制造業推進數字化，絕對不是上個工具、建個系統就能完成的，整個流程涉及人才、平臺、戰略業務等多個方面，而這每一項都會影響到制造業是否能夠成功地實現數字化。

在不同階段，制造業的數字化重點又各不相同，無法一概而論，只有每個階段針對性地去洞察、建設、優化才能實現真正意義上的數字化。

在傳統制造業數據建設的過程中，我將企業的數字建設分為了 5個階段：

• 傳統階段：信息碎片化
• 起步階段：業務數字化
• 加速階段：數據價值化
• 成熟階段：數字平臺化
• 智慧階段：智能生態化

接下來，我將具體介紹每個階段的具體表現，大家根據特點自可判斷企業的數字化進程目前處于哪個階段，而后針對性地采取動作。

一、傳統階段：信息碎片化

信息碎片化是傳統階段的典型特征。信息要散分布于企業經營的各個環節，由于缺少信息系統的支持，制造企業主要依賴人力和紙質表單進行信息收集管理工作，實行以人為中心的粗放型管理模式和以紙質表單為載體的運營機制。

1、以人為中心的粗放型管理模式

對于絕大多數處于傳統階段的制造企業，其在日常運營中產生和積累的大量數據，基本處于缺乏標準化管理的狀態，這一階段的制造企業通常會利用 Excel 對數據進行簡單的處理和分析。但是整個數據收集、整理的過程主要依賴個人的經驗和能力，缺乏統一的標準規范，由于缺少系統支持，僅僅利用簡單的辦公軟件難以處理歷史海量數據，并且數據對企業經營管理的支撐相對較弱，因此傳統階段的制造企業對數據的整體利用率較低，管理上主要是傳統的、粗放的式。

2、以紙質表單為載體的運營機制

由于信息化基礎薄弱，傳統階段的制造企業無論辦公事務處理還是業務流程審批，大多以紙質表單為載體。員工拿著紙質文件四處找領導簽字、為紙質文件存儲留有專門的空間等，是這一時期的常見現象。很多企業還專門設有文員一職，他們需要將紙質表單的信息整理成簡單的電子文檔，供管理者參閱。總體而言，紙質表單的大量使用通常會造成運營效率不高、歷史數據追溯困難等問題。

二、起步階段：業務數字化

起步階段的制造企業，通過部署信息系統，對業務流程進行線上的標準化、體系化、規范化管理，實現了從粗放式管理到用數據流推動業務流的轉變。這一階段是對數據資產的原始積累，也是制造業企業數據建設的基礎和開端。

1、數據文化萌芽，啟動企業數據建設

隨著越來越多的管理人員意識到數據的重要性，倡導員工充分利用數據、增強業務能力，企業的管理方式開始發生轉變，數據文化也隨之逐漸萌芽。在文化的感染和熏陶下，企業以核心部門/業務為起點，通過 IT 人員主導、業務人員協助，啟動數據建設。鑒于這一階段制造企業數據建設基本屬于從要開始部署，投入巨大是其典型特征。企業不僅招募了專業的 IT 工程師，配置了充足的人才資源，還投入了大量資金，全力支持數據建設。

2、信息系統主導，加快業務線上流轉

在信息系統的支持下，制造企業部分核心業務的流程運行實現了線上管理模式。業務數據的快速流轉不僅提高了業務團隊內部的協作效率，而且大大降低了人力成本。業務流程在這一階段通過進步的科學梳理和規范簡化釋放出更高的效能。信息系統的部署使原本零散的數據得以整合，同時，數據的可控性和安全性也得到了一定程度的保障。這一階段的制造企業，數據管理初成體系，數據質量漸漸提高，開始逐步系統化打造自己的數據資產。

三、加速階段：數據價值化

通過對企業生產經營活動所產生的數據進行靈活調用、有序整合、多維分析、場景化應用、可視化呈現，數據的價值得到大幅釋放，企業的數據建設與業務管理實現了更緊密的融合，正式邁入加速階段，“依賴數據力量，科學理性決策"的現代管理模式成為主流。

1、聚焦場景，優化 IT 建設

在完成核心業務系統的建設以后，為了應對邊緣的、新增的以及不斷變化的業務需求，廣大制造企業開始以拓展、應用數據價值為導向，持續完善信息系統部署，致力于對更多具體業務場景和經營管理場景進行數字化覆蓋，深化數據與業務的交融。與此同時，企業還儲備了既了解業務、又了解 IT 的雙重技能人才，以此來促進 IT 建設的持續優化、增強數據建設與企業自身的匹配度，充分釋放數字潛能。

具體地，這一時期的企業通常會選擇一些低代碼搭建平臺作為業務系統的補充，來支持小規模業務線或臨時的業務調整，使數據建設工作適應業務變化，例如，織信低代碼、輕流零代碼平臺等，亦或是具有填報功能的 BI 報表平臺等。

在優化 IT 建設的過程中，制造企業還完成了部分核心業務系統之間的打通，實現了部門級協同。通過疏通彼此的工作流程連接點，部分部門之間需密切配合的工作實現了線上管理，企業內部的業務辦作鏈開始貫通。這極大地減少了部門協同障礙，提高了組織運轉效率。例如，客戶營銷管理系統與采購管理系統的打通，使采購人員能夠在第一時間了解客戶的合作意向與訂單信息，立刻安排詢價、比價等采購活動，而且能夠針對客戶不恰當的需求及時給予營銷部門反饋，提前規避風險。

2、實時精準，驅動科學決策

在完成了基本的信息系統部署工作之后，企業的數據建設在業務上持續進行橫向延伸與縱向擴展。數據應用得更廣、更深，價值也得到進一步發掘。典型特征之一便是通過配置數據可視化系統，將抽象的數字進行實時化、具象化、直觀化、多樣化呈現，實現了業務的線上多場景連接與可視化分析。數據不再僅僅為企業提供單一的流程價值，還能夠帶來決策價值。

此階段的企業在對數據進行靈活調取、合理分類、重新組合、深刻剖析中實現數字的理性化業務表達，數據在與業務深度聯動的過程中持續創造價值，推動企業趨向邏輯化運營、科學化管理。企業還實現了各類系統與軟件在 PC 端與移動端的協同應用，以移動化辦公助力高效運營；一線員工可以在移動端隨時隨地填報數據、查閱結果，管理人員能夠通過移動端實時掌握業務信息、及時決策。在這一階段，數據采集與結果呈現不同步、信息傳遞滯后、數據與業務指標難映射、抽象數據難以被理解等問題得到解決。企業進一步解放數據要素、釋放數據價值，充分利用數據的時效性，建立敏捷決策體系。

四、成熟階段：數字平臺化

進入成熟階段，制造企業以消除內部數據壁壘、促進生產經營效率最大化為目標，利用數字平臺對所有數據資產進行統一管理和規劃，減少數據建設的冗余部署。數據實現了跨部門、跨業務、跨系統的無障礙流動，數據效能貫穿于企業日常運營、管理決策、戰略制定全過程。企業甚至開始以內部數據資源為依托，向外進行能力輻射。

1、戰略導向，全面推進數據建設

隨著前幾階段對數據逐漸全面、深入地應用，企業日常經營管理不斷條理化、清晰化，經濟效益也取得顯著增長。因此，成熟階段的企業進一步擴大數據的應用范圍、拓展數據的價值，并將數據驅動的見解作為未來機遇洞察與商業可行性評估的重要依據，依靠數字傳遞的客觀信息理性規劃戰略，與此同時，企業高度重視數據建設，數據建設成為企業戰略規劃的重要組成部分。數據建設愿景與企業發展愿景實現了方向一致性，數據戰略與業務戰略達成了目標協同性，企業在數字策略與宏偉藍圖的全面融合中優質發展。

2、共享數據，企業級協同走向新高度

這一階段的制造企業打造了企業級數字平臺對所有數據進行平臺化、一體化管理，驅動數據建設進步規范化、體系化發展。各業務系統，如ERP、SCM、CRM、MES、WMS等，在數字平臺上實現了集成，數字平臺成為企業統一的數據管理門戶。之前各業務系統獨立運作、各部門互不相通的局面被打破，在對數據資源的高度整合中實現業務資源的科學配置與合理統籌，推動企業對運營管理整體性把控能力的優化升級。

3、全員培養，打造人才建設新體系

員工的數據素養在這一階段有了普遍提高，內部員工自主探索成為企業數據建設的重要方式。企業員工自主搭建應用，或者深度參與應用開發過程，進一步強化數據建設與業務發展的契合。而且，不同于以往直接使用 IT 人員提前開發好的固定分析模板，以業務人員為主導的自助數據分析模式成為主流，推動用戶的多元化發展、業務的自定義式分析與數據的創意性呈現。

4、價值外延，創新應用促進數字產業升級

企業不斷探索以數據推動業務創新的可能。在這一階段，數據的應用場景開始向用戶側擴展，數據的價值隨之由內向外延伸。部分制造企業以自身業務為基礎，以數據為橋梁，與終端用戶以及他們的生活場景實現了連接，初步構建起外部生態。背靠強大的數據平臺支持，此時的企業為用戶提供了連續的、持久的服務，將售后工作融于日常。甚至，對于一些制造企業來說，通過對產品應用場景的數據監測，能夠提前發現異常、規避風險，增強了產品的安全性能。

五、智慧階段：智能生態化

制造業企業將人工智能等先進的數字技術與業務發展進行了更深層次的融合，在企業內部建設了涵蓋智能生產、智能營銷、智能運維、智能預測等全方位智能管理模式；于外部則建設了智能共享、高效流通、可持續利用的數據資源體系，從而打造了彼此信任、互惠互利、價值共創、和諧共生的智慧產業生態。

1、文化引領，塑造企業數字領導力

卓越的數據文化賦予制造企業蓬勃生命力、無限成長力、深刻洞察力和無畏探索力，引領企業成為制造業內數據建設的先鋒。而領先的數據建設又推動數據文化在內部的深入滲透、在外部的廣泛傳播，產生深刻的行業影響，企業持續以優秀的數據文化為指引，塑造自己的數字領導力。

2、人機交互，創新智能化商業模式

人工智能、超級自動化、數字孿生以及物聯網等前沿技術在這一時期得到了廣泛應用，企業建設了全場景智能感知、全流程自動處理、全業務線智能決策的智能工廠。同時，IT 與 OT 實現了更緊密的融合，使工業數據能夠被自動化采集、傳輸與智能應用，企業對工業資產和制造過程的監測能力顯著增強。

3、和諧生態，貫通產業上下游聯動

高度的數據文化共識、完善的生態制度體系、成熟的數字技術支持、以及共同的利益空間，讓企業互聯成為可能。這一階段的制造企業通過對管理邊界的打破與重構，與產業上下游伙伴共同建設了以業務合作為中心，以數據暢享為紐帶的生態體系。

以上 5 個階段即可準確地評估制造業企業生產所處于自動化、數字化還是智能化水平。大家可自行參考。