数字化转型要求企业发动全员在各个层级、各个价值链上采用日益商业化的数字突破性技术(如物联网、高级分析、人工智能、自动化和流程数字化),由此改变运营方式,实现深刻而显著的现有和新兴业务价值,以满足客户日益增长的需求。 1、数字化业绩增长数字化时代为企业的营销模式带来变革,传统方式已无法支持快速的营销创新,需要结合新的技术和方法来推动业绩的不断增长。 企业可以通过物联网设备跟踪并衡量消费者的行为,从而预测客户可能倾向购买的产品和服务,了解最佳的营销时点和渠道,为新产品作出更精准的客户画像,有效提升销售线索。再例如,企业可以通过大数据形成的客户洞见预测并监控产品的销售,结合客户的反馈及时作出战术调整,优化营销管理流程和决策,并实现智能维保与售后增值服务。 2、数字化产品设计 通过应用于产品设计和测试的3D仿真和数字孪生技术,企业可以为真实世界里的产品创建虚拟数学模型,并在虚拟空间内进行分析、测试与优化。尤其对于定制产品而言,在虚拟空间里的测试可以大大降低搭建新测试平台的成本。企业还可以通过高阶分析辅助产品从创意到上市全过程的绩效管理,通过挖掘研发过程的数据来加快项目进度,并控制产品开发成本,提高设计过程的效率。 3、 数字化采购 智能化的支出分析通过数据自动提取、品类分类、智能分析及效益跟踪,应用高阶分析对数据进行自动化整合及聚类分析,并以可视化报表呈现可辅助采购决策的数据分析结果,从而有效提升数据的透明度,帮助企业采购人员识别效益潜力;还可以形成可执行可追踪的优化举措,解决支出分析的痛点。另外,基于大数据平台对采购信息进行整合和管理,可以实现对不同供应商的材料质量可追溯,并形成数字化的档案,为之后的采购工作提供指导。 4、数字化供应链 通过搭建端到端的实时供应链可视平台,企业可以实现供应链中的采购商及其供应商、物流商的多用户协同,可以在资源规划、采购决策、订单管理、库存查询、物流跟踪、统计分析等关键环节的业务协同上提供应用支撑。在保证物流、资金流、信息流畅通的前提下提高采购效率,降低采购成本,达到优化供应链资源配置、提高供应链效率的目的。 再比如,企业通过高级分析优化生产和物流计划,实现机器和物料的高度协同。通过高级分析,机台可以对物料需求做出预测,如预测发生缺料,则可以实现自动叫料配料。产品也可以自动入库,实现生产和物流全流程的自动化协同。 5、数字化生产制造
以订单录入流程自动化为例,企业通过机器人流程自动化 (RPA)实现订单自动上传、 订单确认及价格确认功能,然后采用高级分析法,端到端处理绝大多数订单而无须人工介入。这一改变大大缩短了订单录入的时间,减少了人力,降本增效的同时还可以带来一项额外效应,即帮助企业加强合规。 7、工业互联网架构 架构的核心是数据的采集传输和分析,有了数字化的支撑,工业物联网架构能够完美支持项目的敏捷交付,同时依托可扩展的底层架构设计,分阶段逐步交付相关用例,直至实现最终的转型目标。 8、前中后台流程自动化 |
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