今天跟大家分享下我对企业信息化、数字化和数智化的理解和思考。国内企业大约是在90年代开始信息化的建设,核心是将信息、表单、流程上线,把事情做规范,留痕,将业务搬到电脑里;在2017年,国内兴起了数字化改革和转型,是基于信息化的数据,通过一定的规则设定做到风险预防、智能排产和智能决策,实现通过数据重新定义业务、定义价值;近些年,随着AI技术的突飞猛进,软件人效的提升,大大降低了定制化软件开发的成本,接着数字化+智能化的概念兴起,人们利用AI实现规则以外的内容的挖掘,让系统像一个会思考的人一样去决策,去推进业务的发展,实现人工智能推动。
三者是递进关系,信息化到数字化再到数智化,信息化是基石,完成了将业务数据线上化,运营效率的提升,让业务看得见;数字化是重构,利用信息化提供的数据信息,对现有业务、流程以价值维度出发,完成对价值的重新定义和流程的重构,并基于规则进行风险的识别、判断、决策,让业务看得懂;数字化是融合,对价值流的深度重构,自主决策,让业务自行运转。
现在制造业的实际情况呢?如果我们以流程上线为信息化的标志,以数据驱动决策为数字化的标志,以智能决策为数智化的标志,我们现在大概率是处在三种状态并存的状态。
核心目标:流程快、差错少、可审计
网络、服务器、终端、安防、机房等 IT 基建、账号权限、信息安全、运维保障
ERP、OA、MES、WMS、CRM、PLM、财务系统、表单电子化、审批线上化、台账系统化
业务流程梳理、SOP 固化、基础数据规范(物料、客户、供应商、BOM)
数据录入、单据审核、报表导出、问题排查、系统运维、备份、权限管理
核心目标:打破孤岛、数据贯通、用数据管业务,实现数据准、看得见、管得住
接口打通:ERP-MES-WMS-CRM-PLM 互联互通,消除数据孤岛,统一入口、统一数据
主数据管理、数据标准、数据质量、数据仓库 / 数据中台、指标体系建设
设备联网(IoT)、数据自动采集、生产、质量、供应链、销售、服务一体化可视
经营看板、实时监控、多维分析、业务复盘、根因分析、效率优化
核心目标:AI + 模型驱动,预测、自动决策、业务创新,实现系统会预测,会优化,会赚钱
需求预测、库存优化、智能排产、质量预判、设备预测性维护、能耗优化
数字孪生、机器视觉质检、RPA+AI 自动化、智能客服、智能风控
异常自动预警、自动派工、自动调度、闭环优化:数据→模型→执行→迭代
柔性生产、个性化定制、服务型制造、产业链协同、生态化运营
2003-2025 极贸易 www.jimaoyi.com 版权所有 | 御融(北京)科技有限公司 All Rights Reserved
增值电信业务经营许可证:京B2-20200664 | 京ICP备14004911号-8