终于明白了!为什么要数字化转型?数字化转型的本质是什么?分为哪几个阶段进行?
2024-12-27 13:46:00.0 来源:有颜有货 文/用户投稿 责编:张晓丹
第二阶段:数据分析与可视化呈现
数据链接完成后,便是基于业务需求的深度分析与可视化展示。通过报表与可视化报告,展现历史与当前数据,助力决策制定。如寻找贡献80%营收的20%优质代理商,便需借助数据挖掘技术精准定位。
随着数字化成熟度的提升,各业务模块均应配备可视化模块,运用商务智能BI系统或制造智能MI系统,实现数据的直观呈现与洞察。
第三阶段:精益化分析
在自动化与信息化基础稳固后,企业开始探索如何利用数据提升效率、降低成本。这便是数字化转型的第三阶段——精益化分析。
传统企业常依赖工业工程师或咨询师进行现场诊断,而精益化分析则借助数字化技术,固化、简化并优化精益化过程。将经验驱动的现场诊断,转化为数据驱动的数字化诊断,更客观、及时、全面、智能地揭示生产系统中的问题与浪费。
第四阶段:高阶数据分析
基于精益化分析的成果,企业需进一步分析问题根源,提供解决方案。此时,大数据与人工智能技术大显身手。
- 机器学习:提炼历史最佳实践,进行预测分析。
- APS技术:为生产计划与排程提供智能决策支持。
- 知识图谱:构建企业知识库,提升决策效率。
- 计算机视觉与听觉:替代重复劳动,释放人力资源。
针对特定行业、工艺与流程节点,大数据与人工智能技术助力管理人员快速乃至自动决策,推动企业向智能制造迈进。
第五阶段:全面智能化转型
当企业内部的智能高阶分析达到一定水平后,与全供应链其他智能企业的连接便成为必然。通过全面智能化转型,实现供应链的整体优化与协同。
另外再啰嗦几句:
(1)落地是从一到五,设计是从五到一。
(2)软硬件全买最好的,不如用精益方法先把整个流程撸通,然后逐步迭代升级(可借鉴IT行业的敏捷开发模式),在技术发展太快的今天,除非你能像换iPhone一样换你的数字化系统,不然总有更好的版本,更好的产品。
(3)一次性把数据采集全了,不如挑一、两个典型工业应用场景(痛点)直接从第一阶段干到第三、四阶段。
(4)智能制造、工业4.0、人工智能、大数据、物联网、MES等都是概念,往往每个人对同一个概念的理解都不完全相同,不如简化一下思路,这么想:我想要哪些数据,能帮我把哪里管得更好。
那么,企业该如何规划数字化转型之路?又该如何合理评估数字化投入的成本?
对于大多数企业而言,数字化战略的定价权并不掌握在经营者手中。数字化投入与产出的关系,往往如同开盲盒一般,难以预测。因此,一些企业会采用一种简单直接的估价方法,即将全年利润的10%左右作为数字化投入预算。若超出此预算,企业经营者可能更倾向于将资金用于更直观的投资,如扩建工厂、购置设备或扩大营销团队,而非投资于无形的软件系统。
然而,这种主观判断往往导致企业在选购系统时缺乏针对性,难以找到真正适合自身的信息化解决方案。
在数字化转型过程中,许多企业忽视了“整体规划”的重要性。由于缺乏转型经验,企业往往采取试错策略,先引入一款系统试试水。然而,信息化系统的部署并非简单的加法运算,后续系统的引入需要考虑与现有系统的兼容性、业务流程的对齐以及数据模型的一致性。这些问题若处理不当,将涉及旧系统改造、数据接口对接、业务流程重组等额外成本,这些成本在项目初期往往难以预估。
因此,做好“整体规划”至关重要。
一是建立数字化委员会。由于数字化转型涉及多个环节、周期长,需要成立专门的团队来推动。该委员会由公司骨干成员组成,包括委员会主席(由数字化影响最大的核心部门主管或公司负责人担任)、顾问(具有IT背景的成员)以及各部门主管(负责协助推进数字化在本部门的落实工作)。
二是明确业务边界。在粗放式管理中,各部门业务边界模糊。数字化建设需要明确各岗位职责和工作内容,并将其固化到系统中。
三是优化业务流程。传统业务流程缺乏形式化落地,数字化系统需要设置节点、处理人和处理动作。对于缺乏经验的企业,织信Informat可提供资深产品经理的支持。
四是梳理主数据。如ERP中的BOM、人事管理中的部门和职级等,这些主数据模块贯穿整个业务流程体系。建立统一规范的主数据体系是数字化的基础。
此外,数字化人才建设也是企业转型的关键。中小企业在数字化人才方面普遍匮乏,导致转型能力不足。因此,我们建议企业:
一是引进具有IT背景的业务型人才。这样的人才能够为企业数字化转型提供有力支持。
二是加强业务人员数字化培训。通过系统化培训提升员工对数字化的认同感和使用能力。
三是推广低代码能力。利用低代码平台提高业务人员的参与度和技术人员的响应速度,从而最大化地释放数字化价值。
如今,越来越多的企业开始采用低代码建设模式,以更少的人员、更短的时间实现更好的数字化成果。这一趋势必将改变企业与数字化供应商之间的合作模式,使企业能够更好地掌握数字化发展的主动权。
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