數(shù)字化轉(zhuǎn)型要求企業(yè)發(fā)動(dòng)全員在各個(gè)層級(jí)、各個(gè)價(jià)值鏈上采用日益商業(yè)化的數(shù)字突破性技術(shù)（如物聯(lián)網(wǎng)、高級(jí)分析、人工智能、自動(dòng)化和流程數(shù)字化），由此改變運(yùn)營(yíng)方式，實(shí)現(xiàn)深刻而顯著的現(xiàn)有和新興業(yè)務(wù)價(jià)值，以滿足客戶日益增長(zhǎng)的需求。

1、數(shù)字化業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)數(shù)字化時(shí)代為企業(yè)的營(yíng)銷模式帶來(lái)變革，傳統(tǒng)方式已無(wú)法支持快速的營(yíng)銷創(chuàng)新，需要結(jié)合新的技術(shù)和方法來(lái)推動(dòng)業(yè)績(jī)的不斷增長(zhǎng)。

企業(yè)可以通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備跟蹤并衡量消費(fèi)者的行為，從而預(yù)測(cè)客戶可能傾向購(gòu)買的產(chǎn)品和服務(wù)，了解最佳的營(yíng)銷時(shí)點(diǎn)和渠道，為新產(chǎn)品作出更精準(zhǔn)的客戶畫像，有效提升銷售線索。再例如，企業(yè)可以通過大數(shù)據(jù)形成的客戶洞見預(yù)測(cè)并監(jiān)控產(chǎn)品的銷售，結(jié)合客戶的反饋及時(shí)作出戰(zhàn)術(shù)調(diào)整，優(yōu)化營(yíng)銷管理流程和決策，并實(shí)現(xiàn)智能維保與售后增值服務(wù)。

?

2、數(shù)字化產(chǎn)品設(shè)計(jì)

隨著客戶對(duì)于產(chǎn)品的種類多樣化、推新頻率和降低價(jià)格方面的要求日益提升，企業(yè)需要不斷縮短研發(fā)周期，提高產(chǎn)品定制化程度，同時(shí)控制研發(fā)成本，這無(wú)疑為產(chǎn)品的研發(fā)設(shè)計(jì)帶來(lái)了挑戰(zhàn)。結(jié)合數(shù)字化的仿真和分析手段，產(chǎn)品的高效研發(fā)迭代已成為可能。

通過應(yīng)用于產(chǎn)品設(shè)計(jì)和測(cè)試的3D仿真和數(shù)字孿生技術(shù)，企業(yè)可以為真實(shí)世界里的產(chǎn)品創(chuàng)建虛擬數(shù)學(xué)模型，并在虛擬空間內(nèi)進(jìn)行分析、測(cè)試與優(yōu)化。尤其對(duì)于定制產(chǎn)品而言，在虛擬空間里的測(cè)試可以大大降低搭建新測(cè)試平臺(tái)的成本。企業(yè)還可以通過高階分析輔助產(chǎn)品從創(chuàng)意到上市全過程的績(jī)效管理，通過挖掘研發(fā)過程的數(shù)據(jù)來(lái)加快項(xiàng)目進(jìn)度，并控制產(chǎn)品開發(fā)成本，提高設(shè)計(jì)過程的效率。

3、?數(shù)字化采購(gòu)
企業(yè)內(nèi)部往往存在支出數(shù)據(jù)分散且口徑不一、訂單量巨大、產(chǎn)品開發(fā)與供應(yīng)鏈缺乏協(xié)同等采購(gòu)難題，使得采購(gòu)經(jīng)理在關(guān)鍵決策上茫然無(wú)措。數(shù)字化采購(gòu)可以借助智能化的數(shù)據(jù)整合和品類成本分析工具，對(duì)關(guān)鍵杠桿和業(yè)績(jī)指標(biāo)進(jìn)行自動(dòng)計(jì)算，從而提高采購(gòu)環(huán)節(jié)的透明度。

?

智能化的支出分析通過數(shù)據(jù)自動(dòng)提取、品類分類、智能分析及效益跟蹤，應(yīng)用高階分析對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化整合及聚類分析，并以可視化報(bào)表呈現(xiàn)可輔助采購(gòu)決策的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，從而有效提升數(shù)據(jù)的透明度，幫助企業(yè)采購(gòu)人員識(shí)別效益潛力；還可以形成可執(zhí)行可追蹤的優(yōu)化舉措，解決支出分析的痛點(diǎn)。另外，基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)采購(gòu)信息進(jìn)行整合和管理，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同供應(yīng)商的材料質(zhì)量可追溯，并形成數(shù)字化的檔案，為之后的采購(gòu)工作提供指導(dǎo)。

4、數(shù)字化供應(yīng)鏈
在數(shù)字化時(shí)代，制造業(yè)供應(yīng)鏈的復(fù)雜度與日俱增，運(yùn)行速度也越來(lái)越快，高需求產(chǎn)品缺貨、低利潤(rùn)產(chǎn)品積壓是各大制造業(yè)供應(yīng)商面臨的常見問題。通過數(shù)字化供應(yīng)鏈的大數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以對(duì)采集的數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的在線用戶和數(shù)以千計(jì)的直接用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過人工智能引擎從龐大的數(shù)據(jù)集中提取并形成核心決策，從而做出準(zhǔn)確的需求預(yù)測(cè)。
通過搭建端到端的實(shí)時(shí)供應(yīng)鏈可視平臺(tái)，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈中的采購(gòu)商及其供應(yīng)商、物流商的多用戶協(xié)同，可以在資源規(guī)劃、采購(gòu)決策、訂單管理、庫(kù)存查詢、物流跟蹤、統(tǒng)計(jì)分析等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)協(xié)同上提供應(yīng)用支撐。在保證物流、資金流、信息流暢通的前提下提高采購(gòu)效率，降低采購(gòu)成本，達(dá)到優(yōu)化供應(yīng)鏈資源配置、提高供應(yīng)鏈效率的目的。

?

再比如，企業(yè)通過高級(jí)分析優(yōu)化生產(chǎn)和物流計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)機(jī)器和物料的高度協(xié)同。通過高級(jí)分析，機(jī)臺(tái)可以對(duì)物料需求做出預(yù)測(cè)，如預(yù)測(cè)發(fā)生缺料，則可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)叫料配料。產(chǎn)品也可以自動(dòng)入庫(kù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)和物流全流程的自動(dòng)化協(xié)同。

5、數(shù)字化生產(chǎn)制造
當(dāng)下的客戶需要小批量、多樣化的產(chǎn)品，因此企業(yè)必須以高度敏捷的方式部署人力和生產(chǎn)設(shè)備等資源。在傳統(tǒng)的資源配置方式下，由于人力冗余、設(shè)備資產(chǎn)利用率不高以及質(zhì)量低成本高等原因，導(dǎo)致制造成本不斷上升?，F(xiàn)在利用先進(jìn)的數(shù)字化技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)制造過程的改善。

6、前中后臺(tái)流程自動(dòng)化
企業(yè)運(yùn)營(yíng)的前臺(tái)（營(yíng)銷、銷售、客戶服務(wù)）、中臺(tái)（審 計(jì)、風(fēng)險(xiǎn)、采購(gòu)、項(xiàng)目管理、供應(yīng)鏈）和后臺(tái)（財(cái)務(wù)、人力資源、法務(wù)、IT、稅務(wù)）往往包含著許多無(wú)附加價(jià)值的工作。實(shí)現(xiàn)這些流程的自動(dòng)化，可以將工作流程簡(jiǎn)化并標(biāo)準(zhǔn)化，有效釋放額外生產(chǎn)效率，將人才部署到附加值更高的工作中去，由此不斷改善總體的運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平。

?

以訂單錄入流程自動(dòng)化為例，企業(yè)通過機(jī)器人流程自動(dòng)化 (RPA)實(shí)現(xiàn)訂單自動(dòng)上傳、 訂單確認(rèn)及價(jià)格確認(rèn)功能，然后采用高級(jí)分析法，端到端處理絕大多數(shù)訂單而無(wú)須人工介入。這一改變大大縮短了訂單錄入的時(shí)間，減少了人力，降本增效的同時(shí)還可以帶來(lái)一項(xiàng)額外效應(yīng)，即幫助企業(yè)加強(qiáng)合規(guī)。

7、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)是企業(yè)數(shù)字化的核心支撐，使企業(yè)能夠全面捕捉運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，連接資產(chǎn)和數(shù)據(jù)，促進(jìn)數(shù)據(jù)流動(dòng)，讓數(shù)據(jù)及時(shí)到達(dá)具有對(duì)應(yīng)決策權(quán)限的人員手中，同時(shí)助力數(shù)據(jù)模型，產(chǎn)生價(jià)值洞見，指導(dǎo)業(yè)務(wù)運(yùn)籌帷幄。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)包括多個(gè)層次。制造過程中所需要的所有數(shù)據(jù)，首先通過外緣層接入企業(yè)的數(shù)據(jù)平臺(tái)，通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換預(yù)處理產(chǎn)生決策所需的數(shù)據(jù)，將其送入平臺(tái)層；平臺(tái)層通過大數(shù)據(jù)處理和工業(yè)數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建可擴(kuò)展的開放式云操作系統(tǒng)；應(yīng)用層可以實(shí)現(xiàn)滿足不同場(chǎng)景的工業(yè)APP，形成工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的最終價(jià)值。

架構(gòu)的核心是數(shù)據(jù)的采集傳輸和分析，有了數(shù)字化的支撐，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)能夠完美支持項(xiàng)目的敏捷交付，同時(shí)依托可擴(kuò)展的底層架構(gòu)設(shè)計(jì)，分階段逐步交付相關(guān)用例，直至實(shí)現(xiàn)最終的轉(zhuǎn)型目標(biāo)。
8、前中后臺(tái)流程自動(dòng)化
數(shù)字化轉(zhuǎn)型不是一個(gè)部門的單打獨(dú)斗，跨職能部門的高效協(xié)作至關(guān)重要。中央轉(zhuǎn)型辦公室協(xié)調(diào)各方資源，將不同部門組織起來(lái)統(tǒng)一管理，明確轉(zhuǎn)型目標(biāo)和績(jī)效評(píng)定。通過綜合評(píng)估組織內(nèi)部所有潛在的數(shù)字化改進(jìn)機(jī)遇，梳理出幾十個(gè)甚至幾百個(gè)潛在的數(shù)字化用例，然后根據(jù)實(shí)施難度和經(jīng)濟(jì)回報(bào)，將用例分為短、中、長(zhǎng)期機(jī)遇，明確各個(gè)階段具體的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，推動(dòng)全面轉(zhuǎn)型。