数字化转型，企业的价值链体系

数字化转型要求企业发动全员在各个层级、各个价值链上采用日益商业化的数字突破性技术（如物联网、高级分析、人工智能、自动化和流程数字化），由此改变运营方式，实现深刻而显著的现有和新兴业务价值，以满足客户日益增长的需求。

1、数字化业绩增长数字化时代为企业的营销模式带来变革，传统方式已无法支持快速的营销创新，需要结合新的技术和方法来推动业绩的不断增长。

企业可以通过物联网设备跟踪并衡量消费者的行为，从而预测客户可能倾向购买的产品和服务，了解最佳的营销时点和渠道，为新产品作出更精准的客户画像，有效提升销售线索。再例如，企业可以通过大数据形成的客户洞见预测并监控产品的销售，结合客户的反馈及时作出战术调整，优化营销管理流程和决策，并实现智能维保与售后增值服务。

数据分析 - 派可数据BI可视化分析平台

2、数字化产品设计
随着客户对于产品的种类多样化、推新频率和降低价格方面的要求日益提升，企业需要不断缩短研发周期，提高产品定制化程度，同时控制研发成本，这无疑为产品的研发设计带来了挑战。结合数字化的仿真和分析手段，产品的高效研发迭代已成为可能。

通过应用于产品设计和测试的3D仿真和数字孪生技术，企业可以为真实世界里的产品创建虚拟数学模型，并在虚拟空间内进行分析、测试与优化。尤其对于定制产品而言，在虚拟空间里的测试可以大大降低搭建新测试平台的成本。企业还可以通过高阶分析辅助产品从创意到上市全过程的绩效管理，通过挖掘研发过程的数据来加快项目进度，并控制产品开发成本，提高设计过程的效率。

3、 数字化采购
企业内部往往存在支出数据分散且口径不一、订单量巨大、产品开发与供应链缺乏协同等采购难题，使得采购经理在关键决策上茫然无措。数字化采购可以借助智能化的数据整合和品类成本分析工具，对关键杠杆和业绩指标进行自动计算，从而提高采购环节的透明度。

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智能化的支出分析通过数据自动提取、品类分类、智能分析及效益跟踪，应用高阶分析对数据进行自动化整合及聚类分析，并以可视化报表呈现可辅助采购决策的数据分析结果，从而有效提升数据的透明度，帮助企业采购人员识别效益潜力；还可以形成可执行可追踪的优化举措，解决支出分析的痛点。另外，基于大数据平台对采购信息进行整合和管理，可以实现对不同供应商的材料质量可追溯，并形成数字化的档案，为之后的采购工作提供指导。

4、数字化供应链
在数字化时代，制造业供应链的复杂度与日俱增，运行速度也越来越快，高需求产品缺货、低利润产品积压是各大制造业供应商面临的常见问题。通过数字化供应链的大数据分析，企业可以对采集的数以百万计的在线用户和数以千计的直接用户数据进行分析，通过人工智能引擎从庞大的数据集中提取并形成核心决策，从而做出准确的需求预测。

通过搭建端到端的实时供应链可视平台，企业可以实现供应链中的采购商及其供应商、物流商的多用户协同，可以在资源规划、采购决策、订单管理、库存查询、物流跟踪、统计分析等关键环节的业务协同上提供应用支撑。在保证物流、资金流、信息流畅通的前提下提高采购效率，降低采购成本，达到优化供应链资源配置、提高供应链效率的目的。

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再比如，企业通过高级分析优化生产和物流计划，实现机器和物料的高度协同。通过高级分析，机台可以对物料需求做出预测，如预测发生缺料，则可以实现自动叫料配料。产品也可以自动入库，实现生产和物流全流程的自动化协同。

5、数字化生产制造
当下的客户需要小批量、多样化的产品，因此企业必须以高度敏捷的方式部署人力和生产设备等资源。在传统的资源配置方式下，由于人力冗余、设备资产利用率不高以及质量低成本高等原因，导致制造成本不断上升。现在利用先进的数字化技术，可以实现对生产制造过程的改善。

6、前中后台流程自动化
企业运营的前台（营销、销售、客户服务）、中台（审 计、风险、采购、项目管理、供应链）和后台（财务、人力资源、法务、IT、税务）往往包含着许多无附加价值的工作。实现这些流程的自动化，可以将工作流程简化并标准化，有效释放额外生产效率，将人才部署到附加值更高的工作中去，由此不断改善总体的运营服务水平。

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以订单录入流程自动化为例，企业通过机器人流程自动化 (RPA)实现订单自动上传、 订单确认及价格确认功能，然后采用高级分析法，端到端处理绝大多数订单而无须人工介入。这一改变大大缩短了订单录入的时间，减少了人力，降本增效的同时还可以带来一项额外效应，即帮助企业加强合规。

7、工业互联网架构
工业物联网架构是企业数字化的核心支撑，使企业能够全面捕捉运营数据，连接资产和数据，促进数据流动，让数据及时到达具有对应决策权限的人员手中，同时助力数据模型，产生价值洞见，指导业务运筹帷幄。
工业互联网架构包括多个层次。制造过程中所需要的所有数据，首先通过外缘层接入企业的数据平台，通过数据转换预处理产生决策所需的数据，将其送入平台层；平台层通过大数据处理和工业数据分析，构建可扩展的开放式云操作系统；应用层可以实现满足不同场景的工业APP，形成工业互联网平台的最终价值。

架构的核心是数据的采集传输和分析，有了数字化的支撑，工业物联网架构能够完美支持项目的敏捷交付，同时依托可扩展的底层架构设计，分阶段逐步交付相关用例，直至实现最终的转型目标。

8、前中后台流程自动化
数字化转型不是一个部门的单打独斗，跨职能部门的高效协作至关重要。中央转型办公室协调各方资源，将不同部门组织起来统一管理，明确转型目标和绩效评定。通过综合评估组织内部所有潜在的数字化改进机遇，梳理出几十个甚至几百个潜在的数字化用例，然后根据实施难度和经济回报，将用例分为短、中、长期机遇，明确各个阶段具体的经济价值，推动全面转型。