制造业数字化转型指的是什么？

“数字化转型”实际上是什么意思？~

数字化转型是指人们利用信息技术来改造自身的业务，人们通过推广数字化流程来取代非数字化或人工作业流程，或用较新的信息技术取代旧的信息技术。
不同地区数字化转型进度有所不同。根据麦肯锡全球研究院的2016年行业数字化指数统计，欧洲的数字化潜力为12%，而美国为18%。在欧洲，德国的数字化潜力为10%，而英国的数字化潜力为17%，几乎与美国持平。
数字化转型的一个例子是云计算的使用。这减少了对用户自有硬件的依赖，并增加了对基于订阅的云服务的依赖。其中一些数字解决方案增强了传统软件产品的功能（例如Microsoft Office与Office 365相比），而另一些则完全基于云（例如Google Docs）。
由于提供服务的公司从订阅中获得定期（通常是每月）经常性收入的保证，他们能够以较低的风险为持续的开发提供资金（历史上大多数软件公司的大部分收入来自用户升级，并且不得不预先投资于开发足够多的新功能和好处以鼓励用户升级），并经常在内部使用敏捷软件开发的形式提供更频繁的更新。
这种订阅模式还减少了软件盗版，这对供应商来说是一个主要好处。

历史发展
随着万维网的引入，数字化的范围、维度、规模、速度和效果发生了根本性的变化，给社会转型过程带来了更大的压力。包括戴尔在内的公司在 1996 年至 1997 年间迅速利用万维网，通过直接向消费者而不是通过经销商网络或业余爱好商店销售产品来颠覆IBM等传统 PC 制造公司，并在他们浏览了网站。
2000 年，数字化开始被更广泛地用作政府全面引入IT的概念和论据，增加了互联网和 IT 在各个层面的使用。
为了提高对问题和机会的认识，在一般商业环境中也开始了类似的发展。例如，在欧盟，制定了一项名为“数字单一市场”的倡议，为欧盟的国家数字议程提出了建议，这些议程应逐渐积极地为未来社会转型做出贡献，社区、结构和创造的更现代发展为基础的电子政务和信息社会。
因此，围绕数字化的辩论在政治、商业和社会问题上变得越来越重要，并与社区发展的政治工作问题、实际业务方法的新变化、组织在运营和业务流程发展中的有效机会以及对内部的影响有关。和 IT 的外部效率等等。2018 年，制造业的数字化转型预计将在未来四年内创造超过 3700 亿美元的全球价值。

一、数字化转型是什么？
数字化转型是顺应新一轮科技革命和产业变革趋势，不断深化应用云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新一代信息技术，激发数据要素创新驱动潜能，打造提升信息时代生存和发展能力，加速业务优化升级和创新转型，改造提升传统动能，培育发展新动能，创造、传递并获取新价值，实现转型升级和创新发展的过程。开展数字化转型，应系统把握如下四个方面：
一是数字化转型是信息技术引发的系统性变革。信息技术作为通用使能技术，不仅代表着一类新兴技术，催生一个个快速增长的新兴产业，关键是能够加速推动“硬件”日益标准化和“软件”日益个性化，引发传统创新体系、生产方式、产业结构等发生系统性重构。对企业而言，随着数字经济时代不确定和信息技术进一步引领组织模式创新和生产方式变革，企业数字化转型的过程就是技术创新与管理创新协调互动，生产力变革与生产关系变革相辅相成，实现螺旋式上升、可持续迭代优化的体系性创新和全面变革过程。从数字化转型工作开展角度，涉及战略调整、能力建设、技术创新、管理变革、模式转变等一系列转型创新，是一项复杂系统工程。

信息技术印发企业系统性变革
二是数字化转型的根本任务是价值体系优化、创新和重构。组织（企业）是一个创造、传递、支持和获取价值的系统，每一项数字化转型活动都应围绕价值效益展开，数字化转型在根本上是要推动其价值体系优化、创新和重构，不断创造新价值，打造新动能。对于以组织（企业）为基本单元的其他经济活动，这一点也同样适用，其价值体系没有得到优化、创新和重构，不能称之为成功转型。数字化转型的体系架构和方法机制应始终以价值为导向，通过周期性明确价值新主张，提升价值创造、价值传递的能力，转变价值获取方式，创新价值支持、价值保障支撑体系，稳定获取转型成效。

企业价值体系重构
三是数字化转型的核心路径是新型能力建设。数字化转型过程就是一个系统性创新的过程，应对转型和创新引发的高度不确定性，相关方最迫切需要提升的是应对挑战、抢抓机遇的新型能力，国际国内知名机构都在积极关注和探索。数字经济时代的新型能力就是数字化生存和发展能力，就是为适应快速变化的环境，深化应用新一代信息技术，建立、提升、整合、重构组织的内外部能力，赋能业务加速创新转型，构建竞争合作新优势，改造提升传统动能，形成新动能，不断创造新价值，实现新发展的能力。未来是数字经济、范围经济的时代，基于信息技术赋能作用获取多样化发展效率是其基本规律，组织（企业）只有顺应这一规律，共创、共建、共享新型能力，并赋能业务，才能应对日益个性化、动态化、协同化的市场需求。

企业新型能力赋能机制
四是数字化转型的关键驱动要素是数据。数据是继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，其核心关键作用首先是作为一种信息沟通的媒介，通过数字化转型推动基于数据的信息透明和对称，可提升组织（企业）综合集成水平，提高社会资源的综合配置效率。其次，随着区块链等技术发展，数据也已成为一种新的信用媒介，通过数字化转型推动基于数据的价值在线交换，可提升数字组织（企业）价值创造能力，提高社会资源的综合利用水平。第三，用数据科学重新定义生产机理，数据还将成为知识经验和技能的新载体，通过数字化转型推动基于数据模型的知识共享和技能赋能，可提升生态组织开放合作与协同创新能力，提高社会资源的综合开发潜能。

数据要素驱动作用
二、数字化转型的参考架构
为有效实现数字化转型，按照价值体系优化、创新和重构的要求，企业应从发展战略、新型能力、系统性解决方案、治理体系、业务创新转型五个方面构建系统化、体系化的关联关系，务实有效推进数字化转型进程。数字化转型参考架构的总体框架，如图5所示，主要针对 “做什么”、“怎么做”和“路线图”，提出了数字化转型的主要视角、过程方法和发展阶段，系统阐释了数字化转型的主要任务、过程联动机制和分步实施要求。

数字化转型体系架构的总体框架
数字化转型参考架构的总体框架，主要包括数字化转型的主要视角、过程方法和发展阶段，系统阐释数字化转型的主要任务、过程联动方法和分步实施要求。
主要视角给出数字化转型的任务体系，包括发展战略、新型能力、系统性解决方案、治理体系和业务创新转型五个视角，明确数字化转型的主要任务，并给出任务间的关联关系。
过程方法提出数字化转型的方法体系，针对数字化转型的五个视角，分别给出其对应的过程联动方法，并构建相关方法之间的相互作用关系。
发展阶段明确数字化转型的路径体系，将数字化转型分为初始级发展阶段、单元级发展阶段、流程级发展阶段、网络级发展阶段、生态级发展阶段等五个发展阶段，并分别明确数字化转型五个视角在不同发展阶段的主要实施要求。

数字化的主要含义是构建“业务数字化、数字资产化、资产服务化、服务业务化”闭环，通过数字化技术能力反哺业务。因此信息化主要负责部门是IT部门，而数字化，主要对象部门为业务部门，并且是“一把手”工程，须从企业最高领导人转型开始。另一方面，传统信息化更多关注的是人和流程，而数字化强调的是人、物理世界、数字世界的连通与联动，在数字世界构建一个第三维数字空间，数字空间的数据和模型控制物理世界的实体，也就是产品的整个生产制造过程，最终服务于人，这是制造业数字化转型的核心。

对工业企业而言，企业数字化转型就是构建数字化工厂，工业互联网是其数字化转型的核心部分，也是通向智能制造的必要途径，在工业领域就是物理形式的工厂在数字空间的形成投射并基于此来实现的以人机物（Human，Machines，Things）泛在互联的工业互联网，它便成为深度感知为支撑，智能决策为导向，精准管控为目的的细胞元化（cell，蜂窝）IT/CT/OT一体化工业系统，也叫数字孪生系统（CPS,信息物理系统），如下图所示：

3UCS数字化工厂之数字-工厂映射图

形象化后的拓扑图如下：

3UCS xWorks工业互联网拓扑图

因此数字化转型不是简单的信息化，而是为业务服务的，不是简单IT工程，主导部门为业务部门，首先是人的转型，整合好数据、业务、技术等，是管理是思维的转型，得先从战略上做出规划CEO、CTO、CDO、CIO等负责人作为数字化转型的推手，工业互联网作为数字化转型的承载，好好使用数字化工具推进数字化转型

要想更好的进行数字化转型最重要的是认知自己，盲目的启动数字化转型属于大概率失败的事件，首先弄清楚自己未来发展方向与规划，明确自己的需求，然后才是选择适合自己的技术、产品、系统等，用正确的方式方法才是通向成功的捷径。

当然您可能说我没办法把需求明确下来，并且市场经营环境随时发生着变化！确实每个企业都面临着这个问题，但如果能正确的选择一套方便个性化定制的开放平台（比如 3UCS xPlus），业务变化了而系统逻辑、业务跟着改，你自己可以定制，也可以请第三方（不一定是3UCS）帮你修改，同时又有丰富的基于该平台的开源资源例如ERP \MES等拿来改改用，那这是就变得简单了。

可以参看文章 bizfree：数字化转型怎么就那么的难？！

有人说数字化转型是智能制造，有人说数字化转型是智能化技术，有人说数字化转型是敏捷组织。大多数制造人对它的认识都是片面而局部的。在麦肯锡看来，数字化转型是一项需要组织全面动员的系统工程，是业务、组织和技术三大领域齐头并进驱动的转型之旅。
业务转型
业务转型是指企业通过全价值链的数字化变革实现运营指标的提升，包括在销售和研发环节利用数字化手段增加收入，在采购、制造和支持部门利用数字化技术降低成本，在供应链、资本管理环节利用数字化方式优化现金流。
成功的业务转型需要认清方向，明确愿景，制定分阶段的清晰转型路线图；同时关注全价值链环节，以“净利润价值”为驱动，而不是简单地从技术应用顺推转型。

技术转型
技术转型是指搭建企业数字化转型所需的工业物联网架构和技术生态系统。工业物联网架构是支撑数字化业务用例试点和推广的“骨骼”，数据架构是确保“数据-信息-洞见-行动”能够付诸实现的“血液”，而整体架构的构建需要始终以数字化转型的终极目标为导向。
技术生态系统则是一个囊括外部丰富数字化智慧和能力的朋友圈，部署数字化用例、数字化技术的迭代创新以及新技术的引进，都离不开技术生态系统其他合作伙伴的支持。成功的技术转型需要健全物联网架构，创造并引领主题明确的技术合作伙伴生态圈，促进企业借力合作，取长补短，共同发展。

组织转型
组织转型是指在组织架构、运行机制、人才培养和组织文化上的深刻变革。成功的组织转型是一场自上而下推动的变革，需要企业高层明确目标，构建绩效基础架构，成为指导转型行动方向的“大脑”；形成转型举措和财务指标的映射，成为反映转型业务影响的“眼睛”；树立全组织一致的变革管理理念和行为，成为引领组织上下变革的“心脏”。
另一方面，企业需要关注团队的构建，弥补员工的能力差距，建设数字化知识学习的文化并使之可持续发展；还需要推进数字化能力和人才梯队的建设，组成推动转型大规模推广的“肌肉”；构建敏捷型组织和团队，为又快又好实施和优化转型举措提供“瑜伽士”。

制造业数字化转型是指聚焦制造业企业以及产业链、供应链，运用工业互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等数字技术，以数据为驱动，对研发设计、生产制造、仓储物流、销售服务等业务环节，进行软硬结合的数字化改造，推动制造业企业生产方式、企业形态、业务模式、就业方式的全方位变革，重构传统工业制造体系和服务体系，促进产业链、供应链高效协同和资源配置优化，催生新模式新业态。
制造业数字化转型的内涵包括两点，一是制造业的整个生命活动周期都由新一代信息技术所覆盖，既能用先进技术改造各个业务环节，又能尽可能促使全流程走向数字化；二是产业链条上的各类活动、运营管理活动可通过数据分析赋能决策、预测生产、创新服务。

第一阶段：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。要分析什么业务，分析的指标有哪些，需要的数据有哪些，当下已有哪些数据，哪些数据不足需要定向收集。

比如：生产可以通过传感器等设备收集生产环节的数据。

库存可用过扫码等手段来收集，以及后续物流运输数据。

销售可以通过改进业务流程，设置数据采集环节来收集数据。

营销可以通过网站的埋点来收集用户的行为数据。

数据采集的成本比较高，而且往往大动干戈。建议先做好数字化路线和场景的规划，尽量自顶而下推导到底需要哪些数据及其采集技术，往往数据采集的难点不在于技术层面，而在于业务层面的推动。

第二阶段：数据分析及可视化

数据连接完成后，下一步是基于业务需求分析和可视化展示。分析分为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。涉及到具体问题比方说找到带来80%营收的20%家优质代理商，则需要数据挖掘技术来追踪定位。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，这是企业实现数字可视化的重要工具。

第三阶段：精益分析

在第一阶段和第二阶段推进一段时间之后，企业多数已经具备自动化和信息化的基础，往往这时候企业会开始思考：“我有这么多数据，能看到这么多报表，我怎么提升效率降低成本呢？”因此，进入数字化转型的第三阶段精益分析。

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，来固化、简化并优化精益化的过程，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，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，这也是智能制造中所谓“智能”的第一小步。

第四阶段：高阶分析

基于第三阶段精益分析的成果，企业及其管理者被赋能，能够更简单、更准确、更及时地发现企业的生产运营问题后，就面临到如何分析问题产生原因并且提供问题解决方案的挑战。

这时候就该是大数据和人工智能技术的用武之地，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。

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，是为高阶分析。

第五阶段：全面转型

当企业推进内部的智能高阶分析至一定阶段之后，必然需要与全供应链的其他智能企业进行连接，实现智能化的全面转型。

制造业数字化转型是指采用数字化解决方案来取代传统的制造流程和操作，以提升业务绩效。这种智能、技术驱动的制造方法使企业能够充分利用工业解决方案，实时调整生产以适应不断变化的条件和要求，并简化管理流程和内部工作流程。
制造业数字化转型能管理海量的实物资产（如工厂厂房、供应链、后勤办公室、IT基础设施等）和数据资产（如CRM和ERP系统、社交媒体等）。
工业4.0是制造业数字化转型的核心，它实现了流程自动化和实时控制。这是通过依靠技术将资产和数据融合在一起，将数字与传统工厂相结合而实现的。

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