中国纺织业数字化转型大潮下的冷思考

但是必须将其付诸于系统化者，或许寥寥无几。

究其原因，除了少数形式主义应付差事的个案，愈来愈多的有志者是被无论如何捷径与方法幸好，不知道如何方法论联系确实。

事实上，无论是统计数据处理迈向，还是人机的工业用换装，都并非有别于的分析方法改造或当晚有所改善，而是还包括的企业大战略、监管、秘密组织、服务于等各个各个领域的下半年迈向换装，是一项无无需分层相应挺进的复杂系统对工程，且通常还包括大量的创造性系统化，而这也意味着较大的推自为风险。

绝大多数的企业不太可能单凭一己之力草拟出有系统对完备且兼具脚踏实操性的中长期并方法论上执自为。

少数之后借助统计数据处理迈向的的企业，大多借助了不具备统计数据处理迈向建议书与规画技能的“外脑”。

统计数据处理迈向鲜有之后者的另一个重要原因即是有意识的在表面上。有别于的认知普遍确信，只有有形的实物，才有经济效益，科学知识与见解看不见摸不着，同样确实廉宜甚至免费。

殊不知对于统计数据处理与人机的工业用而言，最具经济效益的闻名于世无形的科学知识、构想与规画，而第二大的苦闷闻名于世买得到人机的工业用所无无需的所有软硬件，却就是无力规画设计出有必须脚踏借助的人机的工业用大战略与分析方法解决方案。

而且，让人防不胜防的是，即便你知道借助外脑，仍然不意味着之后，因为选择“外脑”作为合作伙伴这条路看来简单，用意又是险恶重重、妖魔横自为的一个大雷区，他会都号称自己是毫无疑问的玄门正宗，几个人的皮包公司也敢于感叹自己的总体响彻宇宙……

在此，外间斗胆为大家透过几条选择“外脑”的标准作为概述：

1．持有丰富的统计数据处理、人机的工业用建议书规画与脚踏推自为方面

2．持有自有分析方法解析经济制度，必须通过接下来的分析方法解析，为项目脚踏透过基本权利

3．敢于承诺正向的关键性指标（KPI）考试

2

专责统计数据处理小组缺位，人才个人兴趣经济制度不健全

大战略的关键性在于执自为，而执自为的关键性在于秘密组织与人才，个人兴趣营造不具备统计数据处理迈向技能与方面的小组，是的企业接下来急于完成统计数据处理迈向的动力源泉。

目前所，在外间所请到和了解过的的工业用业的企业里面，注意与赞许人才个人兴趣的比例亦同，但必须按照计划确实执自为的却欠缺一半，必须转变成个人兴趣经济制度接下来挺进的，则足见屈指可数。

而从秘密组织经济制度结构各个领域看，已然深谙统计数据处理迈向之道的的企业，都无一例外地设置了除此以外负责统计数据处理迈向与人机的工业用小组，一小先驱者还设立了类似于身兼统计数据处理司（Chief Digital Officer，CDO）的领导片中，除此以外负责挺进的企业统计数据处理迈向。

根据同样的系统化方面，在所有之后借助统计数据处理迈向、或必须比较急于地挺进统计数据处理迈向的的工业用的企业当里面，90%以上持有“专属人机的工业用部门”。

这个部门作为重要的内外部接口，除此以外负责先为主管协作，挺进的企业整体而言统计数据处理迈向。

3

系统对作战意识初具规模，集成层面普遍偏低

随着的工业用现实生活复杂性的日渐严重和低价对于产品线特性期望的日渐增加，采购现实生活里面的不确定性不断增加，覆盖明晰经济效益链且必须无论如何无缝集成的数据系统对，必须方法论上降低的企业从研发、的工业用、物流到服务于现实生活的不可控性，进而降低成本、提高灵活性、应有厂家、加速产品线迭代、大大缩短订单交期，满足个性自定义化无消费，之后下半年增加的企业综合竞争实力。

的企业数据化建设与两化相结合早已是老生常谈的戏仿，但从前所的企业数据化演进的确实从根本上却或许尽如人意。

从外间所请到和了解的确实上述情况上看，目前所半数以上的的企业系统对间数据以太网仍无无需大量相关联人工，甚至各系统对间相互封闭转变成数据孤岛的上述情况屡见不鲜。

的企业在系统对集成各个领域所遭遇的不安，又是先为各路靠翻译外语资料、创造各种新词汇和在PPT上画控制流忽悠外自为的砖家所赐。

也就是感叹的工业用的企业很更易进入的一个误区是：确信买齐只不过人机的工业用经济制度结构布框里面所画的各种的设备和插件专利权，均可借助人机的工业用。

但事实上，软硬件都只不过是工具而已，无无需采购哪些或许远大于这些工具的功能，而是要转化的企业业务部门演进的无无需急于完成选择，其目的不是凑齐所有的分析方法功能，而是为的企业服务于演进透过最方法论上的保持平衡。

只不过持有各种彼此依附的IT系统对与OT系统对也是相比之下不够的，愈来愈重要的是要从业务部门无消费出有发，从系统对思路相关联审视全经济效益链，借助各个系统对密切关系的集成与区域性。

4

采购灵活性总体偏低，监管经济制度比较偏重

很低的高灵活性总体是的企业走向统计数据处理的重要基石与必要条件。同时，采购当晚的标准层面越高，统计系统对与数据以太网的灵活性越高，借助统计数据处理也比较愈来愈更易。

而现实上述情况或许，除了诸如汽车整车的工业用、高端电子的工业用等少数领先自为业以外，绝大多数的工业用业的高灵活性层面或许高，这在相当层面上反应会了的工业用的企业工艺接下来性、标准层面与采购灵活性仍有较大改进空间，的企业统计数据处理迈向愈来愈无需针对核心无消费和原有硬件基石有的放矢的急于完成。

同时，持有完备确立的底层工控高灵活性、的工业通讯等监管标准的原有的工厂甚少，在历史上积累下来的大量多种相异产品线、基于相异标准的的设备与系统对并存的上述情况与此相关，严重影响灵活性，的企业对于“标准”之于统计数据处理迈向与人机的工业用换装重要性的认知仍有待全面增加。

此外，基于集团总体安全策略在采购当晚持有完备的网络平台数据安全防弹经济制度的的企业足见正因如此，虽然从前所的企业对数据安全在统计数据处理、网络平台化时代的重要意义现在不具备前所提认知，但在确实操作上防御等级普遍较低，显现出有着的工业网络时代的预示，的工业数据安全各个领域的作战迫在眉睫。

5

统计系统对意识成型，用法不明无的放矢

众所周知，统计数据被誉为世上第五大能源，其对于的工业用的企业的重要性早已毫无争议，高效完备的统计系统对，是的工业用的企业接下来迭代与可用性增加的先决条件，而借助大统计数据分析赋能的企业，为其创造经济效益，足见的企业从统计数据处理向人机化进阶的关键性。

但确实上述情况或许，必须对关键性采购环节或的设备乃至明晰采购现实生活急于完成统计系统对的的企业，现在可谓基石良好的先驱者，不知如何对所采集的统计数据加以借助的上述情况屡见不鲜。

这与也就是感叹低价上接下来热炒的工业大统计数据的从根本上转变成白鸟两重天的鲜明对比，喧哗与躁动犹如，我们所无无需的看来是脚踏探查的做好基石工作，才能似乎使“统计数据白银”的经济效益没能显现。

这里又不得不再次讲到标准问题，IT系统对摆在那里就会自然而然产生任何采购统计数据，统计数据一定来自于采购当晚，而统计数据的总质量与明晰性，又离地相关联于采购当晚的标准与高灵活性层面，由此可见一个的企业的统计数据处理接下来性是一种综合展现出有，各各个领域环环相扣、缺一不可。

6

前所沿分析方法土壤适宜，统计数据处理之路慢慢修远

对于对统计数据处理双胞胎、预测性维护等分析方法统计数据处理解决方案急于完成揭示甚至付诸于确实分析方法的的企业，反而相比之下较低外间的预估。分析方法统计数据处理分析方法的分析方法是统计数据处理领先的企业与一般总体的企业达到高潮差距的明显标志。

然而，外间确信，这种“较低预估”的上述情况这或许都是着似乎意义上的分析方法，也或许喜人。原因在于，统计数据处理分析方法指数所都是的只不过是对于分析方法工具的可用上述情况，但如果转化前所几项指数所反映出有的“或许尽如人意”的基石，那么结果愈来愈加令人堪忧，在比较偏重、落后的基石之上采用分析方法的分析方法提高灵活性，其结果很不太可能适得其反。

夯实基石，仍然是里面国人的工业用的企业也就是感叹演进的第一要务。

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