為什么傳統企業家不容易產生數字化改造思維？因為傳統企業的商業模式、組織管理都是建立在高信息成本的環境里的。前面講過，信息的成本包括運算、存儲、傳輸、收集四方面。當成本很高時，企業必須通過商業模式、組織管理的調整來適應高成本。比如，傳統企業重視渠道，是因為在互聯網之前，消費者有很高的信息搜索成本，因此產生對線下渠道的依賴。但電商輕松打破了這種依賴線下渠道的競爭優勢。傳統企業對品牌廣告的認知，也是建立在高信息成本基礎上。而互聯網使得人們的注意力變得更長尾化、更個性化，網紅、直播也能沖擊傳統品牌的價值。缺乏數字化人才，尤其是缺乏數字化轉型方面的人才，這是企業在數字化改造道路上的—個重要障礙。北京什么數字化改造

工業設備聯網投入大，短時間內難以產生效益，尤其諸多老舊設備數字化改造成本高，工業企業普遍缺乏設備聯網的動力；數據自動采集是企業獲取數據的重要手段，是實現數據建模與分析的前提，采集能力的不足嚴重影響后期分析。多種主流協議支持，無需代碼，快速接入，接入時間縮短到10分鐘，實現億級設備連接，百萬級消息并發流轉，輕量化數據采集，標準化服務整合，優化企業IT綜合成本，降低企業數字化改造負擔。通過智能化簡化運維管理操作，提升業務健康狀況。車站數字化改造技術指導企業的數字化改造并不是件新鮮事。

伴隨著技術水平的日趨成熟，越來越多的行業開始嘗試融入信息技術，技術落地也成為數字化改造的首要目標。組織機構希望加入數字化改造的趨勢性浪潮，然而，數字化卻面臨著諸如抗拒改變的文化氛圍、有限的分享和協作、業務尚未準備就緒、人才短缺、現有實踐不適宜進行數字化、以及成本投入巨大等多方面的挑戰。對絕大多數組織機構而言，推進數據科學項目耗時漫長、所費不貲。從集思廣益提出創意，到通過審慎評估形成切實可行的方案，繼而投入大量前列人力進行算法開發，成果新鮮出爐后投入現實場景加以應用驗證，再到確定其效果與回報后推行部署——每一個環節都會牽涉到大量資源的協調投放與各方利益訴求的平衡，更少不了富有預瞻性的戰略判斷、科學專業的運營管理、以及發現誤差后能夠進行敏捷的優化調整。

簡單的數據分析后，企業及其管理者被賦能，能夠更簡單、更準確、更及時地發現企業的生產運營問題，就面臨到如何分析問題產生原因并且提供問題解決方案的挑戰。這時候就該是大數據和人工智能技術的用武之地，通過機器學習等技術對比較好歷史實踐進行提煉并預測，通過APS等技術為企業的計劃排程提供智能決策，通過知識圖譜等技術構建企業的知識庫，通過計算機視覺聽覺等技術替代現場枯燥無聊的重復勞動工位等。針對于每一種行業、每一道工藝、每一個流程節點，都可能有一些工業應用場景需要大數據和人工智能技術，來輔助管理人員進行快速決策，乃至解放管理人員進行自動決策，從而真正推動數字化改造，實現企業智能制造。數字化改造要求企業對數字化技術、新興商業模式保有高度敏感的洞察力，并能時刻反省或調整公司戰略。

聚焦中小企業數字化改造這個“主戰場”。針對廣大中小企業“不敢轉、不想轉、不會轉”等問題，要提升服務供給能力，支持數字化服務商為中小企業提供數字化發展綜合評價診斷服務，開發面向中小企業的輕量化、易部署、易維護、低成本的數字化解決方案和產品。要加強數字化轉型中的數據安全保障，推動密碼技術應用、網絡安全和工業數據分級分類管理，建立技術防護體系和安全管理制度，培育安全服務機構，夯實制造業數字化轉型的技術和產業基礎。當然，制造業數字化改造要腳踏實地、因企制宜，不能為數字化而數字化。數字化改造如果成功，能給企業帶來寶貴的效率提升和競爭優勢。通訊數字化改造定制

數字化改造、智能化改造是提升企業生產效率和管理精細度、推動制造業高質量發展的重要一環。北京什么數字化改造

    實現生產制造企業數字化轉型，也就是由電氣化工業向工業自動化的發展，需要在多個層面進行升級改造。設備層。主要針對企業生產車間，產線PLC、機器人、自動導引運輸車、數控機床、立體庫、檢測設備、各類傳感器等進行數字化提取，提升產能效率與產品合格率;接口層。在數字化的基礎上，搭建關于物聯網平臺，將WebService接口、PLC接口(OPCUA)、串口通信接口、Socket通信接口、文件等接口接入，實現生產數據的信息可視化;應用層。主要包括：生產建模、物料管理、產品追溯、質量管理、包裝發運管理、倉儲管理、供應商門戶、移動查詢、車間人員管理、設備維護、生產過程控制與數據采集、高級計劃排程等方面，基于數據進行管理，并通過對數據的分析與處理，反向對產品質量、人員管理等進行優化;數據分析。基于生產、管理等各環節的數據，進行統計報表分析、郵件系統升級、預警管理、可視化看板等作業，完善企業管理運營的完整性。 北京什么數字化改造

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