一、什么是数字化转型？

数字化转型指以客户为中心，利用大数据、人工智能等新一代信息技

术，数据驱动创新或重塑企业营销、管理、供应链、产品、服务、生产、技术架构及生态，降本增效，构建行业新生态。

数字化能力是企业未来发展的核心竞争力和驱动力，体现在企业经验的业务、管理、营销、生产、供应链等各个环节，由内而外作用于企业的方方面面。在数字经济时代下，企业数字化能力越强，增长加速度就越快，就越能牵引企业突破拐点瓶颈期，超越竞争对手，持续增长。

二、为什么要数字化转型？

“十四五”数字经济发展规划指出：数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，是以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态。数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革，成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。

今天，越来越多的企业都在向数字化迈进，希望通过先进的信息技术改变现代商业，带来新的创新机会。在全球经济进入数字化转型时期，数字化转型已成为传统企业的必选题。

 1、增强的数据收集

很多企业都积累了大量有关消费者的数据，但真正的优势来自于分析这些数据以推动业务的发展。数字化转型提供了一种机制，用于获取正确的数据并将其完全集成，以实现更高层次的业务洞察力。它为企业的各种职能部门建立了一种方法，可以将原始数据转换为跨多个接触点的洞察力。因此，它创建了客户体验、运营、生产、财务和业务可能性的单一视角。

2、更好的资源管理

通过数字化转型，将信息和服务统一为一套业务解决方案。它将企业的所有资产集中在一个位置，而不是拥有不同的软件和数据库。到2020年，每家企业将使用平均900个应用程序。因此，很难保持一致的体验。数字化转型可以将应用程序、数据集和软件整合到一个单一的企业智能存储库中。如果没有数字化转型或职能部门之类的东西。它对业务的每个要素都有影响，并可能促进跨部门的流程创新和提高效率。

3、数据驱动的客户洞察力

客户洞察力可以通过数据提高。企业可以通过更好地了解其客户及其需求来制定以客户为中心的计划。这些见解可以通过将结构化数据(个人客户信息)与非结构化数据(社交媒体分析)相结合来帮助促进业务成功。数据使战略能够提供更加相关、定制化和适应性更强的信息。

4、更好的客户体验

当涉及到他们的体验时，客户有很高的期望。客户已经习惯于拥有丰富的选择、合理的定价和快速的交货。企业为此需要提供更好的客户体验(CX)。根据Gartner公司的调查，三分之二以上的企业声称将更加关注客户满意度。他们预测到2020年，这个比例将上升到81%。

5、鼓励数字文化

数字化转型通过为企业员工提供适合其背景的适当工具来培养数字文化。虽然这些技术使沟通变得简单，但它们也有助于企业的数字化转型。在未来，这种数字文化将变得更加重要。为了实现数字化转型的好处，企业员工必须提高技能并接受数字化教育。

6、提高敏捷性

数字化转型带来的结果是，企业变得更加灵活。企业可以通过数字化转型提高其灵活性，通过借鉴软件开发领域的经验来提高性能并实施持续改进(CI)方法。这允许更快的创新和适应，以及增长的途径。

7、提高生产率

让适当的IT工具协同工作可以帮助企业提高生产率并优化工作流程。通过自动化大量繁琐的活动并访问企业的数据，它使团队成员能够更有效地工作。

三、如何数字化转型？

1、第一阶段：数据连接、采集、整理分析

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。

采集到数据还只是第一步，后续需要有大量的工作保证数据质量，数据有问题分析再严谨都是空谈。建议在数字化规划阶段，需要对全数据链路进行详细设计，争取做到几个要点：

①多个系统相联通，至少保证同一种数据在不同系统中是一致的；

②通过数据链路设计使得相邻环节的数据可相互校验；

③数据质量需融入日常运营管理流程。

然后是数据整合。采集到的数据往往都分布在各业务系统内，但后续分析的时候往往会涉及多种业务的数据，比如财务+销售，所以系统之间的数据壁垒要打通，避免数据孤岛。

系统来看，就是从数据分析出发，向上要保证数据口径的统一，避免数据对不上。向下要以分析为目的来搭建数仓和数据中心，让数据整合—数据清洗—数据分析—可视化都在一个平台上进行。

2、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。

3、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。

4、第四阶段：高阶分析

基于精益分析的成果，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。

5、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。

四、欣视景提供解决方案 ，助力企业数字化转型

深圳市欣视景科技股份有限公司是一家专注于智能制造场内供应链智能化数字化领域整体解决方案的集研发、销售、设计、制造和服务于一体的高新技术企业。以底层传感互联及工业云技术为核心驱动，以智能仓库、智能分拣、机器人、机器视觉等技术和产品打造智能制造场内供应链数字化运营生态，欣视景经过十几年的发展，已成为精通行业，拥有核心技术的物流供应链智能化信息化服务供应商。

智能园区解决方案

推动物流电商企业和传统生产企业转型升级。

主要由iPMS智能生产管理系统、SVDT可追踪视频监控系统、iGMS 园区车辆管理系统及其辅助系统组成。整个系统综合 集成了计算机与网络、音视频、移动互联网、无线通信、RFID识别等技术，通过即时准确地进行数据 采集、管理、分析，达到信息化管理的目的，持续提升管理水平、经营绩效和综合竞争力，推动物流电 商企业和传统生产企业转型升级。

数字孪生解决方案

为工业企业数智化转型打造的数据智能和数字孪生端到端解决方案。 

通过物联网、大数据和工业智能引擎打通企业设备和系统间的数据脉络，深入挖掘数据价值，并在孪生技术支持下打造高保真、实时同步的虚拟实体，构建1:1复刻现实的工业元宇宙。 

智能分拣解决方案

为企业提供分拣作业场地解决方案，提升运营及管理能力 

智能分拣解决方案主要包含交叉带自动分拣系统、DWS信息采集管理系统、智能分拣柜系统等一系列基于物流信息化的智能装备，通过合理规划布局，达到减员增效、降本增速的目的。该方案作业效率高，吞吐量大，是工业4.0及物流信息化时代背景下的分拣作业场地最佳解决方案，可有效帮助用户提升运营及管理能力。 

智能仓储解决方案

为企业提供更智能高效的仓储解决方案

智能仓储系统解决方案主要包含智能子母车系统、智能多层穿梭车系统、堆垛机系统、地 面A G V / R G V系 统 、 货 到 人 拣 选 系 统 、 W M S（ 仓 库 管 理 ） 系 统 、W C S（ 仓 库 控 制）系统等一系列基于物流信息化的智能系统，通过对入库、存储、搬运输送分拣与 拣选、物流配送等进行一体化管理，为客户提供更智能高效的仓储解决方案。