企業如何進行數字化轉型？
隨著互聯網技術的發展，數字化轉型已經成為企業尤其是傳統企業發展的必經之路。企業如何進行數字化轉型也成為現代企業發展的重要話題。所謂的企業數字化轉型就是利用數字化技術（如大數據、云計算、人工智能等）來推動企業組織轉變業務模式，組織架構，企業文化等的變革措施，如衍生出的智能制造、智慧城市等概念。
企業實施信息化后，企業相關的人，物料，設備，資金等要素就圍繞固化好的軟件系統運轉，但是這些要素在企業日常運營過程中實際運行情況是怎樣的，企業并不十分清楚，企業并沒有一個系統能實時抓取并可視化企業日常運營全景，比如客戶購買企業的產品和服務后的使用情況、市場的變化情況、工廠流水線的運行情況、供應鏈的運轉情況等。如果需要這些數據，大都需要通過人力來統計，做各種報表，費時費力，且不一定能保證數據的準確行。
數字（據）化就是要通過收集企業日常運營的數據，客戶使用產品服務的數據，市場行業，趨勢等等數據，形成企業日常運營的全景圖，反映到產品研發、服務流程改善、精準營銷、銷售模式升級、優化庫存等業務的改進上來。
本文將以生產制造類企業為對象，詳細介紹傳統企業如何進行數字化轉型？
1、第一階段：數據連接、采集、整理
數據是數字化的基礎，數字化轉型的第一步往往都是先進行數據連接。要分析什么業務，分析的指標有哪些，需要的數據有哪些，當下已有哪些數據，哪些數據不足需要定向收集。
數據采集的成本比較高，而且往往大動干戈。建議先做好數字化路線和場景的規劃，盡量自頂而下推導到底需要哪些數據及其采集技術，往往數據采集的難點不在于技術層面，而在于業務層面的推動。
采集到數據還只是第一步，后續需要有大量的工作保證數據質量，數據有問題分析再嚴謹都是空談。建議在數字化規劃階段，需要對全數據鏈路進行詳細設計，爭取做到幾個要點：
①多個系統相聯通，至少保證同一種數據在不同系統中是一致的；
②通過數據鏈路設計使得相鄰環節的數據可相互校驗；
③數據質量需融入日常運營管理流程。
然后是數據整合。采集到的數據往往都分布在各業務系統內，但后續分析的時候往往會涉及多種業務的數據，比如財務+銷售，所以系統之間的數據壁壘要打通，避免數據孤島。
系統來看，就是從數據分析出發，向上要保證數據口徑的統一，避免數據對不上。向下要以分析為目的來搭建數倉和數據中心，讓數據整合—數據清洗—數據分析—可視化都在一個平臺上進行。在這個過程通常需要借助BI平臺、數倉來搭建。有些數據體量大的企業會搭建大數據平臺。
2、第二階段：數據分析及可視化
數據連接完成后，下一步是基于業務需求分析和可視化展示。分析分為歷史和當下數據按指標、業務歸類展示，生成報表、可視化報告。涉及到具體問題比方說找到帶來80%營收的20%家優質代理商，則需要數據挖掘技術來追蹤定位。數字化成熟到一定程度，各個業務都應該有相應的可視化模塊，運用商務智能BI系統或制造智能MI系統，這是企業實現數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一段時間之后，企業多數已經具備自動化和信息化的基礎，往往這時候企業會開始思考：“我有這么多數據，能看到這么多報表，我怎么提升效率降低成本呢？”因此，進入數字化轉型的第三階段精益分析。
傳統企業在推行精益/工業工程方法和工具時，工業工程師或咨詢師一般通過現場診斷分析來發現企業生產運營管理的問題，并指導企業持續改善的路線。
絕大部分生產制造企業在精益化方面相對落后，而精益分析的階段需要企業利用數字化軟硬件技術和工具，來固化、簡化并優化精益化的過程，將原來經驗驅動的現場診斷，逐步轉化并結合實時數據驅動的數字化診斷，更客觀、更及時、更全面、更智能地去發現企業生產系統中存在的浪費和問題，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，企業及其管理者被賦能，能夠更簡單、更準確、更及時地發現企業的生產運營問題后，就面臨到如何分析問題產生原因并且提供問題解決方案的挑戰。
這時候就該是大數據和人工智能技術的用武之地，通過機器學習等技術對最佳歷史實踐進行提煉并預測，通過APS等技術為企業的計劃排程提供智能決策，通過知識圖譜等技術構建企業的知識庫，通過計算機視覺聽覺等技術替代現場枯燥無聊的重復勞動工位等。
針對于每一種行業、每一道工藝、每一個流程節點，都可能有一些工業應用場景需要大數據和人工智能技術，來輔助管理人員進行快速決策，乃至解放管理人員進行自動決策，從而真正實現企業智能制造，是為高階分析。
5、第五階段：全面轉型
當企業推進內部的智能高階分析至一定階段之后，必然需要與全供應鏈的其他智能企業進行連接，實現智能化的全面轉型。
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