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新聞動(dòng)態(tài)更新時(shí)間：2024年01月19日 6494瀏覽
什么是數(shù)字化轉(zhuǎn)型？
數(shù)字化轉(zhuǎn)型和大數(shù)據(jù)一樣，是個(gè)有點(diǎn)大有點(diǎn)虛的概念，映射到直接落地，相對(duì)接地氣的概念就是數(shù)據(jù)化管理，也是當(dāng)下很多企業(yè)正在實(shí)施的措施。
諸如企業(yè)的財(cái)務(wù)、銷售、市場等業(yè)務(wù)自身就帶有強(qiáng)烈的數(shù)據(jù)分析需求，領(lǐng)導(dǎo)也厭倦了查看一沓沓報(bào)表，更希望看到結(jié)論化的數(shù)據(jù)。如果說運(yùn)用到個(gè)人或是某一個(gè)問題的叫數(shù)據(jù)分析，那么投入到企業(yè)的業(yè)務(wù)層面用于輔助管理產(chǎn)生效益的則可稱為數(shù)據(jù)化管理。
數(shù)字（據(jù)）化就是要通過收集企業(yè)日常運(yùn)營的數(shù)據(jù)，客戶使用產(chǎn)品服務(wù)的數(shù)據(jù)，市場行業(yè)，趨勢(shì)等等數(shù)據(jù)，形成企業(yè)日常運(yùn)營的全景圖，反映到產(chǎn)品研發(fā)、服務(wù)流程改善、精準(zhǔn)營銷、銷售模式升級(jí)、優(yōu)化庫存等業(yè)務(wù)的改進(jìn)上來。
傳統(tǒng)企業(yè)如何做數(shù)字化轉(zhuǎn)型？
呼聲最大的是生產(chǎn)制造業(yè)，所以以下很多都傾向于生產(chǎn)制造業(yè)的業(yè)務(wù)情況：
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。然后進(jìn)行數(shù)據(jù)整合，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)過程通常需要借助BI平臺(tái)、數(shù)倉來搭建。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)。
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。涉及到具體問題比方說找到帶來80%營收的20%家優(yōu)質(zhì)代理商，則需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來追蹤定位。
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。
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)，將進(jìn)入數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第三階段精益分析。
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，來固化、簡化并優(yōu)化精益化的過程，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，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，這也是智能制造中所謂“智能”的第一小步。
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，能夠更簡單、更準(zhǔn)確、更及時(shí)地發(fā)現(xiàn)企業(yè)的生產(chǎn)運(yùn)營問題后，就面臨到如何分析問題產(chǎn)生原因并且提供問題解決方案的挑戰(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(shí)圖譜等技術(shù)構(gòu)建企業(yè)的知識(shí)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。
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，是為高階分析。
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。
1、落地是從一到五，設(shè)計(jì)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(gè)流程擼通，然后逐步迭代升級(jí)（可借鑒IT行業(yè)的敏捷開發(fā)模式），在技術(shù)發(fā)展太快的今天，除非你能像換iPhone一樣換你的數(shù)字化系統(tǒng)，不然總有更好的版本，更好的產(chǎn)品。
3、一次性把數(shù)據(jù)采集全了，不如挑一、兩個(gè)典型工業(yè)應(yīng)用場景（痛點(diǎn)）直接從第一階段干到第三、四階段。
4、智能制造、工業(yè)4.0、人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、MES等都是概念，往往每個(gè)人對(duì)同一個(gè)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(shù)據(jù)，能幫我把哪里管得更好。
關(guān)于中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型獎(jiǎng)補(bǔ)資金使用安排政策
1. 企業(yè)運(yùn)用數(shù)字化軟件產(chǎn)品支出補(bǔ)助。對(duì)企業(yè)在實(shí)施期內(nèi)軟件購買及開發(fā)服務(wù)支出，按照核定金額的45%標(biāo)準(zhǔn)給予補(bǔ)貼，每家企業(yè)最高不超過50萬元。
2. 企業(yè)上云用云支出補(bǔ)助。對(duì)企業(yè)在實(shí)施期內(nèi)產(chǎn)生的上云 用云支出，按照核定金額的60%標(biāo)準(zhǔn)給予補(bǔ)貼，每家企業(yè)最高不超過10萬元。
3. 數(shù)字化改造必要的數(shù)據(jù)采集傳輸設(shè)備支出補(bǔ)助。對(duì)企業(yè)在實(shí)施期內(nèi)購置數(shù)采設(shè)備支出，按照核定金額的30%標(biāo)準(zhǔn)給予補(bǔ)貼，每家企業(yè)最高不超過5萬元。
4. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型咨詢?cè)\斷、人才培訓(xùn)等相關(guān)服務(wù)支出補(bǔ)助。對(duì)企業(yè)在實(shí)施期內(nèi)購買服務(wù)支出，按照核定金額的50%標(biāo)準(zhǔn)給予補(bǔ)貼，每家企業(yè)最高不超過3萬元。
以上獎(jiǎng)補(bǔ)資金每家企業(yè)累計(jì)不超過50萬元。
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