制造业的数字化转型具有其独特性,这与互联网和金融行业存在显著差异。由于产业规模、背景、历史和特性的不同,这些行业之间的数字化转型并没有直接的可比性。从制造企业的生产、日常运营和管理中,我们可以总结出制造业在数字化转型上的特点:
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数据基础薄弱:与互联网和金融行业相比,制造业的数据积累通常较少,分散且质量参差不齐。部分企业甚至缺乏专门的数据管理和治理团队。
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业务重点分散:制造业的核心业务点多,如生产、供应链、销售等,都是关注的重点,这导致资源和注意力的分散。
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信息化水平相对落后:在技术层面,制造业的信息化建设相较于其他行业而言,发展速度较慢,需要加快步伐以适应数字化的要求。
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人员能力与数字化思维:尽管制造业的员工在专业技能上并不逊色,但可能缺乏数字化转型所需的思维模式。他们拥有强大的技术能力,但尚未充分发掘和应用数字化的潜力。
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文化阻力:传统制造思维在制造业中根深蒂固,这会成为数字化转型的一大障碍,变革往往面临较大的内部阻力。
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资金投入谨慎:与互联网行业不同,制造业的资金多来源于实体运营,因此对资金的使用更为谨慎。投资决策需要考虑实际效益和成本控制,这要求数字化转型的投资必须具有明确的回报预期。
这些特点,都可能会成为制造企业数字化转型中的挑战,那是不是就意味着中小型制造企业不能数字化转型了呢 ?是不是只有把所有不足补齐之后才能开始数字化转型?
其实不是。无论是从时间成本还是市场变化来说,中小型制造企业都不用等补齐所有短板之后再进行数字化转型。敏捷数字化——就是中小型制造企业迅速实现数字化的一个最佳选择。
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选择核心业务单元:在制造业中,生产、供应和销售是最关键的业务流程。敏捷数字化应从这些核心业务单元开始,确保数字化转型紧密贴近企业的核心价值链和客户需求。
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人员能力的培养与结合:初期可以结合内部和外部专业人员共同推进项目,但最终目标是培养内部团队的能力,使其能够独立维护和优化数字化系统,减少对外部资源的依赖。
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数据的生成与采集:数字化转型的核心在于数据驱动业务。因此,必须从业务流程、人员行为和机器设备中生成和采集数据。这包括但不限于生产数据、员工考勤、设备状态等,为后续的分析和决策提供基础。
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数据辅助决策:虽然完全自动化的决策系统可能过于复杂,但利用收集到的数据辅助人工决策是非常可行的。通过数据支持,可以提高决策的效率和质量,使企业能够更快地响应市场变化和内部需求。
通过这些关键要素的实施,制造业可以实现敏捷数字化,提高生产效率,优化供应链管理,增强市场竞争力,并最终实现数字化转型的目标。
值得一提的是,作为国内领先的数据软件服务商,深耕数字行业十八年,帆软依托深厚的技术底蕴与大数据应用的经验,针对中小型制造企业全面打造了“敏捷数字化”转型方案,从业务流程化、人才培养、数据驱动等多个维度入手,以核心业务紧密相关的最小业务单元作为核心切入点,快速实施并持续迭代,迅速实现数字化转型。
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