【帆软】发展数据要素_智造未来工厂

近日，帆软数字制造事业部发布了一份名为《发展数据要素 智造精益工厂》的行业研究报告。这份报告由高级顾问孙前撰写，深入分析了全球制造业的发展趋势、政策导向以及技术变革，并提出了制造业数据建设成熟度阶段模型，旨在帮助企业在数字化转型浪潮中实现精益生产和智慧管理。报告内容丰富，不仅涵盖了智能技术如物联网、人工智能、大数据分析在制造业中的应用，还探讨了环境可持续、个性化定制、供应链弹性等重要议题，为制造业转型升级提供了全面而深刻的洞察。

这份报告主要探讨了制造业如何通过数据要素的智能化应用，实现精益制造和未来工厂的构建，指出了制造业转型升级的多个关键方向，并提供了详细的数据建设成熟度评估模型和阶段建设行动方案。报告中还包含了丰富的案例分析和前瞻性思考，对于制造业企业在数字化转型过程中的策略制定和实践操作具有很高的参考价值。

在全球制造业不断演进的今天，智能制造和数字化转型已成为行业发展的主要趋势。物联网、人工智能、大数据分析等技术的融合应用，不仅提高了生产效率，降低了成本，也让制造企业能够更快地适应市场需求的变化。同时，环境可持续性也日益成为制造业的重要关注点，减少资源浪费、降低能源消耗、减少污染排放等绿色生产技术越来越受到重视。

个性化和定制化的生产需求推动了制造业向更加灵活的方向发展。企业通过先进的制造技术和生产流程，能够生产出更符合个体需求的产品，从而提高客户满意度。然而，全球供应链的脆弱性也暴露出制造业面临的风险，制造企业正寻求更加分散和弹性的供应链配置，以降低风险。

技术的发展同样带来了对人才需求的变化。随着自动化技术、3D打印、纳米技术、量子计算等新兴技术在制造业中的应用，对于具备数字化、工程、科学等多方面知识的高技能、跨学科背景的人才需求日益增加。

各国政府也纷纷出台政策，推动制造业的数字化转型。美国、德国、欧盟、日本、韩国、东盟等国家和地区都提出了各自的制造业发展战略，旨在通过发展数字化技术、培养数字化人才，提升制造业的竞争力。

在中国，十四五规划明确提出推进智能制造，加快新一代信息技术与制造全过程、全要素的深度融合。2023数字中国建设整体布局规划更是将数字中国建设工作情况作为对有关党政领导干部考核评价的参考，体现了政策层面对数字化的重视和指导。

帆软提出的制造业数据建设成熟度评估模型，为企业在数据建设方面提供了清晰的路径。从数据启蒙阶段到数据与业务管理的融合，再到数据价值的深度开发，企业可以根据自身的发展阶段，制定相应的数据建设策略。

在具体实施方面，企业需要从传统阶段逐步过渡到起步、加速、成熟和智慧阶段。在起步阶段，企业需要构建业务流程数字化，塑造业务管理新模式；在加速阶段，企业需要实现部门级协同，打通有业务关联的部门之间的信息系统；在成熟阶段，企业需要实现企业级协同，建立企业级数据质量评估体系和数据安全管理体系；在智慧阶段，企业需要实现与上下游生态伙伴之间的数据共享，建立统一的数据质量管理体系。

此外，企业还需要关注供应链控制塔的建设，通过智能聚类、回归模型和AI技术等科学方法，优化库存及分货模型，提高供应链的协同效率。同时，企业还需要重视数据分析人才的培养，通过阶梯式培训、考试认证等方式，构建数据分析人才体系。

从IT走向DT，企业需要实现数据资产的卓越运营。这包括管理逻辑的集中、业务执行的分散、全局流程的分层管理以及数据沉淀的支持。在这个过程中，企业需要整合外部资源，协同运作，关注每个细分市场客户的体验，实现指数级增长。

罗兰贝格认为，企业领导者应该积极推进组织变革，应对运营模式的转变，同时积极尝试新型决策工具，实现动态展示、跟踪和管理，持续识别企业运营的改进空间。

这篇文章的灵感来自于《2023帆软第五届智数大会发展数据要素 智造精益工厂》这份报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读。这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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