The Generative Logic and Mechanism of Organizational Resilience in Manufacturing Enterprises Empowered by Lean Digitalization: A Multiple-Case Study Based on Dissipative Structure Theory

Huo Chunhui1,Yang Yanru1,He Di2,Jing Shuwei3

(1. Business School, Faculty of Economics, Liaoning University;2. Asia-Australia Business College, Faculty of Economics, Liaoning University, Shenyang 110136, China;3. School of Management Science and Engineering, Shanxi University of Finance &Economics, Taiyuan 030006, China)

Abstract：Against the backdrop of intensifying VUCA characteristics in the global economy, manufacturing enterprises are confronted with multiple nonlinear shocks , including geopolitical risks and the reconstruction of industrial supply chains. The traditional model reliant on economies of scale and static resource allocation has fallen into the high-entropy trap due to strategic inertia, exposing the deep-seated contradiction between resource redundancy and insufficient agile response. Lean digitalization reconstructs the underlying logic of the value stream through data flow, integrating the essence of lean management with industrial Internet technology. This approach facilitates dynamic resource allocation, enabling a transition from merely eliminating waste to actively preventing entropy increase, thereby transforming organizational resilience from passive repair to proactive evolution. Although lean digitalization is regarded as the key path to break the predicament of the manufacturing industry, there is still a theoretical decoupling predicament in its interaction mechanism with organizational resilience. At present, both research and practice encounter core bottlenecks such as an absence of collaborative mechanisms between lean concepts and digital technologies, along with an inadequacy in dynamic capability quantitative evaluation systems. Ultimately, this leads to systemic challenges where data empowerment struggles to be effectively translated into gains in resilience. Therefore, elucidating the mechanism by which lean digitalization empowers organizational resilience is not only essential for addressing risks in the VUCA era but also serves as a pivotal proposition for bridging gaps at their theoretical intersection.

In this study, four typical and representative Chinese manufacturing enterprises—FAW Car Co., Ltd., Weichai Power Co., Ltd., Huaxing Textile Group Co., Ltd., and TZME (Tianjin) Co., Ltd.—are selected as samples. The aim is to elucidate the fundamental logic and mechanisms through which lean digitalization influences the development of organizational resilience in manufacturing firms. The research findings indicate that the formation of organizational resilience is a continuous iterative process characterized by three stages: resilience activation, resilience adjustment, and resilience performance. Drawing on the theory of dissipative structures, the study concludes that enterprises engage with negative entropy factors through a sustained influx of positive entropy flow, thereby facilitating the periodic establishment and reconstruction of dynamic equilibrium. Furthermore, under critical threshold triggers, the nonlinear synergy effect becomes exponentially amplified, enabling enterprises to generate driving forces for adaptive evolution within their systems. When external disturbances surpass threshold boundaries, fluctuations among internal elements activate self-organizing mechanisms, ultimately leading to a transformative leap from disorder to order within the enterprises.

The findings reveal three evolutionary stages: (1) In the resistance-absorption stage, short-term economic resilience is built via a dynamic path of environmental impact response (X1) → resource reconfiguration (Y1) → interest alignment (Z1) during crisis response. (2) In the adjustment-recovery stage, mid-term structural resilience emerges through a progressive path of situational recognition (X2) → technological chain integration (Y2) → benefit expansion (Z2) in crisis rebound. (3) In the recovery-growth stage, long-term strategic resilience is achieved via a spiral path of strategic recalibration (X3) → leadership cognition advancement (Y3) → responsibility-driven transformation (Z3) for crisis reversal. Furthermore, the incorporation of lean digitalization offers an innovative shortcut for fostering organizational resilience within enterprises, thereby enhancing both recovery and rebound speed when faced with adverse factors. These mechanisms demonstrate how lean digitalization facilitates structural optimization from disorder to hierarchical order through entropy evolution, enabling the generation of resilience via standardized foundations, self-activated responsiveness, and equilibrium-driven evolution.

From the perspective of dissipative structure theory, this paper employs a multi-case study methodology to delve into the mechanism through which lean digitalization enhances the organizational resilience of manufacturing enterprises. Research findings uncover the bidirectional co-construction logic between technology- imbued management and management-reshaped technology. Moreover, the study offers a replicable operational framework for the manufacturing sector to escape the high-entropy trap and realize a resilient closed loop of shock resistance, rapid recovery, and stable growth. These outcomes not only furnish a theoretical foundation but also supply practical insights for elucidating the intrinsic link between the achievement of intelligent manufacturing upgrades and the bolstering of organizational resilience within Chinese manufacturing enterprises.

Key Words：Lean Digitization; Organizational Resilience; Dissipative Structure Theory; Multiple-case Study

收稿日期：2025-03-03

修回日期：2025-06-28

基金项目：国家社会科学基金重大项目(22&ZD148);国家社会科学基金一般项目(24BGL033);辽宁省经济社会发展研究课题(2025lslybwzzkt-138);辽宁大学亚洲研究中心亚洲问题研究一般项目(Y202408)

作者简介：霍春辉(1977—),男,辽宁沈阳人,博士,辽宁大学党委常委、副校长,经济学部商学院教授、博士生导师,研究方向为战略管理、创新管理;杨艳茹(1997—),女,山西襄汾人,辽宁大学经济学部商学院博士研究生,研究方向为数字化管理、创新管理;何地(1989—),男,辽宁沈阳人,博士,辽宁大学经济学部亚澳商学院副教授、硕士生导师,研究方向为创新管理;荆树伟(1986—),男,山西朔州人,博士,山西财经大学管理科学与工程学院副院长、教授、硕士生导师,研究方向为精益管理创新、精益数字化。通讯作者:何地。

DOI：10.6049/kjjbydc.D42025030051

开放科学(资源服务)标识码(OSID)：

中图分类号：F270

文献标识码：A

文章编号：1001-7348(2026)01-0137-13

0 引言

在全球经济VUCA(易变、不确定、复杂、模糊)特征加剧背景下,制造企业面临地缘政治冲突、产业链断裂与技术脱钩等多重非线性冲击,传统依赖规模经济与静态资源布局的生存模式遭遇挑战,企业运营因战略惰性而陷入“高熵陷阱”(冗余资源堆积与动态能力缺失),叠加生产系统离散化与“数据孤岛”,进一步放大了敏捷响应瓶颈[1]。此背景下,组织韧性作为企业抵御冲击、适应变革并实现危机转化的核心能力[2],其建构逻辑正从被动风险防御转向主动系统重构(谢雅萍等,2022)。企业高度重视生产过程的精益管理,并利用数字技术为精益管理提供支撑,塑造精益数字化模式。精益数字化融合精益管理与数字技术,成为智能制造转型的重要突破口[3],也为企业提升组织韧性提供支撑。

精益数字化通过“数据流重构价值流”的底层逻辑,成为提升组织韧性的关键路径:一是吸收国际精益管理精髓(一汽HPS、中集ONE模式),在数字化底座上重构价值创造流程(牛占文等,2015);二是依托工业互联网与智能算法实现资源动态配置,将传统“消除浪费”升级为“预防熵增”的系统工程,最终驱动组织韧性从“被动修复”向“主动进化”跃迁[4-5]。现有研究虽揭示了技术嵌入管理(数字孪生优化生产函数)与管理适配技术(精益规则约束算法设计)的独立价值[6],却未充分解构二者双向耦合动态机理:技术系统迭代倒逼管理范式变革(技术→管理),而管理规则的适应性调整又反向筛选技术演进路径(管理→技术)。这种“技术—管理”共生演进中的知识共创与权力重构,正是组织韧性内核从“工具升级”向“基因重塑”跃迁的核心动因[7]。精益数字化通过“技术—管理—能力”转化机制,赋能企业形成多时间尺度的韧性架构:短期依托数字孪生仿真快速重构生产函数,实现危机冲击后的弹性恢复;长期则沉淀为基于知识图谱的适应性学习系统,通过历史危机数据因果推理持续优化风险应对策略,实现从“冲击响应者”向“变革引领者”转变[8]。

尽管精益数字化被视为破解制造业困局的关键路径,但其与组织韧性的交互机理仍存在理论解耦困境:其一,研究对象存在局限性。既有研究大多聚焦精益化与数字化对组织韧性的独立作用机制[9-10],对二者深度融合的协同效应与非线性影响缺乏系统性解构(周晓雪等,2024),尚未揭示“技术嵌入管理”与“管理重塑技术”双向耦合机理对韧性内核的重构。其二,研究逻辑呈现静态化倾向。组织韧性本质是动态演化的适应能力,但现有理论框架多基于静态关联分析,既缺乏对组织韧性动态形成过程的追踪,也未阐释精益数字化驱动韧性从“被动修复”到“主动进化”的跃迁规律。其三,理论研究与本土化实践脱节。华为“熵减”战略、一汽HPS模式等企业实践通过精益数字化实现韧性突破,但学界未能及时提炼其经验以形成普适性理论,导致现有成果难以指导复杂多变的现实问题。这种理论滞后性使企业在实践中易陷入“数字化工具堆砌但韧性不足”的悖论,制约了智能制造升级与韧性能力的协同发展。因此,厘清精益数字化赋能组织韧性的作用机理,既是应对VUCA时代风险的实践刚需,也是拓展理论交叉领域研究的关键命题。

本文基于耗散结构理论,采用多案例研究方法探索精益数字化如何赋能制造企业组织韧性,旨在揭示精益数字化影响制造企业组织韧性生成的根本逻辑和作用机理,为解释中国制造企业实现“智造”升级与提高组织韧性之间的内在关联提供科学依据。

1 文献综述与理论分析

1.1 文献综述

1.1.1 组织韧性

组织韧性理论建构呈现多维动态特征(李平和竺家哲,2021),其核心内涵涵盖“抗逆—适应—进化”的连续性[11]:基础层表现为复原能力,即组织通过前瞻性风险感知与弹性资源储备应对外部冲击的防御机制;进化层则体现为复原超越能力,强调组织在危机扰动中重构价值网络的鲁棒性,通过动态调整运营模式与环境,建立新型适应性平衡[12]。这种能力体系形成受多层次要素的协同驱动(张强等,2024):在个体维度,领导者战略韧性认知与员工心理资本构成组织韧性的微观基础,其中变革型领导力通过赋能授权激活团队抗逆效能,而组织支持系统则强化个体自我效能感与社会资本积累[13];在组织维度,呈现结构性与动态性要素的交互作用(王宏鹏等,2023),既需要战略柔性、冗余资源、敏捷文化等结构性支撑[14],更依赖数字能力、学习机制与生态位重构等动态适应系统构建;在环境维度,则形成嵌套式影响框架,微观层面通过企业社会责任实践构建内生韧性,中观层面依托产业联盟强化协同机制,宏观层面借助政策激励实现制度赋能,共同构建多层级风险缓冲网络并塑造组织韧性演化的生态位空间[15-16]。

1.1.2 精益数字化对组织韧性的影响

传统精益管理依赖人工经验与静态框架,虽能够通过消除浪费提升效率,但在供应链断裂、需求骤变等不确定性冲击下面临响应迟滞的困境。单一数字化改造虽借助传感器与云计算强化数据采集能力,却常陷入“技术空转”困局,数据堆砌难以转化为实际价值[17]。精益数字化通过数据流重构价值流,将精益原则融入数字技术架构[18],形成“刚柔并济”的动态韧性范式:技术层面,物联网与AI构建全链路感知网络,实现“人—机—料—法—环”要素的实时数字化映射,提升生产透明度与可追溯性[19];方法论层面,机器学习突破经验局限,从海量数据中识别隐性瓶颈,通过闭环式“感知—分析—执行”机制自主优化策略[20]。这种融合既保留精益体系资源集约与目标聚焦的先天优势,又赋予组织敏捷响应与智能决策能力,推动企业从“周期性改进”转向“持续自适应”,在不确定性中实现“降本不损敏捷、增效不失稳健”的双重目标。

精益数字化通过技术与管理范式深度融合,推动组织韧性实现多维度跃迁,其价值升华体现为战略、经济与结构韧性的系统性重构。在战略韧性层面,数据驱动的动态价值流分析使组织能够快速识别外部冲击中的核心脆弱点,包括通过供应链数字地图精准定位高风险供应商,并同步启动替代方案仿真验证;在经济韧性层面,柔性制造系统与自适应调度算法相结合,这种重构能力远超传统精益的快速换模范畴;在结构韧性层面,持续积累的运营数据成为组织学习的基础“燃料”,通过知识图谱构建与因果推理分析,企业能够从历史危机事件中提炼抗风险模式,将疫情期间物流应急策略转化为常态化风险管理算法。从“风险应对”到“韧性积淀”的质变,标志着精益数字化已成为数字时代下组织获取可持续竞争优势的核心战略架构。

1.1.3 耗散结构理论与组织韧性

耗散结构(dissipative structure,DS)理论解释了一个开放系统如何由无序向有序转变。一个非线性开放系统如果远离平衡状态,通过与外部环境持续进行物质、能量和信息交换,在一定条件下发生从无序到有序、从低级有序到高级有序的演化,最终形成在时间、空间或功能上稳定的结构,这种结构被称为耗散结构(任佩瑜等,2001)。在耗散结构中,系统的熵反映了其混乱程度,正熵代表系统的“无序性”,而负熵代表系统的“有序性”。企业维持活力的关键在于形成“负熵主导”机制,即只有从外部环境(政策支持、技术引进)吸收的秩序增量持续超过内部消耗产生的混乱,系统才能从混沌转向动态有序,实现“熵减进化”[21]。

耗散结构理论为理解组织韧性提供了新的理论视角,其核心在于揭示开放系统如何通过熵变机制实现从无序到有序的演化。作为典型耗散结构系统,制造企业具有开放性(与供应链、创新网络持续交互)、非平衡性(技术迭代滞后)、非线性(要素协同倍增效应)以及涨落特征(突发事件扰动),必须通过持续吸收负熵抵消内部熵增(任佩瑜等,2013)。陈晓东和杨晓霞[22]研究表明,工业互联网等数字化工具通过重构生产决策逻辑(智能排产、数据中台),将环境不确定性转化为系统自组织的“有序势能”,构建“数字负熵驱动→能力架构升级→韧性阈值突破”的进化通路,为传统制造企业跨越转型“鸿沟”提供理论锚点[23]。

1.2 理论分析框架

本研究基于耗散结构理论,将制造企业解构为具备非线性、开放性和涨落响应特性的动态耗散系统,在“异质资源稀缺—风险抵御薄弱”的非平衡态情境下,采用多案例纵向对比分析,以“韧性激活(涨落触发)→韧性调整(耗散重组)→韧性表现(稳态跃迁)”为主线[24],挖掘不同阶段外部冲击下精益数字化的形式以及企业“熵增”与“熵减”的变化特征,通过构建“熵流动态平衡模型”揭示精益数字化驱动组织韧性涌现的内在规律与作用机理,实现企业异质资源约束下的可持续发展。本文理论模型如图1所示。

2 研究设计

本文聚焦“精益数字化如何驱动制造企业组织韧性生成”这一机理性问题,采用多案例归纳与扎根理论编码相结合的研究方法:首先,基于动态情境下“如何”与“为什么”的探索需求,选择归纳式案例研究法捕捉组织韧性演化的复杂性[25];其次,通过跨企业、跨行业多案例对比分析,突破单一案例的局限,提升理论建构的外部效度;最后,运用扎根理论三级编码提炼精益数字化赋能路径,揭示技术嵌入与管理重构的互构逻辑,构建制造业韧性培育理论框架。

2.1 研究样本

本文选择一汽轿车股份有限公司(简称一汽轿车,缩写为YQ)、潍柴动力股份有限公司(简称潍柴动力,缩写为WC)、山东华兴纺织集团有限公司(简称华兴纺织,缩写为HX)、天津重钢机械装备股份有限公司(简称天津重钢,缩写为ZG)4家企业作为研究样本,案例概况详见表1,案例选取理由如下:

(1)本研究选取4家具有典型性与行业代表性的中国制造企业作为案例样本:一汽轿车(汽车制造)以“红旗生产管理方式(HPS)”为核心,构建精益数字化标杆体系;潍柴动力(装备制造)依托“WOS精益管理体系”,打造全价值链数据驱动范式;华兴纺织(纺织业)通过“智能工厂+精益化支撑”战略实现服务化转型;天津重钢(非标装备)以“精益数字云”重塑定制化生产流程。案例覆盖汽车、装备、纺织等行业,企业规模涵盖大型、中型,且均具备丰富的危机(供应链断裂、市场需求波动)应对经验,其精益数字化实践兼具行业示范性(汽车业技术前沿探索)与模式普适性(跨行业可复制路径),为揭示“精益—韧性”动态耦合机制提供多维度实证依据。

(2)案例企业具备形成耗散结构的开放、非平衡、非线性和涨落特征。开放性体现为资源输入(人力、技术)与价值输出(产品服务)的动态循环;非平衡态源于内外部变革冲击(供应链中断、组织重构)的持续扰动;非线性体现在跨层级要素(员工—管理者—利益相关者)与文化战略的交互叠加效应;涨落效应通过运营指标波动(库存水位、现金流弹性)触发系统自组织,推动精益数字化从量变到质变演进。

2.2 数据收集

本研究通过多源数据三角验证确保结论可靠:①半结构化访谈:对两家企业中高层及一线员工开展半结构化访谈(15个问题/763分钟/5万字转录稿),聚焦危机应对、精益实践与韧性生成,针对企业特性差异,在追问环节动态调整问题方向;②二手资料:收集企业年报、社会责任报告、媒体报道及官网信息(10万字),追踪管理动向与经营绩效;③档案分析:整合内部刊物、产品手册、专利荣誉等非公开资料,补充技术细节与组织演化轨迹。通过“全视角—多时序”证据链(访谈记录、档案数据、参与式观察)三角互证,持续对比3类数据直至无新理论维度涌现;纵向追踪企业风险事件应对过程(6个月周期),验证同一结论在不同时序下的稳健性。

2.3 数据分析

本文利用Nvivo11质性分析软件对获取的数据资料进行编码,采用以Strauss等为代表的数据处理程序,按照“开放式编码—主轴式编码—选择式编码”进行扎根分析。首先,结合案例资料与现有文献理论对案例过程进行阶段划分;其次,采用归纳式主题分析法对原始数据进行编码并抽象成一阶概念,先确定共同的二阶主题,再进一步聚合成类属,具体如下:

开放式编码。通过对原始语句贴标签总结出48个一阶概念,进一步归类形成25个二级主题,最后将概念整合形成12个构念。

主轴式编码。通过对各构念进行组合,以明确构念间的逻辑关系,提炼出主轴逻辑线索,即“韧性激活(x)→韧性调整(y)→韧性表现(z)”。同时,精益数字化赋能组织韧性主要表现在标准化、自动化和均衡化3个方面。编码结果如图2所示。

选择式编码。通过梳理“故事线”提炼理论模型,本研究的核心范畴是“精益数字化赋能制造企业组织韧性生成的过程机理”。根据抵抗承受阶段、调整恢复阶段、复原成长阶段3个阶段,分别提炼不同动态演进路径。选择式编码结果如图3所示。

3 案例分析与发现

根据韧性理论的适应性循环,可持续的具有韧性的系统需要经历一个循环迭代的过程,从低水平被动应对到自发地进行准备,直至在面对高强度冲击时能够轻松适应,该循环迭代过程是为了不断发展和强化组织韧性能力[26]。本文从3个阶段分析企业组织韧性形成过程,具体如表2所示。

3.1 抵抗承受阶段

3.1.1 韧性激活:环境冲击响应

制造企业面临政策、经济、生态与数字化等环境冲击,进一步加剧系统非平衡状态衍生的不确定性,导致“内部正向熵增”。部分案例企业通过“激活环境风险预控体系”和“变革新型职级体系”寻求突破。具体而言,面对内外部环境变化与挑战,企业会对所处环境进行判断,焦聚环境稳定性需求。在明确环境稳定性需求后,企业通过“消除组织职能壁垒”和“及时性可视激励”两类行动变革新型职级体系。一方面,激活组织变革,克服组织惰性,消除职能壁垒;另一方面,构建及时性激励机制,调集人员、技术、资源,激活组织韧性。

3.1.2 韧性调整:资源整合重组

面对环境冲击下的正熵增加,企业需要进行韧性资源调整增加负熵,通过流程优化和资源配置合理化,减少冗余环节和步骤,降低系统混乱度和不确定性,提高系统有序程度,实现“外部负向熵增”。企业通过内外资源协同整合构建组织韧性:对外摆脱单一资源依赖,通过战略合作、本土化创新吸纳异质性资源,并通过建立利益平衡机制实现“1+1>2”的协同效应;对内挖掘冗余资源价值,一方面利用“六西格玛”“5S”等工具推进全流程精益管理,压缩非增值环节,另一方面通过兼并重组优化业务结构,推动资源双向流动与复用,形成“精益化降本+多元化增效”的双重优势。上述内外联动策略既规避了简单模仿导致的“水土不服”,又通过资源动态配置将冗余转化为弹性储备,为应对不确定性提供结构性支撑。

3.1.3 韧性表现:组织利益联结

经过组织韧性资源调整,企业在抵抗承受阶段表现出多个利益相关者的利益联结,加剧系统开放,形成“整体熵增”,实现短期“产业链上下游互利共赢”与“资源增益”。一方面,依托利益相关者网络获取外部资源,企业加速恢复,实现服务共享与价值共创;另一方面,发挥企业资源禀赋优势,链接全球科技资源,集聚产业链协同发展。全流程质量管控让潍柴新机故障率下降72%;天津重钢机械年综合生产能力达3万t以上,生产作业效率提升22.5%;华兴纺织在智能化引领、精益化支撑下毛利率提升30%。企业通过构建多元化业务、灵活的组织结构、充足的资金储备和高效的内外资源配置提高经济韧性,以减轻经济震荡和风险带来的负面影响,增强抗压能力。

3.1.4 标准化:识别关键价值流

该阶段企业以高收益、低成本为导向,通过“精益生产标准化”与“精益生产信息化”双路径构建关键价值流识别体系。精益生产标准化聚焦全价值链优化:基于班组管理、多能工培养等机制,遵循“分析价值链—识别关键环节—评估瓶颈—优化流程”路径,推动生产环节精益化改造,实现效率提升与成本压缩。精益生产信息化则依托传感技术、安灯系统与数据采集工具,将研发、采购、生产等环节转化为结构化数据流,通过打通供应链网络、工厂群、设备层等多维数据接口消除“信息孤岛”,构建可溯源、可逆向传递的数字化交互网络,为数据可视化与资产化管理奠定基础。在此过程中,企业将“自上而下”的系统设计与“自下而上”的基层创新相结合,构建层次分明、响应敏捷的韧性管理架构,既保障日常运营的稳定性,又为危机情境下的快速应变提供能力支撑。该阶段的典型证据如表3所示。由此,本文提出以下命题:

命题1:在抵抗承受阶段,制造企业立即响应环境冲击,通过依托全价值链精益生产标准化,促进外部异质性资源整合和内部冗余资源挖掘重组,实现组织利益联结,从而形成“经济韧性”。该阶段组织韧性呈现出“正熵递增、负熵递增、整体熵增”的“熵增”演化规律。

3.2 调整恢复阶段

3.2.1 韧性激活:情境识别干预

在调整恢复阶段,系统与外部环境长期相互作用可能导致系统内部资源耗竭和结构性调整,从而使系统偏离原本平衡状态,导致“内部正向熵减”。与抵抗承受阶段不同,企业在面对不确定环境时,需要迅速、高效响应和处理外部信号,即情境识别干预,包括“管理层立场感知”与“脆弱性管理”。企业通过“危机意识前置化”打牢韧性根基,构建财务“安全垫”与信任储备,建立跨层级透明沟通机制以减少决策迟滞。业务重构策略上,采取“服务化转型+优势聚焦”双轨路径。如潍柴动力布局“制造+服务”生态,既延伸高附加值环节又整合传统动力与新能源技术,形成“存量保稳、增量拓新”的抗风险组合,最终实现从生存维系到逆势突破的质变。

3.2.2 韧性调整:链合创新技术

数字技术创新通过“收益递增—熵减增效”机制驱动企业系统有序化:技术应用重构管理流程与资源配置逻辑,压缩非增值环节并降低运营混沌度,实现“内部熵减”。企业通过“创新战略与技术协同双轮驱动”构建核心竞争力:战略层面,推行“全方位创新+开放创新”模式,如潍柴构建“自主创新+开放创新+工匠创新+基础研究创新”四位一体体系,实现从研发、制造、供应链到服务的全价值链升级;技术协同层面,依托高能级创新平台推进精益数字化研发,如一汽轿车搭建“前瞻技术—核心部件—整车开发”自主体系。链合创新技术既通过商业模式创新开辟增长极,又以技术商品化推动前沿领域弯道超车,实现“定点爆破”式能力突破与可持续竞争优势。

3.2.3 韧性表现:组织效益增值

在此阶段,企业以构建“结构韧性”与实现“整体熵减”为核心目标,通过数字技术促进知识沉淀替代和增强网络效应,进而产生规模经济,实现组织效益增值。制造企业构建组织韧性,需要在两个维度上实现动态平衡:一是柔性生产与市场之间的协调平衡。企业通常具备灵活的生产设备和生产线布局,能够快速切换产品类型和规格,监控市场动态,进而响应市场需求。如华兴纺织采用精益化生产模式,构建数据驱动的柔性订单系统,实现产品快速切换与定制化交付。二是供产销之间的动态平衡。面向细分市场竞争的供应商采取分级管理策略,通过降本增效、发挥规模效应提升利润率与组织效益。如一汽轿车聚焦新业务发展需求,“研产供销+数字化”多维度优化组织结构;潍柴动力将市场定位按照高、中、低端纵向分级,提高市场占有率和盈利能力。

3.2.4 自动化:敏锐的数据意识

该阶段企业以高收益、企业学习为导向,通过精益数字化形成“敏锐数据意识”,去除冗余、提取有用信息和提升系统有序性,实现“整体熵减”。数据智能层覆盖全流程:从数字化仿真预演生产瓶颈,到传感器实时监测设备状态,构建全模型数据仓库以支撑动态调度;数据挖掘层则通过机器学习解析生产数据(工艺参数波动、质量异常模式)与客户需求图谱,实现“质量精准控制+需求超前响应”。如潍柴动力通过关联分析设备传感数据与产品缺陷率,实时优化工艺参数,将质量一致性提升23%;同时基于客户使用数据制定服务方案,推动“产品—服务”双增值,从经验决策转向智能涌现,形成熵减增效的韧性循环。该阶段精益数字化赋能的典型证据如表4所示。由此,本文提出以下命题:

命题2:在调整恢复阶段,制造企业需要迅速、高效响应和处理外部信号,通过数据智能化管理与数据深层次挖掘形成敏锐数据意识,促进创新驱动发展战略和技术研发创新协同,实现组织效益增值,从而形成“结构韧性”。该阶段,组织韧性呈现出“正熵递增、负熵递增、局部熵减”的“熵减”演化规律。

3.3 复原成长阶段

3.3.1 韧性激活:战略层面调整

在复原成长阶段,企业需要从战略高度出发提升自身竞争力,自上而下地挖掘和打通各流程“痛点”,提高横向、纵向链接和协同水平,通过与外部环境交换资源对抗“自由熵增”,实现“内部正向熵减”,以及产业链供应链的互联互通、共享共赢。企业通过“三维战略矩阵”重塑竞争力:纵向产业链垂直整合(潍柴构建燃料电池全产业链闭环),横向技术破界(华兴将壳聚糖纤维延伸至医疗军工领域),全球网络布局(华兴巴基斯坦产业园、潍柴收购PSI、一汽非洲营销网)。三维立体模式以全链路协同提升抗风险韧性,以差异化技术开拓增量市场,并通过全球资源再配置实现“国内技术优势+海外市场红利”双向赋能,最终形成“技术—产品—市场”三位一体的动态竞争力。

3.3.2 韧性调整:引领组织思想

随着企业规模扩张与数字化转型加速,内部思想多元化易引发组织熵增。企业通过精益管理实施“双轨熵减策略”:一方面,构建多元化客户服务理念,提升客户粘性与增强企业“体质”,构建持续经营能力。如潍柴动力树立后市场理念,拥有大规模国内服务网络与高质量全球呼叫中心,以敏捷响应强化客户黏性。另一方面,倡导“全员主动参与,持续改善”的精益文化氛围,培育创新能力。通过数字化工具沉淀经验、量化改善,将精益理念转化为组织基因,实现“服务力—创新力”双重跃升,持续降低系统混乱度。

3.3.3 韧性表现:组织责任驱动

企业履行社会责任可形成独特的战略资源禀赋:短期激活“声誉保险效应”以应对突发冲击(供应链断裂时优先获得利益相关者支持),长期依托利益相关者网络加速复苏进程。在高质量发展中发挥三重引领作用:一是培育龙头企业完成领跑任务,能够精准对接政策导向,释放较强的示范效应。如潍柴动力通过招聘应届毕业生和建设国际配套产业园等举措,助力区域就业与经济社会发展。二是积极响应国家政策要求。如华兴纺织构建智能纺模式,推动纺织行业智能化发展;一汽轿车强化节能环保责任,助力“双碳”目标实现。三是服务社会,实现企业与社会共赢发展。企业通过参与公益事业、关注环境保护、关心员工福利等方式,与社会共赢发展。

3.3.4 均衡化:全局柔性智能化生产

精益数字化是精益思维与数字技术的深度融合,通过构建“数据链驱动全产业链”的智能运营系统赋能企业韧性跃迁。一方面,以数据化平台(物联网实时感知、知识网智能决策)打通研发、生产、服务全生命周期管理,如红旗繁荣工厂依托全流程数字化实现多平台柔性智造,支持百万级产能弹性布局;另一方面,通过“三网融合”(物联网连接设备数据流、知识网沉淀工艺规则库、人际网协同人机交互)打造智能中枢,使系统具备感知(设备互联)、判断(算法优化)、行动(动态调度)的闭环能力,实现从经验驱动到数据驱动的精益升级。这种“精益基因+数字底座”的协同范式,既提升运营精度(能耗动态管控、质量实时追溯),又强化系统柔性(订单波动下的资源自适应配置),推动制造业向“精准高效、敏捷抗脆”的智造范式转型。该阶段精益数字化赋能的典型证据如表5所示。

由此,本文提出以下命题:

命题3:在复原成长阶段,制造企业需从战略层面进行调整,借助云端技术的精益运营系统化与智能化,赋能全局柔性智能化生产,转变思想提高横纵向链接和协同水平,增强社会责任感,从而形成“战略韧性”。该阶段组织韧性呈现出“正熵递减、负熵递增、整体熵减”的“反熵”演化规律。

4 结语

4.1 结论

作为一种特殊的组织能力,组织韧性具有多层次、多维度的特点[27]。本文基于耗散结构理论,探讨精益数字化嵌入对组织韧性的影响,发现其形成逻辑为韧性激活→韧性调整→韧性表现。此逻辑关系下存在3个纵向演化阶段,即抵抗承受阶段、调整恢复阶段、复原成长阶段。在不同阶段,利益相关者之间的合作演进从松散态势到网络核心凝聚再到多点局部核心均衡,伴随产品异质化调整与产业链延伸,形成合作网络演进路径。各类制造企业在“异质资源稀缺、御险能力薄弱”情境下,通过精益数字化对资源、结构、思想(文化)等方面进行调整,最终形成稳定有序的局部均衡,其组织韧性形成路径如图4所示。

在危机响应的抵抗承受阶段,精益数字化赋能制造企业组织韧性生成逻辑如下:通过“环境冲击响应(x1)→资源整合重组(y1)→组织利益联结(z1)”的动态路径构建短期经济韧性。其作用机理表现为:依托标准化体系构建韧性基础框架,通过精益数字技术快速激活资源集束效应,实施局部精准资源调配以维持有序运作;同时引入负熵因子(整合外部敏捷资源、智能决策模型)对冲系统非平衡状态衍生的正熵增量,形成“局部有序调控—整体动态适应”的协同机制。本阶段以资源池为支撑,通过高效聚合与动态配置异质性资源,弱化企业对特定资源的依赖,并在混沌环境中通过资源功能突变提升敏捷韧性。最终形成“正熵递增(资源错配与协调成本上升)、负熵递增(流程优化与信息透明化增强)、整体熵增主导”的耗散结构演化规律,使企业在短期适应中实现从刚性防御到弹性共生的韧性跃迁。

在危机反弹的调整恢复阶段,精益数字化赋能制造企业组织韧性生成逻辑如下:通过“情境识别干预(x2)→链合创新技术协同(y2)→组织效益扩容(z2)”的渐进路径构建中期结构韧性。其作用机理表现为:以动态能力理论为指导,通过自动化技术激活组织敏捷响应能力,依托精益数字化的数据驱动机制,优化信息流并提升资源配置效率,降低信息传递成本与减少沟通摩擦;同时借助技术创新重构协作网络,强化信息共享与数据分析能力,持续注入负熵流(链合创新技术、跨域知识库)以抵消运营复杂度提升带来的正熵增量。本阶段以技术链合为核心,通过突破部门壁垒、重构创新生态推动组织在动态调整中实现流程优化与效益扩容,形成适应性更强的模块化架构。最终形成“正熵递增(环境复杂性上升)、负熵递增(协同效率提升)、局部熵减主导”的耗散结构演化规律,使企业从“局部混乱调试”向“整体有序重构”过渡,完成从被动适应到主动进化的中期韧性升级。

在危机反超的复原成长阶段,精益数字化赋能制造企业组织韧性生成逻辑如下:通过“战略层面调整(x3)→引领组织思想(y3)→组织责任驱动(z3)”的螺旋式路径构建长期战略韧性。其作用机理表现为:以战略动态理论为框架,通过精益数字化的智能主导(赋智)实现战略资源与组织能力深度耦合,依托数据驱动的战略沙盘模拟与文化基因解码,系统性沉淀非市场资源与核心知识资产;同时通过反思学习机制重构组织认知体系,以文化引领强化责任意识与风险预控能力,持续注入战略负熵流(数字化决策中枢、韧性文化范式)对冲“自由熵增”带来的系统性失序。本阶段以均衡化理念驱动组织进化,通过智能算法优化战略资源配置,推动企业文化、核心流程与组织架构完成深层次固化,形成战略定力与动态适应相协同的耗散结构。最终形成“正熵递减(运营无序度降低)、负熵递增(战略柔性提升)、整体熵减主导”的耗散结构演化规律,使企业从“局部有序优化”向“全局战略重构”跃迁,实现从危机反弹到持续竞争优势的长期韧性内化。

4.2 理论贡献

(1)突破组织韧性静态认知。现有组织韧性研究聚焦于狭义视角下的理论推演,虽涉及概念界定、维度划分及影响因素分析,但缺乏对组织韧性动态演化机制的挖掘,尚未全面揭示影响组织韧性形成的关键要素。本文将韧性演化嵌入危机冲击情境,将制造业企业组织韧性演化分为3个阶段:抵抗承受阶段、调整恢复阶段和复原成长阶段,为理解“组织韧性如何随环境涨落迭代”提供阶段性分析框架。同时,借助“韧性激活→韧性调整→韧性表现”的逻辑链条,系统剖析组织韧性形成过程,不仅动态呈现组织核心要素在危机中的重塑路径,助力企业重构竞争优势,更为组织韧性迭代升级提供参考。

(2)拓展组织韧性生成理论边界。传统相关研究大多基于资源基础观或复杂适应系统理论阐释组织韧性,但未揭示危机情境下组织从“无序→有序”的质变机理,也无法解释组织在极端环境下实现结构重构与能力跃迁的逻辑。本文基于耗散结构理论,通过剖析企业内部自组织与耗散结构形成过程,揭示制造企业在危机冲击下通过快速调整组织结构、流程和资源配置,呈现出从“熵增”(混乱无序)到“熵减”(低级有序)再到“反熵”(高级有序)的组织韧性演化规律,不仅深化了耗散结构理论在企业管理领域的应用,也为理解组织韧性形成机制提供了非线性视角,拓展了组织韧性理论研究边界。

(3)破解精益数字化协同“黑箱”。现有文献或孤立探讨精益实践的作用,或单维度解析数字技术对组织韧性的影响,既未深入挖掘二者协同赋能组织韧性的非线性交互机制,也未揭示不同情境下的协同适配模式及差异化作用机理。本文基于标准化、自动化、均衡化3个维度,解析精益数字化在组织韧性不同阶段的差异化作用,揭示其通过“数据流重构价值流”实现“技术工具嵌入管理流程”与“管理需求倒逼技术迭代”的双向互构逻辑,构建“精益+数字”融合的动态情境化模型,打开了制造业精益与数字化协同赋能的“黑箱”,为传统数字化转型注入了精益管理的价值内核。

4.3 实践启示

(1)构建标准化资源整合机制,强化危机响应敏捷性。危机初期,企业需优先建立标准化资源池与动态配置流程,通过精益数字化工具快速聚合内外部资源,制定清晰的资源分类目录与优先级规则,搭建跨部门协作平台,从而确保关键资源在冲击下能够迅速重组并形成经济韧性。企业可利用精益数字化系统实时监控供应链中断风险,制定资源调配预案,避免因缺乏异质性资源导致核心业务停滞,实现局部有序的资源集束效应。

(2)推行数据驱动的链合协同,提升动态调整效率。危机中期,企业需强化组织动态能力,通过数据共享与技术创新降低内部熵增。企业可利用精益数字化、自动化与数字孪生技术模拟危机场景下的资源配置方案,包括从生产现场到组织战略、从思想到行动的系统性变革。全方位变革内容决定了一体化改善体系,由点及体、由体及点,环环相扣解决问题,多层布控保证改善效果与质量。

(3)沉淀战略基因与文化内核,驱动长期反熵进化。危机后期,企业需要聚焦战略韧性建设,将危机应对经验转化为组织能力,通过复盘机制提炼危机管理实践经验,将精益数字化嵌入企业文化、制度与核心流程。同时,利用智能技术持续优化战略决策框架,确保资源与战略目标动态匹配,实现以数据为核心的资源要素变革、以网络化为牵引的生产方式重构、以扁平化为方向的企业形态转型,以及以平台赋能为导向的业务模式创新。

4.4 不足与展望

本文存在以下不足:一方面,本研究采用多案例分析方法,可能存在主观性和解读偏差。为了更好地度量和评估组织韧性水平,未来可通过多方法数据收集、多样本比较、韧性量表开发和验证等方式加以改进。另一方面,本研究仅聚焦精益数字化对制造企业组织韧性的影响,未充分探讨其他因素以及多因素协同作用对制造企业组织韧性的影响。未来可进一步分析政府政策、市场环境、技术变革、利益相关者等对制造企业组织韧性的影响,进一步深化对精益数字化赋能制造企业组织韧性的理解。

参考文献：

[1] 宋耘, 王婕, 陈浩泽. 逆全球化情境下企业的组织韧性形成机制——基于华为公司的案例研究[J].外国经济与管理, 2021, 43(5): 3-19.

[2] 钱悦, 温雅, 孙亚程. 乌卡环境下如何提升组织韧性——基于组织学习的视角[J].南开管理评论, 2024, 27(2): 38-52.

[3] 荆树伟, 冯月, 阎俊爱, 等. 咨询团队参与下情绪对精益数字化推行的影响[J].系统工程学报, 2023, 38(4): 459-473.

[4] 单宇, 许晖, 周连喜, 等. 数智赋能: 危机情境下组织韧性如何形成——基于林清轩转危为机的探索性案例研究[J].管理世界, 2021, 37(3): 84-104.

[5] SAJKO M, BOONE C, BUYL T. CEO greed, corporate social responsibility, and organizational resilience to systemic shocks[J].Journal of Management, 2021, 47(4): 957-992.

[6] 张少峰, 徐梦苏, 朱悦, 等. 技术创新、组织韧性与制造企业高质量发展[J].科技进步与对策, 2023, 40(13): 81-92.

[7] 张强, 戈福利, 张璐, 等. 国内外企业韧性研究述评与展望[J].科技进步与对策, 2024, 41(16): 37-48.

[8] BENKHATI I, BELHADI A, KAMBLE S S, et al. Linkages between smart, lean, and resilient manufacturing for sustainable development[J]. Business Strategy and the Environment,2023,32(6):3689-3704.

[9] TORTORELLA G, PRASHAR A, ANTONY J, et al. Soft lean practices and organizational resilience in the service sector[J].Management Decision, 2024, 62(4): 1424-1452.

[10] 尹西明, 马伊兰, 王朝晖, 等. 制造业数字化转型、开放式创新与组织韧性——基于动态能力视角[J].科技进步与对策, 2025,42(22):43-53.

[11] 张秀娥, 滕欣宇. 组织韧性内涵、维度及测量[J].科技进步与对策, 2021, 38(10): 9-17.

[12] BERGAMI M, CORSINO M, DAOOD A, et al. Being resilient for society: evidence from companies that leveraged their resources and capabilities to fight the COVID-19 crisis[J].R&D Management, 2022, 52(2): 235-254.

[13] RABENU E, TZINER A. Employee resilience: a faceted analytical approach[J].Industrial and Organizational Psychology, 2016, 9(2): 480-485.

[14] KANTUR D. Measuring organizational resilience: a scale development[J].Journal of Business Economics and Finance, 2015, 4(3): 456-472.

[15] VAN DER VEGT G S, ESSENS P, WAHLSTRÖM M, et al. Managing risk and resilience[J].Academy of Management Journal, 2015, 58(4): 971-980.

[16] TSIAPA M, BATSIOLAS I. Firm resilience in regions of eastern Europe during the period 2007—2011[J].Post-Communist Economies, 2019, 31(1): 19-35.

[17] SCHOLZ R W, CZICHOS R, PARYCEK P, et al. Organizational vulnerability of digital threats: a first validation of an assessment method[J].European Journal of Operational Research, 2020, 282(2): 627-643.

[18] SCHUMACHER S, HALL R, BILDSTEIN A, et al. Lean production systems 4.0: systematic literature review and field study on the digital transformation of lean methods and tools[J].International Journal of Production Research, 2023, 61(24): 8751-8773.

[19] ROSSINI M, CIFONE F D, KASSEM B, et al. Being lean: how to shape digital transformation in the manufacturing sector[J].Journal of Manufacturing Technology Management, 2021, 32(9): 239-259.

[20] CIANO M P, DALLASEGA P, ORZES G, et al. One-to-one relationships between Industry 4.0 technologies and lean production techniques: a multiple case study[J].International Journal of Production Research, 2021, 59(5): 1386-1410.

[21] 杨震宁,侯一凡.协同创新网络资源供给、企业创新需求、供需关系与创新绩效——基于中国科技园数据的实证分析[J].珞珈管理评论,2022,16(6):17-45.

[22] 陈晓东, 杨晓霞. 数字经济发展对产业结构升级的影响——基于灰关联熵与耗散结构理论的研究[J].改革, 2021, 34(3): 26-39.

[23] 史雅文,张捷,毕砚昭.基于耗散结构理论的企业组织韧性构建路径与对策研究[C].第十五届中国管理学年会论文集.南京:中国管理现代化研究会,2020.

[24] 张公一, 张畅, 刘思雯. 环境不确定情境下组织韧性影响路径、作用机制与应对策略研究[J].科技进步与对策, 2023, 40(2): 20-29.

[25] GIOIA D A, CORLEY K G, HAMILTON A L. Seeking qualitative rigor in inductive research[J].Organizational Research Methods, 2013, 16(1): 15-31.

[26] 韩文海, 苏敬勤. 耗散驱动适应效应: 数字化创新的主导逻辑——基于A网约车平台的纵向案例研究[J].管理评论, 2023, 35(3): 320-336.

[27] 刘春红, 郄可心, 陈李红. 动态视角下组织韧性的形成机理与作用效果[J].经济管理, 2023, 45(8): 5-25.

(责任编辑：张 悦)