晏铭谣
数字化这个概念经历了三个发展阶段： 数码化（Digitization）：不改变事物本身，而是改变事物的存在或存储形式、使之能够被计算机处理，如：将纸质文件扫描为电子文件、将相片存储为电子格式； 数字化（Digitalization）：强调的是数字技术对商业的重塑，信息技术能力/数字技术能力不再只是单纯的解决企业的降本增效问题，而应该成为赋能企业商业模式创新和突破的核心力量； 数字化转型（Digital Transformation）：利用数字化技术（如大数据、云计算、人工智能等）来推动企业组织转变业务模式，组织架构，企业文化等的变革措施，如衍生出的智能制造、智慧城市等概念。诸如企业的财务、销售、市场等业务自身就带有强烈的数据分析需求，领导也厌倦了查看一沓沓报表，更希望看到结论化的数据。如果说运用到个人或是某一个问题的叫数据分析，那么投入到企业的业务层面用于辅助管理产生效益的则可称为数字/数据化管理。数字/数据化就是要通过收集企业日常运营的数据，客户使用产品服务的数据，市场行业，趋势等等数据，形成企业日常运营的全景图，反映到产品研发、服务流程改善、精准营销、销售模式升级、优化库存等业务的改进上来。为什么要数字化转型？（1）数字化让企业中非创新的活动更加简单换句话说，因为有了数字化手段，企业中那些创新成分低的诸如体力劳动，简单重复的脑力劳动，都可以被自动化，从而，相应的，企业中真正体现创造性的活动的比重才会增加。（2）数字化让企业获得了一种新的资产——数据数据资产的特殊性在于，它的价值是最容易受“判断”的影响，而很难和其他资产那样，有一个市场价格。（3）数字化为企业的创新活动提供了更友好的环境数字化的手段，让很多原本需要大量投入做实验的创新活动，有了更加简单易用低成本的虚拟化的实验环境，原本来自复杂的实验搭建、制作工作，现在只要动动鼠标，最多写几行代码就可以实现。数字化转型是发展数字经济的一环，其目标是提高企业运行效率、实现产业高质量发展、优化现有经济结构、构建数字经济体系。不管是在被动亦或是利益的驱动下，很多传统企业都开始走上数字化转型之路，但往往理想很丰满，现实却很骨感，不少传统企业带着希望来，却带着失望离开。数字化转型难在哪里？难点一数据治理难，数据存在孤岛尽管数据治理对于企业而言是如此重要，但大多数公司的数据治理行动至今尚未完成甚至仍在计划阶段。整体上的滞后，是因为数据治理不仅是一个技术问题，也是一个管理问题。无论是在跨组织的协调沟通中，还是在决策或持续推进环节，企业数据治理往往需要面对数据孤岛、数据质量差、数据不透明等障碍。信息存储库仍然由单个团队或部门控制，并且对整个组织不可见。当某些派系将其数据与公司其他部门隔离开来时，员工无法从数据可能包含的答案和见解中受益。大多数公司表示他们在数据孤岛方面遇到了中等或高难度。数据治理要求企业实现数据透明，而部分数据库难以直接调取内部数据，只能通过对外接口进行访问，在进行诸如数据分析、血缘分析、数据建模等上层应用时，被大大限制了灵活性，一些需要使用原始数据的场景无法实现，数据的价值也就无法发挥出来。难点二外包开发的系统，跟不上业务变化系统的开发过程中，经常无法适应日新月异的业务变化需求，需要开发人员在原有的软件基础上进行修改，一是要等排期，也许排期到了需求又有变化；二是因为是外包开发，许多代码需要重新梳理，一个小小的改动都要浪费开发人员的时间，如果牵涉到沟通和人员流动，情况将会变得更加复杂。难点三自研团队成本高，周期长传统开发软件开发流程，一般要经历需求调研、原型、UI设计、数据模型设计、前端开发、后端开发、集成测试、用户测试、生产上线、运维。流程周期长，需要的技术种类多。导致开发时间过长，人员招聘培训成本也大。难点四数据安全令人担忧对于很多行业来说，数据安全的重要性不言而喻，而数据库是保证数据安全最重要的城墙。所有数据都是数字化的，并且数量巨大，黑客始终可以在恶意内部人员的帮助下找到进入入侵的方式。如果他们以某种方式可以访问你的关键数据，他们可以根据自己的目的进行修改，甚至删除其中的一些数据。 
你说的是制造业的发展吗？科技化，数字化我们中国的制造业在不断的发展已经走过机械化正向数字化产权专利化发展。我们要做自己的东西。我们要发展要自强要品牌化，要有自己的东西，我们要制造业转型做研发。作品牌
在我看来工厂的数字化转型首先要理解到底什么是工厂数字化？并且理清楚工厂数字化和信息化，工厂数字化和自动化之间的关系和联系。数字化本身的目的是帮助每一个管理者在运营过程中及时有效的进行决策和判断！所以做工厂的数字化转型，首先要梳理运作过程中所有需要即时决策的点，将传统管理的抽样逻辑转换成连续获得信息数据并决策的逻辑。而自动化是帮助企业的增值过程更加的流动起来，自动化本身不产生数据。但是自动化产品越来越智能和互联，你在应用它的同时，其实是可以产生有价值数据的。比如1天24小时的作业过程中，一台机器人有多少时间是处于等待的，如何提升它的资产利用率。这样才能让自动化和数字化相辅相成，将其融为一体。我看到比较好的一篇文章分享给你：《一文说清到底什么是工厂数字化》同时欢迎百度搜索：“地鼠智造”利用场景数字化来提升现场员工的培训效率和过程质量稳定性。
先从erp入手吧实现办公室数据共通、达到一定的信息化标准，并且根据不同的行业侧重点也可以不同，比如说服务行业侧重点在CRM，生产制造业侧重点在mes实现数字化转型，必须具备一定的信息化能力具体看是什么行业，什么领域，侧重点在哪里了 举个例子：一般生产加工类的企业，在erp开启进销存财几个模块并且实现数据共同，起到的效果是财务数据不能作假，采购不能吃回扣，以及你的生产周期和回款周期都有一个较为清楚的表象，如果你信息化到不了这种程度，如果想搞清楚这些东西会耗费你很多的精力和时间的
模具设计与制造旨在培养掌握模具设计与制造基础专业知识，具有较强的实际工作能力，能在生产第一线从事模具设计、工艺设计、模具制造、模具维修、质量管理等工作，适应机械模具行业生产、管理、服务第一线需要的，具有良好职业道德和创新精神的高素质技能型专门人才。下面是学术堂整理的关于模具设计与制造的论文题目，欢迎大家阅读参加： 1、冲压模具设计与制造中数字化技术的应用探讨 2、模具设计与制造的现状及发展趋势 3、CAD/CAM技术在模具设计与制造的应用探究 4、探析逆向工程技术在机械模具设计制造中的应用 5、冲压模具设计与制造教学设计与实践 6、关于汽车冲压模具设计制造与维修 7、模具设计与制造的现状及发展趋势 8、北京高职模具设计与制造(3D打印)专业职业能力分析与研究 9、数字化技术的模具设计与制造研究 10、项目教学法在模具设计与制造专业中的应用 11、仿形技术在模具设计制造中的应用探讨 12、《塑料模具设计与制造》课程教学效果考核新方法的探索与思考 13、北京高职模具设计与制造专业定位研究 14、构建模具设计与制造专业实践教学体系的研究 15、浅谈高职模具设计与制造课程实践安排
数字化转型升级是协助企业在智能化信息化时代维持竞争力的关键途径，企业想要实现管理升级、提升企业核心竞争力，数字信息化是重要手段。对于制造业而言，在数字化转型过程中容易被忽略的一点— —无法适应个性化需求实现定制化开发。当前制造企业面临产品生命周期缩短、价格利润下降、产品复杂性增加、产品与服务融合等诸多压力，对企业效益影响很大，迫切需要提升个性产品、实施以用户为中心差异化战略，以更灵活、敏捷的研发+服务快速响应多样化和定制化开发。为克服传统企业设计制造能力的封闭性、局限性和不完全性，提高产品设计、产品制造的整体灵活性和敏捷性，增强企业在行业中的竞争能力，生产效率需要大幅提高，管理和维护数据需要大量人力物力的实际情况，采用管理软件如PLM则成为解决智能工厂建设必要措施。
数字化转型不能只停留在技术手段上的革新，而要上升到关乎企业未来生存发展的经营战略层面加以部署，引领企业转型升级。数字化转型第一要务是实现标准化通过术语定义、参考架构、评估模型等基础性标准的规范，新概念和新技术才能得以真正的实施，行业内部合力加速行业数字化转型。企业着手实施数字化改造之前，需要在企业内部率先完成标准化，建立统一的数据标准体系，为实现内部数据的互联互通提供保障。企业领导层重塑对企业发展与生存的认知数字化转型是企业战略层面的转型，这需要领导层从整个企业发展的视角进行取舍。同时，数字化转型涉及组织、流程、业务、部门协作等一系列变革，如果没有领导强有力的支持，最终只会无疾而终。数字思维贯穿企业建设不结合企业实际情况，盲目追求新技术、新设备、新模式，则只是为了数字化而数字化。任何先进、智能的技术和手段归根结底都是服务于人的需求。文化被认为是影响企业数字化转型的最大障碍，因此，企业需重视全员数字化素养的培养，把数字优先的思想贯穿到企业文化建设中，激发全员在解决实际问题时，实现从“能用、会用”向“想用、爱用”数字化手段的转变。制定专属的转型计划数字化转型没有针对所有行业和企业的标准答案，每家企业在数字化进程中都需要探索适合于自己的转型之路。企业首先要拥有长远的战略规划和清晰的转型目标。在转型过程中，企业结合自身发展情况以及在数字化转型中遇到的难点、痛点作为切入点，不断对路线图进行优化和完善。通过分阶段推进数字化转型计划，个性化地制定符合企业和行业特点的数字化转型实施计划，推进企业数字化转型。
