新基建背景下對工業(yè)互聯(lián)提出了新的發(fā)展趨勢，商道童言（Innovationcases）認(rèn)為有六個關(guān)鍵詞來理解企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的思考。
01
匹配能力模型的目標(biāo)設(shè)定
數(shù)字轉(zhuǎn)換不能由一個人或兩個人進(jìn)行的，當(dāng)公司決定從事數(shù)字化轉(zhuǎn)型并制定數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略目標(biāo)時，能力研究是必要的，如果僅關(guān)注目標(biāo)設(shè)定，則不會進(jìn)行能力匹配分析。通常目標(biāo)可能無法實現(xiàn)。
關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力的建設(shè)，可以在業(yè)務(wù)部門組建數(shù)字化轉(zhuǎn)型團(tuán)隊來牽頭公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型的總體規(guī)劃，而該團(tuán)隊直接向負(fù)責(zé)公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型的副總裁報告。業(yè)務(wù)部門帶頭推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型。常規(guī)組織能力的規(guī)?？梢苑譃槿悾?/p>
較小規(guī)模，通常為2至3人，負(fù)責(zé)與管理層和各個業(yè)務(wù)部門聯(lián)系，整合并實施管理層的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略構(gòu)想，并促進(jìn)特定業(yè)務(wù)部門和IT部門的實施；
中型規(guī)模，通常有7至8人，包括特定業(yè)務(wù)領(lǐng)域的專家，例如了解供應(yīng)鏈，流程開發(fā)，生產(chǎn)運營，設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)，尖端先進(jìn)技術(shù)和質(zhì)量管理細(xì)分領(lǐng)域的專家；
較大規(guī)模，有10人以上。一般包括一些數(shù)據(jù)研究和分析功能。它可以分析特定方案的核心過程數(shù)據(jù)，并總結(jié)、提煉，配合供應(yīng)商進(jìn)行模型研究。
02
總體規(guī)劃的重要性
實際上，對于智能制造和數(shù)字轉(zhuǎn)換并沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。多做并不意味著就是智慧化制造。智能制造和數(shù)字化轉(zhuǎn)型實際上是在解決企業(yè)的痛點。如果通過新一代信息技術(shù)可以解決業(yè)務(wù)難題，項目就可以定義是一個智能制造項目。沒有必要為了新技術(shù)而新技術(shù)，新技術(shù)一定是伴隨著解決某個具體問題的，如5G，是解決帶寬、延遲還是其他什么現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)面臨的痛點。
總體計劃實際上是在做一件事，即明確定義何時和需要解決什么問題，并且它鎖定了兩個維度屬性，即時間維度和需求維度。那么，總體計劃為何如此重要？
一方面是總體計劃允許管理層掌握未來2至3年的總體藍(lán)圖，更容易定義目標(biāo)是否與其公司定位或戰(zhàn)略發(fā)展方向一致，有了清晰的總體計劃，最好確定有助于實施總體計劃的相關(guān)資源要素，例如預(yù)算和人才的匹配情況；
另一方面總體計劃也是對企業(yè)現(xiàn)狀的最佳見解，盡管據(jù)說計劃應(yīng)視一流標(biāo)準(zhǔn)為基準(zhǔn)，但不能忽略計劃的最重要屬性，它是基于企業(yè)的當(dāng)前和實際條件而制定的。通過總體計劃的行動，可以確定企業(yè)當(dāng)前面臨的困難和業(yè)務(wù)難點。
03
加強業(yè)務(wù)與IT的深度整合
當(dāng)涉及到工業(yè)化和信息化的集成時，首先要做的是在管理模型中實現(xiàn)業(yè)務(wù)部門與IT部門的融合。
業(yè)務(wù)集成的概念已在很多年前提出。提出這些概念的人希望傳統(tǒng)的IT從業(yè)人員可以更積極，更積極地，更深入地了解業(yè)務(wù)。有人說，業(yè)務(wù)集成的最高目標(biāo)是IT專業(yè)人員要比業(yè)務(wù)更了解業(yè)務(wù)。
但制造業(yè)公司不同于互聯(lián)網(wǎng)公司，制造過程和系統(tǒng)更加復(fù)雜。業(yè)務(wù)架構(gòu)應(yīng)該由業(yè)務(wù)計劃團(tuán)隊領(lǐng)導(dǎo)，而技術(shù)架構(gòu)由IT團(tuán)隊領(lǐng)導(dǎo)。包括三個注意事項：
業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)更多地反映了業(yè)務(wù)管理部門對部門業(yè)務(wù)的中長期發(fā)展戰(zhàn)略定位以及業(yè)務(wù)部門的運作流程。業(yè)務(wù)比IT更了解業(yè)務(wù)，并且更重要。與IT相比，業(yè)務(wù)計劃團(tuán)隊具有獨特的優(yōu)勢。他們有更多的機(jī)會與管理層進(jìn)行會議，訪談和交流，并且他們更好地了解了管理層的愿望；
技術(shù)架構(gòu)更偏向于基礎(chǔ)技術(shù)，因此IT部門比業(yè)務(wù)部門將更好地理解，知道如何部署資源以實現(xiàn)最佳性能，例如使用5G或wifi，部署私有云或公共云等；
IT必須與企業(yè)保持緊密合作，建立管理委員會機(jī)制，并且IT人員可以在早期參與業(yè)務(wù)架構(gòu)規(guī)劃的討論和交流。從技術(shù)層面，為業(yè)務(wù)人員提供技術(shù)指導(dǎo)，以便利最終實現(xiàn)業(yè)務(wù)體系結(jié)構(gòu)的可能性。
在業(yè)務(wù)和IT的深度集成過程中，在實施此模型時可能會遇到問題時，業(yè)務(wù)與IT的深度集成要求兩個團(tuán)隊都保持開放和寬容的態(tài)度。由于此合作模型和傳統(tǒng)業(yè)務(wù)僅提及要求，因此IT全責(zé)模型可能有所不同 ，每個人都有自己的績效評估管理線。如果項目做得好，雙方都會得到好評。
04
細(xì)分產(chǎn)品的制造/購買開發(fā)策略
構(gòu)成數(shù)字轉(zhuǎn)換的系統(tǒng)主要有兩種。一種是自行開發(fā)的制造，另一種是購買。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代，對開源軟件，敏捷開發(fā)，用戶體驗，透明的操作管理和數(shù)據(jù)分析的需求不斷增長。需求越多，需求越多。因此，在早期規(guī)劃中，為了形成相對完整的開發(fā)迭代模型，哪些系統(tǒng)適合購買商業(yè)套件，哪些系統(tǒng)適合獨立自主開發(fā)？
那些喜歡行業(yè)know how的人知道如何，這種軟件更適合購買，例如PLM，仿真軟件，SAP，MES等，如果選擇獨立開發(fā)，一方面周期很長，另一方面，這些系統(tǒng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)模型非常復(fù)雜，并且沒有精通業(yè)務(wù)的架構(gòu)師。持續(xù)擴(kuò)展業(yè)務(wù)的能力非常薄弱。
輕量級的傳統(tǒng)工業(yè)軟件適用于制造，例如UI界面以及數(shù)據(jù)報告等，最大的缺點是很笨重，開發(fā)了很多用戶不需要的功能，并且用戶體驗也不好，隨之而來的問題是性能。
對于業(yè)務(wù)運營和管理，一般建議制造。一方面，數(shù)據(jù)量不是特別大，并且數(shù)據(jù)基本上是機(jī)密的。另一方面，這些數(shù)據(jù)通常來自各種上游和下游應(yīng)用程序系統(tǒng)。甲方比乙方更容易協(xié)調(diào)和推廣各種資源。操作數(shù)據(jù)管理本身在技術(shù)上并不是特別困難。
05
改變在線運營管理策略
偏強業(yè)務(wù)管理類的系統(tǒng)，如PLM、ERP、MES，傳統(tǒng)的桌面運維helpdesk是運維不了的，這里所說的操作不只是確保服務(wù)器不停機(jī)。
許多軟件不是為企業(yè)業(yè)務(wù)量身定制的。在項目實施過程中，真實用戶通常會在短時間內(nèi)參與。業(yè)務(wù)需求在不斷變化，許多業(yè)務(wù)本身也在通過項目不斷進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。
如何制定合適的經(jīng)營策略？系統(tǒng)IT系統(tǒng)的運維策略，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性，可靠性和性能；制定業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)運營，針對系統(tǒng)內(nèi)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量和流程，根據(jù)實際用戶的使用情況，定期分析和評估判定，識別出影響系統(tǒng)應(yīng)用的潛在問題和風(fēng)險，并和規(guī)劃團(tuán)隊進(jìn)行溝通，制定改善策略；開發(fā)系統(tǒng)的用戶促進(jìn)機(jī)制，包括培訓(xùn)和應(yīng)對日常問題的響應(yīng)機(jī)制。
06
忘記尖端技術(shù)的研究儲備
新技術(shù)的誕生與其商業(yè)應(yīng)用之間通常存在很長時間的差異。對于傳統(tǒng)制造，此時間差可能會更長。一家制造公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型團(tuán)隊如何在不落后于行業(yè)先驅(qū)者的情況下確保內(nèi)部穩(wěn)定性？
要了解尖端技術(shù)的儲備和應(yīng)用，這也是通過觀看和收聽來理解的最簡單，最直接，最可行的方法；嘗試與一些有代表性的公司進(jìn)行一些合作研究，例如如何將AI算法應(yīng)用于過程質(zhì)量預(yù)防。
因此有經(jīng)濟(jì)條件的企業(yè)可以在內(nèi)部建立一些先進(jìn)的技術(shù)研究實驗室，并可以與生態(tài)系統(tǒng)中的大學(xué)和其他同行建立聯(lián)合創(chuàng)新項目，以真正實現(xiàn)生產(chǎn)，教育和研究的整合。
我們必須始終堅持持續(xù)而精益的運營改進(jìn)思想和理念，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中培養(yǎng)人才，并培養(yǎng)人才。促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。
