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終于明白了!為什么要數(shù)字化轉(zhuǎn)型?數(shù)字化轉(zhuǎn)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/用戶投稿  責(zé)編:張曉丹

第二階段:數(shù)據(jù)分析與可視化呈現(xiàn)


  數(shù)據(jù)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(bào)表與可視化報(bào)告,展現(xiàn)歷史與當(dāng)前數(shù)據(jù),助力決策制定。如尋找貢獻(xiàn)80%營(yíng)收的20%優(yōu)質(zhì)代理商,便需借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)精準(zhǔn)定位。



  隨著數(shù)字化成熟度的提升,各業(yè)務(wù)模塊均應(yīng)配備可視化模塊,運(yùn)用商務(wù)智能BI系統(tǒng)或制造智能MI系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的直觀呈現(xiàn)與洞察。



第三階段:精益化分析


  在自動(dòng)化與信息化基礎(chǔ)穩(wěn)固后,企業(yè)開始探索如何利用數(shù)據(jù)提升效率、降低成本。這便是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第三階段——精益化分析。


  傳統(tǒng)企業(yè)常依賴工業(yè)工程師或咨詢師進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)診斷,而精益化分析則借助數(shù)字化技術(shù),固化、簡(jiǎn)化并優(yōu)化精益化過(guò)程。將經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)的現(xiàn)場(chǎng)診斷,轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字化診斷,更客觀、及時(shí)、全面、智能地揭示生產(chǎn)系統(tǒng)中的問(wèn)題與浪費(fèi)。


第四階段:高階數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)大顯身手。


  • 機(jī)器學(xué)習(xí):提煉歷史最佳實(shí)踐,進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。
  • APS技術(shù):為生產(chǎn)計(jì)劃與排程提供智能決策支持。
  • 知識(shí)圖譜:構(gòu)建企業(yè)知識(shí)庫(kù),提升決策效率。
  • 計(jì)算機(jī)視覺與聽覺:替代重復(fù)勞動(dòng),釋放人力資源。


  針對(duì)特定行業(yè)、工藝與流程節(jié)點(diǎn),大數(shù)據(jù)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(zhuǎn)型


  當(dāng)企業(yè)內(nèi)部的智能高階分析達(dá)到一定水平后,與全供應(yīng)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(zhuǎn)型,實(shí)現(xiàn)供應(yīng)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(shè)計(jì)是從五到一。

(2)軟硬件全買最好的,不如用精益方法先把整個(gè)流程擼通,然后逐步迭代升級(jí)(可借鑒IT行業(yè)的敏捷開發(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(shù)字化系統(tǒng),不然總有更好的版本,更好的產(chǎn)品。

(3)一次性把數(shù)據(jù)采集全了,不如挑一、兩個(gè)典型工業(yè)應(yīng)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(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、MES等都是概念,往往每個(gè)人對(duì)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(shù)據(jù),能幫我把哪里管得更好。


  那么,企業(yè)該如何規(guī)劃數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路?又該如何合理評(píng)估數(shù)字化投入的成本?


  對(duì)于大多數(shù)企業(yè)而言,數(shù)字化戰(zhàn)略的定價(jià)權(quán)并不掌握在經(jīng)營(yíng)者手中。數(shù)字化投入與產(chǎn)出的關(guān)系,往往如同開盲盒一般,難以預(yù)測(cè)。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(rùn)的10%左右作為數(shù)字化投入預(yù)算。若超出此預(yù)算,企業(yè)經(jīng)營(yíng)者可能更傾向于將資金用于更直觀的投資,如擴(kuò)建工廠、購(gòu)置設(shè)備或擴(kuò)大營(yíng)銷團(tuán)隊(duì),而非投資于無(wú)形的軟件系統(tǒng)。


  然而,這種主觀判斷往往導(dǎo)致企業(yè)在選購(gòu)系統(tǒng)時(shí)缺乏針對(duì)性,難以找到真正適合自身的信息化解決方案。


  在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中,許多企業(yè)忽視了“整體規(guī)劃”的重要性。由于缺乏轉(zhuǎn)型經(jīng)驗(yàn),企業(yè)往往采取試錯(cuò)策略,先引入一款系統(tǒng)試試水。然而,信息化系統(tǒng)的部署并非簡(jiǎn)單的加法運(yùn)算,后續(xù)系統(tǒng)的引入需要考慮與現(xiàn)有系統(tǒng)的兼容性、業(yè)務(wù)流程的對(duì)齊以及數(shù)據(jù)模型的一致性。這些問(wèn)題若處理不當(dāng),將涉及舊系統(tǒng)改造、數(shù)據(jù)接口對(duì)接、業(yè)務(wù)流程重組等額外成本,這些成本在項(xiàng)目初期往往難以預(yù)估。


  因此,做好“整體規(guī)劃”至關(guān)重要。


  一是建立數(shù)字化委員會(huì)。由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型涉及多個(gè)環(huán)節(jié)、周期長(zhǎng),需要成立專門的團(tuán)隊(duì)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(shù)字化影響最大的核心部門主管或公司負(fù)責(zé)人擔(dān)任)、顧問(wèn)(具有IT背景的成員)以及各部門主管(負(fù)責(zé)協(xié)助推進(jìn)數(shù)字化在本部門的落實(shí)工作)。


  二是明確業(yè)務(wù)邊界。在粗放式管理中,各部門業(yè)務(wù)邊界模糊。數(shù)字化建設(shè)需要明確各崗位職責(zé)和工作內(nèi)容,并將其固化到系統(tǒng)中。


  三是優(yōu)化業(yè)務(wù)流程。傳統(tǒng)業(yè)務(wù)流程缺乏形式化落地,數(shù)字化系統(tǒng)需要設(shè)置節(jié)點(diǎn)、處理人和處理動(dòng)作。對(duì)于缺乏經(jīng)驗(yàn)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(shù)據(jù)。如ERP中的BOM、人事管理中的部門和職級(jí)等,這些主數(shù)據(jù)模塊貫穿整個(gè)業(yè)務(wù)流程體系。建立統(tǒng)一規(guī)范的主數(shù)據(jù)體系是數(shù)字化的基礎(chǔ)。


  此外,數(shù)字化人才建設(shè)也是企業(yè)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。中小企業(yè)在數(shù)字化人才方面普遍匱乏,導(dǎo)致轉(zhuǎn)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?yàn)槠髽I(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供有力支持。


  二是加強(qiáng)業(yè)務(wù)人員數(shù)字化培訓(xùn)。通過(guò)系統(tǒng)化培訓(xùn)提升員工對(duì)數(shù)字化的認(rèn)同感和使用能力。


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


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

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