企业数字化转型的“困境”与“蜕变”

对于传统企业来说，尽管数字化转型是当下制造业成败的关键，但是并不是所有制造业企业都在转型中一帆风顺。

突如其来的疫情让所有企业瞬间进入临战状态，我们能感受到的是，有些没能力做出及时反应的企业将有可能陷入低谷。

国内企业数字化普及率一般

在数字化转型的过程中，工业互联网是制造业未来发展、转型的关键步骤，而对于企业来讲，在上云、转型、落地的过程中将面临各种挑战。

其实，尽管国内数字化转型的包容度很高，但是普及率仍然不高。并且，在进行数字化改造的过程中，部分企业的IT团队在落地的时候就陷入一定的误区，例如过度关心单一技术本身，而并没有制定整体的技术架构体系以及这些技术可以创造的业务价值。同时，由于缺少参考的案例，许多想要数字化转型的企业在实践过程中慢慢陷入试点的困境。

对此，鲸犀认为，企业想要完成数字化转型首要找到自身的业务价值。每家企业数字化转型的意义和想达到的目标是不一样的，靠数字化转型重塑端到端的价值链还是希望创造全新的业务模式或大幅度提升企业的业务能力等目的，是需要企业在数字化转型之前就要考虑到的。

尽管疫情的到来打破了许多企业原本的工作节奏，但是我们可以感受到，疫情的到来打破了许多人的生活方式，大家更能接受无人化、线上化，而从企业工业化角度来看，对于降本增效有着巨大的需求，而行业的发展也从规模化走向数字化、智能化。

而很多企业的发展都是依靠规模化去开拓，薄利多销、地推等方式获取更多的客源，如果想要增加产能就买地建厂、大量招工等，然而，人工、物料等成本的节节攀升，多个行业的逐渐饱和，用户的需求逐步提高等因素，外加疫情的到来，如今规模化已不再适合制造业继续发展。

对于许多企业来说，通过工业互联网让企业快速走向数字化转型是一个正确合理的途径，尤其对于制造业企业来说。

业界的一组数据表明，欧美等发达国家的数字化渗透率已达到50%以上，国内的数据是17%，排名全球第七的位置，尽管这个数字并不很高，但是国内有巨大的空间去开展数字化转型，其市场巨大。

工业互联网需多方面突破

尽管如今工业互联网的热度在不断升高，然而，工业互联网在很多方面仍然需要突破，发展也正面临着机遇和挑战。

业内人士分析称，在国内推广工业互联网，最大的优势就是大体量的市场应用需求和大流量的工业数据资源。因此，部分专家认为，相对独立的推进模式将制约国内工业互联网的发展，降低效益的发挥，应建立城市间互联互通的工业互联网平台，提升全产业链资源要素配置效率，才能在激烈的竞争中不会落下。

数据壁垒问题一直是企业数字化转型过程中需要突破的地方，而数据一旦联通其价值巨大，如上海市依托众多国企、技术方等资源集中打造长三角地区一体化的工业互联网平台，汇聚产业链上下游数据，这为智能制造发挥了重大的作用。

对于想要数字化转型的企业来说，打破信息孤岛最大的挑战之一就是数据安全问题。企业的核心数据一旦被泄露后果不堪设想。

而工业互联网融合了工业、信息等多方面技术，应用过程中对专业人才的需求和要求都极高，因此保障人才就是保障市场的发展。

由于制造业的领域非常广泛，对于许多行业来说没有形成一个模板，这也让许多企业进行数字化改造升级的过程中面临困境。对于工业互联网发展来说，数据采集是基础，然而制造业企业的技术、装备标准各有不同，这让数据采集变得尤为困难，与此同时，技术方的服务、平台、技术支持的标准也不相同，这让各个垂直领域行业应用存在定的衔接问题。

传统企业如何数字化转型

对于大部分传统企业来说，其业务流程是基于经验而不是系统，然而如今科技的发展倒逼着这些企业要进行流程的改革和优化，需要业务调整帮助企业迈向更高的平台。在优化过程中，数据的支撑显得尤为重要，能帮助企业更安全、更高效地发挥优势。

而传统企业要结合行业规律与企业本身的优势进行数字化转型。

1、数据连接、采集、整理

数据是数字化的基础，数字化转型的第一步往往都是先进行数据连接。而生产的过程中就可以通过设备来收集生产环节的数据。

例如，扫码收集库存数据；

通过改进业务流程，通过设置数据采集环节来收集数据；

通过网站埋点收集用户的行为数据……

2、数据分析及可视化

基于业务需求分析和可视化展示，分析历史和当下数据按指标、业务归类展示，生成报表、可视化报告。当涉及到具体问题则需要数据挖掘技术来追踪定位。

例如当数字化成熟到一定程度，各个业务都应该有相应的可视化模块，运用商务智能BI系统或制造智能MI系统可以实现数字可视化。

3、精益分析

传统企业在推行精益/工业工程方法和工具时，工业工程师或咨询师一般通过现场诊断分析来发现企业生产运营管理的问题，并指导企业持续改善的路线。

绝大部分生产制造企业在精益化方面相对落后，而精益分析的阶段需要企业利用数字化软硬件技术和工具进行固化、简化并优化精益化的过程，这可以将原来经验驱动的现场诊断，逐步转化并结合实时数据驱动的数字化诊断，将更客观、更及时、更全面、更智能地去发现企业生产系统中存在的浪费和问题。

4、高阶分析

大数据和人工智能技术可以帮助企业通过机器学习等技术对最佳历史实践进行提炼并预测，通过APS等技术为企业的计划排程提供智能决策，通过知识图谱等技术构建企业的知识库，通过计算机视觉听觉等技术替代现场枯燥无聊的重复劳动工位等。

而针对于每一种行业、每一道工艺、每一个流程节点，都可能有一些工业应用场景需要大数据和人工智能技术，来辅助管理人员进行快速决策，乃至解放管理人员进行自动决策，从而真正实现企业智能制造。

写在最后

对于中小型企业制造企业来说，成本的压力巨大，而客户对产品的要求也越来越高。订单多、批量小、产品种类多也是各个中小企业的痛点问题，这极大地增加了企业管理工作量和难度。

许多中小企业也是大型制造企业的供应商，从这个角度来说，二者息息相关。

随着企业自动化系统的建设完毕，未来企业的数据就具备较高的价值，数据将成为企业的核心资产，而这个数据不光是基于互联网企业，对于传统企业来说，如何利用、管理好数据同样也是重要的话题，客户对数据的依赖也越来越高，因此这个过程需要一个平台作为载体将数据承担起来。

而企业面临的数据孤岛、定制化程度高、融合困难、缺乏工业App、缺乏专业技术提供商等问题，都是未来企业要着重解决的。

对于所有想要数字化转型的企业而言，转型的过程无疑是脱胎换骨，也注定充满了艰辛和痛苦。

但当企业完成了从业务形态，重塑了组织结构，其技术管理、企业文化、人员组成的数字化转型，无疑是一种蜕变和重生。

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