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制造业企业的数字化转型路在何方?

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制造业企业的数字化转型路在何方?

发布日期:2021-09-16 作者: 点击:

  在当前背景下制造业企业数字化转型势在必行。从企业外部来看市场需求瞬息万变,跨越赛道的各种竞争对手不断涌现,这就要求制造企业摒弃原有的经验模式,以数字化甚至智能化的方式快速洞察市场需求和竞争对手,通过快速精准的决策和行动赢得竞争优势。从企业自身来看业务规模的提升带来了内外部人力、财力、物力合作的规模和难度呈指数级增长。在此背景下推动业务、流程、人员的数字化转型成为的解决方案。将数据作为一种新的生产要素融入企业的生产经营活动,推动企业发展新业务,通过对现有数据的深入洞察,构建独特的数据壁垒,是在数字化时代建立竞争优势的出发点,东莞金蝶云公司认为也是制造企业更高层次数字化转型的要求。

  一、制造企业数字化转型的难点。

  1.有数据,但不能直接用:制造企业从生产到销售环节长环节多。虽然有数据沉淀,但也存在分散在不同系统、数据口径不一致、数据粒度粗、更新频率低等问题。在过去的发展过程中,制造企业根据企业价值链各个环节的需求,逐步建立了包括企业ERP系统、CRM系统和供应链系统在内的内部系统。随着互联网经济的快速发展,包括第三方市场监测系统和电子商务平台数据系统在内的外部系统相互连接。企业中的数据分散在不同的系统中。由于每个系统的建设目的和使用方法不同,不同系统之间的数据统计口径不一致。业务人员在分析数据时,需要花费大量时间对不同系统中的数据进行整合和清理,甚至会出现大量数据缺失的情况为了更好地洞察消费者需求,应对市场和竞争形势的快速变化,业务部门对内部数据的更新频率和外部数据的粒度要求越来越高。然而制造企业目前的数据状况很难相应地匹配这些需求。较低的数据治理水平和数据质量造成了大量的数据冗余、系统冗余和人工操作问题,阻碍了员工人力效率的提升。

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     2.知道数据有用,却不知道如何使用:制造企业的数字化起步相对较晚,数据在实际业务中的应用较少,业务价值尚未得到充分验证。数据在企业中的应用大多是简单的数据收集、统计和比较。但在对数据的深度挖掘和洞察上还存在很多不足,比如未能将数据分析方法与实际业务场景决策和流程相结合,缺乏数据应用的实际案例。以《R&D与营销》为例,R&D信息获取仍以传统的问卷调查和入户访谈为主。目前营销端缺乏基于售后数据的分析应用,数据更多应用于销售统计。R&D和营销部尚未使用数据来驱动消费者的关注点和使用痛点,从而构建商业策略的应用。数据演示的滞后性会降低员工积极推进业务数字化转型的积极性,延缓业务整体数字化转型,使企业难以在数字化时代打造“先发优势”。3.我知道怎么用,但我的能力达不到:制造企业人员的数字化能力差异很大,企业希望通过牵引推动数字化转型,提升组织和人员的数字化能力,但在实施过程中没有突破。企业的数字化转型Z终需要实施人员能力的提升和转型。但是目前的制造企业虽然在这方面下了功夫,但是整体的成果却很少。企业人员数字化能力的提升大多停留在培训层面,业务人员赋能主要通过开展数据分析课程,结合业务人员的实际工作和业务场景受限,课程参与者很难产生共鸣带来业务价值。此外负责企业数字化赋能的部门多为中后台部门,缺乏足够的话语权数字化能力的提升没有与员工的绩效、奖金、晋升挂钩,导致业务数字化转型牵引不足,培训流于表面,难以充分激活业务团队的数据化创新能力和精细化运营能力。

  二、从数据应用场景出发寻找破局之道。

  数据来自业务,Z终将反馈给业务。数据应用场景贯穿市场机会识别、产品研发、运营策略优化、营销决策等所有业务环节。以业务应用场景的线上化、数字化、智能化为抓手,完善系统建设沉淀整合数据,构建数据应用场景,基于实际业务需求提升人员数字化水平,是推动业务效率和业务成果提升的关键突破点。

  1.根据数据应用场景的需求设置系统,明确数据需求和数据标准。优化企业数字化转型过程中的系统冗余和数据冗余问题,需要以业务数字化转型和应用场景推广过程中遇到的实际问题为出发点,推动企业逐步建设信息系统和数据中台,沉淀内外部数据,建立统一的数据统计口径和管理标准。同时要构建业务数字化转型的战略思维,对业务数字化转型的总体方向、节奏和重点进行全面、前瞻性的思考,避免在制度建设、数据沉淀和治理过程中走弯路、回头路。

  2.数据应用场景的落地,将促进业务效率、成果的提升和业务的数字化转型。应用场景是实现系统和数据价值的Z终途径。在业务数字化转型过程中,需要以消费者需求洞察、销售预测、竞品动态跟踪等关键环节,以及场景和工具开发的数字化应用为策动点,通过业务体验数字化、模型搭建、工具开发等手段,辅助和提升业务人员战略构建的精准性和业务行动实施的及时性,让业务人员充分感受到数字化给自身带来的价值和能量,进而推动业务由点及面。3.用数据应用场景明确员工数字化能力要求通过实践提升员工数字化能力。在推进组织和人员数字化的过程中,首先要通过梳理和落地业务数据的应用场景,明确不同业务条线和岗位所需的数字化能力,通过对当前能力的调研评估,找出现阶段数字化能力的不足和痛点,有针对性地设计和落地培训课程;二是要以数字场景的开发和落地为借力点,“边做边学,边做边学”是Z高效可行的能力提升方式。通过业务人员对数字化应用场景的深度参与,业务人员将加深对数据价值的认知,激发其感知和实际使用数据的能力,促进其积极学习数据分析方法和工具,提升业务成果。

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  应用场景数字化步骤:数据在业务中的应用实践包括四个关键环节:数据业务定义、数据分析与建模、数据业务实现、模型迭代与优化。其中数据业务定义,就是将业务问题定义为数据可分析的问题,这是所有数据应用的起点,也是业务数字化转型的起点。应用数据分析方法对数据可分析问题进行建模,将业务逻辑抽象为模型逻辑。通过流程改造、产品设计、标准制定等沉淀到实际业务和工具中。通过业务实践和应用不断迭代模型,实现数据应用价值的螺旋上升。

  以产品退市为例:传统制造企业需要不断优化产品结构、管理SKU量来进行产品退市决策,以平衡产品收益Z大化和工厂产能优化配置。然而,如何准确地做出产品退市决策(退回真正没有价值的产品)一直是制造企业的难题。

  在升级数据驱动的业务应用场景的情况下,通过以下步骤将数据应用到业务场景中。第一步:了解实际退市涉及的业务环节,在现有产品退市规范的基础上梳理产品退市的业务逻辑,确定刚性红线指标,如产品质量指标、利润指标等。第二步:整合清理产品销售过程中沉淀的数据,用数据说话挖掘与产品销售相关的预警指标。从产品流量获取、流量转化等维度。制定产品预警标准,结合产品退市红线指标构建产品预警退市模型。基于Z近保留的数据,对模型进行了实践、验证和优化。第三步:沉淀产品预警退市模型,更新为产品退市流程,并将模型应用于产品的日常运营监控。第四步:在后续的使用过程中,基于产品退市模型的输出效果,不断进行迭代,完成数据驱动业务应用场景的闭环。第三,业务的数字化转型Z终要靠人才能力的数字化建设和提升来支撑。

  人员数字化能力建设是企业数字化转型和业务数字化转型的基础。数据维护的Z终责任方和使用方是业务部门,业务部门要求业务人员进行数字化能力建设和升级,通过业务人员数字化能力的建设和升级,协助企业完成系统的标准化建设,扩展更多维度的数据源并沉淀,更高效地使用现有系统和数据,对当前系统中存在的问题和缺失的数据进行反馈,实现从业务场景出发,Z终反馈到业务场景的闭环数据应用。

  构建数字化能力模型的整体思路:按照数据使用的流程和逻辑,构建数据采集、数据分析、数据沉淀、数据共享四个一级指标。数据获取基于业务场景和分析决策需求,以及定义所需数据源、数据指标和数据标准的能力;数据分析是基于业务场景分析和应用数据的能力,例如基于数据监督、评估、预测、构建和优化策略的能力。数据沉淀是各岗位人员在提高自身数字化能力的同时,通过各种方法、工具和系统沉淀数据和分析方法的能力。数据共享是每个岗位的人在同岗位序列的人之间、部门内部、部门之间共享能力,积极参与和支持团队整体数字化能力提升的能力。基于数字胜任特征模型中的四个核心一级胜任特征维度,进一步将二级胜任特征项按照各岗位的岗位职责进行拆解划分,建立完整的岗位数字胜任特征模型,并选取量化指标对胜任特征水平进行评价。Z后通过岗位数字化能力要求与人员数字化水平的匹配,提升人员数字化能力。

  数字能力模型落地:东莞金蝶云公司认为一方面,通过各种激励和控制手段,将人员的数字能力与职级高低、收入水平等“切身利益”捆绑在一起,增强员工提升数字能力的紧迫感。另一方面通过建立数字化能力培养课程体系,组织各种共创会、分享会,开发系统和工具,赋能、激发、加速业务人员数字化能力建设的广度和深度,Z终大幅提升组织的数字化能力。

  三、结论

  在制造企业迫切需要通过数字化转型满足市场需求快速变化,保持和提升自身市场份额的背景下需要从企业的实际业务场景出发,通过业务流程中各种数据的沉淀和开放,实现市场需求的快速识别和跟进,业务资源的精细化交付。同时也要充分认识到人员能力的数字化转型是企业数字化转型的底层支撑,业务的数字化转型将通过人员数字化能力的提升和建设来实现。应用场景的落地和人员数字化能力的建设,也是构建数字化时代企业新竞争优势的战略布局点。


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