移動互聯網時代，數字化轉型早已成為企業必須面臨和解決的問題。很多企業管理者穿梭于各種會議、論壇之間，與政府官員、行業精英進行各種探討，總是希望專家的理論和現成的方案能幫助他們解決建立數字化工廠、智能工廠等問題。

 

但他們往往忽略數字化只是技術手段，最終提供價值的應該是轉型。而轉型正是企業家自身應該思考的問題。如何面對數字化、智能化企業轉型是制造業企業管理者應該深思的問題。

 

面對數字化轉型，我們既要考慮數字化技術能解決什么問題，也要思考組織文化如何適應未來數字化的變革，同時還要考慮人才梯度的建設和跨界人才的引進。當我們同時面對諸多問題，困擾和焦慮就會隨之而來。

 

疫情下的企業轉型思考

 

傳統數字化和信息化強調三流：信息流、物流、資金流。而突如其來的新冠疫情，讓企業管理者開始審視之前被忽視的人流，即人員的空間流動、人和人面對面的交互、人群體的綜合決策過程等。新冠疫情直接影響最大的是人流 ，疫情直接阻斷了人員間跨地域流動、人員聚集決策/行動，直接影響到商務洽談、生產開工、運維等一系列活動。

 

相對于勞動密集型，或者是對于生產供應鏈人員上有依賴的生產型企業，新冠疫情對這類型企業造成了較大影響。但如果在前期，這些企業的數字化程度比較好，那么，當疫情來臨時，他們只需要調整解決相關技術問題，這類企業復工復產也會比較快。但對于數字化程度不高的公司，設備在運行當中，所有設備的數據采集點都沒有，當人員在家里時，復工復產就成為頭疼的問題。在人員流動不受限的時候，有些公司對數據重視不夠，相關運營數據可以靠人員匯報，靠手工記錄、靠Excel等來實現。但當人員流動受到限制，這種無人員接觸的數據傳遞就顯得非常重要。所有的智能制造、人工智能，首先要解決的就是生產過程數據化以及數據呈現與流動，這成為突破人員流動受限邊界的重要抓手。

 

以上情況說明數字化轉型已經面臨一個拐點，數字化轉型勢在必行，新時期企業應學會數字化生存。

 

數字化轉型頂層規劃

 

企業數字化轉型，不是簡單的投資決策，而是一個公司未來5-10年的發展決策。針對自身企業的數字化工廠規劃是企業管理者首先要思考的問題。

 

數字化工廠規劃，涉及到數字化工廠的設計：從產品設計端的制造、營銷、物流，到客戶端全生命周期的梳理，以及軟件的匹配和設計、自動化產線的配套、工業網絡的搭建等諸多方面，已經不是傳統設計院所能全部覆蓋。

 

前期數字化規劃需要各領域專家出謀劃策，需要企業管理者和領導層積極與專家溝通，以便明確企業的需求、短板和意愿。在企業接受專家的初步診斷和咨詢方案后，專家帶領的團隊會安排3-6人用4-6個月的時間，對企業現有流程進行梳理。整個規劃過程，不僅需要企業管理者重視，還需要投入相應咨詢費用。

對于很多中小企業來說，需要改變觀念，要認識規劃和咨詢的價值，適應數字化時代的生存法則。因為經過整體規劃，咨詢團隊會對企業的生產流程、產線布局、產線上的人員設置等進行精益化梳理。針對當前的數字化水平做出評估，并對企業的軟硬件體系、組織架構和人員技術水平等進行深入調研；然后針對以上問題，幾易其稿給出廠房、產線、設計、制造、工藝、網絡、自動化、人員培訓等諸多環節的解決方案；隨后再和企業管理者一起根據企業的投資規模、人員數字化水平和企業急需解決的短板，設計未來3-5年的數字化改造推進計劃，既避免了盲目投資，也能夠量力而出，幫助企業數字化轉型穩步進行。

 

這些年來，我見證過多家企業的投資和改造，其中有只重設備硬件忽略軟件配套；或者只考慮信息化（只上軟件系統）， 忽略對流程、工藝和數據采集的改進；也有不考慮自身的人員水平和數字化理解，在軟件和硬件上做了大量投資，但發現在整體集成時，無法匹配兼容，服務費用昂貴，系統無法全效率運行等。以上三種情況都會使企業有挫敗感，從而影響數字化轉型的積極性。而專家團隊幫助完成的數字化工廠的規劃，是針對企業短板和問題，結合員工素質，分步投入，步步跟進，只要持續推進，數字化轉型必然能看到效果。

 

轉型環節中的問題和方向

 

數字化轉型涉及多個環節，我將從產品設計、生產制造中的數字化、工業網絡及協同、工業大數據、市場營銷、組織變革等細分環節談談中小企業在數字化轉型中所遇到的問題，給出一些變革建議。

 

1

設計環節

 

首先是產品設計，作為整個產品生命周期的第一個環節，它既是創新環節，也是知識積累與沉淀環節。目前，我國已進入改革深水區，國內不少企業的科技與技術發展進入無人區和技術引領區。原始創新將成為這些企業發展的原動力，而創新的基礎是知識積累，如何將以往的經驗和設計有效保留并傳承下去，如何為創新所用，正是數字化轉型所要考慮的問題。

 

在走訪企業時，我發現，很多企業設計人員使用的設計軟件：版權各異、軟件各異、軟件版本各異等諸多問題。數字化的核心是數據和數據的流動，以上問題又會造成數據不兼容難以讀取、數據難以傳遞甚至難以存儲、數據難以變成信息和知識來傳遞等問題。

 

因此，企業尤其是快速發展的中小企業一定要重視設計當中數據的統一性問題。國際上著名的設計軟件公司像法國的達索，德國的西門子，美國的PTC，軟件之所以強大，不光是功能塊眾多，界面友好，使用者眾多。核心是他們經過十幾年甚至幾十年發展，所有功能塊的產品數據一直能夠保持存儲在一個統一的數據庫里，客戶幾十年的設計只要不斷地隨軟件升級，幾十年的經驗和知識就能積累下來，這是其客戶不離不棄的原因。

 

國內企業在設計環節使用軟件時一定要注意數據統一問題，讓自己的創新設計有數字化的原發動力，讓產品設計既有創新又有積累。

 

2

生產環節

 

設計之后數據圖紙要繼續通過制造加工環節變為產品，目前CAD（計算機輔助設計）、CAM（計算機輔助制造）技術已經成熟并得到使用，不少企業的生產和加工設備局部或單機也都達到了先進水平，但從數字化工廠或車間的角度，整體最優或系統最優才是效率的最高體現。所以，我們要考慮設備如何通過網絡并聯和串聯，并與生產管理軟件聯通，從而使整個系統達到最優，這才是評估生產系統先進性的標準。這是值得企業管理者認真思考的問題，其中在采購設備時，一定要考慮網絡的接口和協議，這樣才能保證設備的互聯互通，從而形成系統。

 

隨著客戶個性化要求越來越高，生產線的柔性化要求也越來越高。如何在柔性的基礎上保持可靠性和效率最高，這也對企業裝備設計和集成能力提出很高要求。中小制造企業在這方面有很大提升空間，面對產線柔性及自動化的改造要求，企業管理者要抱有一個良好的心態。因為先進的柔性化生產線，不是簡單復制就可得來的，我們需要將它作為一個研發項目來對待，要允許合作的系統集成商有失敗和試錯的可能，使研發的產線成為企業競爭力之一。

 

此外，企業管理者在制造過程中可能還會面臨另一個問題，即整個制造的管理像一個“黑匣子”，如何讓制造過程透明化，真實地反映整個生產過程，數字化是不能繞開的環節。只有把設備、進度、質量、工期等數據真實、準確、完整地采集，才能使整個生產過程透明化。

 

很多企業已經使用ERP和MES，企業管理層也認為使用了這些軟件就實現了數字化，可是如果數據還是由報表錄入或手工填寫，那還是有延誤、失真和疏漏的情況。這也是企業在數字化轉型過程中往往會遇到兩個問題：一是企業管理者有沒有勇氣和魄力去推動透明化，打破這個“黑匣子”。二是負責生產管理的中層愿不愿意配合來打破這個“黑匣子”。這會涉及到公司的文化和組織的變革，也是轉型的陣痛，需要企業管理者深入思考。

3

工業網絡及協同

 

工業互聯網作為國家重點支持的技術，得到大量資金和政策的支持，國家層面也成立了工業互聯網研究院，和由中國信通院牽頭成立的中國工業互聯網聯盟。

 

由信通院組織編寫的工業互聯網架構里，把工業互聯網分為工業網絡基礎設施和工業網絡新業態，針對中小企業的數字化工廠網絡建設，工業網絡基礎設施是重要基石，如何構建工廠內部數據的高速公路，是數字化工廠的核心目標。

 

工廠級的工業網絡，核心要求就是可靠性、低時延和高帶寬，其中可靠性是重中之重，有些企業在搭建網絡時，沒有考慮工業環境下網絡設備的工業級別要求，盲目地使用商用網絡設備搭建網絡，造成數據包丟失、數據擁堵和網絡癱瘓等重大問題。

 

此外，底層制造設備的數據不兼容也是需要重視的問題。因為采購廠家眾多，設備有多個網絡協議在運行，如何做好協議之間數據轉換、保證同步是未來建設中需要考慮的問題，建立一個處理多種協議的數據中臺，是當前解決辦法之一。

 

4

工業大數據

 

工業大數據是工業網絡構建和數據采集后企業需要面對的問題。生產制造當中有大量數據產生，當我們面對這些海量數據時，是該采集以后先存儲起來，還是現在就投資，這是企業管理者需要決策的問題。

 

以風力發電設備為例，2006-2007年，工程師維護是要到客戶現場用手持式設備，爬到很高的風力發電機上面，把這些數據采集下來，再回到控制中心對這些數據分析，才能找到病因，發現問題。但隨著移動通訊技術的不斷發展，我們可以遠隔千里之外，就可以拿到設備的運行參數，而且是實時參數。這些實時數據接收進來后，我們可以通過這些參數了解設備運營情況，同時，通過這些參數和歷史數據，對設備的運行做出判斷。

 

那么有了這些數據之后，我們甚至還可以對設備未來可能發生的故障做出判斷。以前離線數據只能判斷單臺的設備，而現在實時的數據不僅可以去看單臺設備，還可以看很多的設備。有了這些運行數據之后，我們可以把運行數據和設備的設計參數做匹配，打通設備從機理設計到運行工況全壽命周期的每一個節點。

 

遠程管理可以對設備的故障做一個簡單的預判，在未來我們可以用風機設備大數據的模型給設備的運行和維護做更嚴密 、更準確的判斷。

 

從單一的設備離線監測到單一設備的全生命周期的管理，再到同類型設備的趨勢分析和遠程運維，這就是工業大數據的發展運用的過程。未來的數字化工廠的工業大數據也是這樣的發展過程。當完善了數字化工廠以推動數據的產生和流動為目標，并對其進行分析利用以后，產品將通過倉儲和物流到達客戶手中。

 

在數字化的時代，如何為客戶畫像，如何定義自己的客戶，如何滿足客戶的需求又能保證企業的高效和利潤，這也是轉型中企業需要共同面對的問題。

 

5

數字化營銷

 

傳統的客戶市場可分為B To C（直接面向消費者）和B To B（面向企業類客戶）兩大類，數字化營銷的方式有共通之處，但也略有不同。

 

B to C市場，企業都希望打造爆款，來推動銷量和利潤。打造爆款既要考慮設計如何滿足消費者需求的問題，也要考慮如何讓產能和物流滿足暢銷的產品及時快速到達消費者手里的問題。針對這兩個問題，營銷當中，一方面要思考如何讓設計新品盡快到達消費者手中，得到真實的體驗反饋，從而讓新品能與所需市場對接，完成爆款形成過程。另一方面要思考如何從市場的反饋當中，發現有潛力能成為爆款的產品，從而能讓生產制造和倉儲物流及時調整滿足即將到來的需求，這也是未來數字營銷要解決的問題。

 

B to B市場，企業希望找到有大項目的客戶，或長期穩定配套的大客戶，從而使企業的規模和形象上一個臺階。而這樣的客戶對品牌的依存度強，對質量和可靠性要求高，對售前和售后的技術服務水平要求高，新品和替代品的檢驗測試嚴格且周期長，行業特征明顯，相對于個人消費，企業客戶更理性。這往往要求企業研發制造部門與客戶對接，企業物流與客戶物流系統對接，如果客戶的整體數字化水平很高，還會要求制造企業的數字化系統與他們的數字化系統對接。這就要求企業的營銷團隊，既要了解客戶的數字化體系，還要了解本企業的數字化體系，以適應新的數字化時代要求。而針對消費者的營銷也是越來越依靠數字化的手段，要學會用互聯網和大數據的手段找到和分析消費者，還要通過互聯網的渠道快速定義客戶。

 

如果從設計到生產制造、物流、營銷，再到客戶都用數字化技術打通，數據能利用互聯網和工業互聯網流暢地在各個環節流通，再用大數據、人工智能的手段進行數據分析、算法處理，營銷的問題也能迎刃而解。

 

現在的消費品市場和工業品市場已經有了巨大的變化，消費品市場隨著共創，直播，微店等各種圍繞互聯網的商業模式涌現，消費者個性化的消費越來越受重視，個性化產品的大規模定制將是消費類產品的主攻方向。而工業類客戶會更注重智能化的整體方案，也會催生制造企業由生產型向服務型轉型。

 

6

數字化時代的組織變革

 

除了技術和管理的方法，企業管理者也要思考企業的組織架構如何適應數字化時代要求。

 

數字化時代越來越多的決策由中高層下沉到基層。95后和00后陸續進入勞動力序列，企業面臨“四世同堂”的管理困境。企業資源不足，需雇傭數字技術與多元人才，可能產生沖擊文化。互聯網帶來信息便捷，讓勞動關系松散，企業越來越多采用借用、合約的形式獲得專業人才。業務自動化、工廠無人化、對領導方式的挑戰等問題既是技術變革帶來的沖擊，也是數字化推動當中自發帶來的組織變革要求。

 

迎接變革和挑戰，企業數字化轉型也恰逢其時。轉型離不開人和組織，組織變革是數字化轉型的重中之重。這也是我在企業走訪中，一直和企業管理者強調的，制造企業實現智能制造，實現數字化轉型一定是“一把手工程”，一定要得到企業管理者的重視。因為這些涉及組織變化和企業資源的重構，沒有一把手的重視和拍板，這些變化和重構就無法發生。轉型本身是動態的，在轉型過程中如何建立并調整與轉型匹配的組織機構也需要管理者親力親為。

 

面對數字化轉型的組織變革，既是數字化的，也是動態和持續的。轉型轉的是領導力，也是組織文化。讓員工和部門都能體會數字化的魅力，并參與到公司數字化氛圍當中。

 

組織建設中，企業中高層的領導力也要適應數字時代的新要求，引領變革、驅動創新、深化協同合作、大膽授權、賦能員工、培養數字化敏銳度和覺察力等，能力的培養需要時間，也需要變革過程來體驗和錘煉。所以當確定好數字化轉型決心后，就可以在推動變革中建立文化、培養能力、鍛煉人才，不要靠等待來復制能力和組織。組織建設只要把握住方向，不必追求具體的架構和形式，因為數字時代的特點就是變化，核心是高效、敏捷、開放、平臺化。

總體來看，數字化轉型核心是真實可靠的數據，目的是推動數據在全生命周期的價值鏈里流動。不同的公司有不同的方式方法，但是一定要建立起適應數字化時代的數字變化思維，有時候思維比變革更重要。有了數字化轉型的思想，才能考慮頂層規劃，才會考慮組織變革，才會去摸索和實踐。