数字化转型助力企业提升竞争力与创新能力

数字化转型：未来企业发展的必然选择

在当今高速发展的科技时代，数字化转型已成为企业提升竞争力和实现可持续发展的重要手段。数字经济的核心在于数字化转型和数据要素的有效利用，这不仅关系到企业的生存与发展，也对整个社会经济的结构和模式产生深远影响。本文将从数字化转型的顶层思维、智能化的底层原理、工业领域的核心系统、数字化转型实践等多个方面进行深入探讨，帮助读者全面理解数字化转型的内涵和外延。

王明哲：《数字专员培训》

【课程收益】掌握数字化转型背后的3个顶层思维掌握智能化的2大底层原理及6大套路理解工业领域7大核心系统的作用深入数字化质量提升场景深入数字化供应链降本场景深入数字营销场景掌握2套数字化转型落地方法论理解数字化转型的“最佳案例模板”【课程特色】够专业，内容前沿且正确；讲俗话，将复杂技术具象清晰有趣化；重互动，巧妙设计提升参与感；能落地，反复验证的方法及真实案例。【课程对象】规上企业（规模达到一定程度）的高层、中层以及业务骨干，各级政府相关骨干。【课程时间】2-3天（6小时/天）【课程大纲】一、数字化的顶层思维1、数字化概念导入从十四五规划看数字经济数字经济的核心：数字化转型和数据要素数字化转型：数字化是业务和IT的深入融合概念导入小互动：如果你在跟心仪的女神约会…2、数字化顶层思维框架精益思维：梳理业务，发现数字化入手点编程思维：掌握计算机的语言，提升数字化项目成功率数据思维：让数据产生价值，展望数字化转型的终局案例：精益趣解-“一个强迫症和控制狂的发病史”，从“月晕”中掌握数据思维。小互动：在指路问路中掌握编程思维3、我们应该关注哪些数字化技术基础设施：解除计算机的能力封印数据应用：搬金砖VS挖金矿案例：谷歌云计算，华为5G，某外贸公司营收预测4、数字化转型有哪三个必经阶段Digitization：无纸化Digitalization：高效化Digital transformation：无人化每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术案例：人员绩效智能评估系统5、数字化转型的两大核心半场信息化：固化流程/信息流转/数据积累人工智能：找准价值“点”/匹配“针”对性技术案例：从顶尖运动员看企业数字化转型之路二、智能化的底层原理1、人工智能的2大底层原理逻辑固化：师傅“教”徒弟知识抽取：师傅“带”徒弟案例：预测男生是否会受女生欢迎2、人工智能的6大底层套路X-Ypairs：知识抽取Y→X：生成万物X1-X2 pairs：推荐匹配X only：聚类算法Y only：超越人类Dot & Line：知识图谱人工智能发展的终点案例：百度智能客服，谷歌药物预测系统，淘宝推荐系统，清华数字虚拟人，谷歌核聚变控制系统，美军自动驾驶战机3、人工智能的6步落地法价值驱动 or 数据驱动机器学习 ≠ 江湖算命数据模型 VS 机理模型大数据  ∪ 深度学习行业专家 || 客观事实行政可行 ≈  最大门槛案例：产线良品率提升，大型工程机械故障预测，工业智能无损检测，自动驾驶系统，AI量化交易-年化收益率1000%4、工业领域AI落地的7大场景销量预测产品质量检测耗品寿命预测设备预测性维护场地巡检智能排产及调度工艺参与自动优化案例：某著名汽车品牌销量预测，焊接故障检测，刀具寿命预测，大型设备故障预测，电力行业巡检，百度AI物流调度最优化案例，某污水处理厂工艺优化三、工业领域的7大数字化系统1、7大核心系统串讲人类神经系统运作过程产企业7大核心系统配合过程案例：中国航天数字质量，美的制造业供应链数字化，一汽数字化营销，吉利汽车人力数字化。2、7大核心系统深入ERP：企业赚了多少钱SRM-如何帮助企业节流CRM-如何帮助企业开源PLM-企业产品的顶层设计MES-企业的神经中枢WMS-神经中枢的延伸APS-企业数字化转型深水区四、数字化转型实战1、如何帮企业“提质、增效、降本、增收”数字质量产业数字化转型供应链数字化数字化营销人力数字化案例：中国航天数字质量，美的制造业供应链数字化，一汽数字化营销，吉利汽车人力数字化。2、数智化的成功经验和失败教训企业数字化转型的黄金定律数字化转型成功的三大要素数字化转型成功的最大阻碍数字化转型的顶层规划法数字化转型的项目突破法案例：桥水资本数字化案例，三一集团数字化案例，金风科技数字化案例等

王明哲 培训咨询

一、数字化转型的顶层思维

数字化转型并不是简单的技术更新，而是企业战略层面的深刻变革。要理解数字化转型，首先要掌握其背后的顶层思维。

1. 数字化的概念导入

根据“十四五”规划，数字经济被提升至国家战略层面，数字化转型被视为实现经济高质量发展的重要路径。数字化转型的核心是将业务与IT进行深入融合，通过数字化手段提升企业的整体效能。

2. 数字化顶层思维框架

• 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化的切入点，优化资源配置。
• 编程思维：掌握计算机语言，提高数字化项目的成功率，推动技术落地。
• 数据思维：关注数据的价值，推动数据驱动的决策和创新。

案例分析显示，精益思维能够有效降低企业运营成本，而编程思维则能提升团队的技术能力，这两者在数字化转型中缺一不可。

3. 数字化技术基础设施

在数字化转型过程中，基础设施的建设至关重要。企业需解除计算机的能力封印，积极应用云计算、人工智能等前沿技术，以支持数字化转型的各个环节。

4. 数字化转型的三大阶段

• Digitization（无纸化）：实现信息的数字化，减少纸质文档的使用。
• Digitalization（高效化）：通过流程优化，提高企业的工作效率。
• Digital transformation（无人化）：借助自动化和智能化技术，实现业务的智能化运作。

每个阶段都有其关键技术，企业应根据自身发展阶段，选择合适的技术路径。

二、智能化的底层原理

人工智能是数字化转型的重要组成部分，其底层原理对企业的智能化转型至关重要。

1. 人工智能的底层原理

人工智能的应用主要基于两个底层原理：逻辑固化和知识抽取。逻辑固化指的是通过规则和算法将专家的知识转化为机器可以执行的指令，而知识抽取则是从大量数据中提取有价值的信息。

2. 人工智能的六大底层套路

• X-Y pairs：用于知识抽取。
• Y→X：生成万物的模型。
• X1-X2 pairs：推荐匹配。
• X only：聚类分析。
• Y only：超越人类的能力。
• Dot & Line：构建知识图谱。

以上套路为企业在人工智能应用时提供了多种思路，帮助企业找到适合自身的智能化解决方案。

3. 人工智能的六步落地法

在实际应用中，企业可通过价值驱动或数据驱动的方法逐步落地人工智能项目。成功的关键在于充分理解数据模型与机理模型的区别，结合行业专家的经验，制定可行的实施方案。

三、工业领域的七大数字化系统

数字化转型在工业领域的应用尤为广泛，以下是七大核心系统的详细分析。

1. 七大核心系统概述

在工业企业中，这七大核心系统如同人类的神经系统，彼此配合，构成企业数字化的基础架构。

• ERP：用于企业的财务和资源管理。
• SRM：帮助企业进行供应链管理，控制成本。
• CRM：用于客户关系管理，拓展市场。
• PLM：产品生命周期管理，优化产品设计。
• MES：制造执行系统，提升生产效率。
• WMS：仓储管理系统，优化库存管理。
• APS：高级计划与排程，支持生产调度。

2. 核心系统的深入分析

每个系统在数字化转型中发挥着不可或缺的作用，例如，ERP系统帮助企业掌握财务状况，SRM则通过优化供应链管理实现成本控制，CRM系统则致力于提升客户满意度和市场份额。

四、数字化转型实战

在数字化转型的实际应用中，企业需要关注如何“提质、增效、降本、增收”。

1. 数字质量

数字质量是指在数字化转型过程中，通过数据分析与智能决策提升产品和服务的质量。企业可以通过建立数字质量管理体系，确保每个环节的质量控制，从而提升整体竞争力。

2. 数字化营销

数字化营销是企业利用数字技术实现市场推广的过程，通过数据分析、用户画像等手段，企业能够精确定位目标客户，提高营销效果。

3. 成功经验与失败教训

在数字化转型过程中，企业需要总结成功经验与失败教训。数字化转型的成功依赖于顶层规划、团队协作以及技术的有效应用。案例研究显示，桥水资本、三一集团等企业的成功经验为其他企业提供了宝贵的借鉴。

结论

数字化转型是一项复杂而系统的工程，涉及企业的方方面面。通过深入理解数字化转型的顶层思维、智能化的底层原理、工业领域的核心系统和数字化转型的实战经验，企业能够更加从容地应对未来的挑战。数字化不仅是技术的变革，更是思维的转变，企业唯有顺应这一趋势，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。