企业数字化转型毕业论文

企业数字化转型面临的固有难点依然存在；四个变化因素是疫情影响、5G部署、人工智能（AI）加快应用，以及中美技术加速解耦。四个变化因素导致企业数字化转型或主动或被动加速，并加强了本土定制化方案需求。这要求企业能深入理解未来数字化企业的关键特征，充分利用2020年的变化带来的契机，系统性解决推进数字化转型中面临的固有难点，并依据对企业所处转型阶段的判断，制定符合自身特点的转型推进方案。

数字技术的发展已经从互联网、大数据，迈入人工智能时代。在数字化对社会经济的冲击和颠覆中，互联网企业独领风骚，传统企业的总体表现迄今为止不够理想。本文建议传统企业从对自身的数字化成熟度评估入手，明确所处发展阶段，理清数字化企业的七大关键特征，并注意克服企业数字化转型道路上的五个常见困难，在数字化转型的新一轮进程中达到事半功倍的效果。

01

正确评估数字化成熟度

企业推进数字化转型的过程中，业务应用、IT 架构、组织机制建设等工作环环相扣。企业要分清哪是因、哪是果，建立多维度的企业数字化成熟度评估体系，用于判断企业所处的数字化阶段，找出推进不利的可能原因，以及相应需要采取的措施。普华永道企业数字化成熟度评估框架从数字化战略引领、业务应用结果、技术支撑能力、数据支撑能力、组织支撑能力，以及数字化变革六个维度对企业的数字化成熟度进行评估（见图1）。其中引领性指标是第一点“数字化战略”，业务应用结果性指标是第二点“数字化业务应用”，其余四个维度（3~6）是支撑性要素，每个维度又可以细分为若干子维度。

图1：企业数字化成熟度评估架构

根据企业的数字化成熟度不同，可以将企业数字化转型所处的阶段分为在线化、集成化、数字化、智能化四个阶段。目前中国大部分传统企业处于在线化和集成化阶段，少数企业进入数字化阶段。智能化的局部应用已经出现，大规模成体系地应用在传统企业的情况尚不多见。处于在线化和集成化阶段的企业，当前数字化转型的两项任务是：

建立数字化转型的蓝图，可以参考下述数字化企业的七大特征；

加快完成企业运营的在线化和集成化，为真正实现企业的数字化分析和洞察打下坚实基础。

02

数字化企业的七大特征

与传统企业相比，数字化企业在业务、组织、IT 等方面展现出七点不同（见图2），其核心是构建“以客户为中心”的能力体系。

图2：数字化企业与传统企业的主要不同特征

一、以客户为中心的组织能力体系

以客户为中心是企业数字化转型的目标，其含义是打造多层次体系的以客户为中心的组织能力，包括围绕客户设计组织结构、基于客户场景的创新能力、设计满足客户体验的互动方式，并在数据、IT 以及考核机制等各方面体现“以客户为中心”的理念。

1) 组织结构：从以产品为中心向以客户为中心转变

传统模式下，企业以“我”为中心，不同产品的营销服务通常自成体系。数字经济下，以客户为中心，对同一目标客户群体，采用同样渠道触点，通过统一平台进行数据分析并推荐最优产品，采用统一的服务体系。基于这样的理念设计的组织结构（见图3），有利于客户数据打通和洞察，统一客户体验，提高企业资源利用效率。如果企业顾虑组织结构调整牵扯利益方较多时，可以先通过关键流程控制点以及数据的打通实现以客户为中心的能力建设，等时机成熟再做组织调整。

图3：以产品为中心向以客户为中心的转变

2) 业务创新：从流程驱动向场景驱动转变

从客户在特定场景下的需求出发，挖掘客户需求，设计整体解决方案，带给客户完整感受。这个方法解决了传统企业业务战略和业务流程之间缺少衔接，注重单个流程的效率，而忽略了客户整体需求的弊端。围绕客户需求，通过多流程、多功能配合实现创新（见图4）。

图4：场景驱动，多用户服务结构

3) 客户互动：从注重功能到注重体验

客户体验主要指沿着客户全互动旅程带给客户的便利性和感受舒适度，包括线上线下。线上通过 UI/UX 设计，线下通过特定场景/店面的全流程互动设计，打造无缝综合客户体验。实践中，要注重从整合、客户洞察视角打造优质客户体验，避免聚焦于单点的客户体验设计。

二、多元化能力

面对内外部日益复杂多变的运营管理环境，企业需要具备四种能力：敏捷、精益、智慧、柔性。支撑这四种能力的是先进的 IT 架构以及相应的组织能力体系（见图5）。每个域的能力特点如下：

客户互动：以客户为中心，全渠道、全价值链，强调敏捷、用户体验

资源管理：以流程为中心，围绕传统 ERP 系统，强调稳定、精益、高效

智慧洞察：以数据为中心，全域、全形式，强调智慧洞察

智能生产：以机器为中心，围绕 IoT 和企业生产制造系统，强调成本、效率、质量、柔性

图5：数字化企业的四个核心能力

三、智慧大脑

以数据价值为基础，人工智能分析为引领，搭建企业全局数据平台和智能分析系统，为企业运营管理的所有环节提供分析洞察，并从分析运营结果向预测未来发展转化（见图6）。妨碍企业整合数据分析平台建设的因素包括技术和部门墙带来的数据隔离，后者是目前更主要的障碍。智慧大脑在数据来源、数据分析能力、数据服务企业的方式几个方面都与传统方式有明显差异。

图6：“智慧大脑”的概念架构示意

四、敏捷能力

数字化时代企业需要具备敏捷的反应能力，对外应把握客户和市场的迅速变化，对内满足企业管理要求。敏捷能力的建设需要业务模式、IT 架构、产品开发方式同时实现敏捷。业务模式上采用“一线尖兵”+“后方资源平台”的方式，产品开发方式上采用设计思维和敏捷迭代方式（见图7）

传统用户产品需求，需要系统化分析论证、形成产品定义后再上线部署。设计思维和敏捷迭代方式下，通过用户角色模拟、聚焦小组分析、最小原型产品设计，可在最短时间内上线产品，迭代优化。

图7：敏捷迭代法

五、AI加持

企业应用 AI 分为两个阶段：应用场景较少时，AI 应用作为一个工具嵌入某个信息系统，常见的是互动型 AI，比如语音识别、机器人客服；企业的 AI 应用场景很多时，与 AI 的开发环境、常用 AI 数据模型，以及数据库整合在一起，形成企业 AI 中台，将各种AI能力汇聚在一起，对不同业务提供 AI 能力，并形成具备AI服务能力的中台（见图8）。

图8：AI赋能的IT架构

六、云+5G延伸运营空间

基于云+5G 的端边云架构，将企业的运营管理空间从依赖于有线网络环境的空间，延伸到更广阔物理区域（见图9）。“云”上实现业务中台赋能，“边”可以通过 5G 网络的边缘计算功能实现，增强终端控制的实时性，减少云端处理的数据量；“端”是 5G 终端实现与物理环境/机器的直接交互和控制。这样的架构将在工业领域、智慧城市、医疗、金融、快消行业得到广泛应用。

图9：企业应用的云+5G架构

七、IT组织能力从支撑型向驱动型转化

传统的 IT 部门以项目交付为主，数字化 IT 组织作为企业数字化转型的主要推动者之一，在交付模式、人员技能、IT 治理，以及成本核算等七个方面都有较大变化（见图10）。

图10：IT组织能力和运营模式的变化

大型集团企业，IT 力量分布在各层级单位，数字化转型还需要重点考虑如何整合 IT 资源，共同服务企业数字化转型，并为对外服务打下基础。

03

数字化变革的难点和解决方式

了解了数字化企业的特征，还不代表企业能转型成功。从互联网时期开始至今，中国传统企业数字化转型十余年，整体效果并不理想，因为在推动转型过程中面临各种由于技能不足和机制不足交织在一起形成的固有难点。常见的困难包括五种：

对数字化转型的概念理解不一；

难以制定数字化转型的目标和评估数字化带来的实际业务价值；

可选项过多，每个业务和职能部门都有很多想法，但缺乏清晰的路径；

缺乏数字化人才；

传统企业的工作机制不适合推动数字化这种跨部门、求创新的变革。

解决这些难点，普华永道建议统一思想、统筹规划，并建立与企业数字化成熟度相匹配的推进机制。

一、统一思想

企业数字化转型定义：企业综合利用各种数字技术，与业务模式转型相结合，为企业解决问题、创造价值、提升企业业绩的持续性过程。

这个定义里，数字化包括信息化也包含业务模式转型。企业可以对数字化转型有不同的定义，重要的是了解数字化、信息化、业务模式转型三者间的关系。不论怎么定义，底层的业务逻辑、系统架构、业务与系统间的衔接，该怎么做还是怎么做。

二、设定目标

科学+艺术的方式，是企业制定数字化蓝图的手段。由懂数字技术能力的专家和懂企业业务痛点的专业人员一起，以设计思维（Design Thinking）的分析方式快速勾勒出企业应用数字化的主要场景以及可能实现的状态，即数字化蓝图，然后沿着蓝图逐步深入（见图11）。

图11：“科学+艺术”勾勒数字化蓝图

三、选择路径

建议企业采纳自上而下的顶层规划和自下而上的局部尝试并行。不同的局部尝试发生冲突时，遵循直接客户相关的解决方案优先、客户体验优先，以及 IT 架构前瞻性优先原则。在切入点的考虑上，优先考虑推进企业业务和管理的线上化，以充分利用疫情期间培养的习惯。

四、建立推进机制

依据企业对数字化转型的不同应用程度，数字化推进方式可采用“探索式”、“协调式”、“集中式”、“嵌入式”四种方式（见图12）。关键是是否需要一个中心化的数字化管控组织。

图12：企业数字化转型推进的四种方式

数字化转型初期，企业尚未确立整体推进方案，但局部试点的条件还是具备的，这时采取探索式，鼓励各 BU 局部尝试；之后，随着企业对数字化的应用加深，跨部门的协调需求加剧，向着协调式、集中管理式过渡。最终实现的是嵌入式管理，全企业在顶层规划下的数字化转型。

五、IT能力建设

资源层面通过内外 IT 力量的整合/借用。运作方式上，从项目制向产品制转移；人员上，初期重点强化 IT 团队中的产品经理、数据分析、业务架构类的队伍建设。

不同类型企业在转型过程中面临的难点是不一样的。对于规模较大，业务较复杂的企业，在转型初期，建立适合的转型推进机制，是比解决技术上的难点更重要的事情。

企业数字化转型，主要原因有三：

在数字化转型的过程中，一定要引入系统工程，整合信息、数据和技术系统，要系统地策划数据源、数据呈现、数据分析、自动诊断和反馈，深度挖掘数据价值，改变业务和管理模式。千万不要把数字化转型当成数字化展现的工具，那只是给传统企业披上了一层新衣罢了。

第一阶段：数据连接、采集、整理

数据是数字化的基础，数字化转型的第一步往往都是先进行数据连接。要分析什么业务，分析的指标有哪些，需要的数据有哪些，当下已有哪些数据，哪些数据不足需要定向收集。

比如：生产可以通过传感器等设备收集生产环节的数据。

库存可用过扫码等手段来收集，以及后续物流运输数据。

销售可以通过改进业务流程，设置数据采集环节来收集数据。

营销可以通过网站的埋点来收集用户的行为数据。

数据采集的成本比较高，而且往往大动干戈。建议先做好数字化路线和场景的规划，尽量自顶而下推导到底需要哪些数据及其采集技术，往往数据采集的难点不在于技术层面，而在于业务层面的推动。

第二阶段：数据分析及可视化

数据连接完成后，下一步是基于业务需求分析和可视化展示。分析分为历史和当下数据按指标、业务归类展示，生成报表、可视化报告。涉及到具体问题比方说找到带来80%营收的20%家优质代理商，则需要数据挖掘技术来追踪定位。数字化成熟到一定程度，各个业务都应该有相应的可视化模块，运用商务智能BI系统或制造智能MI系统，这是企业实现数字可视化的重要工具。

第三阶段：精益分析

在第一阶段和第二阶段推进一段时间之后，企业多数已经具备自动化和信息化的基础，往往这时候企业会开始思考：“我有这么多数据，能看到这么多报表，我怎么提升效率降低成本呢？”因此，进入数字化转型的第三阶段精益分析。

传统企业在推行精益/工业工程方法和工具时，工业工程师或咨询师一般通过现场诊断分析来发现企业生产运营管理的问题，并指导企业持续改善的路线。

绝大部分生产制造企业在精益化方面相对落后，而精益分析的阶段需要企业利用数字化软硬件技术和工具，来固化、简化并优化精益化的过程，将原来经验驱动的现场诊断，逐步转化并结合实时数据驱动的数字化诊断，更客观、更及时、更全面、更智能地去发现企业生产系统中存在的浪费和问题，这也是智能制造中所谓“智能”的第一小步。

第四阶段：高阶分析

基于第三阶段精益分析的成果，企业及其管理者被赋能，能够更简单、更准确、更及时地发现企业的生产运营问题后，就面临到如何分析问题产生原因并且提供问题解决方案的挑战。

这时候就该是大数据和人工智能技术的用武之地，通过机器学习等技术对最佳历史实践进行提炼并预测，通过APS等技术为企业的计划排程提供智能决策，通过知识图谱等技术构建企业的知识库，通过计算机视觉听觉等技术替代现场枯燥无聊的重复劳动工位等。

针对于每一种行业、每一道工艺、每一个流程节点，都可能有一些工业应用场景需要大数据和人工智能技术，来辅助管理人员进行快速决策，乃至解放管理人员进行自动决策，从而真正实现企业智能制造，是为高阶分析。

第五阶段：全面转型

当企业推进内部的智能高阶分析至一定阶段之后，必然需要与全供应链的其他智能企业进行连接，实现智能化的全面转型。

数字化转型是利用最新的数字化技术和能力来驱动组织商业模式的创新，目的是为了实现业务的转型、创新和增长，所以数字化转型一定是业务的转型。

近年来，随着互联网的飞速发展与普及，根据国家互联网信息办公室发布的《数字中国发展报告（2021 年）》显示，从 2017 年到 2021 年，我国网民规模从 亿增长到 亿，互联网普及率从 提升至 73%，特别是农村地区互联网普及率提升到 。 其实，在最近的十年里，营销领域发生了翻天覆地的变化。从最初的营销人员线下跑客户签单，转变为电话营销；后期发展到网络时代，大家都在互联网上搜索属于自己的客户；再到大数据时代，由于移动端的兴起，我们慢慢把目光转移到了移动端，成本的节约是显而易见的。随着时代的变迁正在督促着我们不断的改变自己的营销模式。 本指南带您了解为什么数字营销很重要？企业做数字化营销需要什么专业人员以及企业如何进行数字化营销？

2021年的疫情极大提高了全社会对数字化的认识，以远程协作为代表的、基于数字平台运作的方式成为人们因为疫情而禁足时现实的选择。疫情极大地提升了整个国家社会治理技术的进步，整个社会在移动互联网和大数据的支撑下，以无死角无缝隙无断点的方式，实现了对人员流动的有效监控，国家治理能力迈上了一个新的台阶。

数字技术的巨大影响绝不仅仅局限于疫情之下人员流动这样的特殊阶段、特殊场景之下。企业的数字化转型的迫切性表现的更为突出。

每个企业都有自己的创新方式，但是近年来，数字化转型一直是对技术给全球企业带来的快速颠覆关键反应，同时也面临着挑战。对于大多数企业来说，数字化转型是由增长机会推动的，它不仅具有竞争力，面向未来的企业的战略，而且已成为生存的强制性和快速要求，企业实施强大的数字化转型战略，以保持领先于未来的中断。

一、什么是企业数字化转型

企业数字化转型，是指企业利用数字技术，将企业生产经营的某一个环节甚至整个业务流程的信息数据全部整合起来，形成有价值的数字资产，通过大数据，云计算等处理技术反馈有效信息，最终赋能到企业商业价值的过程。

二、企业做数字化转型的理由

1、能够提高工作效率

数字化转型能够让员工在部门与部门之间的沟通更加顺畅，让整个组织持续数据流，能够让客户的整个生命周期中从一个阶段到另一个阶段的无缝过渡，节省时间，提高效率。

2、提高透明度

数字化转型能够实时深入研究日常数据的能力使得业务的各个方面都能够稳定的运营。最重要的是，能够增加跨团队的透明度，看到运营的每一个阶段，快速解决问题。

3、降低成本

大多数企业都需要花费大量的金钱和时间来维护旧系统遗留的问题和产品，而数字化转型能够通过集成高效处理流程和快速识别问题，从而节省时间和金钱。

4、增加收益

数字化转型可以通过数据识别到当前业务流程中的缺陷，提高业务不同方面的透明度，员工和管理层可以通过模式识别，趋势评估和数据驱动型改进，从而实现最大限度地降低成本，轻松增加收入。

5、提高用户体验

数字化转型的成功与否核心是客户，提高了用户的体验，意味着转型有价值。所以，数字化转型能够通过系统查看并深入了解消费者消费流程，了解库存剩余，可用的服务和产品，节省销售，使得整体更清洁，更简单的购买流程。

6、提高竞争优势

企业之间的业务竞争是非常激烈的，通过数字化转型可以提前计划新系统所需的特性和功能，拨入企业擅长的内容以及可以改善业务的位置，从而改善业务基础设施，提高您在行业中的优势。

低代码如何助力企业数字化转型？

通过前边对数字化转型的讲解，大家应该明白这种转型改革并不是针对某个人、亦或是某个部门，而是企业整体所有员工的共同改革。这样一来有一个问题就出现了，数字化本身算是前沿的领域，很多技术、应用都只是局限在IT部门，像销售、市场、制造等部门可能并不了解数字化，也就很难在发展中提供足够的助力。

要知道数字化转型可是一个系统级的工程，如果没有企业整体的共同发展建设，那么是很难成功落地，并发挥巨大作用的。

通俗来讲，你可以理解为将企业业务场景的数据与流程搬至线上，通过数字化来运转与呈现；这一过程，大多数企业完成了从纸笔、Excel到使用CRM\ERP等管理系统、甚至定制开发企业应用的转型。

应用功能越来越多，成本却越来越高，而且使用起来也越来越繁琐，不同业务之间的数据不相通，业务也难以协同。这无疑与企业渴望通过数字化转型来降本增效的初衷相悖。所以低代码的各种应用及服务就开始大规模的发展起来，并成功在众多数字化转型企业中实现了价值。

低代码开发有哪些优势？

1、成倍增长的开发速度

除了从一开始就实现更快的开发之外，低代码平台还有可能通过每个项目加快软件开发生命周期。这是因为，每次开发人员构建新的代码块时，他们都可以将其存储下来，以便在下一个项目中复用。

2、解决开发商短缺问题

有经验的开发人员无法跟上对软件不断增长的需求。低代码开发通过提高生产力和促进公民发展来帮助应对这一挑战。

3、成本更低

传统的应用程序开发需要很高的费用，这主要是因为开发人员需要耗费很长的时间需要手工编写大量的代码，人力成本很高，但是使用低代码开发平台开发应用程序，只需要编写少量的代码，而且无需花费大量时间进行测试和修改，所以人力成本比较低，开发费用也比传统应用程序开发低，能够为企业节约一笔费用。

4、维护性更好

对于传统应用程序，维护和升级需要很长时间。开发人员必须手动修复错误并添加新功能。但是，通过低代码平台开发的应用程序，维护难度和代码量也较低，所以，可以提高系统的维护性。

5、频繁迭代以获得更好的解决方案

由于低代码可实现更频繁的迭代，因此在整个开发过程中可以更快、更频繁地实现反馈。这最终有助于确保解决方案更好地与组织及其客户提出的需求和期望保持一致。

企业的数字化，应该明确的一点不是为了“数字化”而数字化，而是因为数字化可以将固有的信息壁垒予以打破，让原先不对称的信息格局得到改善，从而最大程度地实现企业团队的运营效率。因此，转型的首要在于尽快引入数字化、信息化，而是重新梳理原有流程，将每个环节的动作予以标准化的尝试，而动作是否能够标准，则对应了三种可能性的剧情，对应三种数字化应用程度的判断。可能性的剧情一，即环节中的流程动作高度可标准，例如传统工业单位中，例如采集不同零部件来组装成整机的设备厂商，过往的流程是销售部下单，并对合同、设备配置信息等予以多份文件的复印并派发到各个部门，之后由销售跟进进度，研发定位采购，生产装配配合成品的交付。如上，复印及派发文件的环节，完全便可以由企业内部搭建的ERP平台来予以信息共享，从而让信息可追溯、可查询，而这也是早些年多企业开展ERP系统上线的重要原因。可能性的剧情二，如上装配工厂的流程，其往往客户有对部分零部件定制化的需求，而这种需求的表述和传达，往往是由销售部与客户交流，进而转述给研发部，再由研发出具图纸予以计划室，再由计划室分流确认对外采购抑或自行加工。如上环节，经过层层的转述之后，常常会出现实际产出与客户表达仍有一定差距的情况，而这种沟通不透明、流程周期过长的情况，完全可以通过数字化的方式来解决。例如我们看到在MES、PLM等系统中，已经有工业软件商将三维可视化模块集成到系统中，客户、销售、研发、生产等多部门可通过同个系统进行即时交流，同时共享三维可视化视图，一方对模型的操作完全可同步共享到其他参与方的界面上，从而形成更加一致的认知。可能性的剧情三，则是对于以上出现的可能定制化的情况，在很多情景中可以作为企业计划上线的数字化系统的数据颗粒标准。例如以上出厂的整机设备，如包含了多层钢架结构，例如吹膜机等，则往往需要考究客户实际厂房的规模规格，从而调整具体钢架的尺寸。对于厂商来说，其自定义的钢架标准往往不适合客户厂房的实际需求，那么便可以从实际的案例中反而以客户厂房的常见标准来定义钢架生产的标准，从而形成更加细致的数字颗粒标准，而这种标准则可以置入数字化系统中，作为具体配置参数的具体选项，从而让各个部门统一于若干个标准中，对应标准动作的开展，而无需过多就特殊定制进行交流。如上，我们可以看到线上的数字化，从流程的设定到具体标准的定义，都与线下流程息息相关，而评判数字化是否有助于企业运营的直观感受，其一来自于简化不必要的流程，其二便是加快了相关认知的统一、节省大量存在歧义可能性的无效交流。线下的逻辑，是线上的重要指导和起点，而后续线上的数字化，反补并能改革了线下的流程。

转型需进一步改善发展环境 。数字化转型是制造业自身发展的现实需要，这一进程中遭遇的多数问题应由市场解决，市场也有能力解决。但是，发展环境的改善需要相关部门的积极推动，在这方面要更好发挥政府作用。 如完善支持鼓励政策，促进制造业数字化改造。通过技术改造贷款贴息、搬迁补助、职工安置补助、加速折旧等方式支持和鼓励企业数字化改造；推动工业数据标准制定与应用，促进数据的开放共享。引导行业组织、企业研究制定工业数据的行业标准、团体标准、企业标准。加强数据安全保护体系建设。强化工业数据和个人信息保护，明确数据在使用、流通过程中的提供者和使用者的安全保护责任与义务；与此同时，加强核心技术攻关，夯实技术基础;围绕制造业数字化转型要求，增强信息基础设施支撑能力；加强国际合作，提升国际影响力；统筹规划与再就业培训、社会保障有机结合等方面也不可忽视。