與制造業的朋友聊天時，問我最多的問題是“企業準備數字化轉型，應該如何進行數字化架構設計？”。針對這個問題，我通常的回答是“制造企業在進行數字化轉型時，一定要根據自身的條件及未來發展的需求去規劃企業的數字化架構”。因為，不同行業企業的數據需求與關鍵流程都會存在差異的，哪怕是同一個行業也可能存在較大差異。

肯定很多朋友又會問“那是不是完全沒有參考答案？”。我個人認為，如果大家能對數字化管理有一定理解，還是可以在規劃時找到一些參考依據。今天，就聊聊制造企業如何進行數字化架構的規劃。

1

--什么是制造企業的數字化轉型？--

隨著工業4.0的浪潮席卷全球，制造業正經歷一場前所未有的變革。數字化轉型，作為這場變革的核心，已經成為制造企業提升競爭力、實現可持續發展的必由之路。那么，究竟什么是制造企業的數字化轉型？它又包含哪些關鍵要素？

一、數字化轉型的定義

數字化轉型是指企業利用數字技術，從根本上改變其運營模式、業務流程、產品服務以及客戶體驗，從而實現效率提升、成本降低和創新驅動的過程。對于制造企業而言，數字化轉型不僅僅是引入幾套信息化系統，而是通過數字化手段重構企業的生產、管理、供應鏈等各個環節，打造智能化、網絡化、柔性化的制造體系。

數字化轉型的核心目標是通過數據驅動決策，優化資源配置，提升生產效率，最終實現企業的智能化運營和可持續發展。

二、數字化轉型的基礎條件

要實現數字化轉型，制造企業需要具備以下幾個基礎條件：

1. 信息化基礎設施

數字化轉型的前提是企業具備完善的信息化基礎設施。這包括企業資源計劃（ERP）、制造執行系統（MES）、供應鏈管理系統（SCM）等核心系統的建設與集成。這些系統為企業的數字化轉型提供了數據采集、存儲和處理的基礎平臺。

2. 數據標準化與治理

數字化轉型依賴于高質量的數據。企業需要建立統一的數據標準，確保數據的準確性、一致性和完整性。同時，數據治理體系的建設也至關重要，它能夠確保數據的安全、合規和有效利用。

3. 人才與文化轉型

數字化轉型不僅僅是技術的變革，更是企業文化和人才結構的轉型。企業需要培養一支具備數字化思維和技能的團隊，同時推動全員參與數字化轉型，形成數據驅動的企業文化。

4. 技術創新與生態合作

數字化轉型離不開技術創新。企業需要積極引入云計算、大數據、人工智能、物聯網等新興技術，并與行業內的技術提供商、科研機構等建立合作關系，構建開放的創新生態。

三、數據在管理中的應用

數據是數字化轉型的核心驅動力。在制造企業的管理中，數據的應用貫穿于從建模、采集到分析與應用的全過程。

1. 數據建模

數據建模是數字化轉型的第一步。通過對企業業務流程的梳理和分析，建立數據模型，明確數據的來源、流向和處理邏輯。數據建模不僅能夠幫助企業理清業務邏輯，還能為后續的數據采集和分析提供框架支持。

例如，在生產管理中，企業可以通過建立生產計劃模型、設備狀態模型、質量檢測模型等，將生產過程中的各個環節數字化，形成可量化的指標體系。

2. 數據采集

數據采集是數字化轉型的基礎工作。制造企業需要通過傳感器、物聯網設備、條碼掃描等手段，實時采集生產設備、物料、人員等各個環節的數據。這些數據包括設備運行狀態、生產進度、質量檢測結果等。

數據采集的關鍵在于實時性和全面性。通過實時采集，企業能夠及時發現問題并做出調整；通過全面采集，企業能夠獲得更全面的視角，支持更精準的決策。

3. 數據分析

數據分析是數字化轉型的核心環節。通過對采集到的數據進行清洗、整合和分析，企業能夠從中挖掘出有價值的信息，支持管理決策。

在制造企業中，數據分析可以應用于多個場景。例如：

生產優化：通過分析設備運行數據，識別設備故障的早期征兆，實現預測性維護，減少停機時間。

質量控制：通過分析質量檢測數據，識別生產過程中的質量波動，優化工藝參數，提升產品合格率。

供應鏈管理：通過分析供應鏈數據，優化庫存水平，降低物流成本，提升供應鏈的響應速度。

4. 數據應用

數據分析的最終目的是支持決策和行動。制造企業可以通過數據應用，將分析結果轉化為具體的優化措施。例如：

智能排產：基于歷史數據和實時數據，利用算法優化生產計劃，提升設備利用率和交貨準時率。

個性化定制：通過分析客戶需求數據，實現產品的個性化定制，提升客戶滿意度。

能源管理：通過分析能源消耗數據，優化能源使用，降低生產成本。

數字化轉型是制造企業應對市場變化、提升競爭力的必然選擇。通過構建完善的信息化基礎設施、推動數據標準化與治理、培養數字化人才，并充分利用數據在管理中的應用，制造企業能夠實現從傳統制造向智能制造的轉型升級，邁向高質量發展的新階段。

2

--制造企業如何進行數字化架構規劃--

在進行制造企業數字化架構規劃，大家首先要明白是數字化轉型一定是企業一次管理轉型。既然是管理轉型，我們應該明白管理一般職能包括計劃、組織、領導與控制。而數字化轉型就是通過數字化工具更好提升各項管理職能的效率。有了這個基礎，企業就可以根據管理需求從不同層次進行數字化架構的規劃。

數字化架構規劃不僅需要從全局視角出發，還需要分層設計，確保各層次之間的協同與聯動。簡單的話可以將企業的數字化架構分成三個層次，即：計劃層、執行層、控制層。各個層次又可以根據企業需求啟用不同數字化管理系統。

一、數字化架構規劃的三個層次

制造企業的數字化架構通?？梢苑譃槿齻€層次：計劃層、執行層和控制層*。這三個層次分別對應企業的高層戰略決策、中層運營管理和底層生產控制，共同構成了企業數字化運營的完整體系。

1. 計劃層：戰略與資源規劃

計劃層是企業數字化架構的頂層，主要負責企業的戰略規劃、資源分配和長期決策。這一層次的核心任務是通過數據分析和預測，制定企業的生產計劃、供應鏈計劃和財務計劃，確保企業資源的高效利用。

2. 執行層：運營與過程管理

執行層是數字化架構的中間層，主要負責將計劃層的決策落實到具體的生產運營中。這一層次的核心任務是通過協調生產、庫存、物流等環節，確保生產計劃的順利執行，同時實時監控運營狀態，及時調整策略。

3. 控制層：設備與過程控制

控制層是數字化架構的底層，主要負責生產設備的控制和生產過程的監控。這一層次的核心任務是通過自動化技術和實時數據采集，確保生產設備的高效運行，同時將生產數據反饋給執行層和計劃層，形成閉環管理。

二、計劃層的關鍵數字化系統

計劃層是數字化架構的“大腦”，其核心系統包括ERP、APS、SCM和PLM。這些系統共同支撐企業的戰略規劃和資源分配。

1. ERP（企業資源計劃）

ERP是企業管理的核心系統，集成了財務、人力資源、采購、銷售、庫存等模塊，為企業提供全面的資源管理功能。ERP通過整合企業各部門的數據，幫助企業實現資源的優化配置，支持高層決策。

ERP與MES、WMS、SCM等系統緊密集成，將計劃層的決策傳遞到執行層，同時接收執行層的反饋數據。

2. APS（高級計劃與排程）

APS是一種基于算法的計劃優化工具，用于制定詳細的生產計劃和排程。APS通過考慮設備能力、物料供應、交貨時間等因素，生成最優的生產計劃，提升生產效率和交貨準時率。

APS與ERP、MES系統集成，將優化后的計劃傳遞給MES執行，同時接收MES的實時生產數據。

3. SCM（供應鏈管理）

SCM系統用于管理企業的供應鏈活動，包括采購、物流、庫存和供應商管理。SCM通過優化供應鏈流程，降低庫存成本，提升供應鏈的響應速度和靈活性。

SCM與ERP、WMS系統集成，確保供應鏈數據與生產計劃、庫存管理的無縫銜接。

4. PLM（產品生命周期管理）

PLM系統用于管理產品從設計到退役的全生命周期數據。PLM通過整合設計、工藝、制造等環節的數據，提升產品開發效率和質量。

PLM與ERP、MES系統集成，將產品設計數據傳遞到生產環節，同時接收生產反饋以優化設計。

三、執行層的關鍵數字化系統

執行層是數字化架構的“中樞”，其核心系統包括MES、WMS和CRM。這些系統共同支撐企業的運營管理和過程控制。

1. MES（制造執行系統）

MES是連接計劃層和控制層的橋梁，負責生產過程的實時監控和管理。MES通過采集生產數據，監控生產進度、設備狀態和質量情況，確保生產計劃的順利執行。

MES與ERP、APS、SCADA系統集成，接收計劃層的指令，同時將生產數據反饋給計劃層和控制層。

2. WMS（倉庫管理系統）

WMS系統用于管理倉庫的入庫、出庫、庫存和配送等操作。WMS通過優化倉庫作業流程，提升庫存管理效率和準確性。

WMS與ERP、SCM、MES系統集成，確保庫存數據與生產計劃、供應鏈管理的協同。

3. CRM（客戶關系管理）

CRM系統用于管理企業與客戶之間的交互和關系。CRM通過分析客戶數據，提升客戶滿意度和忠誠度，支持銷售和市場營銷活動。

CRM與ERP、SCM系統集成，將客戶需求傳遞到生產計劃和供應鏈管理中。

四、控制層的關鍵數字化系統

控制層是數字化架構的“神經末梢”，其核心系統包括SCADA、DCS和PLC。這些系統共同支撐生產設備的控制和數據采集。

1. SCADA（數據采集與監控系統）

SCADA系統用于實時監控和控制生產設備和過程。SCADA通過采集設備數據，監控生產狀態，及時發現和解決問題。

SCADA與MES、DCS系統集成，將設備數據傳遞到執行層，同時接收執行層的控制指令。

2. DCS（分布式控制系統）

DCS系統用于控制復雜的工業生產過程，通常應用于化工、電力等行業。DCS通過分布式控制架構，實現生產過程的自動化和優化。

DCS與SCADA、MES系統集成，將過程數據傳遞到執行層，同時接收執行層的優化指令。

3. PLC（可編程邏輯控制器）

PLC是一種用于控制生產設備的硬件設備。PLC通過執行預編程的邏輯指令，控制設備的運行狀態。

PLC與SCADA、DCS系統集成，將設備運行數據傳遞到監控系統，同時接收控制指令。

五、數字化架構規劃的實施建議

1．頂層設計，分層實施：從計劃層、執行層、控制層三個層次進行整體規劃，確保各層次之間的協同與聯動。

2．系統集成，數據貫通：通過接口開發和數據標準化，實現各系統之間的無縫集成，確保數據的實時共享和高效利用。

3．分步推進，持續優化：數字化轉型是一個長期過程，企業應根據自身情況分步實施，并在實施過程中不斷優化架構和流程。

總而言之，制造企業的數字化架構規劃是數字化轉型的基石。通過科學的分層設計和系統集成，企業能夠實現從戰略規劃到生產執行的全流程數字化，提升運營效率，降低成本，增強市場競爭力。未來，隨著技術的不斷進步，數字化架構將更加智能化和柔性化，為制造企業創造更大的價值。

3

--數字化轉型的理解誤區--

數字化轉型已成為制造企業提升競爭力、實現可持續發展的關鍵路徑。然而，許多企業在推進數字化轉型的過程中，常常陷入一些理解誤區，導致轉型效果不盡如人意，甚至失敗。以下從多個角度詳細闡述制造企業在數字化轉型中常見的理解誤區，幫助企業撥開迷霧，找到正確的轉型方向。

誤區一：數字化轉型就是上系統

誤解表現

許多企業認為，數字化轉型就是引入幾套信息化系統，比如ERP、MES、CRM等，認為只要系統上線，轉型就完成了。

問題分析

數字化轉型不僅僅是技術的引入，更是企業運營模式、業務流程和組織文化的全面變革。單純上系統而不改變業務流程和管理模式，往往會導致系統與實際業務脫節，無法發揮應有的作用。

正確做法

數字化轉型應以業務需求為導向，通過系統實施推動業務流程優化和組織變革。企業需要在系統上線前，梳理現有業務流程，明確改進目標，并在系統實施過程中不斷優化和調整。

誤區二：數字化轉型是IT部門的事

誤解表現

許多企業將數字化轉型視為IT部門的職責，認為只要IT部門負責系統實施和維護，轉型就能成功。

問題分析

數字化轉型涉及企業的各個部門和業務環節，需要全員參與和協同。僅靠IT部門推動，難以實現真正的業務變革和數據驅動。

正確做法

數字化轉型應由企業高層領導牽頭，成立跨部門的轉型團隊，明確各部門的職責和目標。通過培訓和宣導，提升全員的數字化意識和技能，形成全員參與的文化氛圍。

誤區三：數字化轉型可以一蹴而就

誤解表現

一些企業認為，數字化轉型是一個短期項目，可以在幾個月或一年內完成，期望通過一次性的投入實現立竿見影的效果。

問題分析

數字化轉型是一個長期的、持續優化的過程，涉及技術、流程、文化等多個方面的變革。短期內難以看到顯著成效，且需要不斷調整和優化。

正確做法

企業應制定長期的數字化轉型戰略，分階段實施，明確每個階段的目標和重點。通過小步快跑、持續迭代的方式，逐步實現轉型目標。

誤區四：數字化轉型就是追求新技術

誤解表現

一些企業盲目追求新技術，認為只要引入人工智能、大數據、物聯網等前沿技術，就能實現數字化轉型。

問題分析

新技術的引入需要與企業的實際業務需求相匹配。盲目追求新技術，可能導致技術應用與實際業務脫節，造成資源浪費。

正確做法

企業應根據自身的業務需求和發展階段，選擇合適的技術和解決方案。在引入新技術前，進行充分的評估和試點，確保技術能夠真正解決業務問題。

誤區五：數字化轉型就是數據化

誤解表現

一些企業認為，數字化轉型就是實現數據的采集、存儲和分析，認為只要有了數據，就能實現數據驅動的決策。

問題分析

數據化只是數字化轉型的一部分，真正的數字化轉型需要通過數據驅動業務流程優化和決策支持。單純的數據采集和分析，無法實現業務價值的提升。

正確做法

企業應注重數據的應用，通過數據分析發現業務問題，優化業務流程，提升運營效率。同時，建立數據驅動的決策機制，確保數據能夠真正支持業務決策。

誤區六：數字化轉型可以照搬成功案例

誤解表現

一些企業希望通過復制其他企業的成功案例，快速實現數字化轉型，認為只要照搬成功經驗，就能取得同樣的效果。

問題分析

每個企業的業務模式、組織文化和資源條件不同，照搬成功案例可能導致“水土不服”，無法適應企業的實際需求。

正確做法

企業應結合自身的業務特點和發展階段，制定個性化的數字化轉型策略。在借鑒成功案例的基礎上，進行定制化的調整和優化，確保轉型方案能夠真正落地。

誤區七：數字化轉型就是降低成本

誤解表現

一些企業將數字化轉型的主要目標定位為降低成本，認為通過數字化手段可以大幅削減人力、物料等成本。

問題分析

數字化轉型的目標不僅僅是降低成本，更是通過提升效率、優化流程、創新業務模式，實現企業的可持續發展。單純追求成本降低，可能忽視轉型帶來的長期價值。

正確做法

企業應明確數字化轉型的多元目標，包括提升效率、優化客戶體驗、創新業務模式等。通過數字化轉型，實現企業的全面升級和競爭力提升。

誤區八：數字化轉型不需要外部支持

誤解表現

一些企業認為，數字化轉型可以完全依靠內部資源完成，不需要外部咨詢、技術和服務支持。

問題分析

數字化轉型涉及技術、流程、組織等多個方面的變革，企業可能缺乏相關的經驗和資源。完全依靠內部資源，可能導致轉型效果不佳。

正確做法

企業應積極尋求外部支持，包括數字化轉型咨詢、技術解決方案和服務等。通過與專業機構合作，借鑒外部經驗，提升轉型的成功率。

數字化轉型是制造企業邁向智能化、網絡化、柔性化的必由之路，但在轉型過程中，企業需要避免陷入常見的理解誤區。通過正確的認知和方法，企業才能真正實現數字化轉型的目標，提升競爭力，迎接未來的挑戰。數字化轉型不是一蹴而就的，而是一個持續優化、不斷迭代的過程。只有腳踏實地，才能在這場變革中立于不敗之地。