《制造业数字化转型路线图》
2022-08-22 07:55:34 6 举报AI智能生成
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数字化转型路线图，重点回答6个核心问题，给出数字化转型的基本原则与实施建议
作者其他创作
大纲/内容
贯彻落实《关于深化新一代信息技术与制造业融合发展的指导意见》，凝聚制造业数字化转型共识
推动制造业生产方式和企业形态根本性变革，提升制造业数字化、网络化、智能化发展水平
为政、产、学、研、用各方组织开展制造业数字化转型工作提供参考
服务于我国制造业数字化建设和推广，为构建可持续发展的制造业数字化转型生态作出贡献
0.1 编写目的
以政府侧和企业侧需求为导向
以“如何推进制造业数字化转型”问题为出发点
是什么
转什么
怎么转
转到哪
用何转
抓什么
回答6个基本问题
0.2 主要内容
0. 内容摘要
西欧
东欧
北美
日本
亚洲东部沿海
历次工业革命所塑造的世界五大工业区
劳动力短缺
1. 不可逆的人口老龄化
保护主义、逆全球化的言论不绝于耳、甚嚣尘上
历史规律是“相通则共进，相闭则各退”
2. 不可逆的经济全球化
经济下行压力是“新常态”
3. 不可逆的 GDP 增速低迷
生产设备不能满负荷运转
制造业利润持续走低
4. 不可逆的制造业产能过剩
第四次工业革命的席卷而来主要工业区遭遇“4个不可逆”
主要工业国家不约而同的将目光聚焦于数字化转型领域，有意支持和引导各类市场主体探索数字化转型的新模式、新业态，鼓励开展技术创新和产业应用，为经济发展注入“强心剂”，加快形成经济发展新的增长点。
1.1.1 内因驱动
各主要经济体纷纷出台数字化战略，期望利用数字化转型增强传统产业竞争力
积极践行“工业4.0”，出台《“创新德国”未来一揽子研究计划》
德国
《关键与新兴技术国家战略》
美国
2030数字罗盘计划
欧盟委员会
《国家数字战略》
英国
《使法国成为突破性技术主导的经济体》
法国
《科学与技术基本计划第六版》
《基于数字的产业创新发展战略》
韩国
国际
国我国政府高度重视数字经济与实体经济融合，产学研用基本形成数字化转型共识。
习近平总书记极具前瞻性、创造性地作出了建设“数字福建”的战略决策，提出了“数字化、网络化、可视化、智慧化”的数字福建建设目标，开创了中国数字化转型的应用实践先河。
2015年，习近平总书记在第二届世界互联网大会开幕式上首次提出推进“数字中国”建设
2017年，党的十九大把“数字中国〞建设提到了国家战略高度，并明确提出要加快建设“数字中国”
2021年，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035年远景目标纲要》中，数字化独占一篇，位列第五“加快数字化发展 建设数字中国”，成为未来五年乃至十五年数字化转型发展的行动纲领
国家发改委等17部门联合发起“数字化转型伙伴行动”，推行普惠性“上云用数赋智”服务，培育数字经济新业态
工信部将出台“两化融合‘十四五’规划〞“制造业数字化转型行动计划〞，制定行业数字化转型路线图
国务院国资委组织实施国有企业数字化转型专项行动计划，突破关键核心技术，培育数字应用场景，打造行业转型样板
各省市也相应出台数字化转型相关政策
国内
1.1.2 政策引领
随着新一代信息技术的快速发展，数字化、网络化、智能化已在包括制造业、能源、交通、医疗、教育等几乎所有传统行业中逐渐渗透
行业竞争表现出新的发展形态，一家企业的竞争对手不再只有传统工业企业的老牌竞争者
华为，《行业数字化转型方法论白皮书》，强调数字化转型是企业战略，强调新一代数字技术深入应用和物理世界与数字世界融合
阿里云，《新一代数字化转型》
麦肯锡，数字化已经极大地改变了组织的运作方式。要想建立数字文化，做到真正的转型，只有通过改变领导团队和一线员工的思维方式和技能来实现
德勤，《国企数字化转型全面提质增效》，认为“数字化转型”是运用新兴技术重新想象商业、组织面向未来的一个发展过程
埃森哲，提出数字化转型是手段不是目的，转型的初心是帮企业解决问题创造价值
IDC ，认为数字化转型分为领导力转型、运营模式转型、工作资源转型、全方位体验转型、信息与数据转型五个方面
主要行业发展报告
1.1.3 行业发展
1.1 背景趋势
制造业数字化转型是产业数字化的重要方向
制造业数字化转型是利用新一代信息技术，加速数据的自动流动，实现制造业全要素、全产业链、全价值链的全面连接，推动制造业企业形态、生产方式发生根本性变革的程度和过程
1. 传统信息化主要含义是“流程”的信息化，而数字化的主要含义是构建“业务数字化、数字资产化、资产服务化、服务业务化”闭环，通过数字化技术能力反哺业务
2. 传统信息化更多关注的是人和流程，而数字化强调的是人、物理世界、数字世界的连通与联动，在数字世界构建一个第三维数字空间，数字空间的数据和模型控制物理世界的实体，也就是产品的整个生产制造过程，最终服务于人，这是制造业数字化转型的核心
数字化转型与传统信息化的区别
1.2.1 内涵
推进制造业数字化转型可以形象地比喻为“育珠、串链、结网”三个方面
企业数字化转型是制造业数字化转型的重要基石
约瑟夫·熊彼特 认为，所谓创新就是要“建立一种新的生产函数”，就是要把一种从来没有的关于生产要素和生产条件的“新组合”引进生产体系中去
数字经济时代，数据是新的生产要素
生产函数的变迁
一方面，坚持创新驱动，拓展新的价值增长点
另一方面，要不断降低企业自身生产成本、管理成本、交易成本
1. \"育珠”即培育数字化企业
构建自主、完整并富有韧性和弹性的供应链产业链，是制造业数字化转型的关键
一方面，要提升供应链数字化管理水平。将与供应链建设运行有关的数据形成有价值的资源，通过数字化运营进行精准分析、科学决策，提供最优化方案。积累沉淀形成数据资产，提升数字化供应链创新能力和价值。
另一方面，要加强产业链数字化配套升级。通过优化产业结构布局，突破产业边界与上下游的产业进行融合，强化产业协作、风险预警与应急处理能力，形成更灵活稳定的产业链。
2. “串链”即构建数字化供应链产业链
数字化生态建设即是制造业数字化转型的要素保障
通过数字化、网络化、智能化的技术和服务手段，驱动数据资源在利益相关方之间形成闭环流动。加强数据、流程、组织和技术等要素的协同创新，全面推进数字化转型升级。
3. “结网”即打造制造业数字化生态
1.2.2 过程
在分工日益精细化的今天，这种新的跨界融合往往较难实现
缺乏跨部门、跨领域以及跨企业的协调融合能力，转型企业的潜能不能最大化，变革的速度也受限
1. 跨界融合难
缺乏明确的战略转型和实施路线图
企业或组织数字化转型缺乏整体性的战略规划，导致对未来数字化的方向与愿景不甚明晰，对企业当前数字化水平认知不足，从而无法客观地判断两者间的差距，确定所需补强的能力
战略上
价值链的单个环节迈的步伐大，但其他环节没有加入，最终导致达不到最终转型效果
战术上
2. 战略规划少
市场经济就是要创造并进而破坏既有的经济结构，这个创造和破坏的过程主要不是通过价格竞争，而是依靠创新竞争实现的
创新的业务模式，必然打破旧有格局，也面临着人员、技术、现有设备等历史包袱的挑战
3. 创新协作弱
数字人才的短缺是企业数字化转型中面临的一大短板，仅仅掌握信息技术的专才将不再适用。同时，数字化转型也是文化重塑的过程
除了技术的更新，更重要的是塑造“敏捷、试错、反思、学习、尊重、平等、用户导向”等适合数字化时代的新文化，只有自上而下形成共识，以人为本、服务于人、激发全员主动性才能转型成功
4. 人才文化缺
1.2.3 挑战
1.2 转型认识
1. 概念综述
培育满足市场需求和行业发展的核心业务是企业生存发展的关键，数字化时代需要企业时刻保持更加敏锐的嗅觉与洞察力，保持资源要素配置的弹性和敏捷度，加速传统业务的“因势而变”和新业务的“顺势而为”，弥合快速变化的外部环境带来的“盈利鸿沟”
“业务为基、技术为翼、组织为骨、文化为魂”的转型体系
业务模式的变革是企业开展数字化转型的出发点和落脚点，是转型价值的直接体现
“产品即服务、服务即产品”的模式更加凸显
加速从“以产品为中心〞转向“以客户为中心”，从规模化转向个性化
如何通过数字化手段创新业务管理模式，提升产品和服务的质量、打造极致的客户体验，是每个数字化时代企业都需要解决的问题
1. 数字化管理
平台化是一种实现连接和共享的架构方式，是提升研发设计效率和质量的有效手段
2. 平台化设计
利用互联网精准对接客户个性化需求这一特点，实现企业研发、生产、服务和商业模式之间的数据贯通，促进供给与需求的精准匹配，实现制造企业和客户价值的共同创造
3. 个性化定制
通过网络化平台整合分散的生产、供应链和销售资源，实现跨部门、跨层级的业务互联与分工合作，推动生产方式由线性链式向网络协同转变，促进企业资源共享、业务优化和效率提升
4. 网络化协同
利用生产制造环节的自感知、自学习、自决策、自执行、自适应，对生产现场“人机料法环”多源异构数据的全面采集和深度分析，发现并消除导致效率瓶颈与产品缺陷的深层次原因，减少制造过程中的不确定性，不断提高生产效率及产品质量，提质降本降耗增效
5. 智能化制造
企业依托平台实现对产品售后使用环节的数据打通，深度挖掘工业数据及其背后价值，探索基于产品使用行为大数据分析、产品增值服务、产品远程运维等新型业务模式，实现从“产品”到“产品＋服务”的转变，同时依靠用户数据驱动产品的持续优化变革，实现企业沿价值链向高附加值环节延伸
6. 服务化延伸
业务模式变革的方向
2.1 业务模式：从“产品中心”向“客户中心”转变
数字化技术促进了人与物、物与物、人与人之间的连接，突破了传统物理层面连接方式和数量的限制，泛在连接和跨域协作形成了海量的数据资产。数据作为新的生产要素将为企业的生产、组织和运营带来了新的价值创造。基于对海量工业数据的采集、分析、治理及共享，并综合大数据、云计算、数字李生等技术积累的专家经验、建立的知识库、沉淀的工艺机理模型，推动生产决策从“人智\"不断发展为机器“辅智、混智”，并向“数智”演进，提升资源优化配置效率
依靠低成本的传感器网络，建立全面、实时、高效的数据采集体系，提升异构工业数据的网络互通能力，支撑多元工业数据的采集，实现企业对工业现场“哑设备、哑岗位”的数字化改造，推动工业设备跨协议互通、跨设备互联、跨域互理解进程，实现数字化转型背景下的全要素全面连接。
1. 泛在互联
通过生产经营等各流程数据的自由流动，实现科学决策和对资源配置的优化，从而达到全要素生产率提高的目的
2. 数据驱动
软件是构建数据自由流动的规则体系。软件定义的核心是实现“硬件资源的软件化”，提升资源的弹性和灵活性
3. 软件定义
平台是连接多方参与的信息服务共享载体，是全要素连接的枢纽，是资源配置的核心
4. 平台支撑
技术范式变革方向
2.2 技术范式：从“人智驱动”向“数智驱动〞转变
新业务和新技术的创新实现，需要组织结构、人员结构和行为方式等相应作出调整，支撑新业务新技术的应用落地。传统的“层级式”组织架构，信息从上至下传递效率低，很难适应快节奏的市场变化以及客户对于生产全流程参与的需求。数字化时代，信息的传递更需要“广播式”，每个人都可以成为信息发布的节点，这需要管理者构建新型组织方式为员工提供开放共享、沟通协作的平台，减少信息壁垒，实现降本增效。
液态组织是一种能够自我组织、自我适应的组织形态，在液态组织中，每个员工都成为组织网络上的一个节点，带动企业资源围绕市场变化和客户需求而不断改变自己的组织和驱动方式，提高企业快速响应外部环境变化的敏捷性
液态组织的持续动力不是利益而是思想，企业将从管理走向治理，从以流程为核心，追求有序和高效，走向以人为本，关注成长的动力和可持续性
1. 业态组织
高效灵活是企业内部组织结构变革的关键目标
形成小巧灵动的“特种部队”，绑定业务团队和职能团队
2. 灵活机制
企业将工艺、知识、创意等技术能力资源以数字化形态置于企业的资源平台中，形成可以共享的资源库，汇聚知识基础、沉淀核心能力、发挥知识洞察价值，服务于每一个“节点员工”、每一支“特种部队”，加速技术成果的产业化
同时聚集技术团队和需求方于同一平台，把共享资源可视化、可量化、可交易化，使共享平台有效运转，助力企业永续经营，同时提升孵化培育能力
3. 资源共享
在要素资源配置更加灵活的趋势下，“闭门造车”将会错失用户，无法生存
企业管理者需要树立与客户共同定义新产品、与客户共同创造新业务、与客户共享新价值的企业经营战略，利用灵活的组织和平台资源围绕企业战略自组织、自涌现，让客户需求直达产品研发、设计、生产和服务的创造过程，用企业能力满足用户需求，为用户创造新价值
4. 战略重塑
组织方式变革方向
2.3 组织方式：从“传统组织”向“柔性组织”转变
法国凯捷咨询公司曾对8个国家 340 家企业中1700名经理人进行过调研，62%的人认为企业文化是数字化转型第一障碍，由此可见，企业文化在数字化转型中的重要性和建设难度
传统的数字化转型更着重于技术、管理等，而忽视了企业运行的基础要素“人〞在数字化转型中发挥的重要作用。企业通过从上至下推行数字化理念，最终的目标是培养企业全员从数字化角度思考问题，用数字化工具解决问题的逻辑，形成企业的数字化文化
企业进行数字化转型的目的就是以高效灵活的战略、组织和运营应对时代的不确定性，这就需要整个组织具备拥抱变革的精神和勇气
1. 拥抱变革
在企业内部，要形成真诚、开放、合作的企业文化，通过齐心合力和共同努力，创造更有竞争力的产品和服务，提升企业竞争力
在企业外部，也要发扬开放合作精神，与客户和上下游合作伙伴紧密合作，共建和谐共生的生态圈，构建富有竞争力和可持续性发展的商业模式，为社会的繁荣、进步，为数字经济的蓬勃发展，作出应有的贡献
2. 开放合作
数据已成为数字经济时代的关键生产要素，算法也成为一种新型生产力
在推进数字化转型过程中，除了重视数据以外，还要提升全员数字素养，在数字优先和数据驱动决策的理念下，充分利用数字化手段和方法，有效地发现、获取、利用数据，优化与提升制造与服务效率与质量
3. 数字素养
人是企业数字化转型的设计者和执行者，是企业文化的核心，也是事关企业数字化转型成功与否的决定性因素。如果仅仅停留在“机器换人”视角、停留在人工智能等纯技术环节，而没有帮助、激发“人”这个企业中最具价值的主体，就会本末倒置，数字化转型很难取得理想的实施效果
树立人为核心、机器服务于人的意识，合理利用自动化、数字化、网络化、智能化等技术手段，解放人的体力与脑力，赋能与拓展人的能力，发挥协同优势，促进人与企业的创新
4. 人本精神
企业全体员工需要对数字化转型的意义有深刻的认识和充分的理解，数字化转型绝非仅仅是企业领导层甚至是信息化部门的事情，需要全员的共同努力，只有全员深刻理解数字化转型的重大意义并在日常工作中认真践行，群策群力，才能成功实现企业数字化转型
5. 全员使命
文化意识变革方向
2.4 文化意识：从“执行文化”向“人本文化”转变
2. 转型维度
六大原则
疫情期间，在传统业务受到极大冲击被迫按下“暂停键”之时，企业全面数字化转型却按下了“快进键”。疫情下实现业务增长的要么是“数字化原住民”企业，要么是“数字化新移民”企业，而那些“数字化贫民”企业则面临着束手无策甚至被迫倒闭的困境
越来越多的制造企业直观、深切地感受到数字化转型带来的显著优势，不再踌躇于“要不要”转型，更加深入思考“转什么”、“怎么转”
数字化转型不能只停留在技术手段上的改进，而要上升为关乎企业未来生存发展的经营战略层面加以部署，以数字化转型战略引|领企业转型升级
3.1 战略引领：数字化转型不是可选题而是必选题
数字化转型涉及组织、流程、业务、部门协作等一系列变革，涉及员工思想转变、管理优化、利益再分配等方方面面，没有“一把手”强有力的支持，只靠业务部门修修补补，往往举步维艰，最终将无疾而终归于失败
更为重要的是，数字化转型实际上是“一把手”的一场自我革命之旅，“一把手”要有自我否定的勇气，摒弃路径依赖，重塑对企业发展与生存的认知
3.2 顶层挂帅：数字化转型需坚持“一把手”工程
国家层面，标准上的持续高速突破为我国实现3G跟跑、4G 并跑、5G领跑奠定了坚实的基础。同样的经验也适用于数字化时代
企业层面，在着手实施数字化改造之前，需要企业在企业内部率先完成标准化，编制起一套企业内部的数据字典，建立统一的数据标准体系，为实现企业内各类数据的互联互通互理解提供保障
避免出现“先乱后治”的发展怪圈
3.3 标准先行：数字化转型第一要务是实现标准化
数字化转型不是简单的 “机器换人”，技术赋能不等于技术万能。盲目追求新技术、新设备、新模式的应用，只会是为了数字化而数字化、为了转而转。任何再智能、再先进的技术和手段归根结底都是服务于人的需求
企业需高度重视全员数字化素养的培育，把数字优先思想贯穿到企业精神文化、制度文化和物质文化建设全过程，激发全员在面对实际问题时，从“能用、会用〞向“想用、爱用”数字化手段转变的能动性
3.4 数字思维：比“机器换人〞更重要是“数字换脑”
数字化转型没有针对所有行业和企业的“标准答案”，每一家企业在数字化进程中都需要探索属于自己的转型之路
顶层战略规划和清晰的长远目标 + 结合企业实际情况的转型路线和转型计划 + 企业自身的难点痛点为切入点
在转型过程中，企业通过分阶段推进数字化转型计划，在实施过程中不断对路线图进行优化和完善，从而由点及面地推行企业数字化转型
3.5 分步实施：数字化转型需要分阶段“私人定制”
数字化转型不是一个短期上线的实施项目，而是一个持续迭代的系统工程
需要持续不断进行“目标-方案-执行-改进”的循环往复
数字化转型虽是一条曲折崎岖的道路，但也是一条越走越宽、越走越平坦的道路
数字化转型也并非想象中那么难，不是推倒之前的投入从头开始，企业正在做的一切有关智能制造、工业互联网、两化融合的实践，只要能够有利于提质、降本、增效、减存，为客户创造价值、为企业带来新的经济增长点，皆为践行数字化转型
3.6 持续改进：数字化转型只有进行时没有完成时
3. 转型原则
制造业数字化转型通用能力 “海星”象限
进阶实践可以指导企业转型的发展方向，落地实施还需要形成具体的、可执行的数字化转型建设方案，将理论与方法转化成切实的业务价值，从而帮助制造业企业实现数字化转型的价值目标
单点应用的目标是实现企业关键业务环节的数字化表达，关注点在于通过数字化工具和设备投入，实现某一环节的数据汇聚和互联互通互操作，基于数据解决实际遇到的单点问题
单点应用的主要特征体现在企业研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等某个环节的数字化实践应用上
单点应用的突破点需要抽象出高频重复、成本低、收益大且相对独立的业务场景，把握数据这一核心驱动要素，从采集、汇聚、分析到沉淀，将数据的价值融合到企业关键环节活动中，从流程驱动转向数据驱动
单点应用对于数字化能力基础薄弱或数字化资金投入能力有限的企业，能够帮助其在短期内投入最小成本收获较大价值，带来明显收益或困境改观
4.1.1 实践描述
在各核心业务环节中实施数字化改造，加强运营精细化管理，减少重复提升效率，利用数字化方法实现业务流程化、行为标准化、控制过程化、决策程序化，推动业务规范化建设
业务域
通过多元数据汇聚、协议灵活配置、数字化建模仿真等赋能技术，实现关键环节业务产线的自动化改造，把握数据对生产运营中关键环节的重要作用，实现关键业务线数据实时采集与互联互通，产品设计和生产服务的数字化等
技术域
尝试在各部门的职能范围内实现岗位调整、清晰权责、职权优化与业务匹配高效运行，实现组织优化重组，要素合理配置。推动管理指标数据化、措施具体化、考核定量化，奖惩有依据，实现规范化管理
组织域
以企业生产经营中关键环节的数字化单点应用实践为契机，提升此环节相关人员的数字化基本认知以及对数字化工具和设备的使用能力，逐步养成使用数字化方法的工作习惯，进而实现企业内部更大范围人员的数字素养提升
文化域
该阶段以企业内部分员工个体实践为主要驱动，员工在处理具体问题时，考虑尝试或已熟练使用数字化手段优化组织、技术、业务等环节，解决实际问题。
执行域
4.1.2 能力要素
4.1 单点应用：数字化投入如何快速给我带来收益？
开展局部优化的目标是借助数字化的手段，将过去局限于某个设备、系统或业务环节的数据进行系统性集成管理，打破信息孤岛，实现跨部门、跨系统和跨业务环节的集成优化，从而达到降本增效的目的
局部优化以企业关键业务为核心，实现相关多业务环节和流程系统的集成。基于关键设备和业务系统的数据集成共享，开展业务流程优化设计和组织架构调整，形成数据驱动的系统建设、集成、运维和持续改进机制
局部优化对传统的已建立的规则和工业实践发起挑战，是数字化新方案对既有方案的改造升级。局部优化对于具备一定数字化基础的企业，有助于进一步深入开展业务数字化，积累数字化实践经验，为企业的全面数字化打下扎实基础
4.2.1 实践描述
对整个业务流程进行数字化的打通，以客户需求为导向，提升产品增值服务品质、拓展延伸服务价值链，实现线上线下服务协同，为公司业务的转型升级提供新模式，发展新业态
利用模型构建、仿真优化、能力输出、数据融合的科学管理和 MES、 ERP、PLM 等系统，通过数据跨系统自由流动完成各体系互操作数字化发展，破除“部门墙〞、“数据篱\"、“流程档〞，实现跨部门的系统互通、数据互联，全线打通数据孤岛，实现系统的集成发展
推动公司利用线上管理系统，通过管理信息数据的汇聚和流通，实现网络化组织管理流程。配合业务流程的打通和技术系统的集成，优化组织方式和结构，实现快速、高效的精益管理模式
通过企业数字化系统集成，使员工的数字化理念进一步加深，逐步增强员工在工作实践中的数字化思维，提升数字化方法解决问题的能力，初步达到人机协作的生产经营状态
该阶段以企业内中层管理人员组织实践为主要动力，中层管理者对某条业务线或某一领域进行数字化改造，推动以系统集成为特征的局部优化落地实践
4.2.2 能力要素
4.2 局部优化：我的企业还需要哪些环节数字化改造？
开展体系融合的目标是通过工业互联网平台汇集各要素资源，形成支撑能力，关注点在于平台建设，以实现企业全链条业务的优化和协同共享
体系融合体现在多个环节的协同优化，数字技术应用深入整个企业生产经营全过程，行业级工业互联网平台在此阶段涌现
平台作为该阶段数字化转型的关键基础设施，一方面将管理知识、工艺机理、专家经验等沉淀封装形成可复用、可移植的微服务组件、工业 APP，并结合海量数据分析和决策优化，实现机理模型结合数据科学的智能化，突破原有知识边界和封闭知识体系，带来新的知识；另一方面通过人、机、物的全面互联，打通企业研发设计、生产、供应、销售、服务等各个业务环节，实现各方面资源要素的连接与整合，推动资源的高效配置与内外部的协同优化
4.3.1 实践描述
根据为客户创造价值和公司发展愿景，在平台交互定制、协同设计制造等方面夯实平合功能的全面运用，着力实现所有设备资产、生产过程、管理运营和商业活动等所有业务线的融合贯通
深入应用云计算、大数据、物联网、数字孪生等赋能技术，构建工业互联网平台，实现全业务链条数据的互联互通互理解，发展研发、生产、制造、运营及服务的云边协同、边边协同的应用模式，形成平台化解决方案
在企业各层面实现岗位优化与专业化整合，构建设计研发质量、生产经营效益等多因素综合评价管理体系，实现灵活快速、持续优化的敏捷型组织架构，推进向平台型企业的转型
实现企业数字素养的进一步夯实和富有创造力文化的建设形成。通过虚拟与现实结合的方式提升员工数字化思维，深化机器服务于人的理念，达到文化意识与生产力的高度融合促进
该阶段以企业内专门负责数字化转型的管理者（转型官）为主要动力，推动以平台赋能为特征的体系融合落地实践
4.3.2 能力要素
4.3 体系融合：所有业务都值得数字化手段升级一遍！
生态重构的目标在于通过依托工业互联网平台等各类创新载体，打通企业内部、供应链、产业链上下游的信息链、创新链、价值链，实现企业与企业间泛在互联、深度协同、弹性供给、高效配置，开辟多种新型合作路径和商业模式，建立一致价值观企业生态群。重点关注产业生态价值的延伸创造、与合作伙伴和谐共生的可持续发展文化理念
在产业层面，政府（链长）发挥主导和带动作用；头部大型企业（链主）以雄厚的实力和资源控制能力搭建生态平台，吸引企业聚集，在生态内发挥调控作用；中小企业充分发挥自身专业化程度和协作能力的优势，激发市场活性，广泛参与分工；充分发挥企业主体作用，形成高效的产业生态运行模式，打造有机协同，优势互补、合作共赢、持续发展的健康生态
4.4.1 实践描述
以场景化解决方案为撬动的支点，通过对行业的深度理解，提炼行业共性，形成基于痛点需求的全局性创新业务模式，实现以客户为中心的全流程设计，供应链上下游弹性协同，生态价值不断延伸
充分释放大数据、云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术的基础赋能作用，实现人、物、信息的全方位多层次泛在互联互通互理解。持续匹配的算力提升了数据之间的贯通性、场景之间的连通性以及价值的互通性，实现实时高纬决策，进而打破行业的传统边界
重塑企业转型战略，通过构建敏捷型、扁平化的组织结构，实现分布式管理，平台赋能统筹配置优势资源，形成个体及团队自驱动、自组织的管理生态，以支持快速精准的决策方式
建立与环境友好生产、与社会和谐共生的绿色健康生态，构建企业友善的员工关系、鼓励个人价值与企业价值的共同实现，拥抱不确定性，以数字素养为基础，打造以人为本、开放合作的企业文化精神
该阶段以企业全部员工自发积极拥抱数字化为主要驱动，发挥每一位员工的数字化能动性，每一位员工都将成为企业价值文化的践行者与传播者，企业形态与属性将被重新定义
4.4.2 能力要素
4.4 生态重构：我未来将是一家什么样的企业？
4. 进阶实践
制造业数字化转型标准是统一转型认识、打通转型通道、提升转型效率、增强转型效果的重要工具，对于解决企业数字化转型升级中的问题、推进转型进阶起到重要作用。为加快企业数字化转型的顶层设计、全局把握和持续发展，必须坚持标准先行，以标准需求为导向，建立健全制造业数字化转型的标准框架，明确重要标准的研制方向
国标主要集中在全国信息技术标准化技术委员会（TC28）和全国信息安全标准化技术委员会（TC260）技术归口
GB/T 35301-2017
GB/T 36325-2018
GB/T 37732-2019
云计算
GB/T35589-2017
GB/T 37721-2019
GB/T 38666-2020
大数据
GB/T5271.31-2006
人工智能
GB/T37700-2019
GB/T 37724-2019
工业云
计划号 20173824-T-469
20201612-T-469
区块链
GB/T 39116-2020
GB/T 39117-2020
智能制造
GB/T40020-2021
GB/T40021-2021
信息物理系统
5.1 标准化基础
数据资源全生命周期管理、数字化企业的业务流程和决策管理、数字化供应链、数字化转型的支撑工具以及转型服务与评价
突出存在的痛点
数据要素类：对数据采集汇聚、互联互通互理解、共享融合、治理确权等方面的标准化需求，为企业数字化转型的核心驱动要素一数据，提供基础性、全局性的全生命周期数据流转标准框架
数字化企业类：对企业数字化转型过程中业务和管理方面的标准化需求。针对业务流程中的新模式、新业态的发展，决策管理中的战略、组织、决策和供应链的数字化智能化建设，形成标准或指南，指导企业业务流程和决策管理的变革创新工作
数字化工具类：对支撑企业数字化转型操作实现方面的标准化需求，针对数据互联互通互理解工具、知识图谱、机理模型库、平台应用及开发环境等方面形成标准或指南，支撑指导企业数字化转型的具体建设、操作工作
数字化供应链：对数字化转型企业内部及企业间各环节链接的标准化需求，针对供应链上下游的协同稳定、可信度以及风险规避等方面形成标准或指南，指导数字化供应链的规划、建设工作
服务与评价类：对数字化转型持续发展的服务与评估评价的标准化需求，针对促进和支撑数字化转型的持续快速发展，对服务外包、多维度转型效果的评估评价、数字化人才培训等方面形成标准或指南，指导相关建设工作
对应的5类需求
5.2 标准化需求
标准体系是根据使用目的，系统性设计的所需标准的合理组成方案和建立的标准资源的集合，主要包括标准体系框架、标准体系表和标准实体
标准体系 可划分为三种类型：技术型（如云计算、区块链、CPS等），主要以技术的应用和操作为重点；产品型（如工业互联网平台），主要侧重于技术应用和产品服务方面；过程型（如两化融合、智能制造等），涵盖范围广、类型多，侧重多个维度分析发展演进过程。基于以上分类特点，制造业数字化转型的标准体系可归属于过程型标准体系
对于过程型标准体系的构建方法，国际著名标准化理论与实践家魏尔曼最早提出了标准体系三维架构的思想，从多个角度对科学、工程和标准化等概念进行讨论，论述了标准化的目的和作用、标准化的领域和内容，提出了标准化三维空间的概念。此模型采用了时间维、逻辑维、知识维构成的三维架构，三个属性维是相对独立的，三者相互结合而构成的空间立体区域就是标准体系的内容范围
标准体系模型
5.3.1 构建思路
本标准框架由基础共性、通用技术、数据要素、数字化工具、数字化企业、数字化供应链、服务与评价、安全和应用领域九部分组成。围绕“数据驱动、工具转化、流程再造、决策变革、生态重构、持续改进〞的标准化路线，引导支撑企业开展数字化转型工作
安全是转型实施的保障，服务与评价支撑转型的持续改进，应用领域是标准落地推广的具体方向
转型认识和实施的基础
用于统一制造业数字化转型术语、相关概念及通用要求，为其他各部分标准的制定提供支撑。主要包括术语定义、人才培训要求、测试评估规范等方面的标准
1. 基础共性标准
转型实施的赋能
用于指导制造业数字化转型中所使用的通用技术。主要包括工业大数据、工业云、工业区块链、工业智能、数字孪生、工业软件等方面的标准
2. 通用技术标准
转型实施的驱动
用于为制造业数字化转型的核心要素数据的全生命周期流动运转提供规范和引导。主要包括数据采集、数据存储、数据可视、数据共享和数据确权等方面的标准
3. 数据要素标准
转型实施的手段
用于指导制造业数字化转型中使用到的支撑工具。主要包括工业数据字典规范、工业知识图谱、数据治理框架、平台选型指南、机理模型库规范和工业 APP 开发环境要求等方面的标准
4. 数字化工具标准
转型设计及实施的主体
包含业务流程（业务数据化）、运营执行（运营数据化）和决策管理（数据业务化）三部分
5. 数字化企业标准
转型各环节的链接
用于为制造业数字化转型中供应链数字化提供规范和引导。主要包括供应链弹性稳定评价、风险预测预警、供应商分级和可信溯源等方面的标准
6. 数字化供应链标准
转型持续改进的支撑
用于指导制造业数字化转型的持续改进。主要包括服务指南、服务咨询诊断、“链主〞企业评估和企业成熟度评价等方面的标准
7. 服务与评价标准
转型实施的保障
用于指导实现制造业数字化转型的安全保障。主要包括数据安全、网络安全、平台安全和供应链安全等方面的标准
8. 安全标准
标准落地推广的具体方向
用于指导制造业数字化转型的标准落地推广的具体领域。主要包括装备制造、原材料、消费品、电子信息制造、能源和中小企业六大领域的应用
9.应用领域
九个组成部分
5.3.2 标准框架
5.3 标准体系框架
工业互联网平台数据字典
工业设备接入数据字典
数据基础类
工业 APP 可视化开发环境通用要求
工业 APP 接口规范
平台开放应用编程接口规范
工业微服务接口基本要求
异构协议兼容适配指南
微服务参考框架
技术应用类
工业互联网平台选型指南
中小企业数字化转型应用指南
工业互联网平台应用实施的数字化管理、智能化生产、网络化协同、个性化定制和服务化延伸方面的指南
业务指南类
工业互联网平台供应链弹性评价指南
供应商分级分类指南
工业企业上云效果评价
工业 APP 测试规范
服务与评价类
5.4 重点标准研制
5. 标准引领
为更好的服务地方各级政府部门推动制造业数字化转型落地，结合地方实际情况，加快数字化转型进程，按照“企业主体、因地制宜、以评促建、分类支持”的原则，提出了地方推进数字化转型的参考实施方案，协同推进数字产业化和产业数字化
支持运营商以共建共享共用新模式开展5G基站建设
统筹部署大数据中心、云计算中心
推进物联网基础设施建设
一是抓“新基建”建设
推动工业软件等关键产业创新突破
加快建立工业软件核心技术体系和评测标准
发展以数为核心的服务产业
发展数字化转型高端咨询产业
二是抓新兴数字产业
6.1 筑基础：拓展数字基础布局
全面摸查当地企业数字化能力水平和需求
“以评促建、分类支持”，引导企业开展数字化转型升级，因地制宜进行政策扶持
三是抓企业成熟度评估
聚焦重点龙头骨干企业，“一企一策”制定数字化转型升级路线
四是抓龙头企业示范引领
针对中小企业数字化转型，以工业设备和业务系统上云为突破口
采用“云服务券”方式引导上云用云，汇聚并提供中小企业云化产品名录
五是抓中小企业上云用云
6.2 育企业：把握企业主体地位
开展产业链图谱分析、产能地图绘制工作
针对优势产业链实施“一链一策”，优化地方产业链结构与空间布局
六是抓优势产业链“强链补链”
引导工业互联网平台等新型基础设施与产业集群、工业园区对接
探索建立数字化转型公共服务及政策支持推送机制，推动从“企业找服务”向“服务找企业”转变
七是抓优势产业集群和园区建设
6.3 固链群：串产业链结集群网
鼓励各地“因地制宜”制定差异化的政策措施，形成政策合力
以“揭榜挂帅”、“创新竞赛”等形式，加快建设示范应用项目
建立“政府引导、市场主导”的数字经济发展模式，提高企业市场开拓能力
八是抓专项政策支持
培育一批重点领域国家实验室，新一代信息技术信创中心，支持建立国产化软硬件技术孵化、适配平台和验证测试环境
开展数字化转型促进中心创建工作，催生一批数字化转型支撑技术与产品，开发一批转型解决方案，探索转型标准和规范
支持开源社区、开发者社区建设，推广协同创新应用
九是抓创新载体建设
聚焦数字经济产业创新需求，精准布局关键技术、资源条件、科技服务等通用型高层次重大平台，构建创新型全链条服务体系
提供政策宣贯、标准应用、人才实训、检测认证、咨询评价和竞赛组织等服务
十是抓服务体系建设
6.4 强保障：强化政策服务保障
6. 转型落地
《制造业数字化转型路线图》
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