制造业数字化转型的三个难点

一、有数据，但是不能直接用：制造企业由生产到销售的链路长、环节多，虽有数据沉淀，但存在分散在不同系统、数据口径不一致、数据颗粒度粗、更新频率低等问题。制造企业在过往发展的历程中，依据企业价值链中各个环节的需求，逐步建立起包括企业ERP管理系统、CRM系统、供应链系统等内部系统；随着互联网经济的快速发展，又对接了包括第三方市场监测系统、电商平台数据系统等外部系统。

企业中的数据分散在不同系统中，由于各系统建设目的、使用方式存在不同，导致不同系统之间数据统计的口径不一致。业务人员在对数据进行分析时，需要耗费大量的时间对不同系统中的数据进行整合与清洗，甚至出现数据大量缺失的问题。

除此之外，为了更好地洞察消费者需求、应对市场及竞争态势的快速变化，业务部门对于内部数据的更新频率要求越来越高，对于外部数据的颗粒度要求越来越精细，但是当前制造企业的数据现状难以对这些需求进行相应的匹配。较低的数据治理水平及数据质量造成大量数据冗余、系统冗余及手工作业问题，对员工人有效提升形成阻碍。

 

二、知道数据有用，但不知道怎么用：制造企业数字化起步相对较晚，数据在实际业务中的应用少，业务价值尚未被充分验证。企业内对数据的应用多为简单的数据收集、统计、对比，对数据进行深挖与洞察方面仍存在大量不足，未能将数据分析方法与实际业务场景决策、流程相结合，缺乏数据应用实践案例。

以研发及营销为例，研发信息获取方式仍以传统的问卷调研、入户访谈为主，营销端目前缺乏基于售后数据的分析与运用，数据仍然更多的应用于销售达成统计，研发及营销尚未以数据驱动挖掘消费者关注点和使用痛点，构建业务策略的落地应用。

数据价值论证的滞后性将降低员工主动推进业务数字化转型的积极性，延缓企业业务整体数字化转型步伐，使得企业难以构建在数字化时代的“先发优势”。

三、知道怎么用，但是能力达不到：制造企业人员数字化能力差异大，企业希望通过牵引提升组织和人员的数字化能力来推动数字化转型，但在实施过程缺乏突破点。企业数字化转型最终需要落实到人员的能力提升与转型，而当前制造企业在此方面虽努力尝试，但整体成效甚微。

企业人员数字化能力提升大多停留在培训层面，主要通过开展数据分析课程对业务人员进行赋能，与业务人员的实际工作及业务场景结合度有限，难以让课程参与人员产生共鸣并切实带来业务价值。

此外，承担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，数字化能力的提升尚未与员工的绩效、奖金及晋升相挂钩，导致业务数字化转型的牵引力不足，培训流于表面，业务团队基于数据的创新能力与精细化运营能力难以被充分激活。