3 浏览在CPS的5C架构（Connection,Conversion,Cyber,Cognition,Configuration）中，数字孪生的发展阶段可以被理解为：
同步(Synchronization)：数字孪生的基本目标是实现物理实体与虚拟模型之间的实时双向映射，这主要依赖于物联网技术进行数据采集和传输。
数据分析(DataAnalysis)：在获取物理和虚拟模型的数据后，利用大数据处理方法来发现隐藏信息或分析物理对象的演变。当数字孪生对象从单个设备扩展到整个生产车间或系统时，通过物联网采集的海量复杂数据，使得数据分析变得尤为关键。
优化(Optimization)：通过数字孪生对制造过程的优化，体现了CPS系统的一个部分目标：形成一个集物理实体、网络和计算于一体的多维度复杂系统，实现产品、设备和生产系统的实时感知、动态控制和服务优化。
互联互通性：
物联网（IoT）是数字孪生和CPS共同的关键技术，为两者提供底层的数据采集和连接能力。大数据作为数据处理和分析技术，在数字孪生和CPS系统中都得到了应用，以更好地处理和分析海量数据。这种互联互通性强调了数字孪生与CPS的紧密结合，共同推动智能制造的发展。
CPS与数字孪生的融合推动了跨领域知识集成。CPS强调计算、通信和物理世界的深度融合，而数字孪生则将建模、仿真、IoT和AI/ML等技术结合。这种融合要求企业不仅具备单一领域的技术专长，还需要跨学科的知识整合能力，例如机械工程、软件开发、数据科学、通信技术等。这直接影响到组织的人才结构和团队组建方式，需要打破传统职能部门的界限，建立多学科协作团队。
2.4数字孪生在制造业的典型应用场景
数字孪生技术在制造业中展现出广泛的应用前景，其能力覆盖了产品生命周期的各个阶段，从设计、生产到维护和供应链管理，均能提供显著的价值。
2.4.1产品设计与开发
在产品设计与开发阶段，数字孪生通过创建产品的虚拟原型，使得制造商能够在物理生产之前，在一个风险可控的虚拟环境中对新产品设计进行全面测试和验证。这种“假设分析”能力显著减少了对物理原型的需求，从而将产品开发周期缩短20-50%，并大幅降低了相关成本。通过在虚拟环境中迭代和优化设计，企业能够有效提高产品质量，减少生产中的缺陷率。例如，Flex公司通过利用数字工厂（一种数字孪生应用），将物料清单（BOM）的生成时间从三天缩短至惊人的30秒，极大地加速了设计流程。此外，数字孪生还支持实现个性化产品定制和模块化设计，以满足日益增长的客户需求。
2.4.2生产过程优化与车间管理
数字孪生在生产过程优化和车间管理中的应用，使得企业能够实现对生产流程的实时监控和优化。通过创建生产线的虚拟副本，数字孪生能够识别潜在的瓶颈，优化资源分配，并显著提高整体设备效率（OEE），平均可达30%。它能够通过模拟不同场景，测试流程修改和参数设置，从而优化生产调度，最大限度地减少切换时间。这种能力使得企业能够快速响应市场变化和生产挑战，实现敏捷制造。数字孪生还促进了“学习型工厂”的建设，通过持续的数据反馈和分析，将传统制造逐步升级为智能制造。
2.4.3设备运维与预测性维护
数字孪生在设备运维和预测性维护方面发挥着不可替代的作用。通过在物理设备上部署传感器，数字孪生能够实时监测设备性能，并结合历史数据和机器学习算法，预测潜在的故障。这种预测性维护方法能够将计划外停机时间减少30-50%，并降低维护成本30%。它还能够优化维护计划，延长设备的使用寿命。例如，GE航空通过为其飞机引擎创建数字孪生，实现了生产效率10%的提升，并每年节省6400万美元，这主要得益于维护计划的优化和燃油消耗的减少。
2.4.4供应链管理与协同
数字孪生技术在供应链管理中也扮演着越来越重要的角色，它能够显著增强供应链的集成度和可见性。通过对库存水平、提前期和供应商绩效进行实时跟踪，数字孪生为企业提供了更优的决策支持和协作能力。它能够集成来自供应商、制造商和分销商的数据，从而提供供应链的全面视图，缩短交付周期，降低运营成本。例如，Eaton公司利用数字孪生构建了其电动汽车产品的弹性供应链，有效应对了市场波动和生产挑战。
数字孪生应用场景的广度和深度，也驱动了组织边界的模糊化。数字孪生技术不仅应用于产品设计、生产过程和设备维护等企业内部环节，还延伸到供应链管理和跨公司协作。这种从内部运营到外部生态系统的覆盖，意味着传统上清晰的企业边界和部门职能将变得模糊，需要建立跨组织、跨部门的协作机制，从而推动形成更开放、更具网络化的组织结构。
此外，数字孪生在不同应用场景下的价值累积效应也十分显著。各个应用场景的量化效益（如生产效率提高30%OEE，维护成本降低30%，产品开发周期缩短20-50%等）并非孤立存在，而是相互关联、累积放大的。例如，产品设计阶段的优化减少了生产缺陷，进而降低了维护成本。这种端到端的价值链优化要求组织打破职能壁垒，建立以价值流为中心的跨职能团队，以实现整体最优，而非局部最优。这强调了组织需要从垂直职能管理转向水平流程管理。
第三章制造企业传统组织结构及其局限性
3.1传统组织结构类型与特征
制造企业在长期发展过程中，根据其规模、生产特点和管理需求，形成了多种经典的组织结构类型。这些结构在特定历史时期为企业的高效运作提供了框架，但也带有其固有的局限性。
直线制(LineStructure)
特点：直线制是最简单、最古老的组织形式，其特点是权力自上而下逐级下达，命令统一，责任分明。厂部通常不另设职能机构，所有管理职能基本上都由行政主管自行执行。
优势：结构比较简单，决策迅速，管理效率高，易于建立和理解。
局限性：它要求行政负责人通晓多种知识和技能，亲自处理各种业务。这在业务比较复杂、企业规模比较大的情况下，将所有管理职能都集中到最高主管一人身上，显然是难以胜任的。缺乏专业分工，容易导致管理者负担过重，限制了企业的规模化发展。
职能制(FunctionalStructure)
特点：职能制是基于工作专业化原则构建的，将企业划分为不同的职能部门，如生产、销售、研发、人力资源、财务等。每个部门由专门的经理负责监督其领域内的所有活动，并实行自上而下的决策过程。
优势：能够实现高度专业化和效率，员工在各自领域内可以深入掌握技能，部门目标明确。这种结构也具有较高的可扩展性。
局限性：职能制最大的缺点是容易在部门之间形成“筒仓”效应，导致信息孤岛和沟通障碍。各部门专注于自身目标，可能忽视跨部门协作，从而降低整体效率并阻碍创新。此外，其自上而下的决策过程使得变革难以推行，缺乏灵活性。
事业部制(DivisionalStructure)
特点：事业部制是一种多功能、多层次的结构，通常根据市场、产品、地域或客户群体来划分独立的业务单元。每个事业部都拥有相对的自主权，包括对预算、资源和战略的完全财务控制，并设有独立的职能团队（如营销、销售、人力资源）。这种结构常见于大型企业和跨国公司。
优势：允许大型企业在特定市场、行业或产品中获得深入的专业知识，并能更快地响应市场变化、机遇和威胁。它还有助于分散风险，一个事业部的表现不佳不会对其他事业部产生负面影响。
局限性：主要缺点是可能导致资源冗余，因为每个事业部都可能拥有独立的职能部门。此外，由于各事业部高度自治和去中心化，可能缺乏品牌凝聚力，公司政策和文件可能无法在各事业部之间共享，从而影响整体协同效应。
矩阵制(MatrixStructure)
特点：矩阵制结合了职能制和事业部制的优点，员工通常向至少两位经理汇报，一位是职能经理（如营销、销售），另一位是项目或产品经理。这种结构涉及双重指挥链，更复杂的控制幅度，以及资源和信息的共享。
优势：提供了更大的灵活性，优化了部门和项目之间的资源共享。由于指挥链的重叠，沟通得到加强，促进了创新和创造力。
局限性：其复杂性是主要挑战，双重汇报关系可能导致决策冲突和结果受损，如果经理们对项目愿景存在分歧。预算跟踪和资源使用也可能变得困难。
除了上述四种主要结构，还有其他一些组织结构类型，如过程型结构（围绕特定流程设计，高度部门化）、环形结构（部门负责人居中，影响周围团队）、团队型结构（强调自主性和员工所有权，自下而上的管理方式）、网络型结构（适用于多地点运营、外包角色或与其他公司共享资源的企业）和扁平化结构（管理层级最少，权力去中心化，常见于初创企业和小型公司）。
传统组织结构在信息流动和协作上存在固有缺陷。职能制和事业部制等传统结构普遍存在“数据和沟通孤岛”的问题，这与数字孪生技术要求“实时数据集成”和“跨部门协作”的核心需求形成直接冲突。这种信息流动的限制是数字孪生技术在传统组织中难以发挥最大效用的根本原因，也解释了为何组织结构变革是技术成功落地的先决条件。
此外，传统组织结构还存在僵化与创新之间的矛盾。传统“机械式”组织结构（如职能制）虽然在特定领域能实现高效率和专业化，但其“僵化”和“高度正式化”的特点“会抑制协作和创新”。数字孪生技术则旨在“加速创新”并实现“敏捷制造”。这种矛盾表明，传统组织结构的设计原则与数字时代对快速响应和持续创新的要求格格不入，必须通过结构变革来打破这种僵局。
下表3.1总结了传统制造企业组织结构的类型、特征、优势和局限性：
Table3.1:传统制造企业组织结构类型对比(ComparisonofTraditionalManufacturingOrganizationalStructureTypes)
组织结构类型 主要特征 优势 局限性
直线制 简单，命令统一，责任分明，行政主管直接管理所有职能。 结构简单，决策迅速，管理效率高。 要求管理者多才多艺，不适合复杂或大型企业。
职能制 基于专业化，按职能划分部门，各部门有专门经理，自上而下决策。 高度专业化，效率高，易于扩展。 易形成部门壁垒（信息孤岛），沟通受限，变革困难，抑制创新。
事业部制 按市场/产品/地域划分独立事业部，各事业部相对独立，有财务控制权。 响应市场快，风险分散，适合大型多元化企业。 资源冗余，缺乏品牌凝聚力，信息共享不足。
矩阵制 双重或多重指挥链，共享资源和信息，跨职能协作。 灵活性高，资源优化，促进沟通和创新。 结构复杂，指挥冲突，预算和资源跟踪困难。
过程型结构 围绕特定流程设计，高度部门化，清晰的指挥链和控制幅度。 易于适应行业变化，资源可集中于特定流程。 部门可能形成孤岛，信息不集成，难以最大化利润。
团队型结构 强调自主性和员工所有权，较少僵化指挥链，自下而上管理。 团队对项目有所有权，鼓励创新，快速响应市场变化。 指挥链可能不明确，要求员工灵活、多技能、负责。
网络型结构 适用于多地点、外包或资源共享，内部外部资源沟通复杂。 内部员工高度专业化，可外包专家，实现规模经济。 沟通困难，指挥链复杂，缺乏凝聚力，易重复劳动。
扁平化结构 管理层级最少，权力去中心化，所有员工可接触最高负责人。 强去中心化，开放沟通，员工归属感强，决策迅速。 不可扩展，成功依赖员工个人主动性和技能，易出现“多头管理”。
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此表格系统地展示了不同传统组织结构的特点，帮助读者理解它们在数字化转型前制造业中的普遍应用及其内在缺陷。通过对比，可以清晰地揭示为何这些结构在数字孪生时代面临挑战，为后续章节探讨变革的必要性提供了坚实基础。
3.2传统组织结构在数字化转型中的挑战
传统制造企业的组织结构在面对数字孪生技术所驱动的数字化转型时，暴露出诸多深层挑战，这些挑战不仅限制了新技术的效用，也阻碍了企业整体的战略目标实现。
首先是信息孤岛与数据壁垒问题。传统职能部门各自为政，拥有各自的数据系统和管理流程，导致数据难以在部门间共享和整合。数字孪生技术的核心在于对生产全生命周期数据的实时采集、集成和分析，以形成全面的数字视图。然而，传统组织中的数据碎片化和缺乏统一的数据治理框架，使得数字孪生所需的全生命周期数据集成变得异常困难，这构成了数字孪生技术价值实现的“隐性成本”。这种组织结构问题不仅是独立的挑战，更是技术挑战的根本原因之一。
其次是决策链条过长与响应迟缓。层级森严的传统结构导致决策需要经过多个层级的审批，效率低下。数字孪生技术能够提供实时洞察和预测性分析，要求企业具备快速响应和迭代的能力。然而，传统组织结构中冗长的决策流程无法适应这种实时性需求，使得企业错失市场机遇或无法及时应对生产问题。
再者，创新能力受限与变革阻力是普遍存在的问题。僵化的流程和根深蒂固的文化往往抑制员工的创新意愿，并对新技术和新工作模式产生抵触。研究指出，“文化阻力”和“组织抵抗”是数字孪生技术实施的重大障碍。这种组织惰性构成了数字孪生技术价值实现的“隐性成本”。如果不能有效管理，这种隐性成本将大大抵消数字孪生带来的潜在价值，甚至导致转型失败。
此外，人才结构与技能差距也是一大挑战。数字孪生技术需要跨学科的复合型人才，包括数据分析、仿真建模、人工智能、软件开发和领域专业知识等。传统制造企业的人才培养体系和岗位设置往往难以满足这些新要求，导致现有员工技能与新需求不匹配，难以吸引和留住所需人才。
最后，资源分配与协调困难也阻碍了数字孪生技术的全面推广。在传统组织中，部门间可能存在竞争，缺乏整体视角，导致资源无法有效集中于数字化转型项目，从而影响投资回报率。
综上所述，传统组织结构在数字化转型中面临的挑战是多方面的，它们相互关联，共同构成了数字孪生技术有效实施的障碍。这些挑战不仅是技术问题，更是深层次的组织和文化问题，需要企业进行系统性的变革管理来加以克服。
第四章数字孪生技术驱动下的组织结构变革理论基础
数字孪生技术对制造企业组织结构的变革并非孤立的技术现象，而是根植于深厚的组织变革理论和数字化转型框架之中。理解这些理论基础，有助于企业系统性地规划和实施变革。
4.1组织变革理论回顾
组织变革理论为理解和管理数字孪生技术驱动的组织结构转型提供了重要的分析工具。这些理论强调了变革的复杂性和多维度性，并为企业应对技术、人员和文化层面的挑战提供了指导。
Lewin'sThree-StepModel(勒温三步变革模型)
概述：库尔特·勒温提出的三步变革模型是组织变革领域的基础理论，包括“解冻”(Unfreezing)、“变革”(Change)和“再冻结”(Refreezing)三个阶段。
解冻：旨在打破现有的平衡状态和旧的工作方式，让组织成员认识到变革的必要性和紧迫性，从而为变革做好准备。
变革：实施新的流程、技术和行为模式，引导员工适应新的工作方式。
再冻结：固化新的状态，通过制度、文化和奖励机制将变革成果融入组织的日常运作和文化中，使其成为常态。
在数字孪生背景下的应用：在数字孪生驱动的变革中，企业首先需要“解冻”其僵化的组织结构、传统的工作流程和对经验的过度依赖，使员工认识到数字化转型的紧迫性。随后，引入数字孪生技术和新的数据驱动流程，并辅以必要的培训和支持。最后，通过建立新的绩效评估体系、文化建设和知识管理，将数据驱动、协作式的工作模式“再冻结”到组织文化中，强调其在处理组织抵抗和促进员工接受方面的有效性。
Kotter's8-StepChangeModel(科特八步变革模型)
概述：约翰·科特提出的八步变革模型是一个更为细致的变革管理框架，强调领导力在变革中的关键作用。这八个步骤包括：建立紧迫感、组建强有力的领导联盟、制定变革愿景和战略、沟通变革愿景、扫清变革障碍、创造短期胜利、巩固成果并推动更多变革、将变革制度化。
在数字孪生背景下的应用：在数字孪生转型中，高层领导力是推动结构性变革的首要推动者。领导者需要建立对数字孪生技术必要性的紧迫感，并组建一个跨职能的领导联盟来推动变革。通过清晰地制定和沟通数字孪生的愿景和战略，可以激发员工的参与意愿。创造短期胜利，例如小范围的数字孪生试点项目成功，有助于建立信心并获得进一步投资。最终，将数据驱动和协作创新的文化制度化，确保变革的持续性。
McKinsey's7SFramework(麦肯锡7S框架)
概述：麦肯锡7S框架是一个诊断工具，用于分析组织内部七个相互关联的要素（硬性要素：战略、结构、系统；软性要素：共同价值观、风格、员工、技能），以评估组织变革的准备度和协调性。
在数字孪生背景下的应用：数字孪生驱动的组织转型要求这七个要素的全面调整和对齐。例如，组织战略需要与数字孪生技术的发展方向保持一致；组织结构需要增强灵活性，以适应快速变化；信息系统需要与数字孪生技术深度集成；共同价值观需要与数字化转型过程中强调的协作、创新和数据驱动相协调。该框架提供了一个全面的视角，用于评估组织数字战略与其现有结构和系统之间的对齐程度，从而有效管理内部结构的转型过程。
ADKARModel(ADKAR模型)
概述：ADKAR模型是一个以个体为中心的变革管理框架，关注员工在变革过程中的五个关键阶段：意识(Awareness)、愿望(Desire)、知识(Knowledge)、能力(Ability)和强化(Reinforcement)。
在数字孪生背景下的应用：在数字孪生技术引入过程中，企业需要确保员工对变革的必要性有深刻认识（意识），激发他们参与和支持变革的意愿（愿望）。随后，提供必要的知识和技能培训，使员工掌握操作数字孪生系统和分析数据所需的技能（知识和能力）。最后，通过奖励机制和持续支持，强化新的工作行为和流程，确保变革的持续性和可持续性（强化），从而有效管理个体层面的变革阻力。
这些变革管理理论的共同之处在于，它们都强调了技术变革背后的组织和人员因素。例如，ADKAR模型直接关注个体接受度，Lewin模型关注“解冻”旧习惯，McKinsey7S框架则全面审视了战略、结构、系统、文化、人员、技能等要素。这表明，数字孪生技术驱动的组织结构变革并非单纯的技术部署，而是一个复杂的社会技术过程，必须将技术创新与组织文化、领导力、员工能力等“软”要素的变革管理紧密结合。
此外，这些理论也共同强调了领导力在数字孪生组织变革中的首要推动者作用。Kotter模型强调“组建强有力的领导联盟”和“沟通愿景”。、、和都明确指出“结构性变革始于高层领导层面”以及“领导者在减少正式化和层级方面是关键”。这表明，高层领导的承诺、愿景和积极推动是克服组织惰性、打破僵化结构、推动数字孪生技术成功落地的决定性因素。缺乏强有力的领导，即使技术再先进，也难以实现全面的组织转型。
下表4.1总结了这些组织变革理论模型及其在数字孪生驱动的组织结构变革中的应用和启示：
Table4.1:组织变革理论模型及其在数字化转型中的应用(OrganizationalChangeModelsandTheirApplicationinDigitalTransformation)
模型名称 核心思想 主要阶段/要素 在数字孪生驱动的组织变革中的应用和启示
Lewin'sThree-StepModel 变革是解冻-变革-再冻结的过程。 解冻、变革、再冻结。 引导员工打破旧习惯，引入数字孪生新流程，固化数据驱动、协作式工作模式。有效处理组织抵抗。
Kotter's8-StepChangeModel 领导力是变革成功的关键，需系统性管理。 建立紧迫感、组建领导联盟、制定愿景、沟通愿景、扫清障碍、创造短期胜利、巩固成果、制度化。 强调高层领导的承诺和愿景，通过清晰计划和短期成功建立信心，推动员工接受和参与。
McKinsey's7SFramework 组织内部七个相互关联要素的协调性决定变革成败。 战略、结构、系统、共同价值观、风格、员工、技能。 全面评估数字孪生转型对各要素的影响，确保技术、组织、人才、文化等方面的全面对齐和调整。
ADKARModel 变革成功取决于个体层面的接受和适应。 意识、愿望、知识、能力、强化。 关注员工对数字孪生变革的理解、接受意愿、技能掌握和行为固化，减少个体阻力。
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此表格能够系统性地展示数字孪生技术驱动组织变革的理论基础，帮助读者理解变革的复杂性和多维度性。通过列出不同模型的应用，可以为企业提供一套应对数字化转型中组织挑战的理论工具箱，指导其制定全面的变革管理策略。
4.2技术-组织-环境（TOE）框架分析
技术-组织-环境（Technology-Organization-Environment,TOE）框架为理解企业采纳和实施数字孪生技术并进行组织结构变革提供了全面的分析视角。该框架认为，企业采纳和实施创新技术受技术、组织和环境三个层面因素的综合影响。
技术层面(TechnologyLayer)：
此层面关注数字孪生技术本身的特性，例如其数据驱动、实时性、模拟预测能力等，以及企业如何有效地利用这些技术资源来促进数字化转型。它涵盖了大数据、人工智能、区块链等数字技术的应用，旨在优化运营流程、降低成本并增强市场竞争力。
然而，现有研究在技术层面往往较为宏观，缺乏从企业微观层面深入分析如何利用特定数字技术资源促进数字化转型。此外，数字迭代的快速发展也可能成为企业数字化转型困境的原因之一，因为技术变化的速度对组织的适应能力提出了高要求。
组织层面(OrganizationLayer)：
此层面探讨数字孪生技术对组织内部结构、文化、能力和领导力的影响。研究发现，高管赋能和数字化资源赋能对企业数字化转型具有积极影响。
组织学习在此过程中扮演着关键角色，特别是通过“4I”理论（直觉、解释、整合、制度化）的演进，使企业对数字化转型的组织学习从个体层面的直觉学习开始，逐步发展为组织层面的制度化学习，以实现组织的持续发展和创新。此外，领导者（特别是具备研发背景的董事长）对数字孪生转型的理解深度，也直接影响转型效率，强调了人力资本和知识管理的重要性。
环境层面(EnvironmentLayer)：
此层面分析市场需求、竞争压力、政策法规等外部因素如何驱动企业采纳数字孪生技术并进行组织变革。例如，外部市场变化和客户需求是推动企业进行数字化转型的重要动力，数字孪生技术可以帮助企业更好地理解客户满意度和忠诚度。供应链协作和竞争环境的动态变化也显著影响着数字化转型的步伐和范围。
然而，现有研究在环境层面往往侧重于外部因素的促进作用，缺乏对具体机制和挑战的深入分析，例如客户感知和市场动态在数字孪生背景下的具体影响。
TOE框架揭示了数字孪生转型的高度情境依赖性。该框架将技术、组织和环境因素视为相互作用的驱动力。这意味着数字孪生技术在不同企业、不同行业背景下的实施路径和组织结构变革模式并非“一刀切”。例如，指出，现有研究在技术层面缺乏微观分析，组织层面缺乏组织学习的深度研究，环境层面缺乏具体机制和挑战的分析。这强调了企业在制定数字孪生转型战略时，必须进行深入的内部和外部环境分析，定制化其组织变革方案。
此外，TOE框架也揭示了技术与组织之间的“双向塑造”关系。该框架不仅强调技术对组织的影响，也暗示了组织对技术采纳和整合的反作用。例如，提到“数字迭代的快速发展是造成企业数字化转型困境的原因之一”，这表明技术自身的复杂性和变化速度对组织适应能力提出了高要求。同时，组织层面的“高管赋能”和“组织学习”又反过来决定了技术能否被有效利用。这种技术与组织之间的“双向塑造”关系，意味着组织结构变革必须与技术发展同步进行，形成良性互动，而非简单的技术追随。
4.3数字孪生技术对组织结构变革的内在驱动机制
数字孪生技术对制造企业组织结构的变革并非外部强加，而是源于其技术特性所产生的内在驱动力，这些驱动力促使组织结构向更适应数字时代的方向演进。
数据驱动决策需求：数字孪生技术提供实时、全面且精确的运营数据和预测性分析能力。这种能力要求组织从传统的经验驱动或直觉决策模式，转向基于数据洞察的科学决策。当信息不再是高层独有的特权，并且部分决策可以自动化，中间管理层的作用就会减弱，从而推动组织向更扁平化、去中心化的方向发展。这种转变推动了决策权的下放，使得更接近数据源和操作层级的团队能够进行敏捷决策。
跨职能协作与集成需求：传统组织结构中的信息孤岛和部门壁垒阻碍了整体效率的提升。数字孪生技术通过提供共享的数字平台和实时数据，促进了研发、生产、维护、供应链等部门之间的无缝协作和信息共享。这种技术能力迫使企业打破职能界限，建立跨职能团队，围绕产品生命周期或特定业务流程进行协同工作，从而实现集成化流程和整体优化。
