随着数字化在各行各业的不断加深，企业数字化转型成为必然趋势，但很多制造业数字化转型的老板在数字化转型前都不知道怎么转型，今天要讲的就是制造业企业数字化转型。

1.制造业企业数字化转型：界定数字化转型

在此，我们可以将制造业数字化转型提炼为制造企业通过运用使能技术，实现生产方式变革和组织模式创新，进而重构、优化制造业的价值体系。

• 使能技术指一项或一系列、应用面广，具有多学科特性的技术。对制造业而言，能使用的使能技术包括云计算、大数据、工业互联网、低代码等。
• 生产方式变革可以是生产工具由机械化工具转变为数字化、智能化工具，也可以是生产对象从物质材料向数据、信息和知识转变等。
• 组织模式创新可以是从单一关系向协作关系转变、利益分配从按劳动分配向按价值分配转变等。
• 制造业的价值体系重构主要体现在由卖方市场向买方市场转变、强调技术创新能力和服务生态等，以提升制造业上下产业链的敏捷响应、协同研发等能力，更好地应对市场挑战。

2.制造业企业数字化转型的普遍问题

目前，制造企业都或多或少地意识到了数字化转型的急切性。但在实际转型过程中，企业往往会遇到以下问题和限制：

（一）自动化、精细化程度低

不少制造企业生产过程和现场管理仍然停留在手工管理阶段，自动化程度低。如生产过程中，常用纸质表单记录生产问题，不仅文件收集归档困难，而且执行验收过程非常不便，流程流转也非常麻烦，任一过程出现问题必然会影响整个生产线和最终的产品质量。

同时生产过程中缺乏资源综合利用，生产过程依靠员工凭经验和知识进行操作，而不是实时现场数据支持，精细化控制水平不高。

而且制造企业往往缺乏跨部门和跨企业的协作能力，企业内部业务分工、组织、协调非常麻烦，导致业务发展和转型速度受限。

（二）敏态业务、个性化需求无法满足

现代市场日新月异，每日都有新的市场需求。尤其是大型企业，其业务流程和场景一般更加复杂和碎片化，新的业务需求也就更多，通用性的商用化ERP、MES等软件往往较难满足企业的个性化需求。

同时，企业数字化人才稀缺现象较为明显，大多数IT人才不得不将工作重点集中在运维工作上，导致企业业务开发资源紧缺，敏态需求实现困难。不少客户表示，企业人事、运营等部门的长尾需求根本拿不到IT排期。而且IT人员和资源缺乏容易导致企业整体的数字化文化建设困难，极难养成敏捷学习、积极试错、用户导向等数字化思维。

（三）技术环境、信息化架构复杂

考虑到终端设备的增长、应用需求的多样化、降低对单一云服务商的依赖以及对监管需求的响应等因素，企业内部IT架构根据业务与需求不断调整，因而制造企业越发倾向混合云和多云架构。

数据大、多、杂导致的数据治理难是很多企业转型的障碍，未来随着数据量的持续爆发式增多，数据类型的愈发丰富和基础架构的更加复杂，多云之间的数据打通与流动成为一个亟待解决的问题。

随着沉淀数字资产的增多，企业需要智能工具进行数据治理和数据价值的挖掘，从而生成规模化洞察，优化业务流程，为企业战略决策、运营管理、市场服务等提供指导。这对企业技术架构开放程度和数据的共享交互也提出了更高的要求。

（四）供需冲突，转型认知误区多

制造企业在实践数字化转型时，还有不少认知误区和实践盲点。

很多企业缺少对数字化转型的正确认知，数字化不是使用一套系统这么简单。简单来说，数字化转型即”牵一发而动全身“，需由企业自上而下贯彻实行。企业上层系统化推进转型过程，各部门通力协作，调整自身根本性的机制和流程，从业务形态、组织结构、技术管理、企业文化全方位进行转型。而且数字化转型没有“完成时”，只有“进行时”，企业数字化转型一定是伴随着不断深入、不断改进的目标进行下去的。因此，综合国情和制造业自身需求，转型兼具紧迫性、持续性和复杂性，企业应做好长期、高效的战略规划。

制造企业还有一个常见误区，即对信息基础设施建设缺乏重视，过多重视硬件、设备的升级，轻视数字化软件的建设。就算企业完成了数字化软件的建设，公司数据往往来源于多个系统，数据难以共享，研发、生产、品控、运营等环节无法打通。此外，也可能面临某模块厂商专业性不足的问题，拖后企业整体数字化的进度和水平。数字化信息系统的繁杂低效，轻则导致经营数据利用效率低下，重则产生”数据孤岛“的情况，转型白费力气。

制造业企业数字化转型不仅是技术的创新，更是对企业业务的创新，满足了企业未来发展的需要，是大时代下的必然趋势。当然，中小企业在考虑数字化转型时，应该轻工具，重实践（更应该轻装上阵）；使用现代化的【轻BI】作为切入口，如九数云BI，逐步渗透，从而降低数字化转型的阻力。