某個時間點的環境相匹配。

僅憑IT部門是無法實現這一目標的。IT部門的數字化專家有其職能，但并非孤立行事。他們要貼近業務，業務領導人則需要更精通數字技術。這兩種思維方式相結合，才會產生絕佳的效果。

為此IT人員需要具備怎樣的具體技能？

魯赫：在傳統工業領域，IT職能專注于基礎設施。例如部署網絡、搭建數據中心、安裝ERP系統等。我們一直注重交易事務。這不需要業務領導人具備很強的數字洞察力，因為他們可以跟IT人員說：“幫我使這個實現自動化。”

這種情況將有所改變。工業公司要注重用戶體驗，像消費互聯網或谷歌和蘋果做的那樣。商業智能（即分析自己的業務流程和競爭對手的業務流程）也需要不斷演變，要擁有專業級數據分析能力，幫助不斷改進系統和實踐。我們還要轉向對移動設備友好的、基于云的世界，讓人們可以通過智能手機應用來訪問業務系統。

如果將這些能力綜合來看，會發現需要一系列新的技能和實踐。硅谷風格的技能在傳統的工業公司并不常見，比如敏捷軟件開發、用戶體驗設計和深度機器學習。在許多公司IT職能的機械工程師和電氣工程師擅長基于物理的建模，但其他方面（比如人工智能）不太擅長。他們還在使用與基于云的移動世界并不合拍的傳統開發工具。

所以重新學習技術技能和實踐是非常必要的。在通用電氣，我們正在進行這種重新學習。不是說擯棄我們現有的所有能力，因為我們仍在使用ERP及其他傳統系統。但我們要兼顧新舊人才，讓兩個群體在統一的整體中相互合作。

通用電氣在招聘、培養和管理這類新人才方面有何發現？

魯赫：一開始，通用電氣的許多人對此持懷疑態度。為什么有才華的人會來這里而不是去初創公司？大家的疑惑是有一定道理的。

但年輕人來我們這里工作主要有兩個原因。他們想要接觸世界上最先進的技術，常常是工業系統的技術。他們還想擁有一個人生使命。他們最大的野心是從事重要的工作。對我們來說，這個使命就是工業互聯網。我們將軟件設計到機車中后，讓鐵路旅行更安全；我們制造新的CT掃描設備后，幫助醫療機構提供良好的醫療服務。他們為交通運輸和醫療保健作出了貢獻，這樣的故事很值得講給祖輩聽。年輕人也因自己在改變世界備感自豪。這就是為什么工業物聯網是下一大熱點。

如何設計一個工業互聯網項目？

魯赫：無論是恒溫器還是噴氣式飛機發動機，基礎都是一樣的。首先要有某種形式的連接，要收集性能數據，還需要有基于分析的建模和基于物理的建模――而不僅僅是分析數據，此外還要將數據傳送給機器以提高機器性能，或者傳送給工作人員以提高系統性能。

還需要保護資產免受網絡攻擊。當恒溫器不能正常工作時，會造成一些麻煩。但當電網因網絡攻擊而癱瘓時，整個社會秩序就會遭到破壞。為了確保可靠性，不是一切工作都可以在云端進行。相當一部分數據的處理必須靠近現場來進行。我們可以看到許多計算機處理都在工業現場的旁邊進行，這樣就不用擔心連接中斷。每個發電廠都將成為可以發電的大型數據中心，每個機車也都將成為輪胎上的數據中心。

如何處理監管問題？

魯赫：這與國家政府有著錯綜復雜的關系。許多國家不想讓工業數據流傳至海外，這產生了巨大影響。因為許多跨國公司在全球開展基于云的活動，比如在沙特阿拉伯、中國和歐盟。我們可能會看到數據和處理的分離；技術可能由全球基礎設施來管理，而國家則對數據管理保留主權。

但這對于消費互聯網行不通。因為在消費互聯網中數據和處理緊密耦合，如果試圖在每個國家都構建數據中心和云，就會失去必要的規模經濟效應。我認為監管機構會認識到這一點，要求在保留公司全球運營優勢的同時保護本地數據。這種情況會影響像Predix這類系統的設計。

通用電氣在170多個國家經營業務，我們了解所有國家的監管環境。這就是為何電力行業如此多樣化，比如說美國、巴西、迪拜和泰國的情況全然不同。

同時，監管環境本身也會受到新興數據方法的根本性影響。在業務洞察力的程度和準確性都有所增加后，監管機構可以更全面地給出報告，同時又降低監督成本。安全會越來越重要。保護運營技術與保護信息系統完全是兩碼事。我們會看到新型的網絡安全解決方案應運而生，以此來保護發電廠、鐵路等大型設施。

當然，不只通用電氣一家公司在為工業互聯網打造平臺。隨著這些平臺的搭建，通用電氣如何才能在競爭中脫穎而出？

魯赫：在今后十年，成功將取決于生產力的提高。誰能以最低的成本抽一桶石油，使用較少的燃料駕駛飛機，或從風機獲得更多的能量，誰就具有競爭優勢。我認為全球各地的制造商會重新考慮運營成本。進入到低人力成本的國家不再高效；相反，成功的關鍵在于讓制造活動靠近客戶，降低運輸成本，并加大技術投入。那些能提供更高生產力的平臺將會蓬勃發展。

隨著工業互聯網的部署，它會如何影響就業和經濟增長？

魯赫：自動化處在核心位置，這將使一類工作被取代，制造技術的本質就是這樣。我們公司及其他許多公司正將制造業帶回美國。但是新工廠的效率比以前（比如20年前）高得多。所以工作不同了，也就需要不同的技能組合。20世紀初期，許多人受雇照料和清理馬匹。那些工作在汽車問世后消失了，但會出現其他新工作。我認為，這一幕會再度上演，但它不會像有人所描述的那么可怕。

目前仍難以預測未來會出現什么樣的新工作、其數量又會是多少。但現在對數據科學和世界級編程能力的需求不斷增長。對技術技能的要求也會提高，甚至對沒有大學學歷的人來說也是如此。人們要知道如何使用自動化機械，與機器人高效地共事。公司要善于管理和培訓技術員工隊伍，順利完成這一轉型。

這個轉型如何與通用電氣的總體發展戰略相契合？

魯赫：我雖然是通用電氣的首席數字官，但真正的首席數字官是首席執行官杰夫•伊梅爾特。通用電氣的核心領導團隊成員包括伊梅爾特、首席財務官杰夫•伯恩斯坦 (Jeff Bornstein) 和首席營銷官貝斯•康斯托克 (Beth Comstock)，他們都是數字化領導人。這么多年來，他們獲得了扎實的技術背景，理解決策和制定決策的能力，這是我在加入前無法想像的。他們重視學習，注重增強自身能力，并善于將這種能力推廣到整個公司。

我們邁向工業互聯網時，意識到手下沒有足夠的數據科學家。于是我們把這方面的專業人員由三年前的20000人增加到今天的28000人。但我們沒有引入新的人才來取代現有勞動力。我們需要把新老技能融為一體。如果你無法將物理建模人員與數據建模人員結合起來，就無法全面發揮員工隊伍的價值。

我們在整合這些技能方面完成了一半。技能整合需要改變我們的領導力培訓，以使數字化成為每項計劃的重要組成部分。我們并不期望每個人都精通Python（一種大受歡迎、頗有影響力的編程語言），但確實要求他們了解Python是什么？我們在使用其他哪些技術？為什么它們很重要？這項技術又在如何影響公司的業務？

我們也在重新思考IT部門在通用電氣這類公司中的作用，包括首席信息官的工作、IT部門的組織結構以及員工的職銜和能力。我們仍需運行網絡、構建數據中心，并提供ERP。但所有這一切如何與推動業務發展的新型深度分析和洞察力相結合？這些新的軟件技術如何與我們的設備、修理車間、服務和制造設施聯系起來？如何影響我們的產品組合？我們全公司的年度數字化收入從之前幾乎為零增加到超過60億美元。這個重大變化影響了我們開展的各項工作。

杰夫•伊梅爾特說，我們才走到50個步驟中的第15步。在任何一個時刻，如果你能非常細致地預見后面的三四步，你就會對自己正在進行的工作充滿信心。你可以計劃10個步驟，并設想一下第50步想做什么。但你無法一下子從第3步跳到第45步。你要知道短期內可以完成什么，這樣得到的結果會讓你更有信心，也會讓你明白如何改變接下來的計劃，從而以正確的方式獲得最終結果。

這一切對你個人而言意味著什么？

魯赫：如同其他通用電氣的員工一樣：我們想要接觸最好的技術，喜歡擁有一種使命感。十年來，我一直關注著物聯網潮流，以此作為自己的使命：推動一種有革命性效果的新平臺架構，并提高生產力，增強安全性，創造一個更宜居的世界。

我覺得加盟通用電氣很明智。通用電氣是這樣一種公司，它能通過正確的投入和領導，推動這股潮流。雖然這聽起來有點言過其實，但我認為我們已經臨近下一場工業革命。在職業生涯的最后10年，還有什么比推進這種變化更有成就感的呢？