制造业数字化转型的这7个步骤让传统的生产工艺向前发展

制造业数字化转型的这7个步骤让传统的生产工艺向前发展，并为未来创建了一个灵活的、基于平台的战略。

新冠疫情是挑战也是机遇，为制造业带来拥抱数字化转型、克服长期以来的挑战、满足当今需求的机遇。

传统的制造方法不能很好地满足消费者的期望，产品不能实现较好的利润率。

许多制造企业都迈出了数字化转型的步伐，向平台方式转型，而数据互联对此大有裨益。

想象一下未来的制造业：由机器人、自动驾驶汽车和人工智能来进行生产，而人类只需进行协调管理。生产力很高，生产流程精益，每个产品都是定制的。这种理想中的数字化转型行业前景离我们已经不远了，但发展道路上仍有一些障碍需要清除。

在2020年之前，制造业就一直面临着劳动力短缺、技能不足和生产力止步不前等困难。而新冠疫情更加剧了这些问题，突然之间各个企业还得应对劳动力分散、防疫措施不断变化的问题。消费者的需求像钟摆一样摇摆不定：突然停止购买，然后又迅速转变，开始购买、囤积商品。这种需求上的冲击导致供应链陷入困境。

现在，消费者的期望不断变化，希望产品更好、定制化程度更高、生产速度更快、成本更低。制造商面临这些压力，必须去适应，然而又有劳动力短缺的困难。整个行业都在经历颠覆，但也随之带来了可以做得更好的机遇。各企业致力于解决长期以来的技术问题，纷纷转向云技术，从而加速了制造业的数字化转型。

要走向制造业的互联新时代——那种具有韧性、敏捷性、以客户为中心、以数据驱动的未来，以下的七个数字化转型步骤有助于指明发展方向。各个步骤环环相扣，每一步都提供了多种入口，让制造商选择适合自己的数字化转型道路。第一步骤连接传统制造周期中的多个流程，接下来五个步骤通过大规模定制化、设计协作、柔性制造和智能服务为制造周期带来改变，最后一步采用平台化的方法，打破孤立的生产方式，为制造业注入新的活力。

1. 互联的制造周期

产品的开发和制造过程包括一系列步骤，由多个领域的部门来执行：构思、设计、生产、销售、运营、最终报废。在传统的制造周期中，各工艺流程靠手工操作、各软件不相互兼容、各方沟通不畅，所以会造成一种孤立的环境，上一个环节的人将许多文件资料交给下一环节的人，这个人要费力地从中提取所需的信息。这种做法效率低、耗时长、成本高。为改变这种状况，第一步是各企业要找到数字化转型的入口，这可能是对某个流程或部门进行自动化。然后把多个自动化的部分拼接在一起，就创建了一个单一的生态系统，其中所有相关者都可获得他们所需的东西，从而更快、更好地进行决策。

2. 大规模定制化能力

现在，大规模定制化成了一种必备功能。人们喜爱智能手机提供的个性化，也希望其他产品能做到。如果制造商能做到既个性化、又不耽误上市时间，就具有很大的竞争优势。增材制造和自动化让各企业更新换代，从而也让个性化生产成为可能。

3. 全天候的设计协作

即使在工业4.0时代，制造业也依赖于人类的协作。通过数字化，各工作团队可与整个价值链中的相关各方（如供应商和分包商）组成一个生态系统，进行沟通并共同协作以取得成功。

4. 柔性制造，更为敏捷

长期以来，制造业一直奉行丰田公司所开创的一种“适时”理念，即按所需时间来订购材料，绝不提前、绝不延迟，以实现高效的库存管理。但这种理念只在供应链始终正常时才有效，新冠疫情之下，这方法已被证明其实并不可靠。

5. 消费者体验提升

消费者的期望正在迅速变化，他们希望产品能更智能、更好、更快。如果制造商仍采用传统的制造方法，则难以迅速应对这些需求。事实上, 72%的新产品未能达到预期的利润率。制造商必须为提供消费者想要的产品，并利用技术来提供价值。如果他们做不到，竞争对手会做到。

6. 智能服务，让客户关系更持久

随着各企业转向数据驱动型的运营，扩展产品的数字化功能将产生更大的价值。比如智能手机：购买手机硬件只是一次性的，但此后客户不断添加应用程序，就与制造商建立起长期关系了。

通过客户使用产品时生成的数据，制造产品的公司可创造收入来源和建立关系的机会。因此，智能服务可产生深入的数据，可提高制造商的有效竞争能力。

7. 平台是终极生态系统

数字化转型旅程的最后一步达到顶峰：平台。大家每天都用智能手机，比如用来看流媒体电影或享用叫车服务，从而与平台互动。平台是采用各种不同技术的生态系统，其中数据将该价值链中跨领域或跨行业的所有东西连接起来。平台可自动化工作流程、连接各个团队、在单一环境中创建可视化数据模型，从而可改进产品开发和制造过程中所有的协调工作。

各企业可随时在平台上搭建新功能来满足不同用户的体验需求。

制造业数字化价值

企业大数据管理平台的建设满足了集团各部门日常数据的采集与汇集，实现了集团生产、经营数据口径的统一、规范，同时还促进了各部门数据资源的整合与应用。

业务数字化

通过规则数据，实现业务规则解耦，规则可配置；通过观测数据，实现业务过程/归集自记录；持续推进业务对象数字化，丰富数据源。

运营数字化

由被动响应的“保姆式”开发模式，转变为基于统一平台和数据底座的“服务+自助”模式。

结合制造业数字化建设目标与实际情况，亿信华辰为其制定了建设整体框架，并以此为指导，开展功能建设，整体构建集团大数据管理与治理平台。

功能建设

系统架构

>>>>

报表应用

该项目为生产部提供全流程监管报表，并配合移动端、电视、大屏多种展现形式，在车间、园区、监控中心多个地点同时进行监控：（注：以下所有数据均已脱敏）

1、PC端：

2、移动端：

3、车间监控驾驶舱：

4、监控大屏：

>>>>

数据治理

数字化转型，治理先行，以用带治，以治促用——建立企业数据治理的“道、法、术、器”。

1、 元数据管理：

2、 数据标准管理：

3、 数据质量管理：

>>>>

服务门户

依托数据共享交换技术和标准规范体系建设，建立起完善的包括 数据采集、数据归集、数据共享请求提出、数据接口打通、数据交换监管和数据共享服务全生命周期流程的管理体系。在现有数据中心技术平台的基础之上，完成数据资源的来源拓宽、数据拓广，结合各部门的需求，按需共享数据资源。

以上内容均来自《数据治理精选案例集》，部分目录如下，此书覆盖13个行业数据治理策略深度拆解，60+政企数据治理标杆案例，300+应用场景全面覆盖，1000+一线项目管理经验，助您破解数据治理难题。登录亿信华辰官网，添加客服企业微信，回复“案例集”即可免费领取纸质版。