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　　01 理解数字化转型

　　1.1. 数字化转型概念

　　伴随着智能制造的发展，数字化转型大潮奔涌而来，众多机构、组织、企业都正在开展数字化转型的研究、探索与实践，各有不同侧重点，呈现出对数字化转型理解的多样性。

　　首先，数字化概念变迁经过了以下几个阶段：

　　不同组织对数字化转型有不同理解，中国电子技术标准化研究院《制造业数字化转型路线图》对数字化转型做出这样的阐述：“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过程。既包括企业内部研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等各环节的数字化技术和工具的应用，也包括企业之间供应链、产业链数字化协同以及文化、教育、服务等制造业数字化生态构建。”美国工业互联网联盟、埃森哲、华为等组织和企业对数字化转型也进行了不同的解读，尽管在智能运营、商业创新、数字生态等方面各有侧重，却又都围绕智能制造这个中心和谐共处，并形成若干共鸣，有助于更好地去理解数字化转型的内涵和本质。

　　1.2. 数字化转型内涵

　　从数字化转型各种概念中，可以提炼出以下几个关键词，从而揭示数字化转型的内涵。

　　1）发展战略

　　数字化转型是一场全方位的系统性变革，对于企业来说将会是一个长期的宏观过程，而不是一个短期的信息化项目，不可能一蹴而就，需要重视长期价值、建立适当的评价体系，不能过分关注短期效益。所以，数字化转型需要从企业战略层面加以引领和落实，顶层挂帅、顶层设计是推动企业数字化转型的重要引擎。

　　2）数据驱动/数据赋能

　　数字化转型的核心工作是建立从数据出发的管理体系机制，用数据驱动业务的运营、战略的制定和创新的产生，形成规范的数据标准和有效的管理机制，完善数据采集、存储、传递、分析，形成涵盖企业方方面面的全景体系图，并重点关注数据价值的挖掘和利用，赋能企业智能辅助决策和全局优化体系，不断提升全要素生产率。

　　3）模式变革/业务重塑

　　数字化转型本质上是新一代信息技术驱动下的一场业务、管理和商业模式的深度变革重构，全面涵盖企业的组织架构、研发制造、运营模式、技术和装备、产品和服务、管理和文化等各个环节。一方面，通过深度融合数字技术和业务，实现业务转型、升级；一方面，采用数字技术拓展新的业务形态和模式，实现价值发现，促进创新发展。

　　4）价值创造/创新

　　企业数字化转型的根本任务，是推动业务增长、提升企业绩效，实现价值创造、创新。通过数字化转型，完成对企业价值体系的优化、创新和重构，包括创造价值、传递价值、价值支持、价值获取等方式的变化。如果转型没有价值支持，没有实现价值体系重构，那么这种转型就很难说是成功的。

　　5）数字新能力

　　数字化转型聚焦物联网、大数据、云计算、人工智能以及数字孪生、基于模型、虚拟现实等数字技术的应用，不断锤炼企业新型数字化能力，持续推进产品创新数字化、生产运营智能化、用户服务敏捷化、产业体系生态化等，促进企业数字化、网络化、智能化发展，增强竞争力、创新力、控制力、影响力、抗风险能力，提升企业全价值链现代化水平。

　　1.3. 数据是数字化转型的关键驱动要素

　　数字化转型的关键驱动要素是数据，已经成为一个广泛的共识。此文将从数据思维的角度阐述数字化转型的关键驱动要素，有助于相关人员理解数字化转型。

　　1）数据作为关键生产要素，其叠加效应、倍增效应正在快速释放。深入挖掘数据价值，明确数据是数字化的基本的生产资料，数据的质量直接决定了数字化的能力、所能达到的深度和广度。

　　2）大数据正在向着成为主要生产要素的形态演进，数据已成为重要的战略资源和核心资产。在数字化转型过程中，企业的海量数据成为价值创造的新源泉，为企业构建新的竞争力。

　　3）数字化转型首要的是把所有的业务系统中的数据链条打通，通过充分利用信息系统、各类传感器、机器视觉、人工统计等多种数据采集方式，依托大数据平台，实现数据的实时采集、企业状态的全面感知，打通企业数据壁垒，建立数据服务平台，形成数据开放共享机制，提升数据智能化应用水平，融合数据加密等技术保障数据安全，充分发挥数据价值。

　　4）数字资产成为创造价值的新源泉。数字化转型不仅仅是将技术简单地运用到生产过程中，更应该在转型过程中不断积累和形成数字资产，围绕数字资产构建数字世界的竞争力，推动企业不断创新。

　　02 认识数据思维

　　2.1. 什么是数据思维

　　数据是构成数字化业务世界的原子材料，是企业运营变革和竞争优势塑造的核心动力，是实现数字化转型的坚实基础。通过恰当的连接和分析，内部和外部生态系统的结构化和非结构化数据能够为企业提供突破性的可改善业绩的洞察。因此，企业亟需实现思维转型，坚持以数据为中心，驱动企业开展管理运营和研发生产业务。

　　数据思维可以体现在“用数据说话”、“用数据管理”、“用数据决策”、“用数据创新”等观念中。数据思维的主要特征包括：尊重事实、推崇理性、强调精确、注重逻辑等。数据思维重视基于客观数据作量化验证、预测与判断，与传统的经验思维相对立。

　　面向企业复杂的业务问题，运用数据思维方式，通过实际数据收集和分析，准确定位业务的核心诉求，并找到影响核心诉求的相关因素，把实际问题转化成数据可分析的问题，再进一步通过多种形式的数据研究，找到解决实际业务问题的恰当方法，还可以继续深入挖掘改善、优化业务能力的潜在机会，从而促进业务变革。

　　2.2. 数据思维应用

　　在基于数据思维推进数字化转型方面，一些国内外知名企业已经有成功应用案例。

　　1）德国西门子公司提出ONE SIEMENS的目标，采用集中统一的数字化建设与应用模式，构建数据湖、数据库，实现以数据集中化、流程和谐化、应用精简化为目标的全集团精细化管理。

　　2）丰田集团建立“丰田全球业务数据中心”，链接数据孤岛，实现对集团全球业务数据的管理，支撑跨部门业务协同。通过以产品实现为导向，统一部署信息化建设，实现集团内外定货、生产管理、供应商等业务信息的实时共享，以及产品准时生产。

　　3）雷诺集团应用工业大数据，优化产品研发生产，在全球制造网络中借助敏捷工作方式，发挥大数据分析的全部潜力，将海量数据转换为服务企业运营的有效信息。法国克里昂工厂通过数据管理系统实现跨部门数据共享，加快了决策和协作速度，车间运营效率提升12.5%，能耗降低5.8%。巴西库里蒂巴工厂用端到端的方式将供应链与客户连接起来，使用射频识别（RFID）追踪每年29万辆车的交付过程，运输时间减少30%，准时交付率提高至95.4%。

　　4）三一重工全面推进数字化管理，在“一切流程在线化，一切业务数字化，一切数字业务化”的工业互联网战略支撑下进行各项改革，通过数字化制造、数字化运营、数字化供应链管理，转变生产方式与流程、实现运营数据实时共享、连接产业链各方，进而降低制造成本、提高运营效率。三一重工的每一台设备都与庞大的网络连接，记录着每一步行动的数据痕迹，通过对庞大的数据资源进行分析挖掘，以精益制造为中心，向上为产品研发提供指导，向下改进营销和客户服务，而客户提供的数据又可进一步反馈到前面各个环节，有针对性地对产品进行改造，提供各阶段的决策支持，真正实现了数字化价值。

　　5）航天科技集团正在不断强化数据思维，树立以数据驱动为核心的发展意识，通过数据来改变传统的管理思路和模式，习惯用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新，最终实现全量数据采集汇聚、全域数据贯通融合、全维数据智能分析，彻底盘活数据资产，提升基于大数据的科学决策能力，实现从传统的小样本经验思维向智能的大样本数据思维模式转变，最终推动经营管理效能提升。

　　03 建立数据思维，推动数字化转型

　　基于对数字化转型内涵和数据驱动要素的理解，天圣华认为帮助企业建立数据思维，是推动数字化转型的核心。结合天圣华在军工智能制造领域多年来的丰富经验，以及在多个行业开展数据服务方面的实践和积累，可以辅助企业在构建数据治理体系、搭建数据服务平台方面开展工作，逐步强化企业的数据思维并持续推进基于数据驱动的数字化转型。

　　3.1. 构建数据治理体系

　　企业数据治理体系涉及到数据战略、数据应用与服务、数据资源、数据保障等方面的完整内容，天圣华咨询和服务团队对国防军工和高端装备领域的产品特点和研制业务都有深刻的理解，可以为企业数据治理体系建设提供全方位的支撑。

　　1）协助制订数据战略，开展顶层数据规划、定义数据规范，明确开展企业数据工作的愿景、目标和原则。

　　2）梳理、规范相关的数据应用与服务场景，包括数据需求、数据运维、数据服务、数据共享等，明确主要的业务场景和技术要求。

　　3）协助企业强化数据资源管理，包括：明确数据治理归口管理部门，加强数据标准化、元数据和主数据管理工作，定期评估数据治理能力成熟度；加强数据标准体系的制定、发布、实施、检查、监督、修订、评估、废止等管理工作，推进数据标准在综合管控、管理创新、科研生产管理等方面的应用和实施；建立数据质量和评估体系，支持数据监管、对各类数据质量问题进行有效识别，提供问题明细查询和质量改进建议；加强研制过程、生产现场、服务过程等数据动态采集，建立覆盖全业务链条的数据采集、传输、汇聚、集成和应用体系。

　　4）在相关规章制度、组织架构、流程、技术规范和方法等方面提供建议和支撑，帮助企业完善数据保障措施。

　　面向军工企业数据治理体系建设，天圣华聚焦“创新驱动、数据驱动”，可以帮助企业构建贯穿从需求、设计、制造、供应链、销售到售后全过程的关键业务场景，形成关键业务领域数据资产地图，汇聚客户、⽅案、产品、采购、经营管理等数据中心，帮助客户构建数据驱动的业务新业态，实现沉淀资产、赋能业务、统一标准、高效协同、优化决策、推动转型、弹性扩展、绿色节能的目标。

　　3.2. 搭建数据服务平台

　　天圣华在大数据技术以及相关细分领域与业内顶尖战略伙伴强强合作，持续推进数据服务平台开发，基于主流开源数据软件和技术不断提升核心架构的自主研发水平，已经形成功能完备的解决方案和产品平台，支持创新数据融合分析与共享交换机制，强化业务场景数据建模，深入挖掘数据价值，提升数据洞察能力，可以为企业业务数字化创新提供高效数据及一体化服务支撑。

　　1）提供基于B/S架构的工程大数据解决方案，集成大数据开发及数据管理所需的各项技术组件，在数据接入、采集、存储、治理、开发、服务、管理、共享等环节，屏蔽复杂的技术环节，面向结构化和非结构化的数据进行融合开发，并能够轻松应用数据成果。

　　2）构建统一数据仓库，提供主数据、元数据、数据资源等的一体化管理，从数据端进行标准化、规范化落地，为后续的数据开发、数据应用、数据共享提供准确、全面、规范的数据输入；提供数据治理工具和服务，管理企业各种类型的主题库、指标库、核心业务库等，并建立数据之间的关联关系，提供数据质量校核工具，能够帮助企业清晰地掌握自身的数据资产地图。

　　3）打造数据融合服务能力，提供完善的数据采集传输解决方案，包括统一的数据采集控制与传输系列工具和数据集成总线，对离线数据和实时数据均能够提供批流一体的采集能力，满足不同类型工业应用需求；将数据建模理念贯穿全周期，融合数据源整合、数据建模、数据开发、数据共享等数据业务过程。

　　4）提供丰富的数据分析及可视化组件，包括快速报表工具、数据分析套件等，并支撑企业综合全景可视化应用，包括单点新型工业应用以及产品全生命周期数据监控可视化等，实现各类指标体系视图可视化及图形数据钻取，支持全局实时监控研发、生产、质量、设备等状况，并提供基于数据的各类满足企业个性化需求的工业轻量化应用。

　　5）强化数据安全策略，提供从数据汇聚、数据加工、资产管理、数据服务等全链路场景的数据安全管控，针对不同类型不同级别的数据，形成认证、授权、加密、脱敏、审计等不同安全措施。

　　在航天、船舶、电子等多个行业领域，天圣华已经开展了数据服务平台的建设和应用，通过整合企业型号项目、装备研制、生产管理、设备、物流、信息系统等各种数据资源，支撑企业开展设计数字孪生、工厂数字孪生方面的应用实践，提升了型号项目全生命周期监控能力、工厂综合监控能力，为企业基于数据开展管理决策、研发制造、运维服务等相关业务提供了强有力的支撑。

　　04 结束语

　　习近平总书记在中共中央政治局第三十四次集体学习时指出，要推动数字经济与实体经济融合发展，把握数字化、网络化、智能化方向，推动制造业、服务业、农业等产业数字化。《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》将“加快数字化发展 建设数字中国”单列成篇，提出“以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”，为新时期数字化转型指明了方向。

　　可以说广大企业已经身处数字化浪潮之中，数字化转型已经不是一道“选做题”，而是“必做题”，要充分认识数字化转型的重要意义和深远影响，要秉持战略引领、顶层挂帅、数据驱动、系统推进以及开放合作的原则，拥抱数字时代变革、深化科技自主创新，紧抓数字化转型机遇，将树立数据思维作为推动企业进行数字化转型并抢占新一轮竞争制高点的核心利器，全面贯彻新发展理念，构建高质量发展新格局。

　　天圣华信息

　　天圣华信息多年来根植于国防军工行业，以对军工制造模式的深刻理解，数字化、自动化业务的丰富积累和“专注军工智能，鼎力中国制造”的坚定初心，服务于我们的客户。