隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為企業(yè)尤其是傳統(tǒng)企業(yè)發(fā)展的必經(jīng)之路。企業(yè)如何進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型也成為現(xiàn)代企業(yè)發(fā)展的重要話題。所謂的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型就是利用數(shù)字化技術(shù)（如大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等）來(lái)推動(dòng)企業(yè)組織轉(zhuǎn)變業(yè)務(wù)模式，組織架構(gòu)，企業(yè)文化等的變革措施，如衍生出的智能制造、智慧城市等概念。

 

 

企業(yè)實(shí)施信息化后，企業(yè)相關(guān)的人，物料，設(shè)備，資金等要素就圍繞固化好的軟件系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)，但是這些要素在企業(yè)日常運(yùn)營(yíng)過(guò)程中實(shí)際運(yùn)行情況是怎樣的，企業(yè)并不十分清楚，企業(yè)并沒(méi)有一個(gè)系統(tǒng)能實(shí)時(shí)抓取并可視化企業(yè)日常運(yùn)營(yíng)全景，比如客戶購(gòu)買(mǎi)企業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)后的使用情況、市場(chǎng)的變化情況、工廠流水線的運(yùn)行情況、供應(yīng)鏈的運(yùn)轉(zhuǎn)情況等。如果需要這些數(shù)據(jù)，大都需要通過(guò)人力來(lái)統(tǒng)計(jì)，做各種報(bào)表，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，且不一定能保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確行。

 

數(shù)字（據(jù)）化就是要通過(guò)收集企業(yè)日常運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)，客戶使用產(chǎn)品服務(wù)的數(shù)據(jù)，市場(chǎng)行業(yè)，趨勢(shì)等等數(shù)據(jù)，形成企業(yè)日常運(yùn)營(yíng)的全景圖，反映到產(chǎn)品研發(fā)、服務(wù)流程改善、精準(zhǔn)營(yíng)銷、銷售模式升級(jí)、優(yōu)化庫(kù)存等業(yè)務(wù)的改進(jìn)上來(lái)。

 

本文將以生產(chǎn)制造類企業(yè)為對(duì)象，詳細(xì)介紹傳統(tǒng)企業(yè)如何進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型？

 

1、第一階段：數(shù)據(jù)連接、采集、整理

 

數(shù)據(jù)是數(shù)字化的基礎(chǔ)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第一步往往都是先進(jìn)行數(shù)據(jù)連接。要分析什么業(yè)務(wù)，分析的指標(biāo)有哪些，需要的數(shù)據(jù)有哪些，當(dāng)下已有哪些數(shù)據(jù)，哪些數(shù)據(jù)不足需要定向收集。

 

數(shù)據(jù)采集的成本比較高，而且往往大動(dòng)干戈。建議先做好數(shù)字化路線和場(chǎng)景的規(guī)劃，盡量自頂而下推導(dǎo)到底需要哪些數(shù)據(jù)及其采集技術(shù)，往往數(shù)據(jù)采集的難點(diǎn)不在于技術(shù)層面，而在于業(yè)務(wù)層面的推動(dòng)。

 

采集到數(shù)據(jù)還只是第一步，后續(xù)需要有大量的工作保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，數(shù)據(jù)有問(wèn)題分析再嚴(yán)謹(jǐn)都是空談。建議在數(shù)字化規(guī)劃階段，需要對(duì)全數(shù)據(jù)鏈路進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì)，爭(zhēng)取做到幾個(gè)要點(diǎn)：

 

①多個(gè)系統(tǒng)相聯(lián)通，至少保證同一種數(shù)據(jù)在不同系統(tǒng)中是一致的；

②通過(guò)數(shù)據(jù)鏈路設(shè)計(jì)使得相鄰環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)可相互校驗(yàn)；

③數(shù)據(jù)質(zhì)量需融入日常運(yùn)營(yíng)管理流程。

 

然后是數(shù)據(jù)整合。采集到的數(shù)據(jù)往往都分布在各業(yè)務(wù)系統(tǒng)內(nèi)，但后續(xù)分析的時(shí)候往往會(huì)涉及多種業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)，比如財(cái)務(wù)+銷售，所以系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)壁壘要打通，避免數(shù)據(jù)孤島。

 

系統(tǒng)來(lái)看，就是從數(shù)據(jù)分析出發(fā)，向上要保證數(shù)據(jù)口徑的統(tǒng)一，避免數(shù)據(jù)對(duì)不上。向下要以分析為目的來(lái)搭建數(shù)倉(cāng)和數(shù)據(jù)中心，讓數(shù)據(jù)整合—數(shù)據(jù)清洗—數(shù)據(jù)分析—可視化都在一個(gè)平臺(tái)上進(jìn)行。在這個(gè)過(guò)程通常需要借助BI平臺(tái)、數(shù)倉(cāng)來(lái)搭建。有些數(shù)據(jù)體量大的企業(yè)會(huì)搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

 

2、第二階段：數(shù)據(jù)分析及可視化

 

數(shù)據(jù)連接完成后，下一步是基于業(yè)務(wù)需求分析和可視化展示。分析分為歷史和當(dāng)下數(shù)據(jù)按指標(biāo)、業(yè)務(wù)歸類展示，生成報(bào)表、可視化報(bào)告。涉及到具體問(wèn)題比方說(shuō)找到帶來(lái)80%營(yíng)收的20%家優(yōu)質(zhì)代理商，則需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)追蹤定位。數(shù)字化成熟到一定程度，各個(gè)業(yè)務(wù)都應(yīng)該有相應(yīng)的可視化模塊，運(yùn)用商務(wù)智能BI系統(tǒng)或制造智能MI系統(tǒng)，這是企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字可視化的重要工具。

 

3、第三階段：精益分析

 

在第一階段和第二階段推進(jìn)一段時(shí)間之后，企業(yè)多數(shù)已經(jīng)具備自動(dòng)化和信息化的基礎(chǔ)，往往這時(shí)候企業(yè)會(huì)開(kāi)始思考：“我有這么多數(shù)據(jù)，能看到這么多報(bào)表，我怎么提升效率降低成本呢？”因此，進(jìn)入數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第三階段精益分析。

 

傳統(tǒng)企業(yè)在推行精益/工業(yè)工程方法和工具時(shí)，工業(yè)工程師或咨詢師一般通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)診斷分析來(lái)發(fā)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)管理的問(wèn)題，并指導(dǎo)企業(yè)持續(xù)改善的路線。

 

絕大部分生產(chǎn)制造企業(yè)在精益化方面相對(duì)落后，而精益分析的階段需要企業(yè)利用數(shù)字化軟硬件技術(shù)和工具，來(lái)固化、簡(jiǎn)化并優(yōu)化精益化的過(guò)程，將原來(lái)經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)的現(xiàn)場(chǎng)診斷，逐步轉(zhuǎn)化并結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字化診斷，更客觀、更及時(shí)、更全面、更智能地去發(fā)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)中存在的浪費(fèi)和問(wèn)題，這也是智能制造中所謂“智能”的第一小步。

 

4、第四階段：高階分析

 

基于第三階段精益分析的成果，企業(yè)及其管理者被賦能，能夠更簡(jiǎn)單、更準(zhǔn)確、更及時(shí)地發(fā)現(xiàn)企業(yè)的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)問(wèn)題后，就面臨到如何分析問(wèn)題產(chǎn)生原因并且提供問(wèn)題解決方案的挑戰(zhàn)。

 

這時(shí)候就該是大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的用武之地，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)對(duì)最佳歷史實(shí)踐進(jìn)行提煉并預(yù)測(cè)，通過(guò)APS等技術(shù)為企業(yè)的計(jì)劃排程提供智能決策，通過(guò)知識(shí)圖譜等技術(shù)構(gòu)建企業(yè)的知識(shí)庫(kù)，通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)聽(tīng)覺(jué)等技術(shù)替代現(xiàn)場(chǎng)枯燥無(wú)聊的重復(fù)勞動(dòng)工位等。

 

針對(duì)于每一種行業(yè)、每一道工藝、每一個(gè)流程節(jié)點(diǎn)，都可能有一些工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景需要大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，來(lái)輔助管理人員進(jìn)行快速?zèng)Q策，乃至解放管理人員進(jìn)行自動(dòng)決策，從而真正實(shí)現(xiàn)企業(yè)智能制造，是為高階分析。

 

5、第五階段：全面轉(zhuǎn)型

 

當(dāng)企業(yè)推進(jìn)內(nèi)部的智能高階分析至一定階段之后，必然需要與全供應(yīng)鏈的其他智能企業(yè)進(jìn)行連接，實(shí)現(xiàn)智能化的全面轉(zhuǎn)型。

 

企業(yè)如何進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型？是傳統(tǒng)企業(yè)必須考慮的問(wèn)題，首選數(shù)環(huán)通，幫你輕松實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從而高效實(shí)現(xiàn)工作流程自動(dòng)化，降本增效！

 

數(shù)環(huán)通數(shù)據(jù)連接器iPaaS是一款開(kāi)箱即用、安全穩(wěn)定與多場(chǎng)景適用的一站式企業(yè)級(jí)應(yīng)用集成平臺(tái)。基于云原生基座，通過(guò)預(yù)置連接器、可視化流程編排和API治理等能力，將企業(yè)內(nèi)外部不同的業(yè)務(wù)、活動(dòng)、應(yīng)用、數(shù)據(jù)、API、設(shè)備連接起來(lái)，實(shí)現(xiàn)各個(gè)系統(tǒng)間的業(yè)務(wù)銜接、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、資源整合，高效實(shí)現(xiàn)企業(yè)上下游、內(nèi)外網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)互通，從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)流程自動(dòng)化，助力企業(yè)敏捷創(chuàng)新發(fā)展和數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)。

 

目前，數(shù)環(huán)通已對(duì)接打通釘釘、金蝶云、維格表、抖音、企業(yè)微信、CRM、巨量千川、用友等1000+應(yīng)用系統(tǒng)，擁有超20000+指令動(dòng)作，且持續(xù)周周更新。能夠快速擴(kuò)展您現(xiàn)有系統(tǒng)的功能，并將各個(gè)系統(tǒng)串聯(lián)起來(lái)。中國(guó)南方電網(wǎng)、易方達(dá)基金、綠城中國(guó)、認(rèn)養(yǎng)一頭牛、迪卡儂等數(shù)千家企業(yè)已選擇數(shù)環(huán)通助力企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營(yíng)。

 

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