关键步骤
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制定转型规划：
- 企业需要综合利用两化融合管理体系、数字化转型成熟度等参考标准，开展评估诊断,识别转型痛点需求和应用场景。
- 明确转型目标和方向，形成转型规划方案，这一规划应涵盖技术系统架构、标准体系、技术路线、实施任务、投入预算和保障条件等内容。
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组织落地实施：
- 企业需加强组织和条件保障，持续加大数字化投入,组建专门的数字化转型队伍。
- 引导全员强化数字化理念，推动基于数据的产品创新,优化产品数据服务。
- 高标准推进项目实施，深入介入外包开发过程,推动数字化项目与企业业务更好适配融合。
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开展成效评估：
- 以经营目标改善和业务流程优化为导向，聚焦营收增长率、利润率、研发周期等指标,开展转型绩效评价。
- 梳理总结转型目标达成情况,提出优化改进方向。
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推进迭代优化：
- 根据数字化成效评估结果，针对转型实施中的短板和不足,迭代解决方案版本。
- 强化安全防护，优化实施效果，持续推进全流程精益管理水平提升,实现数字化转型的螺旋式上升。
实施方法
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构建统一的数据平台：
- 企业需实施数据治理打破数据孤岛，将分散的数据集中至中央数据库,实现数据的集中管理与高效利用。
- 加强数据治理，确保数据的准确性、一致性和安全性,为企业的决策提供有力支持。
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引入商业智能工具：
- 借助如亿信华辰商业智能软件ABI等先进工具，通过集成CRM、OA、ERP等信息系统,建设统一的经营管理平台。
- 制造企业可快速分析客户需求，识别高价值客户群体,实现精准营销与智能决策。
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推进生产过程智能转型：
- 实施生产全过程的透明化管理，部署基于工业互联网平台的订单管理、设备管理、质量管理等轻量化工业APP。
- 提升生产过程的数字化管控能力，如流程工业企业部署先进控制系统（APC）、实时优化控制系统（RTO）,推广数字孪生技术于生产决策中。
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加速运维服务模式创新：
- 在客户管理、售后服务等领域率先应用生成式人工智能技术，降低服务成本、提高服务效率。
- 鼓励企业开展存量设备管理优化，实时采集分析设备运行数据,探索推动人工智能在设备运维场景落地。
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促进经营管理流程优化：
- 引导集团型企业建设统一的经营管理平台，开展端到端的流程重构和组织优化，实现基于平台的跨层级、跨企业协同管理。
- 基于人工智能、大数据等技术重构和集成商业智能（BI），通过办公自动化（OA）、企业资源计划（ERP）、客户关系管理（CRM）等不同业务信息系统,实现基于模型的智能决策。
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提升供应链弹性和韧性：
- 构建基于工业互联网平台的多级供应商采购管理系统，基于模型优化供应资源结构,保障供应持续稳定。
- 利用大数据建模构建供应链风险预测分析和评估诊断模型,基于模型对供应链风险精准识别和应急防控。
生产制造数字化转型是一个系统工程，需要企业在多个方面共同努力，通过遵循这些关键步骤和实施方法，企业可以逐步实现数字化转型的目标,提升竞争力并适应市场需求的变化。
