DataHunter智能数据可视化大屏解决方案，助力制造业数字化
2019年，Gartner对全球最大规模的首席信息官调研显示，企业信息化建设发展分为三个阶段——IT工匠时代、IT工业化时代、IT数字化时代。其中，第一阶段是企业解决单个业务平台的问题；第二阶段是公司层面，企业的研产供销服整个链都打通，实现流程可视化；而当今已进入数字化时代，也就是数字驱动业务，强调敏捷开发。
因此，各行各业的制造企业也在不同程度开展数字化转型升级。但是制造业如何布局面向未来的企业数字化战略？如何根据自身信息化水平有针对性、有步骤地选型部署CRM？如何对研发、供应链运营和售后服务实施有效的信息化和智能化解决方案？这都将成为拥抱数字化变革浪潮的制造行业必须面对的重要挑战。
今天DataHunter数猎哥就为来大家说说制造企业如何做数字化转型。
一、制造业为什么需要做数字化转型？
制造业数字化转型可以帮助企业通过实现降本增效、节能降耗、提高产品质量、提升产品附加值、缩短产品上市周期、满足客户个性化需求，以及向服务要效益等途径，最终提升企业的核心竞争力和盈利能力，主要表现在以下3个方面：
1.适应快速变化的市场环境
纵观中国制造业发展历程，大致经历了三个时代。上个世纪80年代，商品短缺，制造业只关注“造”，满足市场需求；1990年至2010年，商品变得丰富，客户开始挑选，企业关注营销、品牌、质量和服务，而实现这些就需要有信息化的手段去支撑；2010年至今， 产品过剩，消费升级。消费者更关注产品和服务的个性、体验和快速响应。于是企业需要不断创新产品和服务满足消费者需求。而数字化转型能快速适应市场变化，提高效率、提升客户体验。
2.提高产品质量和生产管理效率
我国制造业规模庞大、体系完备，但在一定历史时间内的自主创新能力相对不强，目前依然有生产管理效率较低的情况。如今，行业大环境变化，人工、原材料成本增加，必须着力提高产品品质和生产管理效率，才能重塑竞争优势。
除此以外，随着互联网的日益普及，计算和存储能力的迅猛发展，物联网和传感器技术的广泛应用，以及工业软件的不断进化，数据的采集、存储、传输、展现、分析与优化都具备了良好的技术基础。此时以移动互联网、云计算、大数据、人工智能等IT技术为支撑的数字化转型正是提升制造业竞争力的重要途径。
3.提高产品附加值，增加营收
传统制造业以技术产品交易为纽带形成价值链；而先进制造业，是以互联网为工具、数据为纽带形成人和机器智能融合的价值共创网络。优秀的制造企业也可以实现产品本身的数字化转型，实现数据采集、状态感知与远程控制，提高产品的附加值，增加服务收入。
二、制造业的数字化转型包含哪些内容？
制造业的数字化转型并非仅从技术层面进行简单的IT系统升级，它还会运用新一代信息技术手段和思想对企业的业务结构、工作流程进行全面优化和根本性改革，进而改变制造业原有的生产方式、组织方式、商业模式、价值链分布和竞争格局。
比如以往所说的“信息化”，从企业层面看更多的是基于业务流程再造与优化的“信息化”，即通过信息化手段，把优化后的业务流程进行固化、自动化，并提供业务决策支持，比如传统的ERP、HCM、CRM、SRM在企业中的应用与实施即是“信息化”的体现。然而，数字化并不等同于信息化，它是信息化的高级阶段。
相比于更加注重推动业务流程再造与优化的“信息化”，“数字化”对于驱动企业运营模式的转变更加彻底。移动互联网、云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等技术的发展，使业务流程更加客户导向并融入生态体系，海量数据和智能分析能力能够更前瞻性的提供决策支持并直接满足客户个性化需求，推动企业业务、运营模式、工作资源、客户体验等发生全方位转型。
三、制造业数字化转型所面临的挑战
1.工业设备终端联网率不高
工业设备设施联网是制造业数字化转型发展的重要基础。目前全球各国工业设备设施联网率均不高，究其原因，一方面，受益于传统工业封闭技术体系和价值壁垒，设备制造商核心利润主要来源于产品交易和线下后市场服务，总体上对设备网络化改造和提供线上服务缺乏动力；另一方面，由于商业模式不清晰、线上服务能力不足、设备入网成本高昂、价值回报预期不足，工业企业普遍同样缺乏设备联网的动力。
2.全面集成管控水平不高
一个企业把ERP、MES、PLM、WMS、CRM、SCM等软件系统全上齐了，不等于实现数字化转型，更不等于企业效率提升。一方面，数字化转型是一个系统工程，企业单纯堆砌大量数字化工具难以完成；另一方面，具体落实到制造业这一特殊领域，数字化转型的现实问题在于制造业具有很深的行业壁垒，数据和业务结合需要大量的跨领域知识，单纯依赖数字技术，而忽视工业属性，融合应用的难度必然大增。只有把数字技术和人员、生产设备和制造场景等紧密联结起来，以现实需求为统领，支撑更加高效的业务活动，数字化转型才具有生命力。
3.缺乏统一的数字化转型战略规划
数字化转型不能一蹴而就，而是一个阶段性的累积过程，也并非传统的技术改造或现场改善，而是涵盖企业战略、管理、组织、运营等各个方面的全面转型升级，是一项需要自上而下逐级推进的复杂系统工程，且通常涵盖大量的创新实践，而这也意味着较大的实施风险。
一些企业把数字化看作简单的技术工程，停留在生产过程控制的信息化上；一些企业把数字化简单等同于建立线上渠道、开设电子商城。投资回报远低于预期，数字化转型不得章法。缺乏数字化总体规划、企业数字化转型能力不足等因素已经成为妨碍制造业向数字化、智能制造迈进的阻碍。
四、制造企业如何做数字化转型？
制造企业要推进数字化转型，必须明确数字化转型战略，制定数字化转型规划，然后实现规划的落地。在这个过程中，制造企业需要借助专业的咨询服务机构，来完成数字化转型的现状诊断、需求分析、流程梳理、整体框架设计和实施方案制定等过程。
1.评估数字化转型的现状
制造企业可以通过现状评估，了解价值链各个环节应用数字技术的深度、广度和应用效果，还存在哪些数字化技术应用的断点，并对各个分支机构进行比较，与行业标杆进行对标，从而明确企业进行数字化转型的基础。
2.分析企业数字化转型的机会与突破口
通过广泛的企业内部调研与行业最佳实践分析，结合行业的标准规范和合规性需求，基于企业的发展战略，来梳理企业推进数字化转型的需求，并根据重要度与可行性来确定企业推进数字化转型的突破口。
3.明确企业数字化系统的整体框架
分析企业的业务流程在数字化转型过程中应当如何进行优化，确定企业进行数字化转型的关键考核指标，制定数字化系统的整体框架，明确企业未来三到五年数字化转型的整体规划。
4.确定企业数字化转型的路线图
明确各个数字化系统的具体功能、部署方式和集成方案；确定数据采集、设备联网，IT与OT集成方案；制定数字化转型的年度投资计划；明确推进数字化转型的组织体系；分析数字化转型的投资收益；预测数字化转型过程可能存在的风险和规避策略。
5.据数字化转型的规划落地实施，并及时修订规划
数字化转型的规划也应该是三年一规划、一年一滚动。企业应当对数字化转型的状况进行年检，并结合企业实际情况的变化和新兴技术的发展，对数字化转型的规划进行修订。同时，企业应当高度重视数字化转型的核心团队建设，将IT部门、自动化部门、规划部门和推进精益的部门结合起来，并聘请外部的专家顾问，从而确保企业的数字化转型过程一步一个脚印，取得实实在在的效益。
五、DataHunter数据可视化大屏解决方案
针对制造业数字化转型，DataHunter曾为树根互联（ 三一重工孵化的工业互联网平台公司）打造智能数据可视化大屏解决方案，可以实现与企业原有自动控制系统相结合，通过虚拟展示业务流水线、设备运行情况、数据仪表盘等方式，有效提高产能、降低成本、释放工业设备数据潜能。
1.在生产环节
对接企业原有控制系统，实时采集各系统数据，整合数据资源，从而便于进行统一分析处理，并实时追踪物料配送情况、生产参数、质量信息等各环节生产数据，为实现自动化生产和加工提供数据依据。
2.在运维环节
可以实时把控各设备运行状态，并实时监测各部件运行数据，如应力情况、超载使用情况等，保证企业的安全生产，并通过对故障设备的提前预警和维护，大大减少客户损失。
3.在销售环节
DataHunter 数据分析解决方案通过接入企业的相关业务系统，可以帮助企业分析不同产品在不同时间周期、不同区域的销售分布，并通过细粒度的数据下钻、数据关联等功能，生成以不同维度来衡量的数据图表，实现更加精准的业务洞察，辅助业务的高效开拓。
六、小结
如今我国制造业企业正在经历一场深刻的数字革命，然而数字化转型无法一蹴而就，需要系统长远的规划和切实有效的执行。企业要对数字化转型目标进行系统规划和清晰定义，在企业内部提升对数字化转型的认同感、打造数字化思维、培育数字化能力，从而建立起可持续的数字化商业模式和运营模式。在“数字中国”的大潮中，数字化转型已成为每个中国企业的当务之急，借力数字化打造和提升竞争力。
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关于 DataHunter
DataHunter 是一家专业的数据分析和商业智能服务提供商，注册于2014年。团队核心成员来自IBM、Oracle、SAP 等知名公司，深耕大数据分析领域，具有十余年丰富的企业服务经验。
DataHunter 旗下核心产品智能数据分析平台Data Analytics、数据大屏设计配置工具Data MAX已在业内形成自己的独特优势，并在各行业积累了众多标杆客户和成功案例。
成立以来，DataHunter就致力于为客户提供实时、高效、智能的数据分析展示解决方案，帮助企业查看分析数据并改进业务，成为最值得信赖的数据业务公司。
