GE跌落神坛的启示之:不要用有限游戏的方法玩无限游戏

领教工坊 2021-10-14 17:20


本文作者王亚军是“企业即算法”理论的创立者,大型组织敏捷转型的实践者。曾担任龙湖集团首席战略官、宝龙地产执行副总裁。早前在麦肯锡美国与中国任职,是大中华区组织及战略转型服务的创始团队成员。


此前,王亚军先生在“领教工坊”首发《GE跌落神坛的启示之:对确定性的执念是一种病》文章,引发了广泛的传播和关注。此文精辟地指出,由于GE为保住数字而不惜一切代价地粉饰业绩的文化,掉入了“成功剧场”,这是其跌落神坛的脚注。


本文则从“有限游戏 vs 无限游戏”的新视角来横向分析GE和丹纳赫,二者同样是多元化的美国上市公司,但因领导者的差异和企业的不同际遇,导致两家公司采取了不同的企业级方法论,长期下来也产生了不同的组织和业务结果。在大尺度的时间轴上,差之毫厘失之千里。这也给企业在建立自己的企业级方法论时,提供了非常前瞻性的启发。


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在我之前关于美国通用电气(GE)的一篇文章中,《GE跌落神坛的启示之:对确定性的执念是一种病》,指出GE其实是一家表面上是制造业为主而里子上是以金融为主的企业,在表、里两者之间不同市盈率、风险评级和监管政策之间,做套利游戏。同时,利用业务的复杂性,来“创造性”地做业绩管理来支撑表面故事,以满足资本市场对确定性的追求。但是,这个游戏在表里之间的差距越来越大,无法用财技和公关填充的时候,终将会有结束的一天。


从结果上看,从1991年中到2021年中的30年时间里,标准普尔500指数增长了大约10倍,而GE股价只增长了不到30%。GE股价的历史最高点是在2000年8月,接近58美元;而过去20年的最低点是在2020年5月的5.5美元,只有最高点的十分之一。(注:从2021年8月2日开始,GE实施了8股合1股的操作,所有股价历史数据同比调整。)


并非所有的多元化公司都会采用GE的这种游戏方式、产生这样的结果。美国的工业多元化企业丹纳赫公司就是与之相反的例子。


丹纳赫是全球最成功的实业并购整合公司。从1986年上市至今,丹纳赫累计收购600多家企业,从一家不起眼的房地产信托公司发展成为世界百强的综合性制造业集团。营业收入从1988年的7亿美金增长至2020年的223亿美金,同时净利润为36亿美元,净利率达到16%。


从投资者的角度,从2021年中往回看30年,丹纳赫的股价增长超过300倍,远高于标准普尔指数的10倍和GE的1.2倍。如果在三十年前投资1万美元的话,投资丹纳赫今天会变成300万美元,而投资GE只能得到1.2万美元。



对GE现在股东来说的好消息是:三年前的2018年10月1日,GE董事会聘请了丹纳赫前CEO拉里·卡尔普为董事长和CEO,这是GE历史上首次外招CEO。据说一些丹纳赫员工因为卡尔普的这个任命,而开始买GE的股票。


同样是多元化的美国上市公司,为什么会有如此大的差别?


我认为一个非常重要的原因,是由于领导者的差异和企业的不同际遇,导致这两家公司采用了不同的企业级方法论,长期下来就会产生非常不同的组织和业务结果。在大尺度的时间轴上,差之毫厘失之千里。




企业级方法论:六西格玛与精益


GE与六西格玛

六西格玛方法最早由摩托罗拉在上世纪90年代初开创,作为一种提升产品质量的解决问题方法。它使用一系列统计学分析方法以及传统的质量管理工具,通过降低生产过程中各个环节的偏差和不稳定性,达到提高最终产品质量的目的。六西格玛是指统计学上的衡量偏差的标准,即每百万次只有3.4次瑕疵。


上世纪90年代中期,韦尔奇发现这个方法后非常赞赏,GE开始从摩托罗拉引入六西格玛。并把其应用范围从产品制造和质量管理扩展到企业管理的方方面面,提升为企业级方法论。


韦尔奇认为六西格玛应该成为GE的DNA,因此把六西格玛能力建设深度嵌入到领导力发展计划中,比如仿照空手道级别设计,根据个人经验和能力,分为黄带、绿带、黑带、黑带大师几个级别。在晋升和激励过程中,把六西格玛经验作为一个重要条件。


王亚军

曾任龙湖集团首席战略官、宝龙地产执行副总裁


在GE、AlliedSignal等公司的带动下,六西格玛逐渐在美国大型企业中流行,并在全球传播开来,同时也产生了大量六西格玛顾问和专家。在90年代末,财富500强企业中大约2/3采用六西格玛。


六西格玛的具体内容非常复杂,我们在这里无法深入讨论,但其核心目的是减少偏差。由受过训练的专业精英人士,针对特定高价值问题立项,对大量数据进行科学分析后找出原因并设计解决方案,然后由执行团队运行新方案。


六西格玛方法论受到韦尔奇的青睐,也许一个重要原因是他对业务结果确定性、对成为资本市场三好生的执念,恰好与六西格玛“减少偏差”的目标相契合。如果每个流程、每个业务板块都能减少偏差,那么整个公司的业务就更有可预测性,可以更稳定地满足资本市场的预期。

丹纳赫与精益

丹纳赫的企业级方法论是精益。


精益发源于日本丰田公司,是丰田结合企业传承与实践,持续学习(如学习福特汽车、二战后美国军队的TWI方法等),持续解决问题,逐渐探索出来的工作方法,多年后被称为丰田生产系统(TPS)。在上世纪80年代后期开始逐步传播到企业外部,被称为精益制造。


丰田生产系统的核心理念,是把所有业务流程都当成一种科学实验,由从事实际工作的员工来持续改善、减少浪费,不断优化过程来实现优秀的结果。它认为公司里每个人都有这种潜能,而不是仅限于少数专家。通过不断提出高要求,比如零库存、准时制生产等,来持续暴露业务中各种问题,并使用科学思维、创造性、系统方法将其解决。因此,在精益的理念中,出现问题是好的,说明有进步的空间;而长时间不出问题是不好的,说明对自己的要求太低。


丹纳赫从1987年开始向前丰田TPS的核心工作人员学习,是美国第一家引入精益的大企业,并模仿丰田建立了丹纳赫生产系统。但他们很快发现,很多生产中碰到的问题必须通过跨职能的系统性方案才能解决,因此丹纳赫把精益延申到企业管理的各个方面,称为丹纳赫商业系统(DBS)。


丹纳赫商业系统的五大重点


DBS之后持续演化,在精益的基础上,2000年以后逐步增加了业务增长、领导力发展、共同使命方法论。DBS成为企业长期成功的基石。如今,丹纳赫被广泛认为是全球精益管理的楷模,仅次于丰田。它在收购任何一家企业前,会让被收购公司承诺采用DBS,而在交易完成后马上开始在被收购公司推动DBS,通过管理提升来创造投资价值。




有限与无限游戏的方法论



在互联网搜索关键词“六西格玛”的话,经常会发现它与精益一起出现,如“精益六西格玛”。但实际上,精益与六西格玛在底层逻辑上有着极大差异,精益六西格玛这种说法就像油炸冰激淋一样,可以存在但极不稳定。


在我看来,六西格玛是一种有限游戏的方法论,而精益是一种无限游戏的方法论。


哲学家詹姆斯·卡斯在《有限与限的游戏》一书中提出,世界上有两种游戏,一种是有限游戏,另一种是无限游戏。有限游戏的目的在于赢得胜利,而无限游戏的目的是让游戏永远进行下去。有限游戏在边界内玩,无限游戏玩的就是扩展边界。有限游戏有确定的开始和结束,拥有特定的赢家,而规则的存在就是为了保证游戏会结束。无限游戏既没有确定的开始和结束,也没有赢家,规则也在演化,它的目的在于延续游戏。


六西格玛和精益都是复杂的系统方法论,我们在这里不讨论细节,但可以从他们的基础原理和假设中来理解两者的差异:


● 六西格玛的目的在于降低相对某个标准的偏差;而精益的目的是持续变得更好、更快、成本更低、更安全,并没有固定的标准。


● 六西格玛认为出问题是不好的;而精益认为问题是机会,如果长时间看不到问题就要提高标准来倒逼问题的产生。


● 六西格玛是围绕工具建立的方法论,方便通过培训引入到企业,但容易造成“只会用锤子的人认为所有问题都是钉子”的情况;精益是围绕原则建立的方法论,学习起来慢,但更能用灵活的工具和方法来创造性解决问题。


● 六西格玛倾向于精英主义,专家负责出方案而其他人执行;精益认为每个员工都有责任和潜力来解决问题,但需要师傅来传帮带。


● 六西格玛强调数据分析和设计方案,有决定论倾向,弱化人的作用;而精益强调通过实验和试错来迭代方案,强调人的作用。


整体来说,六西格玛强调执行和稳定,但组织容易在短期业绩压力下,出现不够开放或掩盖问题的情况。精益强调试验和纠错,主动暴露问题并解决问题,在动态的不稳定中进化出相对稳定的大系统,企业也更为开放和反脆弱。


因此,六西格玛是一个追求确定性的方法论,可以用来解决边界清晰稳定的一些问题。但是,如果把它上升为企业级方法论,就容易强调按标准执行,从而阻碍创新,减弱企业对不确定性的适应力。它与科层制组织的官僚体系运作方式更匹配,相互强化,长期以往容易导致组织僵化。


一个典型的例子是六西格玛对3M的影响。GE前高管詹姆斯·麦克纳尼在CEO职位的竞争中败给杰夫·伊梅尔特后,于2000年加入以创新闻名的美国3M公司任CEO。他按照在GE的惯常打法,把六西格玛引入到3M,优化流程并裁员。从2001到2005年,3M的经营利润率从17%提升到23%,受到华尔街的赞赏。但是,由于3M在研发流程上也采用了六西格玛,试图把新产品研发变成一个可重复性高的稳定流程,结果只能产生一些渐进式的改善,导致这五年间的创新产品大幅减少。


2005年7月,3M任命了新CEO,研发流程不再采用六西格玛,扭转了这个问题。



这并非个案。


据财富杂志2006年报导,在采用六西格玛的大型企业中,有91%的企业增长速度低于标准普尔500指数,而创新力减弱是主要原因。实际上,当初执迷六西格玛的韦尔奇在离开GE多年后也承认:“不应该到处使用六西格玛”。


而精益作为企业级方法论,具有开放性和自适应能力。善于感知和应对外部变化、动态制定目标、灵活解决问题、更有创造性,也能发展出更有自驱力和学习力的员工。这就是一种无限游戏的方法论。


对于追求长期价值的企业,玩的是无限游戏,必须采用无限游戏的方法论,而下级工具可以是有限游戏方法论。


实际上,丹纳赫历史上曾发生过精益与六西格玛的路线之争。据DBS早期架构师Mark DeLuzio回忆,一批笃信六西格玛的管理者从GE、霍尼韦尔等企业加入丹纳赫之后,试图把六西格玛置于已有的DBS体系之上。这些六西格玛“狂热分子”建立自己的协会、俱乐部,把类似背景和观点的人组织在一起,与DBS支持者展开了内部斗争。


这些人希望让一个无限游戏方法论(精益/DBS)从属于一个有限游戏方法论(六西格玛),但这有悖于世界的不确定性本质。精益和DBS是建立在一组原则之上的体系,而各种工具是遵循这组原则来解决具体问题的手段。这个路线之争最终以DBS获胜告终,六西格玛成为DBS多种工具的其中之一,用来解决某类特定问题。


因此,六西格玛不应该是顶层的企业级方法论,否则会把企业逼入有限游戏模式,牺牲长期利益来换取短期利益。如果丹纳赫当时走上了六西格玛的道路,很可能会成为一家普通公司,而不会有30年300倍的成绩。


六西格玛和精益之间竞争的结论,现在更加明朗。丹纳赫前CEO卡尔普在2018年就任GE CEO之后,开始把DBS和精益的思路引进GE。他大幅减少总部管控人员、反对官僚、提倡实事求是,并外招首席人力资源官(2019年)和首席财务官(2020年)以改革人力和财务体系,来更好匹配精益的理念和方法。




建立自己的企业级方法论:慢就是快



建立企业级方法论,实际是用一种可描述、可理解、可实践、可迭代的体系,建立员工与业务之间的真实连接,让更多员工可以更有效地协作解决问题,并在此过程中让员工成长。


这是建设大企业组织能力的最好方式。脱离业务去谈组织能力建设,很容易退化成单职能视角,在培训课堂中讨论热烈,而一旦回到具体工作中,就会无从下手。


建立企业级方法论是个渐进过程,只有通过理论与实践相结合,在解决具体问题的过程中不断提炼方法并指导更多实践,才是正道。丰田的TPS、丹纳赫的DBS、科氏工业的MBM等,都是在解决业务问题的过程中,管理者通过理论能力和深度思考,逐步塑造成型。这是一个长期持续进化的过程,而不能寄希望于大跃进式的短期、大规模“实施”,机械照搬其他企业用得好的方法。

 

这就是为什么丰田制造系统公开三十多年后,能够真正做好精益的企业还是很少的原因。选择精益道路的企业,十家企业中也许有一两家能做好,这和风险投资的成功概率差不多。绝大多数企业采用“实施”的方法,学习了精益的工具和形式,但忽视或主动放弃了很多深层次的思维方式和文化价值观的改变。


就像齐白石所说:“学我者生、似我者死”。只学了外形但无法内化于心,认为穿了新衣服走老路就可以到达新世界,是一种妄念。


在《企业即算法》一书中,我提出可以通过迭代企业算法的思路来打造大规模敏捷组织,也从这一角度解释了为什么超过三分之二的各种变革都是无疾而终。敏捷本身起源于精益,与丰田和丹纳赫的方法本来就是一脉相承。而建设企业级方法论就是敏捷转型的一个重要部分。


企业即算法的理论最早在《商业评论》2020年12月刊的同名文章《企业即算法》中提出,后扩展为本书。其核心是通过在企业各种决策中遵循同一组决策逻辑(企业算法),提高决策质量、降低内部协作成本。企业算法中包括核心业务逻辑、核心管理逻辑、核心价值观,形成相互支撑、整体完备的决策逻辑,这也是企业级方法论的内核。就像之前提到的,精益是围绕原则建立的方法论,而六西格玛是围绕工具建立的方法论。


这种方法可以帮助我们在越来越动荡模糊不确定的外部世界中,用实验和学习的心态来拥抱不确定性,打造指数型增长的敏捷组织,突破企业规模和绩效的瓶颈。


敏捷组织并不限于那些数字原生、生而敏捷的企业,传统组织也可以成功转型。


这套打法强调实事求是、直面问题、解决问题。这要求我们采取与过往不同的方式,去思考愿景与目标、战略与执行、决策与协作、学习与成长等一系列问题。


这是一种世界观的改变。



【延伸阅读】


书名:《企业即算法》

作者:王亚军

出版:机械工业出版社


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作者:王亚军,"企业即算法“理论的创立者,大型敏捷组织的实践者。曾担龙湖集团首席战略官,宝龙地产执行副总裁,早前在麦肯锡中国和美国任职,是大中华区组织及战略转型服务的创始团队成员。

编辑:陆远

排版:张卓瑶


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