通过加强数字技术在企业生产、运营、管理等全供应链环节的深化应用，从工厂车间、企业，到产业层面，全面实现网络化、数字化、智能化发展已成为传统行业实现变革的重要方向，数字化转型已成为实体经济转型发展的必然阶段。

产业数字化转型的发展与问题

当下，产业数字化转型取得了一定成效，但面临的问题仍然不少。以典型场景工业互联网为例，近年来产业界通过建设一批工业互联网平台，并推动企业设备数据上 云，在产品开发、生产管理、产品服务等环节已形成多元化的数字化发展成果，但距离预期中的智能化服务、产业链协同、智能工厂等全场景应用仍有差距。随着企业越来越重视数据在整体经营决策方面的价值体现，企业不再是为了获得数据去建设大型的物联感知系统，业界对工业互联网的思考逐渐从“为数据上云”转变为 “为业务或降本增效上云”。工业互联网的发展也逐渐从原先重视物联感知的1.0，向重视数据价值的挖掘以助力业务决策的2.0转变。

以数据治理为价值驱动的产业数字化转型

我们认为产业数字化转型需要坚持价值驱动的发展导向。价值驱动是美国管理学家托马斯·彼得斯和罗伯特·沃特曼在《追求卓越——美国优秀企业的管理圣经》中提出的一种使企业经营管理达成卓越境界的方法。他们认为，优秀企业都具有的基本属性是以明确而一贯的价值体系指导经营管理活动。

数据，如同农耕时代之水源、工业时代之石油，是数字经济时代最宝贵、最核心的生产要素。数据治理使数据实现从混乱到井井有条，确保数据可用、完整、一致、安全、合规，是产业数字化转型的基石。

产业数字化转型价值评估体系

产业数字化转型价值评估体系主要用于呈现产业数字化转型过程中可达到的有益效果。按照影响范围和获得的直接收益，产业数字化转型价值评估体系可划分为七个级别。

统一业务口径

统一业务口径指在整个企业层面上对业务数据及其计算方式、关联关系等进行统一的规定，使得企业现状在管理者和多个部门间统一呈现，帮助建立问题和风险的追溯体系，保障企业目标的顺利达成。统一业务口径需要打破企业各部门由于各自为政，以及业务系统相互独立形成的数据孤岛，建立一致的业务/财务核算机制，是数字化转型的基本要求，但往往也是传统企业难以做到的。

风险感知分析

在风险事故发生前，运用数字化手段认识生产经营面临的风险，以及风险事故的潜在原因，是数字化转型带来的第二层价值。企业风险包括环境风险、市场风险、技术风险、生产风险、财务风险、人事风险等，涉及内外部多种因素的综合作用，需要更加高效的风险感知分析手段。

内部优化提升

内部优化提升是指利用数字化手段建立内部可控因素的优化方案，以达到企业生产经营降本增效、平稳安全的效果。内部优化提升可以通过改变产品结构、改变资源投入等方式，也可以通过改善流程、提升自动化能力 等手段实现，借助数字化技术对优化提升的不同路径进行分析，达到目的效果。

产业链优化

产业链优化是指利用数字化手段改善、优化产业联盟，使产业链的运行效率和价值不断提升。产业链的优化调整需要掌控和利用大量外部数据，包括市场需求、政策、社会环境、资金、资产等关键要素的流转情况，需 要充分发挥出数据作为第五生产要素的价值和作用，提升资源的利用效率，实现价值增值。

数字化管理

数字化管理是指充分利用数字化手段实现企业管理活动的标准化和定量化，逐步建立由数据驱动的企业管理文化。数字化管理需要通过数字化技术量化管理对象和管理行为，固化和优化管理流程，建立基于数据的分析、计划、组织、执行、服务、创新、评价等活动的管理体系。

辅助经营决策

辅助经营决策是指利用数字化手段参与企业的全过程管理，通过与企业决策者的多次交互，帮助决策者解决生产经营活动中的一个或多个关键问题，成为伴随企业成长的“在线智库”。辅助经营决策需要从决策者明确需要解决的问题出发，通过内外部多种因素的综合联动，制定多种可行方案，最终帮助决策者完成方案的选定和实施。

引导价值实现

引导价值实现是指以企业价值观为导向，利用数字化手段充分评估企业发展潜力与长期盈利能力，帮助企业构建清晰合理的发展路径。企业价值包括经济价值、社会价值等多个维度，利用数字化技术对这些维度进行拆 分，利用量化手段进行刻画和描述，帮助企业厘清核心的价值资产，明确整体发展的路径，实现价值驱动下的可持续发展。

产业数字化转型能力评价体系

产业数字化转型能力评价体系主要用于分析数字化技术和能力的应用深度，分为五个方面。

数据治理

数据治理是针对企业多系统分散建设、数据多头管理、数据质量参差不齐等问题开展的一系列具体工作，包括数据模型构建、数据全生命周期管理、主数据管理、数据质量管理、数据服务管理、数据安全管理和数据标准化等工作。

在产业数字化转型中，对数据治理能力的评价主要包括以下五个方面：一是数据模型能否涵盖企业的主要业务流程；二是数据采集能否具有较高的自动化采集程度；三是主数据体系能否统一、完整、准确地反映业务系统所需；四是数据质量能否保证及时、正确、一致与完整；五是数据安全能否达到数据应用与安全的有机平衡。

可视化呈现

数据可视化呈现是通过3D、多媒体、图表等形式进行数据展现，便于用户快速、准确理解信息。常见的数据可视化涉及运行过程的可视化呈现、指标特征的可视化呈现，以及业务机理的可视化呈现等多个层面，涉及组态管理、BI分析等多种工具手段。

在产业数字化转型中，对数据可视化呈现的评价除了基本的准确、快速以外，还有更高的要求：一是数据呈现的直观性，由于企业内不同岗位的人员拥有不同的知识背景，这种直观性要求能够结合场景进行呈现方式的转化，以符合不同岗位人员的使用习惯；二是数据呈现的立体性，通过多维数据的综合汇聚与呈现，对业务活动、状态进行更加全面的剖析；三是数据呈现的动态性，企业的组织架构和关注重点并非一成不变，数据可 视化能力要及时适应企业内部的发展与变化，助力管理者和决策者的新思考。

知识图谱构建

2012年谷歌发布了“知识图谱”的概念，知识图谱本质是一种基于图数据结构的语义网络，通过“点”“边” 对“实体”“关系”的映射，从数据间“关系”的角度分析问题。知识图谱的构建涉及知识抽取、知识融合和知识推理等层面。其中，知识抽取的关键是如何通过自 顶向下（top-down）和自底向上（bottom-up）的构建方式，形成“实体-数据-知识”的对应关系。知识融合的核心是高层次的数据组织，如按照统一的分析层次进行异构数据的整合与加工，形成统一的知识库。知识推理是在已有知识库的基础上进一步挖掘隐含知识，实现实体、实体属性，以及实体间关系的扩展。

在产业数字化转型中，对知识图谱构建能力的评价包括以下三个方面：一是知识抽取的完备性，产业的知识图谱构建涉及内部生产经营活动的方方面面，也涵盖了外部复杂的市场、政策、供应链、客情等因素，需要结合行业知识对领域和数据主题所需的知识进行抽取；二是大数据环境下的实体匹配，由于产业数字化过程中产生的数据来自不同业务系统，存在知识质量良莠不齐、数据时间粒度不一致等问题，需要构建新的模型和算法，实现多源异质数据的统一处理；三是隐含知识的挖掘能力，数字化转型是一个渐进式过程，模式层与数据层不可能一成不变，需要利用推理规则的挖掘手段实现知识图谱的动态更新。

量化分析

量化分析是将一些模糊的因素用具体的数据表示出来，从而达到分析比较的目的。常见的量化分析包括形势类分析和任务类分析两大类：形势类分析主要用于判断业务的发展方向，如走势预测、SWOT评估、波士顿矩阵等；任务类分析用于描述要达到的目标及所用的手段，根据考核因素是否确定划分为确定型决策、风险型决策和不确定型决策。

在产业数字化转型中，量化分析可以广泛应用于趋势预判、风险评估、企业决策等领域。对量化分析能力的评价包括以下三个方面：一是分析因素的考虑范围，是否涵盖互 动性因素；二是分析信息的充足性，是否能够支持业务分析与决策；三是分析方法的制定过程，分析依据是否依赖于数据的科学性，能否通过挖掘现有数据进行量化分析。

模拟推演

模拟推演是指采用实时情景再现的方式还原业务活动与相关实体的互动过程。企业生产经营的模拟推演需要真实描绘企业发展蓝图、内外部关键要素和交互规则，内嵌多元化的应用场景，基于已有的基础数据，综合运用统计学、概率论、博弈论等知识，对企业的生产经营活动进行全过程的仿真、模拟和推演，为企业制定发展战略奠定基础。

在产业数字化转型中对模拟推演能力的评价包括以下三个方面：一是对目标的描述，能够真实反映企业发展的需要；二是对竞争环境的描述，能够充分考虑市场变化与对手的处理与响应；三是结果导向，能够有效反映 不同路径选择所导致的不同影响。

基于“价值/能力矩阵”实现产业数 字化转型

基于价值/能力矩阵，结合每个公司的不同情况，制定产业数字化转型的实施路径。由于不同企业的现状不同、产业形态不一，未必有整齐划一的推进策略。本文结合为典型流程制造企业开展数字化转型的实施经验，介绍一种整体推进路径。

整个推进过程采用七步走战略：

一是根据业务统一描述的需要，开展数据治理和可视化呈现，自上而下地实现企业整体业务的一体化呈现；

二是基于公司管理层关注的风险事件，通过知识图谱构建，追溯造成风险事件的可能影响指标，实现典型风险问题的自动化预警；

三是发现对企业生产运营限制的内部流程，通过量化分析的方式，找到改进提升方案，通过资源投入、工艺改进、流程自动化等方式，实现关键环节的效 能提升；

四是加强上下游的资金协同、资产协同和信息协同，通过模拟推演的方式寻求全局模型，用数据共享驱动产业链上下游的充分协同；

五是以数字化驱动企业自身的精益管理，将数字化文化融入企业管理与执行的方方面面，以大数据模型和参数的优化完善固化企业数字化转型的优势经验；

六是通过外部数据与内部数据的充分运用，参与企业的经营决策，为企业应对外部事件和优化自身效益提供量化的建议，帮助企业改善运营；

七是基于企业持续发展的目标导向，从多个维度进行战略落地的分析与推演，以技术创新和业务变革双轮驱动，实现企业转型升级的迭代发展。