“数字化转型”一词，放在几年前，企业尚在谈“为何要转型”、“要不要转型”，而今天，这些问题更多变成了“什么时候转型”、“如何转型”。正如牛津经济学院研究所提，技术发展与企业数字化进程出现速度剪刀差。摆在企业面前的挑战是，如何加快新技术的采用节奏，带动商业模式创新，实现新增长。

      基于此，今天我就以制造业为切入口，来深入聊聊制造企业“数字化转型”工作该如何推进。

一、制造企业开展“数字化转型”普遍存在的问题与挑战

问题一、认知不足

      对于数字化转型，目前大多数制造业企业认知还停留在部署IT系统阶段，尽管经过多年传统信息技术的应用，信息孤岛、基础数据不准确、编码体系不统一等问题仍然存在，而云计算、大数据、AI、IoT等新兴技术在理解、掌握、应用上存在一定门槛，新旧问题叠加阻碍了数字化转型工作进程。

问题二、重硬轻软

      一是工具、方法“重硬轻软”。制造业企业在数字化转型过程中，往往是侧重技术等“硬工具”驱动，认为能引进尽可能多的数字化技术/工具就能确保转型取得成功。对于组织、流程、商业模式和管理模式变革等“软实力”的重视程度不够。
      二是设施投入“重硬轻软”。制造业企业在数字化转型过程中，往往是自动化设备等硬件设施的升级，对于设备联网和数据采集的重视程度不足，投入建设中的“重硬轻软”在一定程度上会导致能力分布失衡。

问题三、缺乏支撑

      大多数制造业企业推动数“数字化转型”的意愿强烈，但由于缺乏专业指导，普遍缺乏清晰的战略目标、详细的转型规划以及有效的保障措施。而制造业门类众多，各细分行业差异明显，处在各产业链中不同位置的企业存在很强的个性化，数字化转型的突破口各不相同，往往没有可以直接照搬的模板，缺乏可供借鉴的经验。

二、制造企业开展“数字化转型”工作推进建议

  1、制造企业开展“数字化转型”的建议一：建设数字化的六大要点

• 规划先行：与专业的厂商和咨询机构合作，开展诊断评估、制定智能工厂总体规划，选择平台化系统。

• 问题牵引：明确智能工厂要解决什么问题，且确信能解决这些问题。

• 夯实基础：是否具备实施智能工厂的基础条件？比如数字化、网络化、一定程度的自动化。

• 循序渐进：点（工艺装备升级+信息系统建设）、线（产线和车间层面互联互通）、面（设计/制造/服务协同、数据的深层次分析应用）。

• 持续投入：投入人员、资金，用于软硬件维护、升级更新服务。

• 管理变革+人员培训：更新组织架构和流程，提升人员素质。

  2、制造企业开展“数字化转型”的建议二：打造智能化能力提升闭环

• 现状评估：如核心技术、产品工艺、生产运营、财务收支、人员配备、组织架构。

• 能力测评：如智能制造要素完整度、智能制造能力成熟度、两化融合总体评价。

• 需求分析：识别企业短板、定位核心痛点、明确关键项目。

• 整体规划：总系统整体框架搭建工厂/车间仿真优化、自动化生产线设计。

• 项目设计：数字化产品/工艺设计、智能物流仓储系统、信息管理系统集成。

• 实施落地：分阶段实施验收、关键项目监理机制、实施成果监测及评估。

  
  

   3、关于“数字化转型”的涉及面

   ✅ 01. 设计总体路径图（顶层规划）

   设计出新建智能（数字化）工厂的大方向，它包括软硬件的配套选择、组织架构的设计、人员的培养与选拔，以及数字化的业绩管理。

   ✅ 02. 选用合适的数字化技术并落地

   分析智能（数字化）系统各项功能需求的可行性和重要性，在两个维度上进行优先级排序。此过程应邀请尽可能多的利益相关者参加，尤其是硬件和软件供应商明确短期、中期、长期的建设目标。

   ✅ 03. 打造敏捷组织、选拔人才

   敏捷组织能够使信息与决策更快地在组织上下流动，从组织架构、流程及人岗匹配这三个方面来打造组织稳定主心骨及动态能力。其次，做好关键核心岗位的人员选拔与管理。

   ✅ 04. 数字化业绩管理

   将关键指标层层分解，达到上下的统一和透明，并实时更新。在数字化业绩管理体系下，每个人都可以实时、直观的看到与自己相关的动态绩效，以实现实时反馈和远程解决问题

   ✅ 05. 构筑生态圈，充分调动各方力量

   数字化工厂的核心是实现整个价值链的端到端互联，因此企业必须借助各种力量构筑生态圈或成为生态圈的一员，充分调动自身、外部咨询机构、设备供应商、技术研发机构、政府机构等各方的资源。

   4、关于“数字化转型”规划阶段（顶层规划原则）

   ✅ 01. 战略规划

   数字化转型规划的前提，是需要具有前瞻性的战略规划，总体设计布局，分布达成目标。没有先进的前瞻性战略规划，无法设计出先进的数字化工厂，容易造成分散建设，无序建设、互不兼容，整合困难等问题，后患无穷！

   ✅ 02. 高效

   数字化转型建设的目标是效率提升，所以在顶层设计过程中，高效的业务流程、高效的组织机构必须得到体现！切不可将原有制度流程原班套用，谨记是在信息化、数字化条件之下的业务构建或优化。

   ✅ 03. 兼容

   数字化转型建设，是软硬件+ 网络+业务咨询等全方面的协同建设，所以必须考虑兼容性，特别是在硬件设备采购、软件基础架构选型、网络适配等，一定要有一套企业的自身标准！

   ✅ 04. 实操

   数字化转型建设必须要考虑各个环节的实操性（用户体验），一定贴合业务，尽量减少人为介入（更不可增加人为操作），以保障效率和质量！

   ✅ 05. 拓展

   数字化转型建设的路径必须是分步实施，在建设过程中，无论是自身功能预留，还是与其他系统的对接，都必须按照顶层规划，预留可扩展空间！

   5、关于“数字化转型”选型阶段（技术/设备选型）

   数字化制造功能模块：信息管理系统、生产计划、工单执行、人员管理、物料管理、质量管理、工艺管理、设备管理、能源管理等。

      数字化工厂建设，要围绕数字化制造九大功能模块来展开，首先，分析数字化系统的集成框架，以保证数字化系统的完整有效，一般数字化工厂需要包括PLM系统(产品生命周期管理系统)，ERP系统(企业资源计划系统)，MES系统(制造执行系统)，WMS（仓储物流管理系统）以及SCADA(数据采集平台)等在内的相互连接的一整套数字化管理体系。

      其次，分析数字化系统各项功能需求的可行性和重要性，在两个维度上进行高、中、低三档的排序。此过程应邀请尽可能多的利益相关者参加，尤其是硬件（自动化）和软件供应商，根据可行性和重要性排序，制定数字化系统落地的实施路径，明确短期、中期、长期的发展目标。

技术/设备选型一定要注意这几个方面：硬件（设备）无法物联、系统业务边界不清、数据库不兼容、通讯协议若干、网络（信息）安全。

   6、关于“数字化转型”实施阶段

   ✅ 01. 组织机构

   建设的主体不是设备供应商或者软件实施商，而是企业自身！必须匹配高效敏捷的甲方项目组织，精心选拔关键用户，以战略高度予以重视！

   ✅ 02. 业务流程

   在组织保障的前提下，参与的关键用户是项目建设的核心，要深入梳理未来工厂的业务流程（配套管理制度：不要在弱管理的条件下实施信息化）。同时也是未来新组织的业务骨干。要充分理解关键用户的作用，不可只挂名，不参与！

   ✅ 03. 技术使用

   IT、管理、制造技术的方案及应用，需要关键用户的深度参与及熟练使用。后期能支撑日常运维。

   ✅ 04. 基础数据

   智能制造本质是数据流的价值体现，没有准确、规范的数据源，建设不可能成功。

   7、关于“数字化转型”数据分析阶段

   ✅ 01. 提炼指标

   评价建设的效果，必须要从多维度提炼指标如：生产效率、质量、交期、成本、安全、环保等。数字化工厂是集约化的具体体现，提炼指标就是集约模型建立的过程，这是数据利用的基础！

   ✅ 02. 指标量化

   建设所提取的各项指标需要直观可量化，最好直接转化成经济指标，避免过多的定性通过指标量化，能够直观发现问题点。

   ✅ 03. 目标值设定

   建设是一个总体规划，分步实施的过程，指标虽然量化了，但是每个阶段的目标值需要根据具体情况合理、有效的设定，使目标变得清晰、聚焦、可实现！

   ✅ 04. 业务改善

   数据利用的终极目标是业务改善（市场、效率、质量等），使数据产生价值如果数据仅仅就用于统计，则智能制造就是一个概念而已，无法体现智能工厂的意义。