数字化转型的正确打开方式

数字科技越来越成为引领未来经济的重要动力，数字化转型、智能升级也已变成众多企业的共识。

数字化并非设备、系统和方法的简单堆砌和叠加，成功的数字化转型需要进行合理的顶层设计，明确企业数字化的愿景，关注于业务、技术和组织三大领域，紧紧围绕赋能要素，贯穿整个价值链环节。

01明确目标：捕获增长，提升价值

数字化转型的长期目标是捕获增长，提升价值，所有数字化技术的应用和落实也应围绕这个目标展开。

数字化转型有助于提升企业的收入和盈利能力，带来显著的财务价值。数字化麦肯锡的Analytics Quotient数商数据库在调研了全球多家企业后发现，数字化水平成熟度高的企业，其业务增长动力也越强。数字化综合能力强的企业，其收入增长率和利润增长率均为其余样本平均值的2.4倍。数字化转型可以为企业带来真金白银的价值，为企业发展提供持续动力。

02业务、技术、组织共同驱动数字化转型

在麦肯锡看来，数字化转型是一项需要组织全面动员的系统工程，是业务、组织和技术三大领域齐头并进驱动的转型之旅。

业务转型

指企业通过全价值链的数字化变革实现运营指标的提升，包括在销售和研发环节利用数字化手段增加收入，在采购、制造和支持部门利用数字化技术降低成本，在供应链、资本管理环节利用数字化方式优化现金流。

成功的业务转型需要认清方向，明确愿景，制定分阶段的清晰转型路线图；同时关注全价值链环节，以“净利润价值”为驱动，而不是简单地从技术应用顺推转型。

技术转型

成功的技术转型需要健全物联网架构，创造并引领主题明确的技术合作伙伴生态圈，促进企业借力合作，取长补短，共同发展。

工业物联网架构是支撑数字化业务用例试点和推广的“骨骼”，数据架构是确保“数据-信息-洞见-行动”能够付诸实现的“血液”，而整体架构的构建需要始终以数字化转型的终极目标为导向。

技术生态系统则是一个囊括外部丰富数字化智慧和能力的朋友圈，部署数字化用例、数字化技术的迭代创新以及新技术的引进，都离不开技术生态系统其他合作伙伴的支持。

组织转型

是指在组织架构、运行机制、人才培养和组织文化上的深刻变革。成功的组织转型是一场自上而下推动的变革，需要企业高层明确目标，构建绩效基础架构，成为指导转型行动方向的“大脑”；形成转型举措和财务指标的映射，成为反映转型业务影响的“眼睛”；树立全组织一致的变革管理理念和行为，成为引领组织上下变革的“心脏”。

另一方面，企业需要关注团队的构建，弥补员工的能力差距，建设数字化知识学习的文化并使之可持续发展；还需要推进数字化能力和人才梯队的建设，组成推动转型大规模推广的“肌肉”；构建敏捷型组织和团队。

03围绕五大价值环节全面布局数字化转型

数字化产品设计

随着客户对于产品的种类多样化、推新频率和降低价格方面的要求日益提升，企业需要不断缩短研发周期，提高产品定制化程度，同时控制研发成本，这无疑为产品的研发设计带来了挑战。结合数字化的仿真和分析手段，产品的高效研发迭代已成为可能。

数字化采购

企业内部往往存在支出数据分散且口径不一、订单量巨大、产品开发与供应链缺乏协同等采购难题，使得采购经理在关键决策上茫然无措。数字化采购可以借助智能化的数据整合和品类成本分析工具，对关键杠杆和业绩指标进行自动计算，从而提高采购环节的透明度。

数字化供应链

在数字化时代，制造业供应链的复杂度与日俱增，运行速度也越来越快，高需求产品缺货、低利润产品积压是各大制造业供应商面临的常见问题。通过数字化供应链的大数据分析，企业可以对采集的数以百万计的在线用户和数以千计的直接用户数据进行分析，通过人工智能引擎从庞大的数据集中提取并形成核心决策，从而做出准确的需求预测。

数字化生产制造

当下的客户需要小批量、多样化的产品，因此企业必须以高度敏捷的方式部署人力和生产设备等资源。在传统的资源配置方式下，由于人力冗余、设备资产利用率不高以及质量低成本高等原因，导致制造成本不断上升。现在利用先进的数字化技术，可以实现对生产制造过程的改善。

工业互联网架构

工业物联网架构是企业数字化的核心支撑，使企业能够全面捕捉运营数据，连接资产和数据，促进数据流动，让数据及时到达具有对应决策权限的人员手中，同时助力数据模型，产生价值洞见，指导业务运筹帷幄。

工业互联网架构包括多个层次。制造过程中所需要的所有数据，首先通过外缘层接入企业的数据平台，通过数据转换预处理产生决策所需的数据，将其送入平台层；平台层通过大数据处理和工业数据分析，构建可扩展的开放式云操作系统；应用层可以实现满足不同场景的工业APP，形成工业互联网平台的最终价值。

架构的核心是数据的采集传输和分析，有了数字化的支撑，工业物联网架构能够完美支持项目的敏捷交付，同时依托可扩展的底层架构设计，分阶段逐步交付相关用例，直至实现最终的转型目标。