一图读懂制造业数字化转型成功路径实践
当我们关注制造企业具体转型路径时，会发现企业存在着不同细分领域、碎片化需求，涉及到数字化改造时需求模糊而庞杂，实施指南缺失。
很多企业无法清晰认知自身发展阶段并制定战略规划，不了解在整个产业链上下游所扮演的角色，致使转型效果不佳。很多信息系统的实施如ERP、MES实施周期较长，难以产生立竿见影的效果，企业多存在多方面的顾虑。
数字化转型是一项复杂的系统工程，它不仅仅要求技术软件的投入、人才的精心储备以及各生产环节基础设施的全面升级，更需要在转型过程管理和战略层面上深化对数字化转型的深入理解与认知，以确保转型的顺利进行和最终成效的显现。
01 深化认知：四大原则
首先在转型的总体思路和认知上，我们要遵循“从易到难、由点及面、长期迭代、多方协同”的四大原则。
这四大转型思路具体解析下来就是：
由易到难
由易到难即要求企业需充分运用小型化、快速化、轻量化、精准化（小快轻准）的应用和订阅式服务，降低数字化转型门槛。优先应用成熟的数字化产品服务满足基础共性需求和行业特性需求，再逐步提升自身数字化能力，满足企业个性需求。
由点及面
企业数字化转型投入资源有限，需明确数字化转型优先级，合理规划转型路径。可以优先从基础扎实、潜在价值高的环节切入，再逐步扩大数字化在业务环节和管理环节的覆盖范围，实现数据贯通和业务协同。
长期迭代
数字化转型是渐进发展的长期过程。企业应适时对转型进展和成效进行评估，因时因势优化转型策略，按照“评估-规划-实施-优化”的逻辑闭环不断迭代更新。
多方协同
数字化转型并不是企业的单打独斗，需要的是生态的力量，软件公司与企业是数字命运共同体。企业需增强数字化转型意识和自身能力。而数字化转型服务供给方应立足自身优势，提升产品服务质量。
02 明确路径：五大步骤
在对数字化转型的核心原则深化了认知以后，面对数字化改造过程中庞大复杂的需求，企业需要清晰评估并认知自身发展阶段并制定战略规划路径。
数字化诊断
管理大师德鲁克说过“没有度量就没有管理”。很多企业缺少有效反映转型价值的评估模式，无法精确了解数字化转型的投入产出比，对能否真正解决业务痛点问题，实现降本增效存疑。
在正式推进企业数字化转型前，企业首先需要全面评估企业现状。从数字化基础水平、企业经营管理现状、内外部转型资源等方面进行。同时，结合业务环节和管理环节的潜在转型价值，明确数字化转型优先级，从企业发展实际情况出发，解决转型痛点，切实提高转型效率。
才匠智能以平均从事制造业十余年的资深转型顾问团队为企业提供专业的咨询和数字化转型诊断服务。我们深度聚焦制造企业的数字化需求，根据不同企业的实际状况，提供量身定制的IT基础架构规划、数字化转型路径咨询以及全面的数字化解决方案。合理有效地帮助企业夯实数字化基础，优化资源配置，实现IT投入的合理化，有效减轻转型成本压力，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。
需求分析
在需求分析阶段，企业要注重与业务部门的深入沟通，确保需求的准确性和完整性。同时，结合企业的战略规划和市场环境，对需求进行优先级排序，确保转型工作的有序推进。
首先是业务梳理，先明确企业的核心业务和关键流程，梳理出企业数字化转型最迫切的需求。然后基于业务梳理结果，设定出数字化转型的短期和长期目标。最后将总体需求拆分为具体的功能点和技术要求，形成详细的需求清单。
产线数字化
在产线数字化阶段，企业要根据实际需求去选择适合自身的智能化设备和系统，确保产线数字化的顺利实施。在产线数字化的过程中，一定要注重数据的安全性和隐私保护，确保数据的合法合规使用。
首先，对产线设备进行智能化改造，提升设备的自动化和智能化水平。然后实现产线各环节数据的实时采集、传输和集成，构建数据共享平台；利用数据分析工具对产线运行数据进行实时监控和分析，从而优化生产流程。
人员能力
人口红利的消失，正在冲击着制造业的基石，更加适应未来智能制造时代的人才极度短缺。企业人员数字水平普遍较低，数字化人才极度匮乏。数字化转型进程中，企业人员的配合也是十分重要的。企业管理人员首先应根据数字化转型的需求，制定详细的人员培训计划，定期组织一线员工参加数字化培训，深化数字化转型认知，提升数字素养和技能。培训内容要注重实用性和针对性，确保员工能够掌握所需的数字化技能。
同时，组建出一个具备数字化思维和能力的专业团队，推动转型工作的深入开展。在这个过程中一定要引导业务部门和技术部门加强沟通协作，形成跨部门数字化转型合力；建立激励机制，鼓励员工积极参与数字化转型工作，提升整体团队的能力水平。
效益提升
在数字化转型过程中，企业要注重转型过程中的风险管理和应对措施，确保转型工作的平稳推进；并建立科学的评估体系和方法，确保评估结果的客观性和准确性。
首先企业要建立一个效果评估机制和计划，定期对数字化转型生产效率、质量提升、成本降低等方面的效果进行评估。并根据评估结果，对转型过程中的问题制定持续改进和优化的策略加以实施。总结数字化转型的成功经验和教训，形成可复制推广的模式。
03 实施落地：软件建设
最后，在具体的软件和工具层面，企业要根据实际需求去选择适合自身的智能化设备和系统。
首先搭建坚实的底层基础平台，实现设备互联和数据共享。同时优化生产现场的制造管理，完善一层，开发一层，推进一层，逐步提升。进而在业务运营层面进一步优化资源配置，减少资源浪费，实现企业运营管理整体水平的升级。
才匠工业互联网平台采用了分层架构设计，包括底层数据接入层、平台开发 层、应用层和表现层。这种分层架构可以更好地满足工业互联网平台的标准 化的要求，同时方便系统的升级和维护。
01 底层数据接入
主要负责从各种工业设备、传感器等数据源采集数据，并进行初步的数据清洗和处理，包括数据筛选、数据转换、数据分析和挖掘等。
设备接入：
通过有线和无线的各类通信技术，接入各种工业现场设备、智能产品/装备，采集工业数据。协议转换：运用协议解析与转换、中间件等技术兼容各类工业通信协议，实现数据格式转换和统一，同时利用HTTP、MQTT等方式将采集到的数据传输到云端数据应用分析系统或数据汇聚平台。
边缘数据处理：
基于高性能计算、实时操作系统、边缘分析算法等技术支撑，在靠近设备或数据源头的网络边缘侧进行数据预处理、存储以及智能分析应用，提升操作响应灵敏度、消除网络堵塞，形成与云端数据的协同。
02 平台开发层
通过才匠智能自主研发的低代码平台实现将业务流程、生产工艺、生产参数、工业技术原理、行业知识模块化，并封装成可重复使用的组件；
通过可视化、拖拽式、模块化的配置式操作可以快速构建出能在PC和移动端运行的各类个性化功能；可以轻松地根据业务需求进行快速修改和部 署，从而实现对企业业务的个性化扩展和定制化需求。
03 应用层
应用层主要负责为离散制造不同的行业和领域提供关键业务环节全 流程管理的应用服务，包括制造协同模块MOM、质量管理模块WMS、供应商协同模块SRM、设备管理模块EAM、智能仓储管理模块WMS/WCS、人员管理等。
制造协同MOM:
才匠智能制造协同模块的核心作用是实现生产过程中的协同制造，过程追溯和信息共享。系统可以贯穿从原料进入工厂到工人设备间 的流转再到形成产品离开工厂的全过程，对生产过程中的进度、质量、效 率、成本等进行记录和管控。系统价值在于提升生产过程数据的及时性、准 确性、完整性、提高工人绩效，降低生产周期，减少质量过失。
设备管理EAM:
才匠设备管理模块是基于才匠云PAAS平台开发的工业应用，帮助制造企业实现设备资产的云端互联与监控。用户可以随时地在移 动设备上进行工厂设备资产管理、设备维修保养、设备点检管理、远程故障 诊断、预测性维护等的操作。提升设备OEE、减少故障停机时间、提升设备利用率。
仓储管理WMS/WCS:
才匠智能仓储模块是针对生产制造企业中各种类型的仓库管理和仓库控制的专业仓储系统。系统操作终端包括PC端、手持移 动终端(PAD)等。系统可满足生产企业仓储智能化、数字化管理、立体仓控制等需求，通过变革管理与作业模式提高仓储业务流转效率、数据准确性， 减少人工依赖、减少库存的非正常损失和成本，提高空间利用率，实现完善 的企业仓储管控。
质量管理QMS:
才匠质量管理模块帮助制造企业用数字化、信息化的方 式对产品全生命周期进行质量管控，实现产品质量管理标准化、产品质量 可追溯。系统集合了生产制造过程中从研发、采购、生产、销售等多业务流 程的多种质检方案，质量信息流可以覆盖人、机、料、法、环、测全要素 构建完善的产品质量追溯体系。
供应商协同：
才匠供应商协同模块以供应商信息管理为核心，以标准化的 采购流程以及先进的管理思想，从供应商的基本信息、组织架构信息、联系 信息、法律信息、财务信息和资质信息等信等多方面考察供应商的实力，再 通过对供应商的供货能力，交易记录、绩效等信息综合管理，达到优化管理， 降低成本的目的。
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