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企业数字化转型的两场革命

企业数字化转型的两场革命

  • 分类:近日焦点
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  • 发布时间:2019-06-20 07:29
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【概要描述】企业数字化转型的两场革命 数据是数字化的基本的生产资料,数据的质量直接决定了数字化的能力、所能达到的深度和广度。数据已成为企业的核心资产,将数据资产进行有效的管理和使用,是数字化转型的重点。数字化就是要通过各种技术手段收集企业日常运营和创新所需的数据;客户使用产品或服务的体验数据;市场变化数据;行业趋势数据等等,形成企业日常运营的全景图、客户全景图、产品全景图、市场变化及行业趋势全景图等,从而提升

企业数字化转型的两场革命

【概要描述】企业数字化转型的两场革命 数据是数字化的基本的生产资料,数据的质量直接决定了数字化的能力、所能达到的深度和广度。数据已成为企业的核心资产,将数据资产进行有效的管理和使用,是数字化转型的重点。数字化就是要通过各种技术手段收集企业日常运营和创新所需的数据;客户使用产品或服务的体验数据;市场变化数据;行业趋势数据等等,形成企业日常运营的全景图、客户全景图、产品全景图、市场变化及行业趋势全景图等,从而提升

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企业数字化转型的两场革命

 

数据是数字化的基本的生产资料,数据的质量直接决定了数字化的能力、所能达到的深度和广度。数据已成为企业的核心资产,将数据资产进行有效的管理和使用,是数字化转型的重点。

数字化就是要通过各种技术手段收集企业日常运营和创新所需的数据;客户使用产品或服务的体验数据;市场变化数据;行业趋势数据等等,形成企业日常运营的全景图、客户全景图、产品全景图、市场变化及行业趋势全景图等,从而提升企业运营效率,创造新的业务模式。企业通过数字化手段挖掘数据的价值,并利用数据产生价值,这就是数据资产化运营的过程,在这个过程中,企业可以发现运营中可以改善的地方,甚至开发新的业务模式。因此,数据资产化运营是实现数字化转型的基础。

数字化转型两场革命:工具革命和决策革命

从工具革命的维度看,自动化的工具提高了体力劳动者和脑力劳动者的效率,传统的机器人、机床、专业设备等传统工具正升级为3D打印、数控机床、自动吊装设备、自动分检系统等智能工具,传统能量转换工具正在向智能工具演变,大幅提高了体力劳动者效率;同时CAD、CAE、CAM等软件工具提高了脑力劳动者的工具效率

从决策革命的维度看,企业内部EPR、CRM、SCM、MES等通用软件和自研软件系统,通过不断挖掘、汇聚、分析消费者以及研发、生产、供应链等数据,基于数据+算法构建一套新的决策机制,替代传统的经验决策,实现更加高效、科学、精准、及时的决策,以适应需求的快速变化。

终上所述,随着数据的收集、存储以及挖掘技术的不断发展,数据成为了可以交易、增值的重要资产,并且数字化转型的两场革命离不开数据资产。但是如何利用数据资产加速数字化转型却成为了行业内的难题 

制造业数字化价值正进入爆发的前夜

中国的制造业信息化或者数字化转型,它的价值成效正在进入即将爆发的前夜。大多数企业,我们发现只要进入内部全面系统的综合计算以后,价值效益就会非常明显体现出来。可国内大多数企业恰恰是什么东西都做,但都只是在局部,推动局部优化,主要是对现有业务的简单的支持,它没有完成这种全面的系统化的业务变革、经营管理变革、组织变革。但这些会即将完成,所以说大部分企业的效果会集中爆发出来。

不同行业转型差异大

不同行业之间数字化转型重点和路径差异非常大,比如这里举了几个例子,航天行业主要是做智能生产的新系统;机械行业主要是在寻找智能服务型的价值;家电主要是精准定义新路径,全面定义客户的新需求。这些变化不只是因为不同行业的特点不一样,商业模式不一样,更重要的很可能在新的数字化转型时代每一个行业会重新定义他的价值创造和价值供给的新的体系。也就是价值创造方式根本性地发生了改变,不是靠卖原来的产品和服务挣钱和发展。

云平台成为重要切入点

云平台将成为新模式、新业态培育的重要切入点,或者解决现在很多企业面临难题的重要切入点。先把资源上云,用上云倒逼企业内部的改革和企业内部的协作,解决利益壁垒的问题。而产品智能化水平跟企业服务模式创新有非常紧密的正相关关系,也就是说所有的领域里面,凡是模式创新走得比较靠前的都非常关心自己产品本身的智能化水平。

数字孪生与智能供应链倒逼企业转型

我们发现真正的推动数字化转型比较务实的切入点,是从底向上搞数字孪生系统,实现真正意义上的全镜相系统。从单位单一的技术工艺环节、生产线、生产系统开始到整个车间、工厂等等,但是这个非常难。现在产品层面做得比较多,生产线上的比较成功,全镜相的比较少。第二,沿着供应链往下倒逼,现在智能供应链对企业的价值效应是非常非常清晰的,通过智能供应链倒逼企业内部的变革,智能供应链和未来数字孪生系统很可能顺利会师,企业数字化转型可能就能真正实现大的跨越。(来源:智联制造

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