對于傳統(tǒng)企業(yè)來說，盡管數(shù)字化轉(zhuǎn)型是當(dāng)下制造業(yè)成敗的關(guān)鍵，但是并不是所有制造業(yè)企業(yè)都在轉(zhuǎn)型中一帆風(fēng)順。

突如其來的疫情讓所有企業(yè)瞬間進(jìn)入臨戰(zhàn)狀態(tài)，我們能感受到的是，有些沒能力做出及時(shí)反應(yīng)的企業(yè)將有可能陷入低谷。

國內(nèi)企業(yè)數(shù)字化普及率一般

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是制造業(yè)未來發(fā)展、轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵步驟，而對于企業(yè)來講，在上云、轉(zhuǎn)型、落地的過程中將面臨各種挑戰(zhàn)。

其實(shí)，盡管國內(nèi)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的包容度很高，但是普及率仍然不高。并且，在進(jìn)行數(shù)字化改造的過程中，部分企業(yè)的IT團(tuán)隊(duì)在落地的時(shí)候就陷入一定的誤區(qū)，例如過度關(guān)心單一技術(shù)本身，而并沒有制定整體的技術(shù)架構(gòu)體系以及這些技術(shù)可以創(chuàng)造的業(yè)務(wù)價(jià)值。同時(shí)，由于缺少參考的案例，許多想要數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)在實(shí)踐過程中慢慢陷入試點(diǎn)的困境。

對此，鯨犀認(rèn)為，企業(yè)想要完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型首要找到自身的業(yè)務(wù)價(jià)值。每家企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意義和想達(dá)到的目標(biāo)是不一樣的，靠數(shù)字化轉(zhuǎn)型重塑端到端的價(jià)值鏈還是希望創(chuàng)造全新的業(yè)務(wù)模式或大幅度提升企業(yè)的業(yè)務(wù)能力等目的，是需要企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型之前就要考慮到的。

盡管疫情的到來打破了許多企業(yè)原本的工作節(jié)奏，但是我們可以感受到，疫情的到來打破了許多人的生活方式，大家更能接受無人化、線上化，而從企業(yè)工業(yè)化角度來看，對于降本增效有著巨大的需求，而行業(yè)的發(fā)展也從規(guī)?；呦驍?shù)字化、智能化。

而很多企業(yè)的發(fā)展都是依靠規(guī)?；ラ_拓，薄利多銷、地推等方式獲取更多的客源，如果想要增加產(chǎn)能就買地建廠、大量招工等，然而，人工、物料等成本的節(jié)節(jié)攀升，多個(gè)行業(yè)的逐漸飽和，用戶的需求逐步提高等因素，外加疫情的到來，如今規(guī)?；巡辉龠m合制造業(yè)繼續(xù)發(fā)展。

對于許多企業(yè)來說，通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)讓企業(yè)快速走向數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)正確合理的途徑，尤其對于制造業(yè)企業(yè)來說。

業(yè)界的一組數(shù)據(jù)表明，歐美等發(fā)達(dá)國家的數(shù)字化滲透率已達(dá)到50%以上，國內(nèi)的數(shù)據(jù)是17%，排名全球第七的位置，盡管這個(gè)數(shù)字并不很高，但是國內(nèi)有巨大的空間去開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型，其市場巨大。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)需多方面突破

盡管如今工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的熱度在不斷升高，然而，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在很多方面仍然需要突破，發(fā)展也正面臨著機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

業(yè)內(nèi)人士分析稱，在國內(nèi)推廣工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，最大的優(yōu)勢就是大體量的市場應(yīng)用需求和大流量的工業(yè)數(shù)據(jù)資源。因此，部分專家認(rèn)為，相對獨(dú)立的推進(jìn)模式將制約國內(nèi)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，降低效益的發(fā)揮，應(yīng)建立城市間互聯(lián)互通的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，提升全產(chǎn)業(yè)鏈資源要素配置效率，才能在激烈的競爭中不會(huì)落下。

數(shù)據(jù)壁壘問題一直是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中需要突破的地方，而數(shù)據(jù)一旦聯(lián)通其價(jià)值巨大，如上海市依托眾多國企、技術(shù)方等資源集中打造長三角地區(qū)一體化的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，匯聚產(chǎn)業(yè)鏈上下游數(shù)據(jù)，這為智能制造發(fā)揮了重大的作用。

對于想要數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)來說，打破信息孤島最大的挑戰(zhàn)之一就是數(shù)據(jù)安全問題。企業(yè)的核心數(shù)據(jù)一旦被泄露后果不堪設(shè)想。

而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合了工業(yè)、信息等多方面技術(shù)，應(yīng)用過程中對專業(yè)人才的需求和要求都極高，因此保障人才就是保障市場的發(fā)展。

由于制造業(yè)的領(lǐng)域非常廣泛，對于許多行業(yè)來說沒有形成一個(gè)模板，這也讓許多企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化改造升級的過程中面臨困境。對于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展來說，數(shù)據(jù)采集是基礎(chǔ)，然而制造業(yè)企業(yè)的技術(shù)、裝備標(biāo)準(zhǔn)各有不同，這讓數(shù)據(jù)采集變得尤為困難，與此同時(shí)，技術(shù)方的服務(wù)、平臺(tái)、技術(shù)支持的標(biāo)準(zhǔn)也不相同，這讓各個(gè)垂直領(lǐng)域行業(yè)應(yīng)用存在定的銜接問題。

傳統(tǒng)企業(yè)如何數(shù)字化轉(zhuǎn)型

對于大部分傳統(tǒng)企業(yè)來說，其業(yè)務(wù)流程是基于經(jīng)驗(yàn)而不是系統(tǒng)，然而如今科技的發(fā)展倒逼著這些企業(yè)要進(jìn)行流程的改革和優(yōu)化，需要業(yè)務(wù)調(diào)整幫助企業(yè)邁向更高的平臺(tái)。在優(yōu)化過程中，數(shù)據(jù)的支撐顯得尤為重要，能幫助企業(yè)更安全、更高效地發(fā)揮優(yōu)勢。

而傳統(tǒng)企業(yè)要結(jié)合行業(yè)規(guī)律與企業(yè)本身的優(yōu)勢進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

1、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。而生產(chǎn)的過程中就可以通過設(shè)備來收集生產(chǎn)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)。

例如，掃碼收集庫存數(shù)據(jù)；

通過改進(jìn)業(yè)務(wù)流程，通過設(shè)置數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)來收集數(shù)據(jù)；

通過網(wǎng)站埋點(diǎn)收集用戶的行為數(shù)據(jù)……

2、數(shù)據(jù)分析及可視化

基于業(yè)務(wù)需求分析和可視化展示，分析歷史和當(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。當(dāng)涉及到具體問題則需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來追蹤定位。

例如當(dāng)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)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)字可視化。

3、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現(xiàn)場診斷分析來發(fā)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營管理的問題，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)和工具進(jìn)行固化、簡化并優(yōu)化精益化的過程，這可以將原來經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)的現(xiàn)場診斷，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，將更客觀、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)和問題。

4、高階分析

大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)可以幫助企業(yè)通過機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)對最佳歷史實(shí)踐進(jìn)行提煉并預(yù)測，通過APS等技術(shù)為企業(yè)的計(jì)劃排程提供智能決策，通過知識圖譜等技術(shù)構(gòu)建企業(yè)的知識庫，通過計(jì)算機(jī)視覺聽覺等技術(shù)替代現(xiàn)場枯燥無聊的重復(fù)勞動(dòng)工位等。

而針對于每一種行業(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)用場景需要大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，來輔助管理人員進(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。

寫在最后

對于中小型企業(yè)制造企業(yè)來說，成本的壓力巨大，而客戶對產(chǎn)品的要求也越來越高。訂單多、批量小、產(chǎn)品種類多也是各個(gè)中小企業(yè)的痛點(diǎn)問題，這極大地增加了企業(yè)管理工作量和難度。

許多中小企業(yè)也是大型制造企業(yè)的供應(yīng)商，從這個(gè)角度來說，二者息息相關(guān)。

隨著企業(yè)自動(dòng)化系統(tǒng)的建設(shè)完畢，未來企業(yè)的數(shù)據(jù)就具備較高的價(jià)值，數(shù)據(jù)將成為企業(yè)的核心資產(chǎn)，而這個(gè)數(shù)據(jù)不光是基于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，對于傳統(tǒng)企業(yè)來說，如何利用、管理好數(shù)據(jù)同樣也是重要的話題，客戶對數(shù)據(jù)的依賴也越來越高，因此這個(gè)過程需要一個(gè)平臺(tái)作為載體將數(shù)據(jù)承擔(dān)起來。

而企業(yè)面臨的數(shù)據(jù)孤島、定制化程度高、融合困難、缺乏工業(yè)App、缺乏專業(yè)技術(shù)提供商等問題，都是未來企業(yè)要著重解決的。

對于所有想要數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)而言，轉(zhuǎn)型的過程無疑是脫胎換骨，也注定充滿了艱辛和痛苦。

但當(dāng)企業(yè)完成了從業(yè)務(wù)形態(tài)，重塑了組織結(jié)構(gòu)，其技術(shù)管理、企業(yè)文化、人員組成的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，無疑是一種蛻變和重生。

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