Konieczność adaptowania modeli biznesu w związku z migracją wartości klienta oraz rozwojem technologii staje się rzeczywistością. Coraz więcej firm w transformacji mo-delu funkcjonowania upatruje podwyższenia wydajności, a w konsekwencji optyma-lizacji kosztów działalności swoich sieci dostaw. Na podstawie prowadzonych badań łańcuchów dostaw oraz przeprowadzonych ekspertyz [Mckinsey 2017] oszacowano, że zmiany modeli biznesu, w związku z trwającą rewolucją przemysłową (Industry 4.0), spowodują w szczególności:
· zwiększenie produktywności o 3–5%,
· redukcję przestojów maszyn i urządzeń o 30–50%,
· zwiększenie wydajności pracy poprzez automatyzację o 45–55%; · zmniejszenie kosztów zapasów o 20–50%,
· redukcję kosztów jakości o 10–20%,
· zwiększenie trafności prognoz o ponad 85%,
· redukcję czasu wprowadzenia produktu na rynek o 20–50%, · zmniejszenie kosztów konserwacji maszyn i urządzeń o 10–40%.
Osiągnięcie tych rezultatów jest uwarunkowane zmianą sposobu myślenia na te-mat prowadzenia biznesu. Transformacji musząc ulec całe sieci dostaw. Analiza lite-ratury przedmiotu oraz publikowanych raportów i badań [ALICE 2015; Blanchet 2016; McKinsey, 2016; McKinsey 2017; Piller 2015; PWC 2016] pozwoliła zidentyfikować obsza-ry zmian oraz istniejące wyzwania badawcze związane z konstrukcją modelu bizneso-wego na potrzeby Industry 4.0 (rysunek 1).
Rysunek 1. Wyzwania i obszary badawcze dotyczące konstrukcji modelu biznesowego Industry 4.0
Źródło: opracowanie własne na podstawie: [ALICE 2015, Blanchet 2016, McKinsey 2016, McKin-sey 2017, Piller 2015, PWC 2016].
104
Marzena Frankowska, Magdalena Malinowska, Andrzej Rzeczycki
Poniżej przedstawiona została zbiorcza charakterystyka zidentyfikowanych ob-szarów badawczych na potrzeby konstrukcji modelu biznesowego Industry 4.0:
1. Zmiany w strukturach organizacyjnych korporacji globalnych, wywołane dynamicznym rozwojem technologii cyfrowych, pozwalających firmom na globalizację w sposób bardziej „szczupły” – cyfrowe narzędzia umożliwiające zdalną współpracę i komunikację błyskawiczną. Stwarza to możliwości w zakre-sie centralizacji niektórych globalnych funkcji, takich jak obsługa księgowa czy R&D, tworzenie wirtualnych zespołów globalnych lub całkowite zrezygnowanie z istnienia jednej siedziby głównej. Digitalizacja umożliwia tworzenie mniej ka-pitałochłonnych modeli biznesowych, a wejście na nowe rynki nie musi łączyć się z fizyczną obecnością firmy.
2. Poziom kastomizacji – obserwuje się kilka trendów w zakresie kastomizacji. Po pierwsze, automatyzacja oraz dokładniejsza informacja o kliencie pozwala-ją rozszerzać portfele produktów o odwołania do lokalnych preferencji konsu-mentów i cen. Drugi z trendów zakłada, iż pojawiają się dążenia zmierzające do światowej standaryzacji opartej na kilku podstawowych modelach produktu przy jednoczesnym otwarciu produktów na całym świecie, z uwagi na fakt po-siadania przez konsumentów natychmiastowej wiedzy o tym, co jest oferowane w innych krajach. Ponadto, wiodące firmy przemysłowe rozszerzają swoją ofer-tę, dostarczając wraz z produktem rozwiązania cyfrowe (kompletne, oparte na danych usługi i zintegrowane rozwiązania platformowe), generujące dodatko-we przychody. Coraz powszechniejszą tendencją jest umożliwienie dostępu do przemysłowej produkcji dla klienta poprzez platformy do drukowania 3D. Stwa-rza to nowy wymiar konstrukcji na zamówienie.
3. Konfigurowanie bardziej złożonych globalnych łańcuchów wartości – zmniej-sza się znaczenie kosztów pracy, a rośnie poziomu kompetencji kadry w decyzjach lokalizacyjnych łańcuchów dostaw. Większy nacisk kładziony jest na odległość do rynku, ceny energii, infrastrukturę, łatwość prowadzenia działalności gospodar-czej i ryzyko. Potrzebne są nowe platformy współpracy, aby można było dzielić się majątkiem. Platformy te muszą być łatwe w obsłudze, działać szybciej, a także zapewnić odpowiednie narzędzia, dzięki czemu kontrahenci mogą wykonywać swoje zadania w dogodny i terminowy sposób. Ważnym elementem kształtowania globalnych łańcuchów wartości jest rozwój nowych partnerstw i kształtowanie no-wych podejść do świadczenia usług logistycznych, a także rozbudowa sieci współ-pracy logistycznej małych i średnich przedsiębiorstw. Dodatkowo, niezbędne jest lepsze rozmieszczenie urządzeń Internetu Rzeczy w celu zwiększenia skuteczności zarządzania i kontroli ad hoc współpracy w łańcuchu dostaw.
105 Kształtowanie modeli biznesu w erze industry 4.0
4. Rekonfiguracja posiadanych zasobów – nowe możliwości produkcyjne, ros-nące bazy danych o kliencie oraz kooperantach, cyfrowe platformy i centra da-nych oraz budowanie relacji z klientami online stymulują konieczność rekonfi-guracji posiadanych aktywów, aby tworzyć nowe produkty i usługi. Technologie informacyjno-komunikacyjne wspierają wdrażanie modeli biznesowych w celu współużytkowania aktywów w całym łańcuchu dostaw. Zwiększona jest chęć przedsiębiorstw do dzielenia się aktywami w oparciu o wzajemne zrozumie-nie korzyści, łatwości obsługi i elastyczności operacji. Rośzrozumie-nie znaczezrozumie-nie działań mających na celu przeciwdziałanie niedoborom zasobów i wzrostom cen paliw w związku ze zwiększoną konsumpcją energii, co skutkuje wzrostem wykorzysta-nia odnawialnych źródeł energii. Dodatkowo, coraz powszechniejsze staje się in-stalowanie urządzeń, takich jak czujniki i sprzęt pomiarowy, w celu gromadzenia i przechowywania danych w czasie rzeczywistym. W zakresie dokonywania ana-liz i wizuaana-lizacji danych dąży się do pozyskiwania, opracowywania i instalowania niezbędnego oprogramowania umożliwiającego opracowywanie procesów ma-jących na celu włączenie wyników analizy do procesu decyzyjnego.
5. Konkurencja globalna – następuje skrócenie cykli życia produktów, ze wzglę-du na rosnący poziom konkurencji globalnej. Zwiększa się elastyczność prowzglę-dukcji oraz skracane zostają czasy realizacji dostaw. Szczególnego znaczenia nabiera w tym kontekście również strategia naśladownictwa. Kopie „produktów marko-wych” pojawiają się na nowych rynkach coraz szybciej i nasycają je zanim orygi-nalny producent zdąży rozwinąć produkcję.
6. Źródła przychodów oraz ich podział – rośnie poziom zaufania pomiędzy partnerami biznesowymi. Obserwuje się tendencję do zmniejszonej akumulacji aktywów. Następuje bardziej efektywne wykorzystanie istniejących i przyszłych zasobów. Sprawiedliwa staje się dystrybucja przychodów, premii i kar dla part-nerów w łańcuchu dostaw. Przedsiębiorstwa osiągają wyższy poziom ROCE dla niższego kapitału zainwestowanego.
7. Nowe ryzyka – dynamiczny rozwój systemów informacyjnych sprzyja wzro-stowi ryzyka związanego z cyberatakami. Odpowiednie zabezpieczenie funkcjo-nowania łańcucha dostaw oraz zabezpieczenie danych przekłada się na poziom zaufania klienta, co w konsekwencji staje się kluczowym zagadnieniem dla ist-nienia przedsiębiorstw. Nowym rodzajem ryzyka jest konsumeryzacja maszyn i urządzeń produkcyjnych oraz sprzętu IT.
Konfigurowanie nowego modelu biznesu jest procesem długotrwałym i uzależ-nionym od gotowości i problemów branży. Przeprowadzone przez Ch. Arnolda, D. Kie-la i K. Voigta [Arnold i inni 2016] badania wskazują, że mimo odrębności branż można
106
Marzena Frankowska, Magdalena Malinowska, Andrzej Rzeczycki
znaleźć wiele podobieństw w kształtowaniu modeli biznesowych. Jednak niezwykle in-teresujące, a nawet kluczowe, jest dostrzeżenie różnic między poszczególnymi gałęziami przemysłu. Zidentyfikowane różnice determinują bowiem charakter wykorzystywanego modelu biznesowego oraz pozwalają na wyodrębnienie istotnych czynników, które na-leży brać pod uwagę podczas budowania takiego modelu. Dla zobrazowania tego faktu najlepiej posłużyć się przykładami. Przedsiębiorstwa przemysłu ciężkiego przeważnie zmagają się ze zmieniającymi się wymaganiami dotyczącymi siły roboczej, przedsiębior-stwa branży elektrotechnicznej i telekomunikacyjnej zwracają uwagę na kluczowe part-nerstwa i integrację z zewnętrznymi partnerami dodającymi wartość, a przedstawiciele branży motoryzacyjnej szczególnie wykorzystują nowe możliwości w odniesieniu do zwiększania wydajności kosztowej. Wymienione czynniki wpływają na wybór wykorzy-stywanych modeli biznesowych w poszczególnych sektorach przemysłu.
Zbiorczą koncepcję (na podstawie przeglądu literatury oraz wywiadów eksper-ckich) ewolucji modelu biznesowego Industry 4.0 w przemyśle naftowym i gazow-niczym przedstawił M. Montanus [Montanus 2016]. Wskazał on na kreowanie i prze-chwytywanie wartości w dziesięciu obszarach modelu, co prezentuje tabela 3. Tabela 3. Elementy modelu biznesowego Industry 4.0
Obszar modelu biznesu Specyfikacja
Zróżnicowanie i kastomizacja Unikalny i zindywidualizowany produkt Oferta produktowo-usługowa OEM jako dostawca rozwiązań dla użytkowni-ka końcowego, brak produkcji
Zbieranie danych Sieć czujników, RFID, chmura obliczeniowa połączona z systemem produkcyjnym
Wykorzystanie danych, wydajność, skalo-walność i dostępność
Zdecentralizowany i autonomiczny sprzęt, samoregulujące się prognozy i zarządzanie zdrowiem
Proces innowacyjny Wykorzystanie nieustrukturyzowanych da-nych dla poprawy cyklu życia produktu, krótki czas wprowadzania produktów na rynek Centralizacja sieci wartości (ekosystem) Dostosowanie celów, przepływ pracy, two-rzenie, projektowanie oraz dzielenie się
obo-wiązkami
Integracja pozioma (tworzenie sieci) Funkcjonalna sieć współpracy, dostępność danych przez sieć Integracja pionowa z systemami
cyber-fizycznymi
Czujniki i siłowniki zintegrowane z kontrolą, zarządzanie produkcją, produkcja i planowa-nie oraz systemy planowania korporacyjnego Źródła przychodów Model przychodów „wszystko jako usługa” (w pełni oparty na danych)
Inteligentne kontrakty Kluczowy partner wykorzystywany do koor-dynacji przepływów pieniężnych, fizycznych i danych
107 Kształtowanie modeli biznesu w erze industry 4.0
Wydaje się, że na obecnym etapie rozwoju koncepcji Industry 4.0 opracowany model biznesu ma charakter na tyle uniwersalny, iż stanowić może punkt wyjścia do dalszego opracowywania indywidualnych modeli biznesu dla przedsiębiorstw w przyszłości.
Wnioski
Koncepcja Industry 4.0 wymaga przekształcenia tradycyjnych, a nawet współcześnie innowacyjnych modeli biznesu. W obliczu zmian, jakie mają miejsce, a spowodowa-nych m.in: rozwojem koncepcji Internetu Rzeczy, rozszerzaniem inicjatyw w zakresie tzw. proximity marketing, podążaniem w kierunku pro-ekologicznych rozwiązań, wir-tualizacją usług, wykorzystaniem technik automatycznej identyfikacji, wykorzysta-niem elektronicznej wymiany danych, przetwarzawykorzysta-niem typu „Big Data”, stosowawykorzysta-niem metod sztucznej inteligencji, czy wreszcie postępującą robotyzacją procesów wy-twórczych i logistycznych, można spodziewać się dalszej ewaluacji i potrzeby rekon-figuracji modeli biznesowych. Trendy te bowiem stymulują do zmian i poszukiwania nowej wartości w zakresie kształtowania zasad współpracy i kooperacji z dostawcami i odbiorcami, zmiany struktur organizacyjnych, poszukiwania nowych rynków zbytu, efektywnego zarządzania cyklem życia produktu, wykorzystania posiadanych zaso-bów i kreowania nowej wartości, przetwarzania informacji i generowania wiedzy.
Czwarta rewolucja przemysłu, którą ogłoszono obecnie, dokonywać się będzie w sposób ewolucyjny na przestrzeni kolejnych dekad. Jest to związane z możliwoś-ciami wdrożenia innowacyjnych technologii CPS, budowania sieciowych układów produkcyjnych, a przede wszystkim odnajdywania się przedsiębiorstw w nowej konkurencyjnej rzeczywistości. Towarzyszyć temu będą nowe modele biznesowe, prawdopodobnie bazujące na współczesnych analizach i wyobrażeniach przyszłej gospodarki.
Bibliografia
Arnold Ch., Kiel D., Voigt K. (2016), How Industry 4.0 changes business models in different
ma-nufacturing industries, http://www.ispim.org, dostęp: 14.04.2017.
Bis J. (2013), Innowacyjny model biznesowy – sposób na zwiększenie przewagi konkurencyjnej, „Przedsiębiorczość i Zarządzanie”, tom XIV (zeszyt 13), Kożuch B. (red.), Łódź, Społeczna Aka-demia Nauk, ss. 53–63.
108
Marzena Frankowska, Magdalena Malinowska, Andrzej Rzeczycki
Blanchet M. (2016), The Industry 4.0 transition – How it reshuffles the economic, social and
industrial model, http://www.ims.org/wp-content/uploads/2017/01/2.02_Max-Blanchet_
WMF2016.pdf, dostęp: 14.04.2017, s. 5.
Burkhart T., Krumeich J., Werth D., Loos P. (2011), Analyzing the business model concept –
a omprehensive classification of literature, Thirty Second International Conference on
Infor-mation Systems, Shanghai.
Czekaj J., Ziębicki B. (2016), Innowacyjność współczesnych modeli biznesowych [w:]
Współ-czesne problemy rozwoju metodologii zarządzania, red. M.Lisiński, B. Ziębicki, UE w
Krako-wie, Kraków, ss. 75–84.
Gorevayaa E., Khayrullinaa M. (2015), Evolution of Business Models: Past and Present Trends, „Procedia Economics and Finance”, 27, ss. 344–350.
Firlej K. (2013), Model biznesu w zarządzaniu przedsiębiorstwem spożywczym, „Przedsiębior-czość i Zarządzanie”, tom XIV (zeszyt 13), Wydawnictwo SAN, ss. 27–39.
Lee E.A. (2015), The Past, Present and Future of Cyber-Physical Systems: A Focus on Models, „Sen-sors”, 15, ss. 4837–4869; doi:10.3390/s150304837, www.mdpi.com/journal/sensors. Liczmańska K., Kuczyńska M. (2016), Wartości dla klienta jako główny element modelu biznesu
linii lotniczych Rynair, „Zarzadzanie”, 43(3), ss. 192–207, http://dx.doi.org/10.12775/AUNC_
ZARZ.2016.040
Kardas M. (2016), Pojęcia i typy modeli biznesu [w:] Zarządzanie, organizacje i organizowanie –
przegląd perspektyw teoretycznych, red. K. Klincewicz, Warszawa, Wydawnictwo Naukowe
Wy-działu Zarządzania Uniwersytetu Warszawskiego, ss. 299–320, http://timo.wz.uw.edu.pl/zoo. Kornwachs K. (2007), Enhancement and Replacement of Jobs by Technology – a challenge for
engineering science [w:] Enablers and Drivers of Technological Innovation, Fraunhofer IRB
Ver-lag, Stuttgart, s. 177.
Montanus M. (2016), Business Models for Industry 4.0 – Developing a framework to
deter-mine and assess impacts on business models in the Dutch oil and gas industry, ss. 54–59,
https://repository.tudelft.nl/islandora/object/uuid:3177d804-06d5-455c-a508.../down-load, dostęp: 14.04.2017.
109 Kształtowanie modeli biznesu w erze industry 4.0
Osterwalder A., Pigneur Y. (2013), Tworzenie modeli biznesowych. Podręcznik wizjonera, Gliwi-ce, Wydawnictwo Helion.
Piller F.T. (2015), Why Industrie 4.0 Demands New Business Models, http://www.forum-holz-bau.com/pdf/02_IHF_2015_Piller_Frank.pdf, dostęp: 14.04.2017.
Wirtz B.W., Pistoia A., Ullrich S, Gottel W. (2015), Business Models: Origin, Development and
Future Research Perspectives, „Long Range Planning”, 49, ss. 36–54.
Aliance for Logistics Innovation through Collaboration in Europe (2015), Information Systems
for Interconnected Logistics – Research & Innovation Roadmap, ss. 30–33. Raport dostępny na
stronie internetowej: http://www.etp-logistics.eu, dostęp: 14.04.2017.
McKinsey & Company (2016), Digital Globallization: The new era of global flows, ss. 15–20. Raport dostępny na stronie internetowej: http://www.mckinsey.com/business-fun-ctions/digital-mckinsey/our-insights/digital-globalization-the-new-era-of-global-flows, dostęp: 14.04.2017.
McKinsey & Company (2017), Beyond the supercycle: How technology is reshaping resources, s. 83–94. Raport dostępny na stronie internetowej: http://www.mckinsey.com/business-fun-ctions/sustainability-and-resource-productivity/our-insights/how-technology-is-reshaping -supply-and-demand-for-natural-resources, dostęp: 14.04.2017.
McKinsey & Company (2017), Industry 4.0 at McKinsey’s model – Get ready for the disruptive
wave, s. 7. Raport dostępny na stronie internetowej: https://capability-center.mckinsey.com/
files/mccn/2017-03/digital_4.0_model_factories_brochure_1.pdf, dostęp: 14.04.2017. Securing the future of German manufacturing industry. Recommendations for implemen-ting the strategic initiative INDUSTRIE 4.0. Final report of the Industrie 4.0 Working Group, ACATECH National Academy of Science and Engineering, April 2013, ss. 15–16.
PWC (2016), Industry 4.0: Building the digital enterprise, s. 6. Artykuł dostępny na stronie inter-netowej: www.pwc.com/industry40, dostęp: 14.04.2017.
Tomasz Jałowiec
| t.jalowiec@akademia.mil.plAkademia Sztuki Wojennej