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数字化

1、大数据

(1)产业发展的挑战与趋势

伴随大数据技术日趋成熟,国内对于大数据技术的运用变得普及,其中作为企业方来讲,数据资产的梳理、数据平台的规划等问题在数据资产变现的阻碍与挑战。在大数据技术使用逐渐成熟的环境下,快速厘清数据价值投放到所需要的应用场景之中成为红海厮杀的主要手段。睿信致成咨询认为,数据资产变现面临着诸多挑战:

数据系统众多且分散,数据质量参差不齐:在各个企业之中会有多样的应用系统,不同应用系统之间数据标准不同,存储格式不同,存储空间不同,总的来说基本属于数据标准化程度低,颗粒度差异大。同时由于数据来源不同,自动生产采集的数据精确度与人工输入的数据精确度之间也存在较大差异,难以有效支撑管理者决策。

数据缺乏明确的应用场景:许多公司已存在较多数据,但不清楚在这些数据该如何使用,如何为公司已有业务服务,该投入到哪些具体的场景之中使用,数据价值体现较为困难。部分企业从技术驱动角度出发,大力开发大数据平台,组建大数据团队,但由于缺乏具体目标与项目的支撑,导致收效甚微。从应用平台的角度上来看,大数据应用平台的功能界定、系统选择等方面也存在认知不足的情况。

数据的定义来源不清且不够全面:在已经有具体应用场景的数据来说,也出现了在数据定义、数据统计口径、计算公式、数据来源、数据更新频率等方面缺乏清晰定义的情况,同时从宏观层面上来看,在已有的应用场景中,企业现有数据不足以覆盖全部需求,数据应用效果受到影响。

数字化产品定位不明确,销售压力较大:在数据拥有明确的应用场景之前,很难形成成熟的数字化产品进行资产变现,出现了许多企业手握大量数据却很难进行销售的行业状况,其中关于企业数据价值的重塑、数据链条的延伸,如何形成与之相对应的商业模式是需要不断尝试与探索的。

(2)睿信致成经验

睿信致成咨询将竭诚为您提供定制化咨询服务,设计大数据策略路线图,帮助进行应用场景的梳理,明确战略实施路径:

大数据战略咨询:根据客户业务需求和战略目标,通过设计大数据策略路线图,帮助企业确定流程和数据选择的优先级,分析评估其对业务的影响,构建起最佳数据架构,获取大数据价值。

数据资产盘点:根据客户的业务目标进行应用场景需求调研、通过调研结果对企业现有数据进行匹配性分析,最终提出完整的企业数据资产盘点清单。

大数据战略实施路径与策略:帮助客户完成对现存的业务问题从数据可视化向管理图像化的描述与刻画,提出数据质量提升建议,对企业所有大数据资源进行整理盘点,选择适合企业的大数据分析与应用平台,提出合理的战略实施路径与策略,通过后续系统管理的培训,助力企业全面提升大数据战略的实施与数据资产变现。

2、智能制造

(1)产业发展的挑战与趋势

制造业经历了机械化、电气化、自动化和智能化技术变革,从1.0步入4.0,智能制造是工业4.0的重要环节,是促进产业升级、生产变革、模式创新、技术进步与效率提升的关键要素。工信部对于智能制造的定义如下:基于新一代信息技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节,具有自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等特征,旨在提高制造业质量、效益和核心竞争力的先进生产方式。智能制造行业发展具有以下趋势:

制造业智能化进程差异较大,离散型行业提升较快而流程型行业进度较慢:以汽车、电子设备、家电为例的离散型行业的产品具有结构复杂、产品迭代快,智能化需求较高的特点,同时较大的市场空间允许更多智能化的投入,此类产品在目前市场还具有个性化、定制化等需求特征,这些使得智能化投入可以获得更高的附加值;以食品、能源、冶炼为例的流程型行业的产品和流程工艺具有标准化特点,个性化和定制化程度较低,智能化对效益提升的贡献较低。

智能化转型方向各有侧重:随着企业发展侧重点的不同,各自智能化的侧重点也各不相同,重视用户体验的企业更加注重各端对接智能化的投入,偏向于采取围绕用户的发展战略;流程生产类型企业更加侧重于以数字孪生技术实现智能化研发,通过智能制造装备和工业软件,实现数字化生产、设备维护、绩效管理、质量管理和能耗管理,提升生产效率、降低生产成本、缩短生产周期;同时在销售领域内,引入智能化打造综合平台,围绕用户需求进行全流程服务;

……

(2)睿信致成经验

睿信致成咨询将竭诚为您提供定制化咨询服务,洞察发展机遇,厘清智能化变革路径,明确战略方向,把控转型风险,提升管理效率。

智能制造战略规划落地:睿信致成咨询帮助用户梳理、分析所属的智能化制造类型,并厘清可进行智能化的业务链条,紧密结合用户业务现状,提供提升制造价值、优化制造运营流程的战略规划与咨询和实践指导,协助用户高效、低成本的进行智能化生产制造战略转型。

智能化生产组织管理的提升:在企业进行智能化生产的转型过程中,睿信致成咨询将从公司现状出发,结合用户现状和远期目标,进而为客户定制整体管理组织架构,提供全程决策支持。

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