由点至面的制造业数智化升级路径.docx
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1、由点至面的制造业数智化升级路径本文作者通过条分缕析制造业数智化升级的推动因素,以及该过程中可能遇到的痛点问题,结合多年积累的企业运输管理软件服务经验,提出了制造业数智化升级路径:点-线-面的关系模型,并通过具体案例分享了该模型的应用价值,为行业提供了参考借鉴。口制造业信息化由来多年,信息化和数智化的区别在哪里?笔者认为,信息化是主要从手工到计算机的跃升,把原来的手工流程经过优化梳理后在计算机中固化下来,通过系统来约束作业,减少人为因素的影响,减少出错,便于规模化经营和协作。现在,随着云计算、大数据、AI及各种智能设备的普及,企业在信息化的基础上进行供应链升级,应用新技术,软硬件结合,把原有的供
2、应链信息孤岛连接起来,原先缺失的功能完善起来。因此,数智化是信息化的升级和延伸,是制造业供应链升级的必经之路。不论信息化,还是数智化,其核心是要服务于企业经营管理,帮助企业增收、降本、提效以及更好地服务客户。制造业数智化升级的推动因素无论是过去基础的信息化建设,还是现在倡导的数字化、智能化,背后都有相对明确的推动因素。1.国家政策、行业规范的要求就如同会计电算化带来了财务软件的普及应用,电子发票给费控软件带来的巨大商机。国家政策和行业的规范要求都推动了企业管理走向数字化。最近,国家大力扶持数字经济的文件密集出台,如:1月12日国务院关于印发“十四五”数字经济发展规划的通知、1月15日求是网发表
3、的习近平总书记不断做强做优做大我国数字经济的文章,这无疑也对制造业产生了深远的影响。2 .黑天鹅事件的促进2020年至今,新冠疫情给我们的生活和企业经营带来了巨大的不确定性和不可控性。如果一家企业是国内供应链为主,国内采购、国内生产、国内销售,疫情虽然有影响,但从时间长度和影响严重性角度来讲,相对可控;但如果企业的经营行为有较大比例的国际供应链,比如原材料的海外采购或成品的海外销售,那么疫情的影响就可能非常大,也更加不可控。OTMS的客户中,48%是外资企业,52%是中国本土企业,因此我们注意到这些企业对自身供应链管理的要求正在提升。供应链必须要足够有韧性,更能应对突然情况,才能使企业在不确定
4、的环境中突出重围。3 .终端市场的变化渠道下沉、渠道多元化,使得很多企业的商流模式从以往的“批发模式”变为“零售模式”,即过去主要服务于全国一、二级大经销商,现在需要服务于全国一、二、三、四线城市的经销商以及终端个人客户。批发模式下,订单特点是大批量、低频次,特点是规模化,大批量采购、大批量制造、大批量的销售;而在零售模式下,订单特点是小批量、高频次,特点是精细且柔性。以上的第一和第二点,笔者认为是制造业数智化升级的主要推动因素,第三点是辅助因素。终端市场的变化在服务行业先行,因此服务业是在数智化升级的第一梯队,但可以预见,随着市场格局的变化,制造业也必将会快马加鞭、迎头赶上。数据驱动决策整合
5、以础数据W沽设Bt.帮助企业 智能力策回1数据整合驱动智能决策制造业数智化升级过程中的“痛点”制造业企业流程更严谨、更复杂,因而升级过程中遇到的痛点或挑战更多。以下列举的痛点,比如关于组织和人的部分,是各行业都会遇到的,但比如流程化有关的问题,则是专属于制造业的较为突出的问题。数智化是方向,是美好的彼岸,但能否少折腾、不伤筋动骨地到达美好的彼岸,取决于在数智化的过程中,企业和服务商如何共同来应对以下挑战。1 .内部信息系统众多,但是联通性低大部分的制造业企业或多或少地应用了不同类型的信息系统,尤其是大型制造业企业,普遍在生产、财务、销售、客服、OA等企业内部各业务体系,应用了众多的专业软件,但
6、是不同系统之间联通性差,各个系统都作为孤岛存在,不同业务数据共享度低。加之制造业体系和流程较为复杂,在缺乏强有力的外部推动因素的情况下,内部变化动力不足。所以,经常出现的情况是,尽管内部有很多系统,不同的部门和业务线在实际工作中,很多任务依然得通过邮件来完成;很多数据依然不能快速共享,无法支持企业根据数据做出快速的判断和决策。2 .业务复杂度高,既往流程固化,改变难度大制造业企业的业务复杂度高,而且内部大量的工作流程和工作习惯是多年积累、沉淀的结果,受不同时期的业务特点和技术局限性影响较大。数智化升级的目的是通过诸如云计算、5G、AI、大数据等先进技术的应用来提高企业经营管理的效率,并带来更高
7、的产出。所以,这个升级过程必然需要对存在的各种可行但是“别扭”的流程做重新的优化梳理,而不是一成不变地把原有的流程简单地数字化、线上化。这就要求企业够跳出原有思维框架想问题,并且接受流程上的改变,在推行过程中,必然会有阻力。同时,不能忽略一些非常基础但是核心的问题,比如企业的基础数据。每个企业或多或少都建立了自己的基础数据,但是如果仔细回顾,数据的质量确实存在很大参差。比如,产品的重量体积是否准确?客户联系人信息是否准确?如果有变化,更新是否及时?如果核心数据不完善,那么对于后续的升级也会带来更高的难度。3 .数智化转型需要企业内部存在有效的变革组织和执行机制企业的数智化升级往往需要优化业务流
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