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關于數字化思維與數字化轉型關系的六點思考

2019-11-14 12:10:23 1 圖文:行業

如果將統一的信息模型不只是當成一種規范來使用,而是將它物化成一種數據中心或者數據中臺,在信息化系統運行過程當中各個業務環節需要的時候下發正確的數據。我始終認為這是信息化系統后續發展的一個重要趨勢。

隨著智能制造、工業互聯網等各種概念的深入發展,企業已經過了初始的糾結將來要建成什么樣子之外,現在終于開始重視怎么來建設了,提出了數字化轉型,我認為還是非常及時和必要的。

圍繞著數字化轉型,人們自然而然的提出了數字化思維,也有人在嘗試著給出數字化思維的定義。本文不想下什么定義,只是想結合自己的經驗和認識,對數字化思維和數字化轉型,進行一下梳理。

(1)數字化思維核心內涵是:自動的決策判斷

說起數字化思維,肯定是相對于有什么思維不是數字化的,我想應該是與傳統性的經驗思維相對的。既然說的思維,經驗思維一般都是和決策判斷結合在一起的。那我們的經驗思維轉化為數字化思維的核心內涵是什么呢?筆者認為就是通過數字化決策評判來代替我們的經驗決策判斷。

那我們拿經驗思維來做什么事情呢?在很大程度上,大家都能想到的就是決策或者判斷,利用數字化思維,我們的經驗性的決策判斷,將變成為通過模型或者算法來自動得出結果,或者說是在一定程度上避免人的干預,當然有時候完全替代人的干預也是不可能的。

應該說在傳統的經驗思維下,我們仍然是有很多數據的,人們也是根據這些數據來進行決策判斷的,但可能這些數據還不夠準確,所以說數字化思維,第一步就是要替代經驗是所進行的決策判斷。

(2)數字化思維與數字化轉型的結合:業務目標驅動

既然數字化思維的理想目標是實現自動的決策判斷,對于企業的數字化轉型來說,就應該按照以終為始的思路來牽引數字化轉型工作,其中第一步要做的就是明確:業務目標是什么?

說起業務目標,我們不能僅僅說一些宏觀的那些目標,我們應該從宏觀的業務目標開始向下進行分解,就是說這些目標最終會演變為目標鏈條或者目標網絡。

而這些業務目標是否達到了,這個是需要進行決策判斷的,同樣目標鏈條或者目標網絡,當中的每一個目標,是否實現或者說是否達到,都是要進行判斷的,我們可以針對不管是大目標還是小目標,建立基于數字化思維的數字化決策支持模型。

(3)業務目標的背后:支持數字化決策模型的業務梳理

現在企業進行各種各樣的業務目標是否達成的決策判斷,大多是基于一些統計報表,里面有大量的數據,顯而易見,要想實現數字化的決策判斷,必須要獲取這些用于支撐決策判斷的數據,這是首先要進行梳理的,也是很明確的。

而這些數據的產生,肯定是與業務活動相關的,用以支撐數字化決策判斷的業務數據,可能來自企業的很多部門進行綜合才能夠獲得。

這些數據就相當于為企業的各個業務部門提出了明確的輸出內容。這些內容對于業務的開展來說,應該是必須要完成的任務,這應該是用于進行判斷,業務是否需要的一個重要依據。

應該說,不能夠支持企業各級業務目標的業務開展是否有必要,應該都需要打個問號的。我認為這是判斷企業業務是否合理的一個基本出發點。也就是傳統上說的,存在的就是合理的這個問題,我們怎么來進行評判的一個標準。

(4)快速的決策判斷數據來源:數字化業務流程

在沒有信息化系統或者數字化系統的時候,用于決策判斷的各種統計報表里面的那些數據,很多情況下都是靠人來收集整理的,這種情況顯然是不適應快速響應或者快速應變的企業運行方式要求。

快速的決策判斷所需要的數據來源,應該來源于數字化的業務流程,那什么是數字化的業務流程呢?應該是順暢沒有歧義的的流程銜接。

這種流程最理想的方式,應該是一種自動的。但我們也不可能去弄那種完全無人化工廠的,所以很多環節還是需要人的。對于一些虛擬的業務環節或者自動業務,我們可以很容易的來實現,通過對約定的輸入進行處理,得到一個約定的輸出,并將其傳遞到正確的下一個環節。但對于有人參與的這種業務環節,也應該提供明確無歧義的業務操作,也就是說要對這些業務操作,進行規范化的處理,這樣才能夠產生規范化的結果。

所以數字化業務流程,更多的是進行業務流程的規范化,包括業務操作的規范化。

(5)業務流程的數字化運行:流程引擎,或者既定的流程鏈條

業務流程的數字化運行有兩種方式。

我們最常見到的就是各個數字化系統或者信息化系統當中所具有的相對固定的業務銜接鏈條。如果企業的業務模式相對固定,或者企業的業務銜接關系相對固定,可以按照這種方式來進行。

另外一種方式就是通過統一的流程引擎來驅動業務流程的數字化運行。這是一種根據需要自動的組合相關的業務環節形成業務鏈條,當不需要的時候就可以解散,或者業務執行完畢之后就可以解散的方式。這種方式對于信息化系統當中的業務環節,以及業務環節之間的關系接口,都提出了更高的要求。應該建立統一的規范標準來梳理和定義這些業務環節,并且以數字化的方式來進行定義,以便于快速的組裝組裝成所需要的業務鏈條。這就是我之前在在微信公眾號(智能制造隨筆)文章里面所說的流程中臺的意思。

(6)準確的決策判斷數據來源:數字化數據治理

有了數字化的業務流程,或者業務流程的數字化執行,并不一定代表著就一定能夠獲得所需要的數據。想要獲得準確的決策判斷數據來源,就應該進行數字化的數據治理工作。

數據治理的目的是使得數據以一種數字化結構化的方式明確無歧義的進行唯一的定義。不能不同的人用不同的方式來表達,甚至同樣的一個內容也不能有不同形式的表達,這都是要杜絕的。應該遵循統一的要求來進行定義。

數據治理的工作量非常大也要求非常細致,但是這是企業進行信息化系統建設或者數字化轉型升級的必須要開展的工作。一定要相信,對于一個信息化系統來說,輸入的是垃圾輸出的也是垃圾。

數字化的數據治理是離不開數字化業務流程,因為這些數據都是依托于數字化流程來應用和產生的,而流程的業務環節是很多的,如果我們只是針對一個一個環節來進行數據數字化和結構化處理將是非常繁瑣的。所以一般對于信息化系統來說,定義統一的數字化結構化信息模型,并在此基礎上與數字化業務流程的各個環節進行關聯,支持各個數字化業務流程環節:規范的輸入、規范的操作和規范的輸出。

就如同操作工人在進行數控機床操作的時候,一般的方式是操作工人在數控機床里面自己在翻找合適的程序,但是更好的方式應該是通過DNC針對正確的書任務下發正確版本的程序。這樣可以減少因為有人來介入而導致的有歧義的運行不可靠的問題。如果大家仔細研究過西門子安倍格,安倍哥或者成都工廠的信息化架構,他們在系統種提了一個詞叫NC Program. Generate的概念,其實就是程序生成器。 通過統一的生成和下發SMT各種執行程序,避免各種問題和提高效率,這應該是一個比較好的方式。

因此,如果將統一的信息模型不只是當成一種規范來使用,而是將它物化成一種數據中心或者數據中臺,在信息化系統運行過程當中各個業務環節需要的時候下發正確的數據。我始終認為這是信息化系統后續發展的一個重要趨勢。

數字化思維和數字化轉型,內涵還是非常豐富的,本文只是按照自己的思維方式和經驗認識進行了一下梳理,應該還有很多不完善的地方,寫出來供大家參考吧。


來源:智能制造隨筆   作者:王愛民


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