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<span>数字化转型还涉及多个环节，这里再从产品设计，生产制造中的数字化，以及工业网络及协同，工业大数据，市场营销，组织变革等几个细分环节，谈谈我走访过的中小企业所遇到和面临的问题，以及变革的一些建议。</span>
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<span>首先是产品设计，作为整个产品生命周期的第一个环节，他既是创新的环节，也是知识积累与沉淀的环节。目前国家进入了改革的深水区，国内不少企业的科技与技术发展进入无人区和技术引领区。原始创新将成为这些企业发展的原动力，而创新的基础则是知识积累，如何将以往的经验和设计有效保留并传承下去，如何为创新所用，正是数字化转型所要考虑的问题。</span>
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<span>我所走访的企业中就发现到，很多企业设计人员使用的设计软件，版权形式各异，软件各异，软件版本各异等等诸多问题。多篇文章谈数字化都强调过，数字化的核心就是数据和数据的流动。以上的问题就会造成数据的不兼容难以读取，数据难以传递甚至难以存储，数据难以变成信息和知识来传递。</span>
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<span>所以企业尤其是快速发展的中小企业，一定要重视设计当中，数据的统一性问题。国际上著名的设计软件公司像法国的达索，德国的西门子，美国的PTC，软件之所以强大，不光是功能块众多，界面友好，使用者众多。核心是他们经过十几年甚至几十年发展，所有功能块的产品数据一直能够保持存储在一个统一的数据库里，客户几十年的设计只要不断地随软件升级，几十年的经验和知识就能积累下来。这才是他们的客户不离不弃的原因。</span>
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<span>所以国内的企业在设计环节一定要注意使用软件时的数据统一问题，让自己的创新设计有数字化的原发动力，让产品设计既有创新又有积累。</span>
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<span>设计之后数据图纸要继续通过制造加工环节变为产品，目前CAD（计算机辅助设计）到CAM（计算机辅助制造）技术已经成熟并得到使用，现在不少企业的生产和加工设备局部或单机也都达到了先进水平，但从数字化工厂或车间的角度，整体最优或系统最优才是效率的最高体现。所以我们要考虑设备如何通过网络并联和串联，并与生产管理软件联通，从而使整个系统
达到最优，这才是评估生产系统的先进性的标准。这是值得企业管理者认真思考的问题，其中一点就是在采购设备时，一定要考虑网络的接口和协议，这样才能保证设备的互联互通，从而形成系统。</span>
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<span>&nbsp;制造当中装备系统要求最优的应该是生产流水线，随着客户对个性化的要求，产线的柔性化要求越来越高。如何在柔性的基础上还要保持可靠性和效率最高，这也是对企业的装备设计和集成能力提出来很高的要求，也是数字化转型的重要环节。</span>
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<span>其中的中小制造企业在这方面更是有很大的提升空间，面对产线的柔性及自动化的改造要求，企业家要抱有一个良好的心态。</span>
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<span>因为柔性和为企业量身定做的，具有先进性的产线，都不是简单复制来的，我们要把他也作为一个研发项目来对待，要允许合作的系统集成商有失败和试错的可能，本着长期合作，成为伙伴的诚意来共同开发产线。让研发的装备产线成为自己独特的竞争力。</span>
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<span>本人在一家有八十多年历史的德国制造企业工作，他的发展可以给国内企业很多借鉴。他的车间展厅还摆放着六十年代，七十年代，八十年代不同时期的装配设备，可以看到他的产品装配由单机到联机到产线的演变过程，同时看到了他由合作到自主研发，到成立装备系统部独立研发的整个过程。正是他产线的独特性和高效以及先进性，才保证了产品的先进和不可复制，从而保证了产品的市场占有率第一。所以产线的独特性也能造就产品的独特性。</span>
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<span>企业管理者在制造过程中面临的另一个问题是整个制造的管理像一个黑匣子，而如何让这个过程透明，真实的反映整个生产过程，数字化也是一个必须推进的过程。只有把设备，进度，质量，工期等数据真实，准确完整的采集上来，才能够让整个生产过程透明化。</span>
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<span>很多企业已经使用了ERP和MES，很多企业管理层也认为使用了这些软件就实现了数字化，可是如果数据还是由报表录入或手工填写，那还是有延误，失真和疏漏的情况。不真实的数据推断出的结果也是可想而知的。</span>
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<span>所以企业往往会遇到两个问题，一是企业家有没有勇气和魄力去推动透明化，打破这个黑匣子。二是负责生产管理的中层愿不愿意配合来打破这个黑匣子。这会涉及到公司的文化和组织的变革，也是转型的阵痛，这需要企业家深入去思考。</span>
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<span>上面已经讲到企业透明化的管理依靠的是真实可靠的数据。生产和制造当中 ，以往我们更重视的是产品，互联网时代，很多企业也理解了数字化的含义。但是数据如何有效采集，如何与管理系统无缝连接，如何构建工厂内部的数据高速公路，如何让海量的工业大数据为我所用，这涉及工业互联网也涉及工业大数据技术的问题。</span>
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<span>这里首先谈工业网络及协同，工业互联网作为国家重点支持的技术，得到大量资金和政策的支持，国家层面也成立了工业互联网研究院，和由中国信通院牵头成立的中国工业互联网联盟。</span>
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<span>由信通院组织编写的工业互联网架构里，把工业互联网分为工业网络基础设施和工业网络新业态，针对中小企业的数字化工厂网络建设，工业网络基础设施是重要基石，如何构建工厂内部数据的高速公路，是数字化工厂的核心目标。</span>
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<span>工厂级的工业网络，核心要求就是可靠性，低时延，高带宽，其中可靠性是重中之重，有些企业在搭建网络时，没有考虑工业环境下网络设备的工业级别要求，盲目的用商用网络设备搭建网络，造成了数据丢包，数据拥堵，和网络瘫痪的重大问题。</span>
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<span>另一个问题就是底层制造设备的数据不兼容，因为采购厂家众多的原因，设备有多个网络协议在运行，如何做好协议之间数据的转换，如何保证同步，这都是未来建设中考虑的问题，建立一个处理多种协议的数据中台，是目前的一个解决办法。</span>
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<span>工业大数据是工业网络构建和数据采集后企业需要面对的问题，生产制造当中有大量的数据产生，当我们面对这些海量数据时，是该采集以后先存储起来，还是现在就投资边采集边分析，这是企业管理者需要决策的问题，这一点已经在数字化规划中谈到了，这也是规划中的重点环节。这里只谈在数字化转型当中，工业大数据分析能为企业带来什么。</span>
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<span>以风力发电设备为例，在06，07年的时候，工程师维护是要到客户现场用手持式设备，爬到很高的风力发电机上面，把这些数据采集下来，再回到控制中心然后对这些数据做一些分析，才能找到病因，发现问题。</span>
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<span>现在随着移动通讯技术的不断发展，我们可以远隔千里之外，就可以拿到这个设备的运行参数，而且这个参数还是实时的。这些实时的数据的接收进来后，我们可以通过这些参数了解这个设备当时的一些运营情况，我们还可以通过这些参数和历史的一些数据，对设备的运行做出判断。</span>
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<span>那么有了这些数据之后，我们甚至还可以对这个设备未来发生什么做出判断。以前离线数据只能判断单台的设备，而现在我们实时的数据不仅可以去看单台的设备，我甚至可以看很多的设备。有了这些运行数据之后，我们甚至还可以把这些运行数据和设备的设计参数做匹配，打通设备从机理设计到运行工况全寿命周期的每一个节点。</span>
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<span>那么这个它不仅对设备的运行有很大的范围的一个了解，甚至我们还可以根据出现的问题或者说诊断的结果，把它反馈给前端的设备的设计阶段，做设备的优化设计和优化改革。我们还甚至可以把这些设备的特点或者说故障的类型做归类，然后用更高效的大数据的方式对设备做远程的管理。</span>
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<span>远程管理可以对设备的故障做一个简单的预判，在未来我们可以用风机设备大数据的模型可以给设备的运行和维护做更严密 ，更准确的一个判断。</span>
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<span>&nbsp;从单一的设备离线监测到单一设备的全生命周期的管理，再到同类型设备的趋势分析和远程运维，这就是工业大数据的发展运用的过程。未来的数字化工厂的工业大数据也是这样的发展过程。</span>
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<span>&nbsp;当完善了数字化工厂以推动数据的产生和流动为目标，并对其进行分析利用以后。产品通过仓储和物流将会到达客户手中。</span>
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<span>在数字化的时代，我们如何为客户画像，如何定义自己的客户，如何满足客户的需求又能保证企业的高效和利润。这也是转型中企业共同面对的问题。</span>
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<span>同为制造企业面对客户的市场 还分要为B To C（直接面向消费者）和B To B（面向企业类客户）两大类，数字化营销的方式有共通的，也有不同。</span>
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<span>BtoC的市场，企业都希望打造爆款，来推动销量和利润。打造爆款既有设计如何满足消费者需求的问题，也有如何让产能和物流满足畅销的产品及时快速到达消费者手里的问题。针对这两个问题，营销当中我就需要第一，如何让设计新品尽快到达消费者手中，尽快得到真实的体验反馈，从而让新品能与所需市场对接，尽快完成形成爆款的过程。第二就是如何从市场的反馈当中，发现有潜力能成为爆款的产品，从而能让生产制造，仓储物流及时调整满足即将到来的需求，这也是未来数字营销要解决的问题。企业最心痛的就是明明打造出了畅销产品，却因为产能和物流的问题，迟迟满足不了客户需求，最后产能和物流问题解决了，客户需求没了。或者明明打造出好的产品，却没有找到需求市场，最后被模仿者赶超或被新品替代。</span>
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<span>BtoB市场，企业希望是找到有大项目的客户，或长期稳定配套的大客户，从而使企业的规模和形象上一个台阶。而这样的客户对品牌的依存度强，对质量和可靠性要求高，对售前和售后的技术服务水平要求高，新品和替代品的检验测试严格并且周期长，行业特征明显，相对于个人消费，企业客户更理性。这往往要求企业的
从研发环节就要研发与制造部门与客户的研发，质量甚至客户的客户对接，物流与客户物流系统对接，如果客户的整体数字化水平很高，还会要求制造企业的数字化系统与他们的高水平数字化系统对接。</span>
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<span>这就要求企业的营销团队，既了解客户的数字化体系，还要了解本企业的数字化体系，以适应新的数字化时代的要求。而针对消费者的营销也是越来越依靠数字化的手段，要学会用互联网和大数据的手段找到和分析消费者，还要通过互联网的渠道快速定义客户。</span>
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<span>如果从设计到生产制造，物流，营销，再到客户，如果都用数字化技术打通，数据能利用互联网和工业互联网流畅地在各个环节流通，再有大数据，人工智能的手段对数据分析，算法处理。那以上营销的问题也迎刃而解。</span>
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<span>现在的消费品市场和工业品市场已经有了巨大的变化，消费品市场随着共创，直播，微店等各种围绕互联网的商业模式涌现，消费者个性化的消费越来越受重视，个性化产品的大规模定制将是消费类产品的主攻方向。而工业类客户会更注重智能化的整体方案，也会催生制造企业由生产型向服务型转型。由此可见，数字化时代转型是大势所趋，迎接变革，学会数字化时代的生存。</span>
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<span>理解了数字化转型中各个环节的问题，和未来方向，我们就要思考和反思哪些要改革，哪些要保留，放弃什么，坚持什么。除了技术和管理的方法，企业家也要思考企业的组织架构如何适应数字化时代的要求。</span>
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<span>数字化时代越来越多的决策由中高层下沉到基层。95/00后进入劳动力序列，企业面临四世同堂的管理困境。企业资源不足,需雇佣数字技术与多元人才,可能冲击文化。互联网带来的信息便捷，让劳动关系松散,企业越来越多的采用借用,合约的形式获得专业人才。业务自动化,工厂无人化,对领导方式的挑战。种种问题既是技术变革带来的冲击，也是数字化推动当中自发带来的组织变革要求。</span>
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<span>迎接变革和挑战，企业数字化转型也恰逢其时。转型离不开人和组织，组织变革是数字化转型的重中之重。这也是我在企业走访中，一直和企业管理者强调的，制造企业实现智能制造，实现数字化转型一定是一把手工程，一定要得到企业家的重视。因为这都涉及到组织的变化，和企业资源的重构。没有一把手的重视和拍板，这些变化和重构就无法发生。转型本身是动态的，在转型过程中如何建立并调整与转型匹配的组织机构也是领导者必须亲力亲为的。</span>
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<span>面临数字化转型的组织变革，既是数字化的，也是动态而且是持续的。所以转型转的是领导力，也是组织文化。让员工，部门都能体会数字化的魅力，并参与到公司数字化的氛围当中。</span>
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<span>组织建设中，管理中高层的领导力也要适应数字时代的新要求，如引领变革，驱动创新，深化协同合作，大胆授权，赋能员工，激发热情，数字化敏锐度和觉察力等等，能力的培养需要时间，也需要变革的过程来体验和锤炼。所以当确定好数字化转型的决心后，就可以推动变革中建立文化，培养能力，锻炼人才，不要靠等待来复制能力和组织。变革中产生组织是动态，所以组织建设只要把握住方向，不必追求具体的架构和形式，因为数字时代的特点就是变化，核心就是高效，敏捷，开放，平台化。再以本公司中国公司为例，全球总部制定了公司数字化转型的战略方向
，以及应对数字化转型的策略时，中国公司就坚定了自己的数字化转型之路， 从高层到中层都取得共识，开始了组织再造的六步法：</span>
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<em><span>1.贴近市场，赋能一线</span></em>
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<em><span>6.持续转型和鼓励跨界流动</span></em>
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<span>然后又制定了整体的行动策略：</span>
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<em><span>1.文化理念重塑和领导力行为准则</span></em>
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<em><span>2.数字化转型战略的思考</span></em>
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<em><span>6.数字化转型的路径和组织梳理</span></em>
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<span>这一切都是上下统一，讨论和碰撞出来的思想，也是边学习边总结出来的，不是一成不变，随着公司发展成长都会有变化和调整。所以针对国内的中小企业，要考虑自己组织的变革，不用太焦虑于现存的架构，微调和大调决定于自己的决心也在于数字化转型的进度。多思考要改变什么，坚持什么。</span>
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