生产制造业智能转型的三个难题

　　对于生产制造企业来说，如果不进行数字化转型，很可能会被时代所抛弃。为什么这么说呢?因为数字化转型已成为制造业向前发展的主旋律，也是制造业必须经历的过程。目前，中国的许多生产制造企业已经开始了数字化转型，但要实现这一目标并不容易。在数字化转型的道路上，很多制造企业经常面临一些难点和挑战。本文将重点介绍生产制造业智能转型升级的三个常见难点。

　　首先，制造企业存在大量数据，但不能直接使用。由于生产到销售的链路长，环节多，虽然有大量的数据积累，但存在着不同系统之间数据分散、数据口径不一致、数据粒度粗、更新频率低等问题。在过去的发展过程中，制造企业根据企业价值链各个环节的需求逐步建立了包括企业ERP管理系统、CRM客户管理系统、供应链系统、MES系统等内部系统，并对接了第三方时间监测系统、电商平台数据系统等外部系统。然而，企业的数据分散在各种不同的系统中，由于系统建设目的和使用方式的不同，导致不同系统之间数据统计的口径不一致。因此，在进行数据分析时，业务人员需要花费大量的时间整合和清洗不同系统中的数据，甚至可能出现大量数据缺失的问题。

　　其次，制造企业知道数据有用，但不知道如何使用。由于制造企业的数字化起步相对较晚，数据在实际业务中的应用较少，业务价值未被充分验证。目前，企业内部对数据的应用大多局限于简单的数据收集、统计和对比，对数据的深度挖掘和洞察仍存在很大不足。例如，在研发和营销方面，研发信息获取方式仍然以传统的问卷调研和入户访谈为主，而营销端在基于售后数据的分析和应用方面仍有所欠缺。数据在销售达成统计方面的应用较多，但在研发和营销中尚未充分利用数据挖掘消费者关注点和使用痛点，以实现业务策略的落地应用。

　　最后，制造企业知道如何使用数据，但能力达不到。制造企业的员工数字化能力差异很大，企业希望通过提升组织和员工的数字化能力来推动数字化转型，但在实施过程中缺乏突破点。尽管目前制造企业在数字化转型方面做出了努力，但整体效果不明显。企业员工的数字化能力提升大多停留在培训层面，主要通过开展数据分析课程赋能业务人员，但与实际工作和业务场景的结合度有限，难以使培训参与人员产生共鸣并切实带来业务价值。此外，负责数字化赋能的部门大多为中后台部门，缺乏足够的话语权，数字化能力的提升尚未与员工的绩效、奖金和晋升挂钩，导致业务数字化转型的推进力度不足，培训流于表面，业务团队的创新能力和精细化运营能力难以得到充分发挥。

　　综上所述，生产制造企业在数字化转型过程中常常面临数据分散、数据应用不足和员工能力不足等难点。解决这些难点是实现数字化转型的关键，有助于生产制造企业在数字化时代获得竞争优势。

       版权说明：

       1、特别声明：以上文章内容仅代表作者本人观点，不代表建米软件观点或立场。如有侵权、违规，可直接反馈本站，我们将立即删除；联系电话：400-8352-114

       2、文章版权：原文来自海客宝网站，版权归原作者所有。