傳統(tǒng)企業(yè)如何數(shù)字化轉(zhuǎn)型？方法步驟有哪些？很多時(shí)候，傳統(tǒng)行業(yè)發(fā)展的天花板取決于自己取決于自身的效率。很多組織如今需要采用現(xiàn)代工作場(chǎng)所解決方案以保持領(lǐng)先地位。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅對(duì)于IT部門至關(guān)重要，對(duì)于組織領(lǐng)導(dǎo)者來說也是優(yōu)先事項(xiàng)。那傳統(tǒng)企業(yè)如何數(shù)字化轉(zhuǎn)型？

傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法步驟：

1、數(shù)據(jù)連接、采集、整理

數(shù)據(jù)是數(shù)字化的基礎(chǔ)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第一步往往都是先進(jìn)行數(shù)據(jù)連接。要分析什么業(yè)務(wù)，分析的指標(biāo)有哪些，需要的數(shù)據(jù)有哪些，當(dāng)下已有哪些數(shù)據(jù)，哪些數(shù)據(jù)不足需要定向收集。

比如：

生產(chǎn)可以通過傳感器等設(shè)備收集生產(chǎn)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)。

庫存可用過掃碼等手段來收集，以及后續(xù)物流運(yùn)輸數(shù)據(jù)。

銷售可以通過改進(jìn)業(yè)務(wù)流程，設(shè)置數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)來收集數(shù)據(jù)。

營銷可以通過網(wǎng)站的埋點(diǎn)來收集用戶的行為數(shù)據(jù)。

2、數(shù)據(jù)分析及可視化

數(shù)據(jù)連接完成后，下一步是基于業(yè)務(wù)需求分析和可視化展示。分析分為歷史和當(dāng)下數(shù)據(jù)按指標(biāo)、業(yè)務(wù)歸類展示，生成報(bào)表、可視化報(bào)告。涉及到具體問題比方說找到帶來80%營收的20%家優(yōu)質(zhì)代理商，則需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來追蹤定位。

數(shù)字化成熟到一定程度，各個(gè)業(yè)務(wù)都應(yīng)該有相應(yīng)的可視化模塊，運(yùn)用商務(wù)智能BI系統(tǒng)或制造智能MI系統(tǒng)，這是企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字可視化的重要工具。

3、精益分析

在第一階段和第二階段推進(jìn)一段時(shí)間之后，企業(yè)多數(shù)已經(jīng)具備自動(dòng)化和信息化的基礎(chǔ)，往往這時(shí)候企業(yè)會(huì)開始思考：“我有這么多數(shù)據(jù)，能看到這么多報(bào)表，我怎么提升效率降低成本呢？”因此，進(jìn)入數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第三階段精益分析。

傳統(tǒng)企業(yè)在推行精益/工業(yè)工程方法和工具時(shí)，工業(yè)工程師或咨詢師一般通過現(xiàn)場(chǎng)診斷分析來發(fā)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營管理的問題，并指導(dǎo)企業(yè)持續(xù)改善的路線。

絕大部分生產(chǎn)制造企業(yè)在精益化方面相對(duì)落后，而精益分析的階段需要企業(yè)利用數(shù)字化軟硬件技術(shù)和工具，來固化、簡(jiǎn)化并優(yōu)化精益化的過程，將原來經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)的現(xiàn)場(chǎng)診斷，逐步轉(zhuǎn)化并結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字化診斷，更客觀、更及時(shí)、更全面、更智能地去發(fā)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)中存在的浪費(fèi)和問題，這也是智能制造中所謂“智能”的第一小步。

4、高階分析

基于第三階段精益分析的成果，企業(yè)及其管理者被賦能，能夠更簡(jiǎn)單、更準(zhǔn)確、更及時(shí)地發(fā)現(xiàn)企業(yè)的生產(chǎn)運(yùn)營問題后，就面臨到如何分析問題產(chǎn)生原因并且提供問題解決方案的挑戰(zhàn)。

這時(shí)候就該是大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的用武之地，通過機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)對(duì)最佳歷史實(shí)踐進(jìn)行提煉并預(yù)測(cè)，通過APS等技術(shù)為企業(yè)的計(jì)劃排程提供智能決策，通過知識(shí)圖譜等技術(shù)構(gòu)建企業(yè)的知識(shí)庫，通過計(jì)算機(jī)視覺聽覺等技術(shù)替代現(xiàn)場(chǎng)枯燥無聊的重復(fù)勞動(dòng)工位等。

針對(duì)于每一種行業(yè)、每一道工藝、每一個(gè)流程節(jié)點(diǎn)，都可能有一些工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景需要大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，來輔助管理人員進(jìn)行快速?zèng)Q策，乃至解放管理人員進(jìn)行自動(dòng)決策，從而真正實(shí)現(xiàn)企業(yè)智能制造，是為高階分析。

5、全面轉(zhuǎn)型

當(dāng)企業(yè)推進(jìn)內(nèi)部的智能高階分析至一定階段之后，必然需要與全供應(yīng)鏈的其他智能企業(yè)進(jìn)行連接，實(shí)現(xiàn)智能化的全面轉(zhuǎn)型。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一件知易行難的事情。也是傳統(tǒng)制造企業(yè)組織結(jié)構(gòu)和運(yùn)營方式的基礎(chǔ)和驅(qū)動(dòng)力。信息化時(shí)代已經(jīng)來臨，唯有與時(shí)俱進(jìn)才能快速適應(yīng)內(nèi)外變化。