孫宇明

江蘇思特瑞信息技術有限公司 總經理

大家好！今天為大家分享一下《數據賦能數字化轉型實踐》，昨天數字化轉型大會上很多嘉賓和專家也分享了數字化轉型的痛點與實踐，我這邊就站在乙方咨詢角度，給大家做一個簡單的分享。現在的數字化轉型，里面有很多挑戰和困難，在座的各位有制造業的，也有做信息技術服務的，包括前面嘉賓在分享的AI技術等等。

導致數字化轉型不成功原因有很多，放在現在的經濟環境下，說簡單一點，轉型的經濟成本也是企業首先要考慮的要素。現在有很多企業不是不想轉，也不是不敢轉，也不是不會轉，大企業資金都比較雄厚，而像一些中小企業，現在經濟環境不好，它面臨很多新的困難和問題，比如說在資金投入上面。現在數字化轉型不管從它的過程、方法、技術、方案都比較完備，對于企業老板來講非常關鍵因素是投入的產出比如何、轉型代價與獲得價值的匹配度等。我們在咨詢過程中，很多企業負責人也反饋了一些現狀，比如上了很多系統、自動化產線，但成效、轉型價值不明顯，同時產生一些新的管理問題，因為很多老板的認知還比較高，對于信息化理解還可以，但對現在的數字化和數字化轉型不是很清楚。數字化轉型的成效、數字化轉型需要哪些復合型人才參與、怎么去調動整個資源的配置，其實都是非常大的挑戰。

對于一個制造企業來講，從建廠、生產、運營管理，遇到大一個挑戰是什么？就是組織調動整個公司資源去做幾件事情，能成的并不多。做數字化轉型要調動很多資源，需要有比較強的系統化運營管理能力，目前中國的很多企業，上ERP、MES以及PLM等確實帶來一定效果，但是并不是所有都能達到他們的預期成效。原因是什么？在大環境比較好的環境下，快速發展過程中訂單比較多，更多在強化信息化建設與集成。訂單的快速交付，本來應該是發現問題解決問題，由于訂單這種交付量大，沒有時間來彌補管理的短板。這兩年因為外部環境變化，訂單量包括利潤都降低了，一個新的問題就出來了，要提質、降本、增效，必須面對數字化轉型。

所以現在又面對新技術的應用，技術本身迭代特別快，企業從老板到團隊，面對新的挑戰非常大，不是說一個資金問題，也不僅花錢把技術買進來這么簡單。比如剛才談到的AI人工智能，接下來如何更好與業務結合、如何使用與維護，對團隊要求反而更高了。剛才前面嘉賓講的AI，后期要做參數調整，要把傳統的工程師變成AI工程師，要形成新的知識模型，如何與外部服務商一起對業務進行重新構建，才能把新的技術產生新的價值。

大家近聽到的新質生產力，“新”就是創新，“質”就是提質，必須要把新的技術融合在一起，變成企業新的生產能力，用生產力來助力企業高質量發展。這和新一代信息技術賦能企業大體相同，但是這里面更多的是把我們國內的或者是行業的全要素整合起來，比如說AI需要的一些算力算法，包括新的模型等等，還有基礎設施建設，如何把它變成一個比較強的企業發展的新能力。

現在很多地方都在建算力中心，這也是人工智能基礎設施能力的體現。除了新質生產力，在前段時間國家相關部委聯合發布了一個國家標準化發展綱要，通過《綱要》可以更好理解與推動新質生產力的關系。這個內容比較多就不一一講了。條，推動標準化與科技創新互動發展。要去用標準來構建很多在人工智能，在新技術領域里面新標準與規范。這個標準有兩個方面，一個方面要去跟國際對標，后期很多產品還要出海、出口，要跟歐盟的標準一致；另一方面，要在船舶、高鐵、新能源汽車、智能網聯汽車和機器人等領域推動關鍵技術標準建設，推動產業變革。

近大家可能會看到，各個地方也在做人工智能的一些標準構建。有的是人工智能協會，有的是龍頭企業在做標準。這個標準和我們新質生產力，包括企業的數字化轉型有什么相同的地方？我這邊整理了一下，按照《綱要》的要求，它的核心要助力新質生產力和企業的轉型，就是以標促新、以準提質，用標準化提升生產力。這個《綱要》也比較重要，就是要培育新質生產力，推進高質量的發展。前面講了目前存在的問題，主要是缺少一種標準語言，比如說企業做數字化轉型，到底用什么標準化去做數字化轉型？A服務商有A服務商的說辭，B服務商有B服務商技術應用的場景，每個人都不同。老板也不知道誰說的對，包括做信息化的這些負責人，他們理解也不一樣。到底怎么去做數字化轉型？現在大家認為有一種方式就是要細分到行業，通過細分行業，通過場景結合企業實際經驗來做，這是一個方向。

怎么去構建更細化的方向？就是要用標準化去做這件事情。簡單說一下傳統的工業場景，比如說研發、生產、供應鏈、經營、運維，這種傳統的場景。現在企業在數字化轉型當中需要做一個細分，不要把轉型看得很復雜，也不要把轉型搞得很大、很重，應該用新思維去做。新思維做就是要解耦和構建新的場景，我說一下解耦的構建幾個方面。一個是數據要素，就是在數據鏈當中研發各方面的數據，怎么重新把它提煉出來，然后做一個分析和應用。大家現在在做人工智能，那知識的沉淀和架構包括算力算法，這個要形成出來。還有就是工業軟件，就是工具鏈，我們到底用什么工具來支撐關鍵的應用場景，有研發、生產、制造。還有一塊就是人才，因為現在數字化轉型比較重要的還是人才。我有一個客戶雖然把人員減少了，但是把工程師都培養成AI工程師，是AI工程師在賦能生產，再去分析不同場景的一些應用。

解耦重構是把數字化轉型、智能制造、兩化融合，把他們的關鍵要素提煉出來的，這幾個方面相對來講比較通用，對于很多制造業的轉型來說比較通用。還有一個底層是標準化，就是數據要素，構成的數據要素標準很多，怎么把這個標準學習的同時找服務商配合去做，因為要靠制造業自己是很難把這些打通的。比如人才先做起來，或者工具、要素，但是一定要有一個方向，當然如果能力比較強也可以同步去做。

再就是在轉型的當中還有幾個方面，先說診斷評價，這兩年江蘇省一直在做智改數轉的診斷，包括現在工信部在推的中小企業數字化轉型試點城市，都是賦能中小企業數字化能力水平。這個診斷對于一個企業來講非常重要，企業目前現狀，細分指標對比，整體轉型思路與架構，到底用什么樣的工具、方法、標準、技術方案，運用什么樣的人才，怎么去做，這是要有一個對標和分析，以診促轉。

再一個就是通用的架構，針對這些要素我們要形成數字化轉型的一個圖譜，不要做的太復雜，但是要知道應該怎么去做，研發包括生產制造、供應鏈、客戶管理要有一個通用的模型，這個模型一定適合自己的，要結合自己的想法，包括對行業、對企業、對數字化、對標準的理解，并結合目前企業現在的資源。

再一個就是場景的標準化。因為現在的場景特別多，這個場景在落地當中很難，難在哪里？場景有了，服務方案也有了，企業自身落地執行力不足，有的場景價格非常貴，還有的場景不完全符合自己，就要做場景的優化，要做場景的迭代，同時還要搭建解決方案的團隊等等。我覺得就是場景的標準化包括前面講的知識的標準化，這都是我們在接下來工作當中會去面對的一個新的問題。

分析挖掘我們的場景，繪制標準化、結構化、系統化的數字轉型場景圖譜，形成“一鏈一策、一業一策、一企一策”，形成自己的特色。在轉型當中，它是非常傳統的模型，但是很重要，在新的企業轉型當中，把它要做一個升級，比如說戰略，以前市場好的時候到底是業務帶動還是戰略引導？但現在及今后發展，一定是發展戰略與數字化戰略合力引導，融合促進企業發展。戰術執行過程中，如人員，人工智能改變員工依靠，不需要那么多操作人員，AI工程師員工構成比率更會增加，現在用比較低的價格可以招到更合適的人才。轉型當中比較重要的是文化，跟公司文化一致的人是轉型的助手，價值觀不一致的，那他一定會成為轉型的阻礙，雖然人才是轉型的資源，但還會面對很多挑戰和困難。你的戰略是什么，才能形成匹配的數字化轉型新戰略。支撐這個戰略是企業能力的集成，還有細分的能力圖譜，這些構建以后，你需要的要素是什么，你把這個要素構建起來。這個解決方案要通過哪些要素去落地呢？比如做戰略規范、做系統實施、做數轉咨詢、做自動化、做數據管理等等，把服務商納入企業服務池里面，再形成系統的解決方案。服務商與企業共同成長，長期陪伴與專注才可以幫助企業真正解決數字化轉型今天明天后天的問題，如果緊緊依靠一個服務商是很難做成的。做系統解決方案還是需要專家一起幫企業做整體性的、系統性的解決方案，服務商實現跨服務領域合作的數字化轉型集成服務能力，這個才是幫助中小企業解決數字化轉型的長效機制。

后，我們在咨詢當中，正在用的一些數字化相關標準跟大家簡單分享下。前面講了幾個關鍵詞，是標準，在我們剛入行的時候前輩就講，得標準者得天下，現在競爭后面也都是標準的競爭。希望接下來很多企業、很多老板能夠重新認識企業發展的起點，更多地學標準、懂標準、用標準、做標準，通過標準賦能很多管理、運營、新技術的應用。

現在的標準有很多，比如說數字化的標準、數據類的標準、人工智能的標準等，這些標準應該成為我們轉型理論的基礎。上次參加會議聽到有專家在講人形機器人，通過端到端神經網絡模型，實現了出色的自然步態。你把它訓練好，它一定成為你的助手，如果訓練不好，它會給社會帶來很多負面影響。所以這些法律法規、接口、數據安全都是在社會高速發展當中需要面對的問題。

還有很多挑戰就不一一講了，其中比較大的挑戰就是老板的認知和執行力。現在很多項目并不是不好，是怎么執行下去。我們不能改變轉型主體角色，這個轉型主體一定是企業而不是服務商。再就是一定要先做戰略規劃，我們這樣的企業應該怎么去轉型，未來3-5年競爭對手是誰，客戶愿意為什么買單，我們怎么把產品品質做的更好一些給客戶帶來更好感受，這些是我們在轉型當中需要思考的。再就是團隊的架構。從傳統的組織架構，要快速地調整這種矩陣式或者是網絡化、平臺化的架構，發揮組織與人才成為轉型的新動能。

以上就是我的分享，謝謝大家！

來源：蘇信會