本文是一篇工程管理论文，本文以A企业为研究对象，基于动态理论和生态系统理论，以通过fsQCA所得的“数据技术下制造业企业服务化路径”为依据，为A企业匹配适合其在数据技术下服务化发展的路径。
第1章绪论
1.1研究背景
当前，制造与服务出现了明显的一体化和相互促进趋势，服务在制造业企业的发展中发挥着越来越重要的作用。“十四五”规划提出：“发展服务型制造新模式，推动制造业向高端化智能化绿色化发展。”党的二十大报告再次强调了制造业向高端化、智能化发展。在新发展阶段，传统制造业向服务型制造发展，是拓展盈利促进企业发展的重要方式。价值创造已经从“有形产品”变为“无形服务”，从“产品导向”变为“服务导向”。制造业企业越来越多地从只提供产品转为提供“产品+服务包”。不难看出，制造业企业服务化已经成为中国制造业的发展方向。
伴随科学技术的发展，人类从信息技术时代进入了数据技术时代，信息技术的主要内容是自我控制和自我管理，而数据技术则是一种服务于社会和促进生产力的技术。数据已渗透到各个产业和商业体系中，并成为了一种关键的生产要素。人类对数据挖掘与利用的重要性需要备受关注。
数据技术的出现使得制造业新模式、新业态层出不穷，严重冲击着传统制造业，制造业企业开始重新思考它们的组织与生产模式，并重新定义企业和客户之间的关系。在制造业服务化的过程中，大数据、云计算等技术将在很大程度上改变传统的生产经营方式，推动制造业服务化，同时也给制造业的发展带来了新的机遇和挑战。“十四五”规划中提到：“深化重点行业的研发设计、生产制造、经营管理、市场服务等环节的数字化应用，培育发展个性定制、柔性制造等新模式。”在科技革命和新一轮工业变革的背景下，我国制造业服务化呈现出向智能化转型的特点。制造业企业将在服务过程中可通过数据分析和传输功能与物联网等技术的融合，对产品进行故障检测与预警；进一步提升客户服务敏捷度与灵活度，从而更好地进行服务化。制造业服务化的主要方法不是改变业务或技术创新，而是探索创新路径，使企业能够将其商业模式从传统的生产型制造转为服务型制造。在国内和国际双循环的背景下，我国制造业企业如何利用数据技术提升服务化能力，从而提升竞争力，这一问题值得探索
1.2研究目的及意义
1.2.1研究目的
通过对A企业的服务化状态进行资料调研，发现A企业明白进行服务化的重要性，并为服务化投入资源与成本，但在数字经济时代，其数据技术下的服务化还有进一步提升空间。基于A企业存在的问题，首先，运用模糊集定性比较分析方法探究数据技术下我国制造业企业的服务化路径类型；其次，对A企业数据技术下的服务化能力进行测量分析与评价；最后，针对A企业自身特性及所处的环境特点，选择适合其发展方向的数据技术下的服务化路径，并给出路径实施建议。本研究目的在于A企业在数字经济大背景下，更好地利用数据技术进行服务化，提升企业竞争力，从而能够在行业中长远发展。
1.2.2研究意义
（1）理论意义
丰富了数字时代数据技术及制造业服务化领域相关理论。本文在国内外研究学者对工业互联网、数据赋能及制造业企业服务化的研究基础上，提取数据技术下中国制造业企业服务化的影响因素，并探索数据技术下我国制造业企业服务化路径的若干类型。
拓展了模糊集定性比较分析（fsQCA）方法的使用情境。本文通过此方法识别出六条数据技术下我国制造业企业的高服务化路径，在此基础上，再针对A企业的自身特性及所处市场特点，设计适合其在数据技术下的服务化路径。可为后期学者进行相关的研究提供理论借鉴意义。
第2章数据技术下A企业服务化现状与存在的问题
2.1 A企业发展概况
2.1.1 A企业基本概况
中国第一汽车集团有限公司成立于1953年，前身为中国第一汽车制造厂，总部位于长春市，是中国汽车行业中最具实力的汽车集团之一。经过近七十年的发展，中国一汽已成为年产销300万辆级的国有大型汽车企业集团，产销总量始终位列行业第一阵营。旗下品牌有红旗、解放、奔腾等。业务领域包括汽车的研发、生产、销售、物流、服务、汽车零部件、金融服务、汽车保险、移动出行等。
2.1.2 A企业服务化发展历程
成立于1953年的A企业，其主要的自主品牌是解放牌货运车以及红旗轿车。
（1）走出市场困境
1958年，在连螺丝钉都要进口的情况下，A公司生产出了中国第一辆独立生产的红旗汽车，但代价很大。没有独立研发系统的支持，不仅红旗汽车的质量得不到保证，而且没有能力持续开发下一个车型。过去数年中，红旗的主要市场是政府公务用车，很少有普通用户会购买红旗车，为了走出市场困境，一汽制定了“复兴红旗”的战略计划。2017年，一汽在北京、南京、旧金山和慕尼黑设立了研发中心，并招募了大量的海外顶尖人才，通过上云的方式进行24小时在线设计，大幅提高了研发设计效率。并且在商业模式上，汽车制造工厂现在不再直接与经销商打交道，而是直接与客户打交道。
（2）自我革命
即使在红旗做得很好的传统公务车市场，一汽也进行了自我革命。以佛山政府为例，一汽为车辆提供全方位的出行服务，与政府系统通过网上预约、计费等方式进行对接。还可以选择多种出行方式，包括有无司机司机、不同车型等。通过与华为云等第三方技术企业的合作，一汽决心抓住数字化带来的机遇。
A企业正在积极利用新技术发展其业务，拥抱产业新时代。为了应用最新的技术，A企业在长春建立了一个全球研发中心，并拥有一支超过5000人的研发团队。A企业对于数据技术下的这场变革具有明确的目标：达成业务全面数字化与运营效能全面提升；注重提高数智化能力，特别是利用数智化工具推动业务变革和发展的能力；要聚焦真实的工作场景，实现数智化存在于全部工作流程中。
2.2相关概念界定
2.2.1数据技术
广义上数据技术为包括数据采集、预处理、存储与分析在内的一系列针对海量数据的核心技术。狭义的数据技术更多在于对数据处理层面的技术，包括将数据资产化与保护数据安全等。随着科技进步与发展，数据技术被赋予更多含义并产生一系列附加概念，如物联网、云计算、边缘计算等。物联网意为“万物互联”，即通过数据技术将不具有自主能力的物连接起来，从而为工业生产经营活动及日常生活提供便利。常见物联网的应用领域有物流行业、智能汽车行业、智能家居行业等。主要表现为：智能物流中的分拣运输；智能汽车的自动泊车、远程遥控等功能；家用电器互联、影音设备、照明系统等的智能控制。云计算的本质是能够整合大量计算资源，使用户能够获取无限资源，对可用资源没有时间或空间限制。数据技术对企业的战略意义不在于存储的大量数据，而在于对重要数据的专门处理，即对其进行“加工”，实现数据的价值转化，使其对企业的盈利产生积极效用。
2.2.2制造业企业服务化
制造业企业服务化是指制造业企业从以产品为导向发展为提供解决方案和增值服务，并以客户需求为导向来组织生产和销售，形成了以产品、服务和增值服务为核心竞争力的商业模式，最终实现价值创造。
制造业服务化最主要体现在两个方面：一是制造业企业向价值链上下游延伸。如生产技术与管理水平不断提高所带来的研发设计制造能力的提升和管理水平提高所带来的生产销售成本优势；二是在产品销售环节上由卖方市场向买方市场转变。随着中国科学技术和经济的全面发展，中国的生产力逐步释放，制造业发展迅速，特别是90年代以后，中国制造业逐渐走向成熟。21世纪以来，制造业的竞争日趋激烈，中国的制造业可以说是经历了世界产业结构的变革与发展，并迎来了服务型制造业时代，服务化趋势明显。在过去，制造业企业依靠提供硬件设备与产品，随着供给侧结构性改革、消费者消费需求的多样化以及劳动力成本的上升，传统制造业已经无法满足市场需要，客户更多地关注产品衍生出的服务。因而制造业企业战略从“产品导向”发展为“客户导向”，从客户需求出发来设计自己的产品、服务与营销策略，从而实现价值链的延伸与攀升。
第3章 数据技术下制造业企业服务化路径揭示 .................... 21
3.1 数据技术下制造业企业服务化逻辑分析与模型构建 ................ 21
3.1.1 数据技术下制造业企业服务化逻辑分析 ...................... 21
3.1.2 数据技术下制造业企业服务化组态模型构建 ...................... 22
第4章 数据技术下A企业服务化路径选择 .............................. 41
4.1 数据技术下A企业服务化路径选择原则 ................... 41
4.1.1 持续性原则 ............................ 41
4.1.2 适用性原则 ................................. 42
第5章 数据技术下A企业服务化路径实施策略 ......................... 62
5.1 提升数据技术下A企业数据安全能力 ......................... 62
5.1.1 建立数据安全制度体系 .......................... 62
5.1.2 设立数据安全组织 ............................. 64
第5章数据技术下A企业服务化路径实施策略
5.1提升数据技术下A企业数据安全能力
随着汽车智能化、数字化的发展，近年来，智能汽车网络和数据的安全变得越来越重要。黑客攻击和非法入侵造成的数据泄露和信息造假正在逐步增加汽车数据安全的风险。同时，过度收集个人敏感数据、非法远程控制车辆、车辆被盗等案件也在增加。因此，汽车数据的安全已经成为智能汽车发展的一个重要组成部分。随着2021年《数据安全法》与《个人信息保护法》的陆续发布，汽车数据安全已经上升到安
