在當(dāng)今時(shí)代，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為制造業(yè)企業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)。面對(duì)市場(chǎng)需求的變化和跨賽道競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的涌現(xiàn)，制造業(yè)企業(yè)必須摒棄原有的經(jīng)驗(yàn)主義模式，轉(zhuǎn)而采用數(shù)字化甚至智能化的方式，以便快速洞察市場(chǎng)需求和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，從而贏得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

一、制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的難點(diǎn)

然而，制造業(yè)企業(yè)在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，面臨著一系列的挑戰(zhàn)。首先，盡管企業(yè)擁有大量的數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)往往不能直接使用。由于制造業(yè)企業(yè)的業(yè)務(wù)鏈路長(zhǎng)、環(huán)節(jié)多，數(shù)據(jù)分散在不同的系統(tǒng)中，導(dǎo)致數(shù)據(jù)口徑不一致、數(shù)據(jù)顆粒度粗、更新頻率低。這對(duì)數(shù)據(jù)的整合和分析帶來(lái)了巨大的困難。

其次，盡管企業(yè)知道數(shù)據(jù)的價(jià)值，但不知道如何充分利用。制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化起步較晚，數(shù)據(jù)在實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用較少，業(yè)務(wù)價(jià)值尚未被充分驗(yàn)證。目前，企業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)應(yīng)用多為簡(jiǎn)單的收集、統(tǒng)計(jì)和對(duì)比，而對(duì)數(shù)據(jù)的深入挖掘和洞察仍存在很大的不足。

二、制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑

為了克服這些挑戰(zhàn)，制造業(yè)企業(yè)需要采取以下措施。首先，提高數(shù)據(jù)治理水平，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。這包括對(duì)內(nèi)部數(shù)據(jù)的更新頻率和外部數(shù)據(jù)的顆粒度的提升，以滿足業(yè)務(wù)部門(mén)的需求。

其次，加強(qiáng)數(shù)據(jù)應(yīng)用的實(shí)踐，將數(shù)據(jù)分析方法與實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景決策、流程相結(jié)合。這需要企業(yè)建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策機(jī)制，通過(guò)數(shù)據(jù)洞察來(lái)指導(dǎo)業(yè)務(wù)決策。

最后，企業(yè)需要不斷探索和嘗試新的數(shù)字化工具和技術(shù)，以提升企業(yè)的數(shù)字化水平。這包括人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用。

總結(jié)

制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中的必然選擇。面對(duì)挑戰(zhàn)，企業(yè)需要提高數(shù)據(jù)治理水平、加強(qiáng)數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐，并不斷探索新的數(shù)字化技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。只有這樣，制造業(yè)企業(yè)才能在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中立于不敗之地。