制造业企业的数字化转型

当今时代背景下，数字化转型对制造业企业来说势在必行。从企业外部看，市场需求快速变化、各类跨赛道竞争对手不断涌现，这就要求制造企业摒弃原有的经验主义模式，以数字化乃至智能化的方式，快速洞察市场需求和竞争对手，通过快速准确的决策与行动赢取竞争优势。

制造企业数字化转型难点

（一）有数据，但是不能直接用：制造业企业由生产到销售的链路长、环节多，存在分散在不同系统、数据口径不一致、数据颗粒度粗、更新频率低等问题。较低的数据治理水平及数据质量造成大量数据冗余、系统冗余及手工作业问题，对员工人效提升形成阻碍。

（二）知道数据有用，但不知道怎么用：制造业企业数字化起步相对较晚，数据在实际业务中的应用少，业务价值尚未被充分验证。企业内对数据的应用多为简单的数据收集、统计、对比，对数据进行深挖与洞察方面仍存在大量不足，未能将数据分析方法与实际业务场景决策、流程相结合，缺乏数据应用实践案例。数据价值论证的滞后性使得企业难以构建在数字化时代的“先发优势”。

（三）知道怎么用，但是能力达不到：制造业企业人员数字化能力差异大，企业希望通过牵引提升组织和人员的数字化能力来推动数字化转型，但在实施过程缺乏突破点。企业数字化转型最终需要落实到人员的能力提升与转型。

从数据应用场景出发，寻找破局之法

数据来源于业务，也终将反哺业务，数据应用场景贯穿于各个业务环节。以业务应用场景的线上化、数字化、智能化为切入点，基于业务实际需求完善系统建设、沉淀整合数据、搭建数据应用场景并提升人员数字化水平，是推动业务效率提升和业务成果改善的关键破局点。

在整个制造体系中，建立企业计划运转体系"大脑"中枢，统一指导企业销售、采购、生产、委外、计件等管理。在制造过程管理中，建立奥链数字车间大幅优化生产过程，实现生产过程可视化管理，改善生产工艺，加快生产速度;科学合理排产，提升设备利用率;提高生产执行精度，提升产品质量。基于生产现场数据与运营管理等数据的综合考量，企业能够实现精准的生产、销售、采购、库存、财务管理，减少物料浪费，减轻仓储压力，降低运营成本。

制造管理与设备采集数据联动，实现作业计划与生产过程的协同性，实时掌握生产进度，快速应对生产异常预警，提高物料齐套率，实现生产过程有序进行。

结语

在制造业企业亟需通过数字化转型满足市场需求的快速变化、守住并提升自身市场份额的背景下，需要从企业的实际业务场景出发，通过业务流程中各类数据实现市场需求的快速识别、跟进及业务资源的精细化投放。同时，也需要充分认识到人员能力的数字化转型是企业数字化转型的底层支撑，业务的数字化转型最终要通过人员数字化能力的提升与构建来实现。数据应用场景落地及人员数字化能力建设也是打造数字化时代企业新型竞争优势的战略布局点。