不要因为手里有锤子，就把所有的都看成钉子。
伴随着 5G、AI、云计算、大数据、工业互联网等技术的快速发展，我们正加速进入一个数字化时代。加快数字化转型，提升数字化能力，已经成为所有企业必须面临的挑战和机遇。
制造企业，如何把握数字化转型的关键？如何提高数字化转型的成功几率？
2022 年 8 月 26 - 27 日，以“双模·跃升”为主题的「2022 未来 CIO 数字峰会」在安徽黄山成功举办。在此次峰会上，企业智能制造领域专家、《制造企业创新路径——方法与案例》作者李翔，带来了“制造企业数字化转型的思考”的主题演讲，围绕“制造企业数字化转型到底是什么？” “制造企业数字化转型的演进路径”“制造企业数字化转型的七寸在哪？”“制造企业数字化转型的规划方法是什么？”“如何进行制造企业数字化转型的能力建设？” 五个核心问题，对制造企业数字化转型进行了精彩分享。
来自全国各地的 CIO 们，大家上午好，今天我的演讲，主要分为五个部分。首先，制造企业数字化转型到底是什么？它跟之前的信息化，包括现在的智能制造，以及工业互联网到底是什么关系？第二，制造业数字化转型的演进路径是什么样的？这将是我今天重点分享的内容。第三，制造企业数字化转型的七寸在哪儿？只有掌握关键点，数字化转型才有可能成功。根据调研，企业数字化转型成功的机率并不高，虽然投了很多的资金、人力，但收效甚微，问题到底出在哪儿？第四，制造企业数字化转型的规划方法是什么？从信息化到智能制造，到数字化转型，这个过程不断演变，制造企业数字化转型规划的方法是否也在进行同样的演进？最后，如何进行制造企业数字化转型的能力建设？我们要建立未来的数字化企业，如何去构建新型能力？这五方面是我近期实践中的思考，希望在座的各位专家批评指正，共同推动中国制造企业的数字化转型的进程。
思考一：制造企业数字化转型是什么？
如今，数字化转型已成为共识。尤其疫情，更是加速了数字化的发展，让我们不用再像以前那样，去考虑为什么要进行信息化建设。这是一个好消息，但同时也带来了一些坏消息。
第一个坏消息，是现在的概念太多了。
从 2016 年开始的工业 4.0 以及智能制造，到前两年刚刚普及的工业互联网，再到现在的数字化转型，一个概念还没完全理解，另一个概念就已经来了。
第二个坏消息，是数字化转型到底要怎么做，成为了新的问题。回溯 5 年前我们进行智能制造规划的历程，制造企业的智能制造，不是把传统的信息化，简单粗暴地改成“云大物移智”就变成了智能制造的方案，它需要 IT 的负责人与业务，一起去研究我们的产品、工艺、技术等等，甚至要深度的思考是否要改变我们的制造模式、生产组织模式。
那么如今的数字化转型，是否也是把相应的概念换成数据中台、业务中台、多网融合等新概念，就成为了我们数字化转型的方案呢？答案是不言而喻的。
那么，制造企业数字化转型到底是什么？要找到答案，首先要回溯一下信息技术到底是什么。
1. 信息技术到底是什么？
事实上，数字化很早我们就已经在做。从数据到信息，是我们信息化在做的工作。由信息到知识，是我们现在依然在思考的问题，也是智能制造的一个核心大问题。同时，通过知识去产生洞察，通过洞察去实现智慧是我们实现数字化转型的关键。
2. 数字化转型和信息化的区别是什么？
数字化转型和信息化的区别是什么？从战略导向来看，信息化是管理导向，数字化是创新导向，是以战略支撑为核心，通过创新业务来实现新的增长极；从关注的核心来看，信息化时代主要关注的是业务的数字化，但是到了数字化时代，主要关注的则是数据的业务化；从业务驱动来看，在信息化时代，我们是靠流程驱动，而到了数字化时代，必须要依靠数字驱动；从主导方来说，传统的信息化规划，是以 IT 为主导，到了数字化时代，需要 IT 和业务的深度融合；此外，从价值体现、交付形式、信息架构等方面，两者也有很多本质区别，从最早基于文档的信息流，到基于数据的信息流，到基于模型的信息流，再到未来基于知识的信息流，这背后是从业务数字化到数字业务化的改变。
思考二：制造企业数字化转型的演进路径
阶段一：基于流程驱动的信息化优化
在以上过程中，我就开始思考数字化转型演进的路径。我的思路是，很多企业的信息化已经具备了基础，我们在这一轮数字化转型过程中，首先是基于流程驱动的信息化优化，它的内容还是信息化，但已发生了变化，即要靠流程来驱动。要做好流程驱动，首先要做好流程的梳理，要做好流程梳理，就要做好流程的贯通。流程贯通，即要找到多系统之间或者多业务之间的断点、堵点和衔接点。在这个基础之上，实现业务的在线化，然后才能谈业务流程的优化。业务流程优化，首先要解决的，是流程的细化、简化以及重塑问题，并以此达到业务的卓越以及资源的整合。
第一个案例，是从订单到交付的全流程透明化，通过传统信息化系统，打通每个业务点，就可以做到业务协同效率的提升，更为关键的是通过流程的透明化，可以实现供应链上下游的系统，从而整体提升整个供应链的效率。这样企业级的流程贯通，还有采购供应链的全流程透明化，多工厂计划与协同的透明化，以及从产品需求到设计、质量管理、交付流程的透明化等一系列流程的贯通。在这个阶段，企业要思考的是如何实现流程端到端的贯通。所谓端到端的流程贯通，就是以外部作为起点，通常是客户或供应商等，通过内外部一系列的工作，最终回到外部的闭环流程。换句话说就是要以外部的视角，而非仅仅业务内部的视角来看待流程。第二个案例，是我去年在给一家服装企业做咨询时，画的一张流程贯通图，在打钩的地方 (其实应该是打叉，因为这是行业里面共同的断点)，这些断点有大量的手工作业，会带来很多的不确定性。同时，每个小框里面，是我们在诊断时候识别出来，要通过现有信息化手段来进行优化的地方。只有把大链条打通，才有可能把数据上传到云端，来实现从战略、管理到执行的循环，才能实现从功能、流程到数据的循环，才有可能上升到我们的算法、算力有效的衔接，从而创新出新的业务。所以从数字化转型的路径来说，第一步要做的是基于流程驱动的信息化优化。
阶段二：基于数据驱动的数字化变革
实现了流程贯通之后，紧接着要做的，是基于数据驱动的数字化变革，即通过业务在线化后，如何将业务产生的数据能真正的进行有效利用。这就需要在业务源头有效提升数据本身的质量，再通过一系列的数据治理等方法、手段、工具使得数据能够规范的入湖。实现数据入湖之后，才能考虑数据的应用，在数据应用环节里，我们首先最简单的应用就是共享，企业里面的订单信息、设计信息、成本信息、质量信息，只有共享出来才能凸显价值；同时在这个基础上再来做业务分析，包括 BI 管理驾驶舱等，基于历史数据、算法、仿真模拟，才有机会洞察出新的机会。2018 年，我曾为安徽一家企业做过咨询，它是传统的瓦楞纸包装的企业，经过对其原材料（卷纸）一年多的采购数据进行分析发现，一般卷纸的采购品类由材质和幅宽两种方式来确定，图示中红色部分是它用量最大的，黑色部分是没有采购的，灰色部分是采购小于总量 0.1% 的，通过简单的数据分析，给企业的管理改善建议就是能否有效限定出相应的幅宽，再有效地降低材质的采购种类。根据这个建议，企业通过有效降低原材料的品类，增加原材料采购的批量，提升了原材料的周转率，降低库存占用，为企业带来了可观的价值，这就是数据分析带来的价值。
类似的场景，在制造企业中有很多。比如另外一家企业通过对能耗的有效管理，实现计划跟能耗、气耗的有效平衡，每年可以节电 20%。这些都是我们在传统信息化过程中看不到或者做不到的，但在数字化时代，通过算法是可以实现的，再如通过 AI 算法来提升产品检测环节，这在很多制造业企业里面都已经有成熟的应用。
谈到数据应用，举个数据大屏的例子。数据大屏如今已经很常见，以前我们曾开玩笑说，看一个智能企业看什么？看大屏、看 AGV（Automated Guided Vehicle，移动机器人）、看立体仓库。现在，我们来反思一下，大屏真的只是用来看的吗？从静态作秀到静态展示，到动态展示，到业务预警，到业务预测，再到业务协同的作战中心，这是大屏即将发挥的作用。以前我在做方案时是非常反对大屏的，但现在我改变了观点。我建议一些企业先做大屏，让领导看到作秀的信息，因为他要向相关的领导再汇报。汇报过后如果他觉得数据不真实，就需要做静态数据展示，做到静态数据展示，如果仍然无法满足要求，还要做动态、实时的展示。一旦做到这一点，就表明这个企业的数字化水平已经发展到一定阶段。
所以大屏的作用如果发挥出来，通常意味着企业的基础设施、前期已经投入了 80%，接下来要做的是后面的 20%。但这后面的 20% ，需要至少花费 80% 的精力去做，因为它要和业务衔接。作为智能制造转型的第二个阶段，基于数据驱动的数字化变革，它并不是真正的转型，只是提升。阶段三：基于创新驱动的数字化转型
第三个阶段，是基于创新驱动的数字化转型。有了数据之后，需要把数据变成数据资产，围绕数据资产找到新的创新规则、创新点，实现新的业务介入，通过数据运营来实现价值创造。这个时候，低代码平台、敏捷开发模式就显得非常重要，可以对创新业务实现不断的迭代、评估和优化。还是举一个包装行业的例子。包装行业有二级包装、三级包装企业。二级包装企业是行业龙头，规模相对较大，相应的设备设施比较全，产量大，相对刚性，面对多变的市场需求，核心设备的 OEE (Overall Equipment Effectiveness，设备综合效率) 往往不高，而围绕二级包装企业有大量的配套三级小微型包装企业，其设备能力、接单能力等相对较弱，但柔性强，传统模式下二级企业与三级企业之间是竞争多于合作，但是借助数字化的手段，通过打通二级厂与三机厂之间的计划协同，可以
