​很多企业工厂都知道数字化转型是大势所趋。

但很多时候，仅仅知道是不行的，要贯彻落实才有意义。针对每个阶段，企业要有相应的行动方案，不行动，永远都是理论层面的，一点都没有用，这里就给大家分享一下企业在每个阶段的行动建设方案，从而帮助大家更好理解未来的工厂建设方向。

 

一、传统——起步阶段

1. 具体方法论

（1）业务流程梳理：

要对企业现有的业务流程进行全面梳理，找出可以数字化的环节和痛点，明确数字化的目标和方向。

（2）系统选型与实施：

根据企业的需求和实际情况，选择合适的协同办公系统（OA）、人力资源系统（HR）、ERP、CRM、MES等基础系统。而如果企业具备IT技术部门，也可以考虑直接采购低代码开发平台，一站式快速搭建业务管理系统。通过低代码的开发方式，可以让系统实施过程中，保障系统的集成性和数据的一致性，完美确保各个系统之间能够实现数据的互联互通。（这个最好一开始就要做好，因为后续如果遇到数据不能互通，后续的工作根本推行不下去。）

 

（3）数据标准化：

数据互联互通后，就要制定统一的数据标准和规范，包括数据格式、编码规则、数据字典等，确保数据的准确性和一致性。

（4）培训与推广：

对企业员工进行系统使用培训，提高员工的数字化意识和技能水平。同时，通过宣传和推广，让员工了解数字化转型的重要性和好处，积极参与到数字化转型中来。

 

2. 建议

（1）成立数字化转型项目组：

由企业高层领导挂帅，各部门负责人参与，明确项目组的职责和分工，确保制造业数字化转型项目和未来工厂建设的顺利推进。

（2）制定详细的项目计划：

包括项目的目标、任务、时间节点、责任人等，明确哪个时间段完成什么任务，出了问题确保落实到人，建立问责机制，确保项目按计划进行。

（3）建立有效的沟通机制：

项目组内部要建立良好的沟通机制，及时解决项目实施过程中出现的问题。同时，要与外部供应商保持密切沟通，确保系统的顺利实施。

（4）持续优化与改进：

在系统实施过程中，要不断收集用户反馈，对系统进行优化和改进，提高系统的易用性和实用性。

 

二、起步——加速阶段

1. 具体方法论

（1）全场景分析体系设计：

根据企业的业务需求和发展战略，设计核心——边缘的全场景分析体系。该体系应包括数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化等环节，能够对企业经营管理的各个方面进行全面分析。

（2）企业级数仓建设：

构建企业级数仓，实现数据的集中存储和管理。数仓应采用先进的技术架构和数据模型，确保数据的高效存储和查询性能。

 

（3）数据管理体系化：

建立完善的数据管理体系，包括数据质量管理、数据安全管理、数据生命周期管理等，确保数据的准确性、安全性和可用性。

（4）数据人才培育：

制定数据人才培育计划，通过内部培训、外部招聘等方式，培养一批具备业务和技术双重知识的数据人才。

（5）业数融合推进：

业务部门和数据部门从来都不是独立的两个部门，要学会加强业务部门与数据部门的合作，推动业数融合。通过数据分析为业务决策提供支持，同时通过业务需求驱动数据应用的不断创新。

 

2. 建议

（1）明确分析目标和指标体系：

在设计未来工厂全场景分析体系之前，要明确分析的目标和指标体系，确保分析的针对性和有效性。

（2）选择合适的技术工具：

根据企业的实际情况，选择合适的数据分析工具和技术，如低代码、数据仓库、数据挖掘、机器学习等，提高数据分析的效率和准确性。

（3）建立数据驱动的决策机制：

通过数据分析为企业的决策提供支持，建立数据驱动的决策机制，提高企业的决策水平和效率。

（4）加强数据安全管理：

数据安全是企业的生命线，要加强数据安全管理，建立完善的数据安全防护体系，确保数据的安全可靠。

 

三、加速——成熟阶段

1. 具体方法论

（1）企业级数据平台构建：

构建企业级数据平台，比如通过织信Informat低代码平台实现数据的互联互通和共享。该平台具备数据集成、数据存储、数据分析、数据服务等功能，能够为企业的各个部门提供全面的数据支持。

 

（2）数据人才梯队完善：

未来工厂的建设和数字化转型都是需要数据人才，所以要进一步完善数据人才梯队，培养一批高级数据分析师、数据科学家等高端人才，提高企业的数据应用能力和创新能力。

（3）组织管理水平提升：

优化企业的组织架构和管理流程，建立以数据为核心的管理模式，提高企业的组织管理水平和运营效率。

（4）数据应用边界拓展：

积极探索数据在新业务领域的应用，拓展数据应用边界，为企业的业务发展提供新的动力和机遇。

 

2. 建议

（1）制定数据平台建设规划：

在构建企业级数据平台之前，要制定详细的数据平台建设规划，明确平台的功能需求、技术架构、数据标准等，确保平台的建设质量和效果。

（2）加强数据治理：

数据治理是数据平台建设的重要保障，要加强数据治理，建立完善的数据治理体系，确保数据的质量和安全。

（3）推动数据开放与共享：

鼓励企业内部各部门之间的数据开放与共享，提高数据的利用效率和价值。同时，要积极探索与外部合作伙伴的数据共享模式，实现互利共赢。

（4）持续创新与优化：

数据平台建设是一个不断创新和优化的过程，要持续关注技术发展趋势和业务需求变化，不断对数据平台进行升级和优化，提高平台的适应性和竞争力。

 

四、成熟——智慧阶段

1. 具体方法论

（1）算法平台链接：

链接先进的算法平台，如机器学习平台、深度学习平台等，利用算法提高对市场需求、生产计划等的预测准确性。

（2）数据领导力培训：

开展数据领导力培训，培养企业高层领导的数据思维和决策能力，推动企业的数据文化建设。

（3）文化引领创建：

创建数据驱动的企业文化，营造良好的数据氛围，鼓励员工积极参与数据应用和创新。

（4）智能化决策与管理：

借助先进的算法和技术，实现智能化的决策和管理，提高企业的竞争力和创新能力。

 

2. 建议

（1）选择合适的算法平台：

根据企业的业务需求和数据特点，选择合适的算法平台，确保算法的有效性和适用性。

（2）建立数据科学团队：

组建数据科学团队，负责算法的开发、优化和应用，提高企业的数据应用能力和创新能力。

 

（3）推动数据文化建设：

通过培训、宣传等方式，推动数据文化建设，让数据成为企业的核心资产和决策依据。

（4）持续关注技术发展：

持续关注人工智能、机器学习等技术的发展趋势，不断引入新的技术和方法到未来工厂的建设中，提高企业的智能化水平和竞争力。

结语：

最后真心建议大家，在做企业数字化初期，一定要找到合适的数字化工具来帮助企业进行全方位赋能。因为很多时候，合理有效地运用数字化工具，不仅可以让企业业务高效地运行，还能最大程度保证团队目标的达成。

比如我们公司正在用的低代码平台：织信Informat，这个平台基于数据模型优先的设计理念，提供大量标准化的组件，内置AI助手、组件设计器、自动化（图形化编程）、脚本、工作流引擎（BPMN2.0）、自定义API、表单设计器、权限、仪表盘等功能，能帮助企业构建高度复杂核心的数字化系统。如ERP、MES、CRM、PLM、SCM、WMS、OA、项目、企业服务等多个应用场景，全面助力企业落地数字化转型战略目标。

 

不管说得再天花乱坠，都不能代替产品本身，好产品值得大家切身体验。