什么是数字化？企业为什么要数字化？

一文看懂：什么是数字化？企业为什么要数字化？

简单3分钟看完，绝对有收获！

一、什么是数字化？

这个话题我已经说了3年说了无数遍了，但是还有无数人问我。没办法，我只好再老生常谈一次。

Gartner在1990年定义了ERP，在2011年定义了数字化转型。这就是确切的时间。而且也就是说：这都是有明确的出处、明确的定义。所以大家也别乱瞎猜，大家也别乱扩展。咱们中国吧，混子居多，一类混子是真不知道，就XXX是个筐什么都往里装，还有一类混子明知道自己不是，但因为要挣钱养家糊口，于是就把自己的东西往流行的概念上靠，什么流行就往什么身上靠：我也是ERP，我也是数字化转型，我也是SOA，我也是微服务，我也是云，我也是低代码......

我把Gartner官网上的明确概念给大家Copy一遍，如果大家不相信，你们自己去Gartner官网上自己再去确认学习一遍吧。​

1、官方定义

数字化和数字化转型是两个事。咱们先明白数字化，再明白数字化转型。

咱们先把Gartner官网上的定义搬过来：

digital：形容词或名词，digital是通过二进制代码表示的物理项目或活动。当用作形容词时，它描述了最新数字技术在改善组织流程，改善人员，组织与事物之间的交互或使新的业务模型成为可能方面的主要用途（Digital is the representation of physical items or activities through binary code. When used as an adjective, it describes the dominant use of the latest digital technologies to improve organizational processes, improve interactions between people, organizations and things, or make new business models possible.）

digitalization：名词，digitalization是利用数字技术来改变商业模式并提供新的收入和价值创造机会；这是转向数字业务的过程。（Digitalization is the use of digital technologies to change a business model and provide new revenue and value-producing opportunities; it is the process of moving to a digital business.）

digital-business-transformation：digital-business-transformation是开发数字技术和支持功能以创建强大的新数字业务模型的过程。（Digital business transformation is the process of exploiting digital technologies and supporting capabilities to create a robust new digital business model.）

以后再有人问啥叫数字化、数字化转型，你就把这篇文章这个官方定义扔给他，让他闭嘴，别让他再自己瞎理解。

2、怎么简单理解数字化

digital：形容词或名词，digital是通过二进制代码表示的物理项目或活动。

咱们都玩过胶卷相机和数码相机。数码相机在国外的名字是Digital Camera，咱们中国人为了好市场营销，就把数字相机改名叫数码相机。

胶卷相机的原理是：光线映入镜头，镜头把景物影象聚焦在胶片上，胶片上的感光剂随光发生变化，胶片上受光后变化了的感光剂经显影液显影和定影。

数码相机的原理是：光线映入镜头，经过影像检测传感器将光线作用强度转化为电荷的累积，再通过模数转换芯片转换成数字信号(也就是0与1的讯号)。

也就是说，数码相机是经过机器芯片处理直接变成01二进制数字信息。

如果不符合这个原理的，那就不是数字化。这是理解数字化的关键判别原则。

3、怎么简单理解数字化转型

我就拿大家最熟悉的买东西为例。

咱们大家都经历过：小时候的红旗商场柜台买东西、长大了的超市买东西、现在的电子商务买东西。

买东西往往有个一般流程：挑选商品->确认商品->结算->支付。

小时候在红旗商场柜台买东西，挑选商品是售货员给拿的，咱们自己不能拿。

后来有了超市，咱们就是自助随意挑选东西去了，然后到出口处收银员那里进行收银结算和支付。

现在到了电子商务，咱们不仅自助随意挑选东西，而且系统自动结算、咱们自助用微信支付或支付宝支付来付款。

但是，现在又出来一种买东西方式，那就是2016年亚马逊创造的无人零售商店购买：你到里面去自助随意挑选东西去吧，然后直接出门就可以了，后台的技术会自动识别你、自动跟踪你的行走轨迹、自动识别商品、自动完成结算、自动完成支付。这就是真正的数字化，也就是说，这个购物活动，是经过机器芯片处理直接变成01二进制数字信息的。这就是真正的数字化转型。这带来的用户体验的改变、业务流程的改变，甚至商业模式的改变，太大了。这才是数字化转型的威力和价值。

所以说，数字化转型，绝对不是用新技术（移动、容器、大数据、人工智能）重新开发一次，然后放到云上，搞成多租户、年度订阅持续收费。这个根本不是数字化转型。这叫信息化上云。

4、小结

我老说Gartner老不说人话，咬文嚼字的，所以大家看到Gartner的官方定义一般很难理解。

所以咱们就用一句简单粗暴的中国土话来总结啥叫数字化和数字化转型：数字化就是以机器为主以人为辅，信息化就是以人为主以机器为辅。

你们想想吧，啥叫信息？我推荐给你们一本书叫《信息简史》，这是本科普读物谁也能看懂，如果大家还想专业看，那就推荐给你们看《信息论》（1948年已经出版了，成熟定义了）。咱们中国人老说：你给我的不是信息，你给我的这是原始材料啊。

所以说，所谓的信息，一定是经过人为理解、加工选择提炼的，不是最原始的百分之百的事实。就拿咱们刚才那个买东西案例来说，在传统超市购物，你从进门到挑选东西到结账到支付，收银员只能记录下你买的东西的信息，而且是通过几个字段来描述你买的东西，如商品名称、型号规格、数量、价格...。这就是明显的收银员人为识别、理解、加工选择提炼的。如果你用的是真正的数字化技术的商店，整个买东西过程，从进门到出门，都全程全息忠实记录。

所以说，大家说数字化都是盲人摸象，看到的都是点点点的表象。其实你们看到的点点点，都是为了支撑：数字化就是以机器为主以人为辅，这个原则的。

为了达到这个原则，就需要一系列的点点点支撑了，如业务在线自动化智能化处理、数据驱动和大数据技术（需要云资源来海量存储与海量计算）、人工智能技术（需要云资源来海量分析）、IoT技术（需要云资源来接入IoT设备）。数字化的技术前沿研究就是：AI+IoT，原因就是为了把真正数字化需要的技术难题趟平路。谁不搞AI+IoT，就是没在搞数字化。

你们讲了N个点也没讲到真正的点上：数字化就是以机器为主以人为辅。

 

二、企业为什么要数字化转型？

先说结论：制造企业之所以要数字化，核心还是为了优化生产过程，提高效率、质量和协同。

比方说，制造企业打造出了一个数字化车间，就可以整合实体与虚拟，预见设计质量、推进协同，确保执行准确。此外，企业运用了数字孪生模型，则可以实现设计、制造的高效衔接，从计划到执行全程可控，促进智能制造发展。

所以，企业通过数字化技术，能快速适应市场需求，降低成本，保证产品质量，从而提升竞争力。

制造业要数字化，除了要知晓数字化核心价值外，我们还需要了解更多相关内容，比如“生产管理常遇问题，数字化车间的特征和作用，以及数字孪生模型在制造企业生产过程中的作用”等等。

1、生产管理常见问题

从事生产管理的人员都知道，在生产管理过程中，主要生产要素是“人、机、料”，即操作人员通过“手工方式”或“控制机器”将物料变成产品。在相同的条件下，人的知识、技能和经验起关键作用，生产效率主要决定于车间管理者的能力和执行者的效率，对于离散型制造业更是如此。

实际经营管理者通常会存在以下几个问题：

（1）生产不透明：

即使在车间已经引入了ERP系统，生产车间依然存在"盲区"。因为无法实时获取生产数据，管理层、采购部门、销售部门等都无法了解物料是否短缺、设备是否正常运行、产品生产的阶段、员工是否空闲、质量是否达标等关键信息。

（2）信息记录与交换滞后：

仍在使用纸质工单、工艺资料和领料单等手段来记录任务、签字、名称及数量等信息。这些方式存在信息不完整、难以检索、容易出错等明显问题，导致信息流程不畅，难以进行有效的信息集成。

（3）粗糙的生产计划与控制方法：

车间生产计划包括排产（确定先后顺序）和排程（确定精确时间）两个关键步骤。这对于混合生产和定制生产尤为重要，也是提升车间生产效率的关键环节之一。然而，在传统车间中，这些步骤的质量主要依赖于生产管理人员的经验，缺乏精确性。一旦作业任务分配完成，由于缺乏执行数据反馈，处理生产异常、订单变更和绩效分析等问题变得困难，生产计划与控制难以实现闭环。

（4）产品质量追溯困难：

产品质量问题通常在用户使用过程中被发现。由于缺乏生产过程数据，很难追溯问题的根本原因：是员工操作失误、物料质量不合格还是设备故障？这些问题只能依靠经验判断，导致同样的质量问题反复发生。

从这些问题可以看出，传统车间要实现精益生产管理并不容易，更不用说实现智能化了。要解决这些问题，直接有效的方法就是先进行数字化转型，然后逐步实现智能化，逐步提升生产管理水平，降低制造成本。

2、数字化车间具备以下特征和作用：

数字化车间是基于生产设备、生产设施等硬件设施，以降本提质增效、快速响应市场为目的，在对工艺设计、生产组织、过程控制等环节优化管理的基础上，通过数字化、网络化、智能化等手段，在数字虚体环境中，对“人、机、料、法、环”等生产资源与生产过程进行设计、管理、仿真、优化与可视化等工作，以信息数字化及数据流动为主要特征，对生产资源、生产设备、生产设施以及生产过程进行精细、精准、敏捷、高效地管理与控制。

相较于传统车间，数字化车间的显著特点是：在“人、机、料”外，还多了数字虚体（如计算机、网络、软件、模型、报表和图形等组合）。

 

三体智能制造模型

 

那么，什么是车间的数字虚体呢？

它是传统车间中实体和操作在数字空间中的映射。实体映射包括"人、机、料"的数字表示，可以用图片、表格、视频、虚拟现实等形式呈现。操作映射是基于生产过程的动态场景，如生产排产计划、工艺清单和设备运行时间等数据，推演出生产过程的动态场景。因此，数字化车间实际上是虚、实两个版本的镜像车间，也称为“数字孪生模型”。

3、数字孪生模型在制造企业生产过程中的作用主要体现在：

（1）预测设计质量和制造过程：

通过建立与制造流程相对应的数字孪生模型，可以详细展现所有制造过程细节，并在虚拟世界中验证这些过程。企业可以在设计阶段通过数字孪生模型预测产品性能，并根据预测结果进行改进和优化。这样，企业在制造流程初期就能够获得详细信息，预见问题并确保每一个细节无误。提前了解如何制造卓越产品，能够更快推向市场，赢得先机。

（2）推动设计与制造高效协同：

在数字孪生模型中，产品需求、制造方式、资源等各方面可以进行系统规划，实现设计和制造之间的协同。一旦计划发生变化，数字孪生模型可以方便地更新制造过程，包括更新物料清单、创建新工序、分配操作人员等。数字孪生模型还能辅助设计全过程，如何布局设备、工具、资源和操作人员等，将这些信息与产品设计无缝关联。基于数字孪生模型，推进设计和制造人员的协同，确保设计方案和生产布局的同步，从而提高制造业的敏捷性和效率，帮助企业应对更复杂的制造挑战。

（3）确保设计和制造的准确执行：

利用数字孪生模型，可以对不同的生产策略进行模拟和评估，通过大数据分析和统计学技术，快速找出空闲时间，优化生产排程计划，最大化资源利用率。同时，在数字孪生模型中构建规划和执行的闭环，将虚拟世界与现实生产环境结合起来。一旦生产计划开始执行，数字孪生模型可以生成详细的生产工艺指南，并与全过程管理相关联。这意味着任何变更都会自动更新，甚至可以从生产环境中收集实时质量数据，将这些数据叠加在数字孪生模型上，与设计和实际制造结果进行比对，找出差异的原因并提供解决方案，确保生产按计划执行。

 

​生产管理系统架构——图片来源于：织信低代码

数字化车间的构成？

在结构上，数字化车间可以分为生产控制层和现场执行两部分。生产控制层主要强调的是生产计划控制与执行，通过MES报ERP与企业的现场控制有机地集合盐业，它的主要功能包括 ：排产排程、任务分派、计划跟踪与调整、生产绩效分析、物料管理、设备管理和质量管理等整个车间生产管理和执行控制任务。现场执行层主要强调的是设备的控制，包括数控设备、人机接口单元、数据采集等智能接口设备；实现生产数据采集、工序监控、人机结构管理、设备监控等功能，从生产控制层接收生产指令、系统运行参数等信息，并向其反馈工序进度、设备运行参数、物料使用信息等现场数据。

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数字化车间架构

要实现数字化生产车间，还需要相应的自动化设备、工业网络、IT设施和软件等支持，用于实现数字化车间的功能。数字化车间设备架构包括传感层、控制层和执行层：

（1）传感层：

这一层包括传感器、数字设备接口和输入/输出设备等，用于采集车间实时数据和接收操作指令。

（2）控制层：

下半部分包括PLC、工业互联网等设备，用于汇聚传感层数据和形成操作指令，通过设备通信网络传递数据。上半部分包括工控机、PC工作站等设备，以及HMI、SCADA等软件系统，用于生成业务数据，通过运营信息网络与执行层通信，实现数据的交换与传递。

（3）执行层：

这一层包括服务器、PC、PDA等IT设备设施，以及MES、WMS等管理软件，实现车间生产控制层的各项功能。

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数字化工厂三层企业信息集成模型

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数字化车间的设备设施架构

4、总结：

企业要想提升运营效率，实现智能制造，必须重视企业信息化系统与设备自动控制系统的无缝连接。MES作为两者之间的桥梁，发挥着至关重要的作用。注重应用MES和相关技术，是推动智能制造建设的基础且关键的工作之一。

合理并且有效地运用生产制造系统MES，不仅可以让我们工作高效地运行，还能最大程度保证团队目标的达成。这里推荐（织信低代码），平台基于数据模型优先的设计理念，提供大量标准化的组件，还内置了自动化（自研的一套图形化编程）、脚本、工作流引擎（BPMN2.0）、自定义API等功能，能帮助企业构建高度复杂核心的业务系统。如MES、ERP、PLM、SCM、项目、企业服务等，全面助力企业落地数字化转型战略目标。

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