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智能製造整體規劃的重要性其實智能製造和數字化轉型沒有統一的標準，做的多也不代表你就是智能製造，做的少也不代表你就不是，智能製造和數字化轉型其實就是要解決貨架企業的痛點，如果通過新一代信息技術賦能企業業務痛點問題的解決，狹義的來講，解決問題的項目就是智能製造項目，沒有必要去上自己不需要的東西，這裏特別強調一點，沒有必要為了新技術而新技術，新技術一定是伴隨著解決某個貨架具體問題的，如5G是為了解決帶寬延遲或者其它因網絡麵臨的痛點；一物一碼是為了解決溯源問題等等。整體規劃其實在做一件事情，即青島順義貨架有限公司整體規劃能夠讓管理層看到未來2～3年的整體藍圖，更容易界定這個標的是不是與他對威海貨架企業或者戰略發展方向的定位是相吻合的，管理層的認同對於後續下麵執行層的推動是非常有利的，行業有一種說法叫“所謂領導重視的項目一般都比較好推”；有了清晰的整體規劃，更好識別促成整體規劃可落地的相關資源要素的匹配，如預算、人才等；整體規劃也是對企業現狀的一種最好的摸底，雖然說規劃要仰望星空、對標一流，但我們不能忽視規劃最重要的屬性，即立足於企業當下和實際。通過整體規劃的行動，識別出企業當下麵臨的困難和業務痛點，威海貨架整體規劃其實也是一種找出疼點，持續改善的過程
選擇合適的青島順義貨架有限公司實施路徑數字化轉型涉及的業務麵非常廣，要落實企業基於一個流的執行，很多企業都實施了幾十個，上百個不同的IT係統。表麵上看呢，感覺信息化做的很成功的，但仔細一分析，很多係統都是靠著兄弟們的血汗在人肉運維才可以支撐下去。一般業務在做業務架構規劃時，是基於威海貨架企業的價值鏈流程來識別業務需求，所以作為甲方數字化轉型相關的規劃團隊，除了日常要不斷積累業務經驗，也不要忘記去多走出去，了解和對標行業內標杆企業和標杆乙方解決方案，有能力去識別、判定和積累，形成符合企業潛在需求的知識庫，以便在項目真正來臨的時候，不至於盲人摸象，不知所措。自上而下的頂層規劃和自下而上的局部嚐試並行。不同的局部嚐試發生衝突時，遵循直接客戶相關的解決方案優先、客戶體驗優先，以及 IT 架構前瞻性優先原則。
數據應用於管理和自動化在第一階段，實際上數據僅僅是應用到管理和自動化，我們通過信息化建設，不斷地在IT係統裏麵形成數據，通過這些數據來支撐了我們最基本的業務運作。比如我們常說的你要完成一個端到端供應鏈流程，裏麵涉及到供應商、采購框架協議、青島順義貨架有限公司濟南貨架采購訂單、采購接收單、出庫單、付款單等，這些都是數據。而通過這些數據的產生，使用，交互和協同我們完成了一個完整的端到端業務流程，即：數據支撐了基本的業務流程運作，實現管理自動化。數據應用於運營在第一階段數據實際上也可能應用到運營，比如我們常說的構建了企業內部的BI係統，通過BI係統進行輔助決策和運營。但是在數字化經濟時代，麵對濟南貨架客戶的需求我們需要更加敏捷地響應，傳統的BI很難做到如此敏捷。其次，在第一階段更多的是固化的定時操作，比如我們接到到訂單後，安排采購和生產，我們每個月進行一次需求計劃和預測，然後安排生產。而在數字化階段，真正需要回答的是客戶究竟需要什麽？我們該生產多少，哪些應該多生產哪些應該少生產，基於當前的訂單數據，我們應該如何快速調整我們的市場策略，如何引導客戶產生更多的購買需求等。也就是說數據不再是簡單地實現管理自動化，而是需要形成數據思維，形成青島順義貨架有限公司工作桌數據驅動運營的思想。這與我們在談到中台建設時，將業務能力數據化和數據能力業務化是一個道理。從自動化到智能化當積累到一定量的數據後，你就可以開始考慮智能化的問題。賽百君認為，企業的數字化轉型，智能化度是一個關鍵趨勢。真正的智能化不是簡單的信息化和信息采集的自動化，而是基於曆史數據進行持續的學習，形成工作桌有價值的規則，並持續改造運營和業務運作的能力。而從自動化到智能化的過程中，數據剛好起到了承上啟下的作用，即數據本身的積累數量、數據的質量、數據的全麵性等都將直接影響到後續智能化分析模型的構建，深度學習的輸入和算法優化。沒有數據，所有的智能化都是空談。