伴随5G、物联网、大数据、人工智能等关键技术发展起来的新技术、新业态,各国泛工业也开始新一轮变革浪潮。其中,随着“新基建”的到来,中国的工业数字化开始加速发展。但由于中国在工业2.0和3.0阶段做的不够好,与金融、互联网或者ToC等领域相比,工业的数字化基础比较薄弱,数字化转型处于比较初期的阶段。

销帮帮CRM在今年上半年的客户回访中发现,工业互联网企业的优势在于数据分析及服务上,但对于产业本身的理解不够;而对于传统制造业企业而言,其优势在于理解产业,但在技术迭代、团队构建等方面可能劣于科技企业。总体而言,尽管工业数字化前景广阔,玩家涌现,仍存在不少落地难题:大多数泛工业领域企业还停留在几个功能割裂的系统单独应用上,并没有将数字化转型贯穿到整个完整的业务流程中。

决策模型是转型核心

或许军事上的数字化变革对制造型企业的数字化转型能有所启示:一支用旧有体系组织起来,采用自上而下树状单向指挥体制的部队,即使用最先进的数字化技术与主战装备武装,其结局与海湾战争的伊拉克军队一样,是注定要覆亡的。相应的,一支在组织上不进行数字化转型的制造型企业,纵有再多的数字化试点,充其量也不过是数字化技术的堆砌罢了,这样的量变绝无可能产生质变。

组织数字化转型的目标,是决策权向前线人员转移,因此数字化组织的重点由离前线(客户)越近的人员调配资源,而不是由层级越高的人员调配资源。

要完成决策权转移,我们需要建立一个能支撑实时感知变化、实时分析变化、实时制定最优决策,并能将决策自动执行的数字化平台(新的指挥系统)。商业智能BI报表能够帮助领导者进行深度、多维的经营分析,是领导者管理业务和制定决策的重要依据。

响应时间是衡量标准

数字化的核心是决策应变,衡量标准是变化发生到有效对策的时间,也就是说,决策者制定好数字化转型计划后,执行层的应变是更为关键的。

销帮帮CRM具有大量工业物联网客户,市场部研究发现,数字化转型过程中,IT和OT正在加速融合,不只是交付或系统集成层面上的融合,更多是企业的执行层面发生了变化,很多的IT部门开始直接参与甚至主导OT相关的业务。

人员的协同是缩短响应时间的重要因素。在数据驱动生产的今天,数字化工具赋予基层员工、中层管理者和高层管理者不同的数据权限,让数据可以在不同人员之间流转起来,从而使企业实现线索、商机、合同、收付款等环节的数据一体化管理。

满足需求是终极目标

工业数字化的挑战,主要包括工业的标准化程度偏低,特异化的程度偏高,信息化基础非常薄弱;管理或者数字化意识较弱;数据碎片化、数据质量差、数据孤岛等因素。除了这些基础薄弱导致的客观原因外,每家工厂的特点不一样,产品在服务客户时需要迎合差异。

如果我们朝着工业4.0的方向努力,那么工业数字化的理想场景应该是什么样的呢?用户在购买产品时会通过网络浏览,大数据依靠用户在每个产品上停留的时间判定用户的需求和喜好,开发者不经过市场调研就能获取用户需求,并开发出相应的产品。

开发也不像原来那么麻烦,只需要在软件里设计,并模拟测试,样品也可以用3D打印机直接先做出来,大大的减少了设计周期,生产的时候更是方便,全部是自动化生产,物料按用户需求数量从网络上生产订单,通过物流配送流入生产工序,自动化设备自动进入生产、检测、包装最后流入物流配送。

销帮帮CRM可以帮助企业实现数据聚合、精准的数据分发、实时的数据协同,打破生产管理和供应链协作中的“信息孤岛”, 优化生产、质量、物料、设备全流程,提高生产柔性、缩短交付周期、优化物流效率,帮助工厂由“设计定义制造”向“需求定义制造”转型。

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