制造业大数据技术的应用(朋友圈转爆了领导都在看的的制造业数据建设攻略我给你找来了)

制造业推进数字化，绝对不是上个工具、建个系统就能完成的。整个流程涉及人才、平台、战略、业务等多个方面，而这每一项都会影响到制造业是否能够成功地实现数字化。

传统制造业如何转型？

在制造业数据建设白皮书中，将一般企业的数字建设分为5个阶段：

传统阶段：信息碎片化起步阶段：业务数字化加速阶段：数据价值化成熟阶段：数字平台化智慧阶段：智能生态化

接下来将具体介绍每个阶段的具体表现，根据特点自可判断企业的数字化进程目前处于哪个阶段，而后针对性地采取动作。

一、传统阶段：信息碎片化

信息碎片化是传统阶段的典型特征。信息零散分布于企业经营的各个环节，由于缺少信息系统的支持，制造企业主要依赖人力和纸质表单进行信息收集管理工作，实行以人为中心的粗放型管理模式和以纸质表单为载体的运营机制。

1.以人为中心的粗放型管理模式

对于绝大多数处于传统阶段的制造企业，其在日常运营中产生和积累的大量数据，基本处于缺乏标准化管理的状态。这一阶段的制造企业通常会利用Excel对数据进行简单的处理和分析。但是整个数据收集、整理的过程主要依赖个人的经验和能力，缺乏统一的标准规范。由于缺少系统支持，仅仅利用简单的办公软件难以处理历史海量数据，并且数据对企业经营管理的支撑相对较弱，因此传统阶段的制造企业对数据的整体利用率较低，管理上主要是传统的、粗放的模式。

2.以纸质表单为载体的运营机制

由于信息化基础薄弱，传统阶段的制造企业无论办公事务处理还是业务流程审批，大多以纸质表单为载体。员工拿着纸质文件四处找领导签字、为纸质文件存储留有专门的空间等，是这一时期的常见现象。很多企业还专门设有文员一职，他们需要将纸质表单的信息整理成简单的电子文档，供管理者参阅。总体而言，纸质表单的大量使用通常会造成运营效率不高、历史数据追溯困难等问题。

二、起步阶段：业务数字化

起步阶段的制造企业，通过部署信息系统，对业务流程进行线上的标准化、体系化、规范化管理，实现了从粗放式管理到用数据流推动业务流的转变。这一阶段是对数据资产的原始积累，也是制造业企业数据建设的基础和开端。

1.数据文化萌芽，启动企业数据建设

随着越来越多的管理人员意识到数据的重要性，倡导员工充分利用数据、增强业务能力，企业的管理方式开始发生转变，数据文化也随之逐渐萌芽。在文化的感染和熏陶下，企业以核心部门/业务为起点，通过IT人员主导、业务人员协助，启动数据建设。鉴于这一阶段制造企业数据建设基本属于从零开始部署，投入巨大是其典型特征。企业不仅招募了专业的IT工程师，配置了充足的人才资源，还投入了大量资金，全力支持数据建设。

2.信息系统主导，加快业务线上流转

在信息系统的支持下，制造企业部分核心业务的流程运行实现了线上管理模式。业务数据的快速流转不仅提高了业务团队内部的协作效率，而且大大降低了人力成本。业务流程在这一阶段通过进一步的科学梳理和规范简化释放出更高的效能。信息系统的部署使原本零散的数据得以整合，同时，数据的可控性和安全性也得到了一定程度的保障。这一阶段的制造企业，数据管理初成体系，数据质量渐渐提高，开始逐步系统化打造自己的数据资产。

三、加速阶段：数据价值化

通过对企业生产经营活动所产生的数据进行灵活调用、有序整合、多维分析、场景化应用、可视化呈现，数据的价值得到大幅释放，企业的数据建设与业务管理实现了更紧密的融合，正式迈入加速阶段，“依赖数据力量，科学理性决策”的现代管理模式成为主流。

1.聚焦场景，优化IT建设

在完成核心业务系统的建设以后，为了应对边缘的、新增的以及不断变化的业务需求，广大制造企业开始以拓展、应用数据价值为导向，持续完善信息系统部署，致力于对更多具体业务场景和经营管理场景进行数字化覆盖，深化数据与业务的交融。与此同时，企业还储备了既了解业务、又了解IT的双重技能人才，以此来促进IT建设的持续优化、增强数据建设与企业自身的匹配度，充分释放数字潜能。

具体地，这一时期的企业通常会选择一些轻应用搭建平台作为业务系统的补充，来支持小规模业务线或临时的业务调整，使数据建设工作适应业务变化，例如，低代码、零代码平台，具有填报功能的报表平台等。

在优化IT建设的过程中，制造企业还完成了部分核心业务系统之间的打通，实现了部门级协同。通过疏通彼此的工作流程连接点，部分部门之间需密切配合的工作实现了线上管理，企业内部的业务协作链开始贯通。这极大地减少了部门协同障碍，提高了组织运转效率。例如，客户营销管理系统与采购管理系统的打通，使采购人员能够在第一时间了解客户的合作意向与订单信息，立刻安排询价、比价等采购活动，而且能够针对客户不恰当的需求及时给予营销部门反馈，提前规避风险。

2.实时精准，驱动科学决策

在完成了基本的信息系统部署工作之后，企业的数据建设在业务上持续进行横向延伸与纵向扩展。数据应用得更广、更深，价值也得到进一步发掘。典型特征之一便是通过配置数据可视化系统，将抽象的数字进行实时化、具象化、直观化、多样化呈现，实现了业务的线上多场景连接与可视化分析。数据不再仅仅为企业提供单一的流程价值，还能够带来决策价值。

此阶段的企业在对数据进行灵活调取、合理分类、重新组合、深刻剖析中实现数字的理性化业务表达，数据在与业务深度联动的过程中持续创造价值，推动企业趋向逻辑化运营、科学化管理。企业还实现了各类系统与软件在PC端与移动端的协同应用，以移动化办公助力高效运营；一线员工可以在移动端随时随地填报数据、查阅结果，管理人员能够通过移动端实时掌握业务信息、及时决策。在这一阶段，数据采集与结果呈现不同步、信息传递滞后、数据与业务指标难映射、抽象数据难以被理解等问题得到解决。企业进一步解放数据要素、释放数据价值，充分利用数据的时效性，建立敏捷决策体系。

四、成熟阶段：数字平台化

进入成熟阶段，制造企业以消除内部数据壁垒、促进生产经营效率最大化为目标，利用数字平台对所有数据资产进行统一管理和规划，减少数据建设的冗余部署。数据实现了跨部门、跨业务、跨系统的无障碍流动，数据效能贯穿于企业日常运营、管理决策、战略制定全过程。企业甚至开始以内部数据资源为依托，向外进行能力辐射。

1.战略导向，全面推进数据建设

随着前几阶段对数据逐渐全面、深入地应用，企业日常经营管理不断条理化、清晰化，经济效益也取得显著增长。因此，成熟阶段的企业进一步扩大数据的应用范围、拓展数据的价值，并将数据驱动的见解作为未来机遇洞察与商业可行性评估的重要依据，依靠数字传递的客观信息理性规划战略。与此同时，企业高度重视数据建设，数据建设成为企业战略规划的重要组成部分。数据建设愿景与企业发展愿景实现了方向一致性，数据战略与业务战略达成了目标协同性，企业在数字策略与宏伟蓝图的全面融合中优质发展。

2.共享数据，企业级协同走向新高度

这一阶段的制造企业打造了企业级数字平台对所有数据进行平台化、一体化管理，驱动数据建设进一步规范化、体系化发展。各业务系统，如SCM、CRM、MES等，在数字平台上实现了集成，数字平台成为企业统一的数据管理门户。之前各业务系统独立运作、各部门互不相通的局面被打破，在对数据资源的高度整合中实现业务资源的科学配置与合理统筹，推动企业对运营管理整体性把控能力的优化升级。

3.全员培养，打造人才建设新体系

员工的数据素养在这一阶段有了普遍提高，内部员工自助探索成为企业数据建设的重要方式。企业员工自助搭建应用，或者深度参与应用开发过程，进一步强化数据建设与业务发展的契合。而且，不同于以往直接使用IT人员提前开发好的固定分析模板，以业务人员为主导的自助数据分析模式成为主流，推动用户的多元化发展、业务的自定义式分析与数据的创意性呈现。

4.价值外延，创新应用促进数字产业升级

企业不断探索以数据推动业务创新的可能。在这一阶段，数据的应用场景开始向用户侧扩展，数据的价值随之由内向外延伸。部分制造企业以自身业务为基础，以数据为桥梁，与终端用户以及他们的生活场景实现了连接，初步构建起外部生态。背靠强大的数据平台支持，此时的企业为用户提供了连续的、持久的服务，将售后工作融于日常。甚至，对于一些制造企业来说，通过对产品应用场景的数据监测，能够提前发现异常、规避风险，增强了产品的安全性能。

五、智慧阶段：智能生态化

制造业企业将人工智能等先进的数字技术与业务发展进行了更深层次的融合，在企业内部建设了涵盖智能生产、智能营销、智能运维、智能预测等全方位智能管理模式；于外部则建设了智能共享、高效流通、可持续利用的数据资源体系，从而打造了彼此信任、互惠互利、价值共创、和谐共生的智慧产业生态。

1.文化引领，塑造企业数字领导力

卓越的数据文化赋予制造企业蓬勃生命力、无限成长力、深刻洞察力和无畏探索力，引领企业成为制造业内数据建设的先锋。而领先的数据建设又推动数据文化在内部的深入渗透、在外部的广泛传播，产生深刻的行业影响。企业持续以优秀的数据文化为指引，塑造自己的数字领导力。

2.人机交互，创新智能化商业模式

人工智能、超级自动化、数字孪生以及物联网等前沿技术在这一时期得到了广泛应用，企业建设了全场景智能感知、全流程自动处理、全业务线智能决策的智能工厂。同时，IT与OT实现了更紧密的融合,使工业数据能够被自动化采集、传输与智能应用，企业对工业资产和制造过程的监测能力显著增强。

3.和谐生态，贯通产业上下游联动

高度的数据文化共识、完善的生态制度体系、成熟的数字技术支持、以及共同的利益空间，让企业互联成为可能。这一阶段的制造企业通过对管理边界的打破与重构，与产业上下游伙伴共同建设了以业务合作为中心，以数据畅享为纽带的生态体系。