自动化主要是针对基于规则的工作。此类工作多属操作、执行层面，可以清楚地设定规则，通过自动化来降低人工投入，从而提高生产效率。富士康的机器人是自动化，交易流程的自动化，例如与客户、供应商的信息流对接、从请购到付款的P2P系统也是自动化。生产过程的自动化起步早、做得也更好，尤其是劳动力成本高昂的***；交易流程的自动化则起步晚，而且因为处理对象多为信息流，比较隐蔽，并不是被每一个人重视。例如对客户的订单数据来说，建立EDI或网上平台，直接从客户的系统导入自己的ERP是挺好，但让客服的小姑娘一条条输入，也不是件大不了的事啊。一个客户是大不了的事，几十、几百个客户，围绕订单的手工操作有多少，看看客服部门有多少小姑娘就知道了。即便是生产企业，很多问题也不再是来自具体生产，而是订单的跟踪、处理、交付，以及后续的付款。所以，蓝领工作要自动化，白领工作也要自动化。
智能化主要是针对基于判断的工作。此类工作多属管理、计划，没法简单地依赖规则，必须借助于人的职业判断。如果说自动化是提高生产效率的话，智能化则是从海量的数据中提取合适的信息，帮助管理层快速、准确地判断、决策，以提高决策的质量。公司这么大，产品、组织、流程复杂，供应链上下游那么多企业，数据很多，杂音很多，真正有用的信息很难提炼。缺乏智能，公司运作的透明度就不足，决策质量就欠佳。本土管理方式中的"拍脑袋"，跟没有足够的智能离不开关系：既然决策支持（员工+系统）没法提供有意义的决策依据信息，那就只能靠领导拍脑袋了。北美企业相对好一些，这跟数据驱动的决策流程有关，也跟传统上的科学管理有关。管理的精细程度，很大程度上取决于信息的智能化水平。这几年流行起来的"大数据"、商业分析、商业智能，都在试图提供更多的智能，系统地提高决策质量。
从自动化到智能化的转移，也有其根本上的原因。纵观供应链，产品流是根本，它是价值的载体，自动化可改善产品流的质量、降低波动、加快速度；信息流更重要，因为它是供应链的神经，主导和支配产品流、现金流。从技术角度出发，信息流的改善一方面得借助于自动化，以有效地搜集、整理数据；另一方面得借助智能化，从数据中提炼信息，以供管理者作出正确的判断和决策。信息流的**终目的就是及时、准确地做决策，由决策驱动行动。不管产品流的效率多高，没有正确的决策，就成了"南辕北辙"中的那辆车：跑得越快，离目标就越远。这就如你的生产计划是错的，生产线的效率越高，生产地越快，堆积的库存就越多，你的损失也越大一样。
对于当前的本土企业来说，人工成本的上升凸现了自动化的重要性。富士康的"百万机器人计划"就是例子。这是蓝领工作的自动化。面临人工成本更低的***的竞争，离开自动化，就没法在技术含量低的行业生存。前段时间看80年代的《读者》（当时叫《读者文摘》），上面有一篇文章，说香港在玩具、成衣、电子等产品的世界排名，不是***就是第二，读着恍如隔世：现在这些产品，还有多少是在香港生产呢？当然这也不是什么坏事，如果经济发展到不再需要这些。对本土企业来说，低端生产制造，尤其是合同制造，如果不在自动化上下功夫，香港的昨天就是本土企业的明天。
对于白领工作来说，与其说是自动化，不如说是信息化，这得从构建相当基本的信息系统做起。本土企业，尤其是大型国企的信息化程度之低，可以说是难以置信：例如有个几百亿人民币的大公司，仓储管理还用手工台帐，公司就从来也弄不清有多少库存。还有个***的本土企业，被一欧洲企业收购后，新老板们发现会用Excel的员工也没几个，账都记在本子上（不然怎么叫"账本"呢？）。这些都是基本的信息化任务，没有捷径可走。
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