終于明白了!為什么要數字化轉型?數字化轉型的本質是什么?分為哪幾個階段進行?
2024-12-27 13:46 來源:有顏有貨 文/用戶投稿 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,便是基于業務需求的深度分析與可視化展示。通過報表與可視化報告,展現歷史與當前數據,助力決策制定。如尋找貢獻80%營收的20%優質代理商,便需借助數據挖掘技術精準定位。
隨著數字化成熟度的提升,各業務模塊均應配備可視化模塊,運用商務智能BI系統或制造智能MI系統,實現數據的直觀呈現與洞察。
第三階段:精益化分析
在自動化與信息化基礎穩固后,企業開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。
傳統企業常依賴工業工程師或咨詢師進行現場診斷,而精益化分析則借助數字化技術,固化、簡化并優化精益化過程。將經驗驅動的現場診斷,轉化為數據驅動的數字化診斷,更客觀、及時、全面、智能地揭示生產系統中的問題與浪費。
第四階段:高階數據分析
基于精益化分析的成果,企業需進一步分析問題根源,提供解決方案。此時,大數據與人工智能技術大顯身手。
- 機器學習:提煉歷史最佳實踐,進行預測分析。
- APS技術:為生產計劃與排程提供智能決策支持。
- 知識圖譜:構建企業知識庫,提升決策效率。
- 計算機視覺與聽覺:替代重復勞動,釋放人力資源。
針對特定行業、工藝與流程節點,大數據與人工智能技術助力管理人員快速乃至自動決策,推動企業向智能制造邁進。
第五階段:全面智能化轉型
當企業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的連接便成為必然。通過全面智能化轉型,實現供應鏈的整體優化與協同。
另外再啰嗦幾句:
(1)落地是從一到五,設計是從五到一。
(2)軟硬件全買最好的,不如用精益方法先把整個流程擼通,然后逐步迭代升級(可借鑒IT行業的敏捷開發模式),在技術發展太快的今天,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,更好的產品。
(3)一次性把數據采集全了,不如挑一、兩個典型工業應用場景(痛點)直接從第一階段干到第三、四階段。
(4)智能制造、工業4.0、人工智能、大數據、物聯網、MES等都是概念,往往每個人對同一個概念的理解都不完全相同,不如簡化一下思路,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?
對于大多數企業而言,數字化戰略的定價權并不掌握在經營者手中。數字化投入與產出的關系,往往如同開盲盒一般,難以預測。因此,一些企業會采用一種簡單直接的估價方法,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,企業經營者可能更傾向于將資金用于更直觀的投資,如擴建工廠、購置設備或擴大營銷團隊,而非投資于無形的軟件系統。
然而,這種主觀判斷往往導致企業在選購系統時缺乏針對性,難以找到真正適合自身的信息化解決方案。
在數字化轉型過程中,許多企業忽視了“整體規劃”的重要性。由于缺乏轉型經驗,企業往往采取試錯策略,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、業務流程的對齊以及數據模型的一致性。這些問題若處理不當,將涉及舊系統改造、數據接口對接、業務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”至關重要。
一是建立數字化委員會。由于數字化轉型涉及多個環節、周期長,需要成立專門的團隊來推動。該委員會由公司骨干成員組成,包括委員會主席(由數字化影響最大的核心部門主管或公司負責人擔任)、顧問(具有IT背景的成員)以及各部門主管(負責協助推進數字化在本部門的落實工作)。
二是明確業務邊界。在粗放式管理中,各部門業務邊界模糊。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。
三是優化業務流程。傳統業務流程缺乏形式化落地,數字化系統需要設置節點、處理人和處理動作。對于缺乏經驗的企業,織信Informat可提供資深產品經理的支持。
四是梳理主數據。如ERP中的BOM、人事管理中的部門和職級等,這些主數據模塊貫穿整個業務流程體系。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轉型的關鍵。中小企業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:
一是引進具有IT背景的業務型人才。這樣的人才能夠為企業數字化轉型提供有力支持。
二是加強業務人員數字化培訓。通過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務人員的參與度和技術人員的響應速度,從而最大化地釋放數字化價值。
如今,越來越多的企業開始采用低代碼建設模式,以更少的人員、更短的時間實現更好的數字化成果。這一趨勢必將改變企業與數字化供應商之間的合作模式,使企業能夠更好地掌握數字化發展的主動權。
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