最具影响力的数字化技术在线社区

168大数据

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

1 2 3 4 5
打印 上一主题 下一主题
开启左侧

企业数字化转型的四个“有为”与六个“数字化”

[复制链接]
跳转到指定楼层
楼主
发表于 2021-5-7 17:59:06 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

马上注册,结交更多数据大咖,获取更多知识干货,轻松玩转大数据

您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

x
本帖最后由 168主编 于 2021-5-24 14:57 编辑

发轫于1947年第一台数控机床带来的数字化转型,在经历了由“0”和“1”主导的自动化控制广泛应用,到互联网的产生和普及,再到数据要素价值作用被认知,正在进入以数字技术集成、数据要素融通、数字业务创新等为特征的新阶段。
对企业而言,推动数字化转型势在必行,但困难重重,需要破旧立新的战略设计,更需要循序渐进的策略部署。对企业而言,唯有坚持“有为数据、有为组织、有为决策、有为创新”的理念和目标,探索战略、设施、资源、要素、业务、效益等方面的数字化路径突破,逐浪于数字化时代的潮落潮起,才能有向阳而生、追光而行的希望。
文|赛迪智库信软所数字化转型研究室主任 高婴劢
企业数字化转型的逻辑起点:四个“有为”
企业数字化转型是企业充分运用数字技术,全方位重塑战略思维、业务流程、组织架构和商业模式,构建以数据为核心驱动要素的价值创造体系,实现与客户、员工、供应商、合作伙伴等利益相关者紧密关联、价值共创的过程,从而确保企业在日益激烈的市场环境中获得核心竞争力和可持续增长能力。
企业数字化转型的结果势必走向数字化企业,即增长驱动力实现从资本、技术等传统要素到数据要素,组织形态从垂直化领导到扁平化自组织,决策方式从经验判断到智能择优,创新模式从串联演进到并行迭代,这样的企业在面对未来更多不确定性环境的变化中就具备了充分的适者生存能力。
新型要素:有为数据
当企业生产各流程、经营各环节、产品全生命周期实现广泛连接和即时通信,其相互间传递的数据流动速度更快、开发成本更低、价值更鲜活,数据融入企业战略、架构、治理、业务的程度更深,数据对企业的效率提升和全局优化的决定性作用也更加突显。
随着数据要素被纳入企业资产核算、数据管理成为企业运作的基本能力,数据逐步取代技术,成为企业竞争的核心驱动要素,数据资源掌控的多寡、数据管理能力的优劣和数据应用的深浅关系着企业发展的未来。
新型组织:有为组织
数字技术构建形成泛在、及时、精准的信息交互方式,降低了交易成本,引发产业组织在管理、形态、流程、机制等方面的深刻变化。 扁平化组织加速形成,打破传统的自上而下的垂直管理架构,通过管理幅度的增加与分权,充分为个体赋 能。 柔性化组织加速形成,基于市场需求、环境变化和项目任务快速建立工作团队的机制激发了员工的创造性,实 现客户需求实时响应。无边界组织加速形成,基于跨领域、跨行业、跨主体的产业链平台,推动创新主体广泛参与协作,不再受既定的组织边界束缚,充分激发个体创新潜能。
新型能力:有为决策
通过“数据+算法”的赋能,用 数据决策正逐步替代传统的经验决策,即运用大数据分析手段,对数据资源进行挖掘和研析,从而形成决策建议与实施方案。《大数据时代》一书指出,大数据为探索未知、求解问题提供新的思维方法。与经验决策相比,企业凭借更全面地掌握信息、更准确的发展定位,进而找到最佳的解决方案,数据驱动决策的依据更确切,精准度也就更高。比如企业通过电子商务平台,详细获得所有购买过产品的用户数据,能够更有效地调整生产、开拓市场,决策效果要远胜于传统的基于少量样本而进行的经验决策。
新竞争力:有为创新
数字平台通过支撑创新资源的泛在连接、弹性供给以及高效配置,吸引多元主体参与企业的创新活动,促使创新协作在时空上交叉、重组和优化,从而激发更多的产品、业务和模式,帮助企业长立于不败之地。 企业也不再是唯一的创新发起者,而是引导消费者共同参与创新,推动以消费者为中心的逆向整合生产要素的创新流程转变。企业进一步基于数字分析技术,将专业知识、基础工艺、生产流程、行业经验等共性的技术知识数字代码化、组件模型化,促进行业知识的复用、共享和价值再造,大幅缩短新技术产品从研发到产业化的创新周期。
企业数字化转型实施路径:六个“数字化”
企业数字化转型不是简单的新技术应用,是战略思维、组织架构、业务流程、商业模式等全方位的转变,既是战略转型,又是系统工程,且“千企千面”,需要探索符合企业自身特点的实施路径。
企业数字化转型“六化模型” (资料来源:赛迪智库整理)
战略数字化是企业数字化转型的思想引领
企业领导层应当把数字化转型作为系统工程,在理念统一、目标设定、路径选择、要素投入等方面进行统筹规划、顶层设计和系统推进,建立一把手负责制的数字化转型实施团队,构建符合数字运行特点的组织机制和激励机制,从体制机制层面保障数字化转型变革创新的成功。主要包括: 一是企业领导层主导推动数字化战略实施,制定战略规划及行动计划,并进行持续资金投入。 二是开展扁平化管理,构建以项目(任务)为导向的自组织架构,促进员工参与不同团队,最大限度发挥技能。 三是提升员工数字技能,加强对技术创新人才、数字化应用型人才、数字化转型管理型人才等的激励,调动员工主动贡献、共享收益的积极性。
设施数字化是企业数字化转型的基础支撑
资源数字化是企业数字化转型的必要路线
企业基于“云基础设施+云计算架构”搭建平台,推动生产全过程设备、系统、物料等全资源通过虚拟化、结构化的手段向云端迁移,构建起巨大的资源池,支撑企业高效聚合、动态配置各类资源。主要包括: 一是云平台基础设施即服务(IaaS)的虚拟化。 二是业务系统在云平台上实现互操作。 三是人、机、物、料、法、环等生产资料信息在云平台实现汇聚。
企业可通过两种方式搭建平台: 一方面,通过外部成熟平台,采购设备管理、现场管控、客户管理、融资租赁、供应链金融、能源优化等专业化服务资源,赋能自身业务流程的数字化升级。 另一方面,企业可自建平台, 汇聚内外部、产业链上下游、跨产业链资源,推动基于平台的资源汇聚,支撑数字化转型的各类变革。
要素数字化是企业数字化转型的关键任务
企业在平台上对数据资源进行统筹规划、统一存储和统一管理,搭建算法库、模型库、工具库,以各类数据融通支撑数据应用创新。主要包括: 一是企业基于平台对数据进行集中存储,推进各类系统数据与系统分离,按照分级分类原则,进入基础信息库、业务信息库等。 二是企业利用平台提供软件工具,推动技术、工艺、方法、知识等显性化形成算法、模型,并根据业务应用需求促进数据流动融通,经分析挖掘实现数据创新应用。 三是企业基于平台进行数据管理,完善数据采集、数据共享、数据资产化、数据开放利用规则,健全数据治理机制。
业务数字化是企业数字化转型的创新导向
企业基于数据开放利用,推动基于数据驱动的研发、生产、管理、营销、服务等业务流程的变革创新,逐步把数据作为价值创造的核心要素,形成新的数字业务和增值空间。主要包括: 一是协同研发,企业搭建内外部开放式研发创新平台,共建共享研发设计、工艺流程、质量检验、运行维护等行业共性知识图谱和机理模型库,开展基于数字样机的智能仿真、虚拟试验、交互体验和学习优化。 二是智能生产, 企业推动装备、产线、车间、工厂的智能化改造,打通生产现场数据流,促进生产制造全过程的全面感知、实时分析、精准执行和动态优化,实现生产物料精准配送、生产计划按需调整和生产管理智能决策。 三是数字管理,企业通过业务系统数据的弹性供给和按需共享,实现一体化柔性经营管理和企业决策的智能化,使经营管理更精准有效。 四是场景服务,企业利用利用平台开放交互能力,建立以用户为中心的营销场景,丰富服务渠道,创新服务模式,优化服务手段,快速、动态地响应用户需求;更进一步推动数据的资产化运营,拓展跨界的增值服务。 五是能力开放,企业通过搭建开发者社区等平台环境,汇聚多方创新主体,推动以App为载体的平台服务和能力的在线协同和交易,共同构建企业业务创新生态。
数字化效益是企业数字化转型的价值体现
企业在创新、经济和社会效益三个层面,实现效益增值和生态构建,促进价值创造机制的根本性突破。主要包括: 一是创新效益,企业通过数字化,在提升核心技术创新能力、缩短研发创新周期、促进创新成果产业化等方面取得成效。 二是经济效益,企业通过数字化实现“两增一减”,即节约成本、降低库存、降低能耗等节本降耗效益,技术、规模、管理、配置等效率提升,产品质量升级、服务内容升级、品牌价值升级等效益增值。 三是社会效益,即带动社会就业等方面的社会责任和价值升级。
来源:工业互联网世界
楼主热帖
分享到:  QQ好友和群QQ好友和群 QQ空间QQ空间 腾讯微博腾讯微博 腾讯朋友腾讯朋友
收藏收藏 转播转播 分享分享 分享淘帖 赞 踩

168大数据 - 论坛版权1.本主题所有言论和图片纯属网友个人见解,与本站立场无关
2.本站所有主题由网友自行投稿发布。若为首发或独家,该帖子作者与168大数据享有帖子相关版权。
3.其他单位或个人使用、转载或引用本文时必须同时征得该帖子作者和168大数据的同意,并添加本文出处。
4.本站所收集的部分公开资料来源于网络,转载目的在于传递价值及用于交流学习,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,也不构成任何其他建议。
5.任何通过此网页连接而得到的资讯、产品及服务,本站概不负责,亦不负任何法律责任。
6.本站遵循行业规范,任何转载的稿件都会明确标注作者和来源,若标注有误或遗漏而侵犯到任何版权问题,请尽快告知,本站将及时删除。
7.168大数据管理员和版主有权不事先通知发贴者而删除本文。

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

关闭

站长推荐上一条 /1 下一条

关于我们|小黑屋|Archiver|168大数据 ( 京ICP备14035423号|申请友情链接

GMT+8, 2024-4-20 06:12

Powered by BI168大数据社区

© 2012-2014 168大数据

快速回复 返回顶部 返回列表