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      終于明白了!為什么要數字化轉型?數字化轉型的本質(zhì)是什么?分為哪幾個(gè)階段進(jìn)行?

      2024-12-27 13:46 來(lái)源:有顏有貨 文/用戶(hù)投稿  責編:張曉丹

      第二階段:數據分析與可視化呈現


        數據鏈接完成后,便是基于業(yè)務(wù)需求的深度分析與可視化展示。通過(guò)報表與可視化報告,展現歷史與當前數據,助力決策制定。如尋找貢獻80%營(yíng)收的20%優(yōu)質(zhì)代理商,便需借助數據挖掘技術(shù)精準定位。



        隨著(zhù)數字化成熟度的提升,各業(yè)務(wù)模塊均應配備可視化模塊,運用商務(wù)智能BI系統或制造智能MI系統,實(shí)現數據的直觀(guān)呈現與洞察。



      第三階段:精益化分析


        在自動(dòng)化與信息化基礎穩固后,企業(yè)開(kāi)始探索如何利用數據提升效率、降低成本。這便是數字化轉型的第三階段——精益化分析。


        傳統企業(yè)常依賴(lài)工業(yè)工程師或咨詢(xún)師進(jìn)行現場(chǎng)診斷,而精益化分析則借助數字化技術(shù),固化、簡(jiǎn)化并優(yōu)化精益化過(guò)程。將經(jīng)驗驅動(dòng)的現場(chǎng)診斷,轉化為數據驅動(dòng)的數字化診斷,更客觀(guān)、及時(shí)、全面、智能地揭示生產(chǎn)系統中的問(wèn)題與浪費。


      第四階段:高階數據分析


        基于精益化分析的成果,企業(yè)需進(jìn)一步分析問(wèn)題根源,提供解決方案。此時(shí),大數據與人工智能技術(shù)大顯身手。


      • 機器學(xué)習:提煉歷史最佳實(shí)踐,進(jìn)行預測分析。
      • APS技術(shù):為生產(chǎn)計劃與排程提供智能決策支持。
      • 知識圖譜:構建企業(yè)知識庫,提升決策效率。
      • 計算機視覺(jué)與聽(tīng)覺(jué):替代重復勞動(dòng),釋放人力資源。


        針對特定行業(yè)、工藝與流程節點(diǎn),大數據與人工智能技術(shù)助力管理人員快速乃至自動(dòng)決策,推動(dòng)企業(yè)向智能制造邁進(jìn)。


      第五階段:全面智能化轉型


        當企業(yè)內部的智能高階分析達到一定水平后,與全供應鏈其他智能企業(yè)的連接便成為必然。通過(guò)全面智能化轉型,實(shí)現供應鏈的整體優(yōu)化與協(xié)同。


        另外再啰嗦幾句:

      (1)落地是從一到五,設計是從五到一。

      (2)軟硬件全買(mǎi)最好的,不如用精益方法先把整個(gè)流程擼通,然后逐步迭代升級(可借鑒IT行業(yè)的敏捷開(kāi)發(fā)模式),在技術(shù)發(fā)展太快的今天,除非你能像換iPhone一樣換你的數字化系統,不然總有更好的版本,更好的產(chǎn)品。

      (3)一次性把數據采集全了,不如挑一、兩個(gè)典型工業(yè)應用場(chǎng)景(痛點(diǎn))直接從第一階段干到第三、四階段。

      (4)智能制造、工業(yè)4.0、人工智能、大數據、物聯(lián)網(wǎng)、MES等都是概念,往往每個(gè)人對同一個(gè)概念的理解都不完全相同,不如簡(jiǎn)化一下思路,這么想:我想要哪些數據,能幫我把哪里管得更好。


        那么,企業(yè)該如何規劃數字化轉型之路?又該如何合理評估數字化投入的成本?


        對于大多數企業(yè)而言,數字化戰略的定價(jià)權并不掌握在經(jīng)營(yíng)者手中。數字化投入與產(chǎn)出的關(guān)系,往往如同開(kāi)盲盒一般,難以預測。因此,一些企業(yè)會(huì )采用一種簡(jiǎn)單直接的估價(jià)方法,即將全年利潤的10%左右作為數字化投入預算。若超出此預算,企業(yè)經(jīng)營(yíng)者可能更傾向于將資金用于更直觀(guān)的投資,如擴建工廠(chǎng)、購置設備或擴大營(yíng)銷(xiāo)團隊,而非投資于無(wú)形的軟件系統。


        然而,這種主觀(guān)判斷往往導致企業(yè)在選購系統時(shí)缺乏針對性,難以找到真正適合自身的信息化解決方案。


        在數字化轉型過(guò)程中,許多企業(yè)忽視了“整體規劃”的重要性。由于缺乏轉型經(jīng)驗,企業(yè)往往采取試錯策略,先引入一款系統試試水。然而,信息化系統的部署并非簡(jiǎn)單的加法運算,后續系統的引入需要考慮與現有系統的兼容性、業(yè)務(wù)流程的對齊以及數據模型的一致性。這些問(wèn)題若處理不當,將涉及舊系統改造、數據接口對接、業(yè)務(wù)流程重組等額外成本,這些成本在項目初期往往難以預估。


        因此,做好“整體規劃”至關(guān)重要。


        一是建立數字化委員會(huì )。由于數字化轉型涉及多個(gè)環(huán)節、周期長(cháng),需要成立專(zhuān)門(mén)的團隊來(lái)推動(dòng)。該委員會(huì )由公司骨干成員組成,包括委員會(huì )主席(由數字化影響最大的核心部門(mén)主管或公司負責人擔任)、顧問(wèn)(具有IT背景的成員)以及各部門(mén)主管(負責協(xié)助推進(jìn)數字化在本部門(mén)的落實(shí)工作)。


        二是明確業(yè)務(wù)邊界。在粗放式管理中,各部門(mén)業(yè)務(wù)邊界模糊。數字化建設需要明確各崗位職責和工作內容,并將其固化到系統中。


        三是優(yōu)化業(yè)務(wù)流程。傳統業(yè)務(wù)流程缺乏形式化落地,數字化系統需要設置節點(diǎn)、處理人和處理動(dòng)作。對于缺乏經(jīng)驗的企業(yè),織信Informat可提供資深產(chǎn)品經(jīng)理的支持。


        四是梳理主數據。如ERP中的BOM、人事管理中的部門(mén)和職級等,這些主數據模塊貫穿整個(gè)業(yè)務(wù)流程體系。建立統一規范的主數據體系是數字化的基礎。


        此外,數字化人才建設也是企業(yè)轉型的關(guān)鍵。中小企業(yè)在數字化人才方面普遍匱乏,導致轉型能力不足。因此,我們建議企業(yè):


        一是引進(jìn)具有IT背景的業(yè)務(wù)型人才。這樣的人才能夠為企業(yè)數字化轉型提供有力支持。


        二是加強業(yè)務(wù)人員數字化培訓。通過(guò)系統化培訓提升員工對數字化的認同感和使用能力。


        三是推廣低代碼能力。利用低代碼平臺提高業(yè)務(wù)人員的參與度和技術(shù)人員的響應速度,從而最大化地釋放數字化價(jià)值。


        如今,越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始采用低代碼建設模式,以更少的人員、更短的時(shí)間實(shí)現更好的數字化成果。這一趨勢必將改變企業(yè)與數字化供應商之間的合作模式,使企業(yè)能夠更好地掌握數字化發(fā)展的主動(dòng)權。

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