数字化转型大会实录 |《数据赋能数字化转型实践》

孙宇明

江苏思特瑞信息技术有限公司 总经理

大家好！今天为大家分享一下《数据赋能数字化转型实践》，昨天数字化转型大会上很多嘉宾和专家也分享了数字化转型的痛点与实践，我这边就站在乙方咨询角度，给大家做一个简单的分享。现在的数字化转型，里面有很多挑战和困难，在座的各位有制造业的，也有做信息技术服务的，包括前面嘉宾在分享的AI技术等等。

导致数字化转型不成功原因有很多，放在现在的经济环境下，说简单一点，转型的经济成本也是企业首先要考虑的要素。现在有很多企业不是不想转，也不是不敢转，也不是不会转，大企业资金都比较雄厚，而像一些中小企业，现在经济环境不好，它面临很多新的困难和问题，比如说在资金投入上面。现在数字化转型不管从它的过程、方法、技术、方案都比较完备，对于企业老板来讲非常关键因素是投入的产出比如何、转型代价与获得价值的匹配度等。我们在咨询过程中，很多企业负责人也反馈了一些现状，比如上了很多系统、自动化产线，但成效、转型价值不明显，同时产生一些新的管理问题，因为很多老板的认知还比较高，对于信息化理解还可以，但对现在的数字化和数字化转型不是很清楚。数字化转型的成效、数字化转型需要哪些复合型人才参与、怎么去调动整个资源的配置，其实都是非常大的挑战。

对于一个制造企业来讲，从建厂、生产、运营管理，遇到大一个挑战是什么？就是组织调动整个公司资源去做几件事情，能成的并不多。做数字化转型要调动很多资源，需要有比较强的系统化运营管理能力，目前中国的很多企业，上ERP、MES以及PLM等确实带来一定效果，但是并不是所有都能达到他们的预期成效。原因是什么？在大环境比较好的环境下，快速发展过程中订单比较多，更多在强化信息化建设与集成。订单的快速交付，本来应该是发现问题解决问题，由于订单这种交付量大，没有时间来弥补管理的短板。这两年因为外部环境变化，订单量包括利润都降低了，一个新的问题就出来了，要提质、降本、增效，必须面对数字化转型。

所以现在又面对新技术的应用，技术本身迭代特别快，企业从老板到团队，面对新的挑战非常大，不是说一个资金问题，也不仅花钱把技术买进来这么简单。比如刚才谈到的AI人工智能，接下来如何更好与业务结合、如何使用与维护，对团队要求反而更高了。刚才前面嘉宾讲的AI，后期要做参数调整，要把传统的工程师变成AI工程师，要形成新的知识模型，如何与外部服务商一起对业务进行重新构建，才能把新的技术产生新的价值。

大家近听到的新质生产力，“新”就是创新，“质”就是提质，必须要把新的技术融合在一起，变成企业新的生产能力，用生产力来助力企业高质量发展。这和新一代信息技术赋能企业大体相同，但是这里面更多的是把我们国内的或者是行业的全要素整合起来，比如说AI需要的一些算力算法，包括新的模型等等，还有基础设施建设，如何把它变成一个比较强的企业发展的新能力。

现在很多地方都在建算力中心，这也是人工智能基础设施能力的体现。除了新质生产力，在前段时间国家相关部委联合发布了一个国家标准化发展纲要，通过《纲要》可以更好理解与推动新质生产力的关系。这个内容比较多就不一一讲了。条，推动标准化与科技创新互动发展。要去用标准来构建很多在人工智能，在新技术领域里面新标准与规范。这个标准有两个方面，一个方面要去跟国际对标，后期很多产品还要出海、出口，要跟欧盟的标准一致；另一方面，要在船舶、高铁、新能源汽车、智能网联汽车和机器人等领域推动关键技术标准建设，推动产业变革。

近大家可能会看到，各个地方也在做人工智能的一些标准构建。有的是人工智能协会，有的是龙头企业在做标准。这个标准和我们新质生产力，包括企业的数字化转型有什么相同的地方？我这边整理了一下，按照《纲要》的要求，它的核心要助力新质生产力和企业的转型，就是以标促新、以准提质，用标准化提升生产力。这个《纲要》也比较重要，就是要培育新质生产力，推进高质量的发展。前面讲了目前存在的问题，主要是缺少一种标准语言，比如说企业做数字化转型，到底用什么标准化去做数字化转型？A服务商有A服务商的说辞，B服务商有B服务商技术应用的场景，每个人都不同。老板也不知道谁说的对，包括做信息化的这些负责人，他们理解也不一样。到底怎么去做数字化转型？现在大家认为有一种方式就是要细分到行业，通过细分行业，通过场景结合企业实际经验来做，这是一个方向。

怎么去构建更细化的方向？就是要用标准化去做这件事情。简单说一下传统的工业场景，比如说研发、生产、供应链、经营、运维，这种传统的场景。现在企业在数字化转型当中需要做一个细分，不要把转型看得很复杂，也不要把转型搞得很大、很重，应该用新思维去做。新思维做就是要解耦和构建新的场景，我说一下解耦的构建几个方面。一个是数据要素，就是在数据链当中研发各方面的数据，怎么重新把它提炼出来，然后做一个分析和应用。大家现在在做人工智能，那知识的沉淀和架构包括算力算法，这个要形成出来。还有就是工业软件，就是工具链，我们到底用什么工具来支撑关键的应用场景，有研发、生产、制造。还有一块就是人才，因为现在数字化转型比较重要的还是人才。我有一个客户虽然把人员减少了，但是把工程师都培养成AI工程师，是AI工程师在赋能生产，再去分析不同场景的一些应用。

解耦重构是把数字化转型、智能制造、两化融合，把他们的关键要素提炼出来的，这几个方面相对来讲比较通用，对于很多制造业的转型来说比较通用。还有一个底层是标准化，就是数据要素，构成的数据要素标准很多，怎么把这个标准学习的同时找服务商配合去做，因为要靠制造业自己是很难把这些打通的。比如人才先做起来，或者工具、要素，但是一定要有一个方向，当然如果能力比较强也可以同步去做。

再就是在转型的当中还有几个方面，先说诊断评价，这两年江苏省一直在做智改数转的诊断，包括现在工信部在推的中小企业数字化转型试点城市，都是赋能中小企业数字化能力水平。这个诊断对于一个企业来讲非常重要，企业目前现状，细分指标对比，整体转型思路与架构，到底用什么样的工具、方法、标准、技术方案，运用什么样的人才，怎么去做，这是要有一个对标和分析，以诊促转。

再一个就是通用的架构，针对这些要素我们要形成数字化转型的一个图谱，不要做的太复杂，但是要知道应该怎么去做，研发包括生产制造、供应链、客户管理要有一个通用的模型，这个模型一定适合自己的，要结合自己的想法，包括对行业、对企业、对数字化、对标准的理解，并结合目前企业现在的资源。

再一个就是场景的标准化。因为现在的场景特别多，这个场景在落地当中很难，难在哪里？场景有了，服务方案也有了，企业自身落地执行力不足，有的场景价格非常贵，还有的场景不完全符合自己，就要做场景的优化，要做场景的迭代，同时还要搭建解决方案的团队等等。我觉得就是场景的标准化包括前面讲的知识的标准化，这都是我们在接下来工作当中会去面对的一个新的问题。

分析挖掘我们的场景，绘制标准化、结构化、系统化的数字转型场景图谱，形成“一链一策、一业一策、一企一策”，形成自己的特色。在转型当中，它是非常传统的模型，但是很重要，在新的企业转型当中，把它要做一个升级，比如说战略，以前市场好的时候到底是业务带动还是战略引导？但现在及今后发展，一定是发展战略与数字化战略合力引导，融合促进企业发展。战术执行过程中，如人员，人工智能改变员工依靠，不需要那么多操作人员，AI工程师员工构成比率更会增加，现在用比较低的价格可以招到更合适的人才。转型当中比较重要的是文化，跟公司文化一致的人是转型的助手，价值观不一致的，那他一定会成为转型的阻碍，虽然人才是转型的资源，但还会面对很多挑战和困难。你的战略是什么，才能形成匹配的数字化转型新战略。支撑这个战略是企业能力的集成，还有细分的能力图谱，这些构建以后，你需要的要素是什么，你把这个要素构建起来。这个解决方案要通过哪些要素去落地呢？比如做战略规范、做系统实施、做数转咨询、做自动化、做数据管理等等，把服务商纳入企业服务池里面，再形成系统的解决方案。服务商与企业共同成长，长期陪伴与专注才可以帮助企业真正解决数字化转型今天明天后天的问题，如果紧紧依靠一个服务商是很难做成的。做系统解决方案还是需要专家一起帮企业做整体性的、系统性的解决方案，服务商实现跨服务领域合作的数字化转型集成服务能力，这个才是帮助中小企业解决数字化转型的长效机制。

后，我们在咨询当中，正在用的一些数字化相关标准跟大家简单分享下。前面讲了几个关键词，是标准，在我们刚入行的时候前辈就讲，得标准者得天下，现在竞争后面也都是标准的竞争。希望接下来很多企业、很多老板能够重新认识企业发展的起点，更多地学标准、懂标准、用标准、做标准，通过标准赋能很多管理、运营、新技术的应用。

现在的标准有很多，比如说数字化的标准、数据类的标准、人工智能的标准等，这些标准应该成为我们转型理论的基础。上次参加会议听到有专家在讲人形机器人，通过端到端神经网络模型，实现了出色的自然步态。你把它训练好，它一定成为你的助手，如果训练不好，它会给社会带来很多负面影响。所以这些法律法规、接口、数据安全都是在社会高速发展当中需要面对的问题。

还有很多挑战就不一一讲了，其中比较大的挑战就是老板的认知和执行力。现在很多项目并不是不好，是怎么执行下去。我们不能改变转型主体角色，这个转型主体一定是企业而不是服务商。再就是一定要先做战略规划，我们这样的企业应该怎么去转型，未来3-5年竞争对手是谁，客户愿意为什么买单，我们怎么把产品品质做的更好一些给客户带来更好感受，这些是我们在转型当中需要思考的。再就是团队的架构。从传统的组织架构，要快速地调整这种矩阵式或者是网络化、平台化的架构，发挥组织与人才成为转型的新动能。

以上就是我的分享，谢谢大家！

来源：苏信会