目前，作为我们国家的国民经济的支柱产业，制造业是我们国家的经济增长的主导部门和经济转型的基础，作为经济社会持续健康发展的重要依托，制造业是我国城镇就业的主要渠道和国际竞争力的集中体现。当前，世界正处于新一轮技术创新浪潮引发新一轮工业革命的开端，制造业的数字化转型已为大势所趋。

  数通未解决低成本、高品质完成数字化转型的难题，在一体化集成平台/数据中台的基础上，结合以往项目经验，与典型的ERP、OA，企业微信等低代码平台融合形成了数智化经营管理平台方案（AiBOS）。本文就来介绍基于AiBOS实现低成本、高品质的数字化转型。

  中小型制造企业在数字化转型过程中需要克服资金不足、技术缺乏和人才短缺等痛点。为了成功实现数字化转型，企业要寻找经验比较丰富、建设成本低的高技术厂商，基于成熟完备的产品推动转型，并在建设过程中进行技能培训，为转型提供坚实的人才保障。

  对于中小型制造企业而言，往往成为制约数字化转型的重要的条件。由于企业规模较小，融资渠道有限，难以满足数字化转型所需的巨额投入。而在数字化转型需要企业在技术采购、人才引进、系统升级等多个角度投入大量资源。这些投入不仅包括硬件设备的购置和软件的许可费用，还包括系统集成、数据迁移、员工素质培训等方面的成本。资金不足可能导致项目进展缓慢，甚至被迫中断，影响转型的持续性和深度。

  许多中小型制造企业缺乏必要的技术储备或更新能力，难以有效应用云计算、大数据、人工智能等前沿技术。这些技术对于提高生产效率、优化业务流程、提升产品质量等方面具备极其重大意义。由于技术缺乏，中小型制造企业在数字化转型过程中可能面临诸多困难。例如，系统集成困难、数据迁移复杂、实施效果不佳等问题，都可能会影响转型的顺利进行。

  中小型制造企业在招聘和培养数字化人才方面面临诸多难题。一方面，具备数字化技能和经验的复合型人才在市场中非常稀缺，而由于企业规模较小，薪酬和福利水平相比来说较低，难以吸引和留住高品质人才；另一方面，企业内部培训资源有限，难以为员工提供系统的数字化技能培训。人才短缺限制了中小型制造企业数字化转型的推进速度和创造新兴事物的能力。缺乏专业人才的支持，企业难以制定和实施有效的数字化转型战略，导致转型效果不佳。

  制造业中小型企业在数字化转型过程中需要克服信息孤岛、数据质量和智能设备等方面的难点。通过推动系统集成、建立数据共享平台、建立数据管理制度、开展数据清洗和整合、推动设备联网和升级以及引入智能数据采集技术等策略，可以有效解决这些难点，推动企业的数字化转型进程。

  能够进行数字化转型的企业必然有多套应用系统功能，但企业内部异构系统间数据不互通，形成信息孤岛。它们之间由于技术架构、数据格式、通信协议等方面的差异，导致数据无法有效整合和利用。导致决策者无法全面、准确地掌握公司运营状况，进而影响决策的科学性与及时性。因此构建统一的数据共享平台，来实现各部门之间的数据共享和交换

  异构系统建还存在数据录入错误、数据更新不及时、数据格式不一致等问题，因此导致的基础数据标准不统一、不准确，影响数据分析的准确性和可靠性。数据质量不高会导致数据分析结果不准确，进而影响企业决策的科学性。这要建立数据管理制度并对历史数据进行清理洗涤和整合，消除数据质量上的问题，提高数据质量。

  制造企业一般来说都会以生产车间，在转型过程中会引入自动化智能化设备，而这些车间设备由于设备老旧、缺乏网络接口、数据采集技术不成熟等问题造成未实现联网，数据采集难度大。这便需要使用先进的智能数据采集技术，如物联网、传感器等，实现设备数据的实时采集和监控。

  在数字化转型中除了建设基础设备和业务系统外，还应进行数智建设，涉及数据治理、智能分析和业财集成等多个角度。这些措施有助于企业打破信息孤岛、挖掘数据价值、提高业务流程协同效率和财务数据准确性，从而推动企业的数字化转型进程。

  数据治理是中小型制造企业数字化转型的基础。通过建立完善的数据管理体系，公司能够对主数据和业务数据来进行全面治理，构建数据仓库。为了确认和保证数据的准确性和一致性，还需要对数据来进行标准化和规范化处理。包括制定统一的数据格式、数据命名规则和数据编码标准等

  主数据是企业中最重要和核心的数据项，企业要明确主数据范围和标准，规范主数据采集与处理流程，建立主数据共享机制，使主数据能够在企业各系统之间高效流动。而数据仓库是一个集中式的数据存储环境，用于支持企业的决策分析。通过整合来自不同业务系统的数据，数据仓库能够给大家提供一个全面、准确的数据视图，为智能分析提供坚实基础。

  基于数据仓库，中小型制造公司能够实现数据的可视化展现，并运用分析模型和算法原型深入挖掘数据价值，实现智能预测。通过数据可视化工具，可以将复杂的数据以直观、易懂的方式呈现出来，帮助决策者更好地理解数据背后的信息。同时基于历史数据和业务逻辑，可以建立算法模型，对未来的业务趋势做预测和分析。并能根据业务引入更多的算法原型，以挖掘数据中的潜在价值和规律。

  业财集成是中小型制造企业数字化转型中的重要一环。通过系统集成技术，实现业务系统之间的单据自动化传递和处理，可以确保财务数据的准确性和完整性。通过实时采集和同步业务系统数据，生成准确的财务报表和分析报告，为决策提供有力支持，大大提高业务流程的协同效率和财务数据的准确性。

  数通为了解决低成本、高品质完成数字化转型的难题，在一体化数据中台的基础上，结合以往项目经验，与典型的ESP、OA，企业微信等低代码平台融合形成了数智化经营管理平台方案（AiBOS）。

  AiBOS是由iPaaS集成平台、dPaaS数据中台进行丰富来构建的，包括数据集成、数据治理、数据应用、数智分析4大块功能。除了产品之间的预置模式外，还预置了大量的智能分析和集成的场景。在智能分析中预置了各种典型的数据模型，包括数源模型、数仓模型、分析模型、算法模型等，还包括指标体系，以及基于指标阈值与业务系统的集成联动。集成场景中包括业财一体化集成样例、门户集成、设备数据采集等，并可以扩展集成范围。在项目中便可在预置功能的基础上，通过低代码或零代码的方式进行快速开发。

  对不同体量的客户AiBOS有不同的交付模式。对于小企业来说，为了减轻资源投入的压力，甚至可以采用租赁、先租后买的模式，同时基于AiBOS预置功能便可完成数字化转型。对于大企业来说，由于集成范围大、业务内容复杂，所以需要采用数据中台定制模式，工作量比较大。而中型企业就能够准确的通过情况进行选择，工作量也介于二者之间。

  为了能够使企业有自己的数字化信息人才，我们在数字化转型过程中进行陪跑，通过在陪跑中采用以知识传递为核心的技能培训、知识转移，输出最佳实践，帮企业信息化团队建设，保障企业后续进行平台维护与扩展，能够独立配置、开发一般复杂接口服务的效果。

  数字化转型是大势所趋，但也不是一蹴而就的，需要企业制定长期的发展规划，并克服转型过程中的痛点难点。通过AiBOS预置功能解决技术难点，并提供对应的培训，使企业有自己的数字化团队。

  面对企业低成本、高品质数字化转型的需求，AiBOS的意义在于充分的利用内外部数据，打破数据孤岛的现状，基于指标阈值实现通知预警报警、业务联动、回写，并可以跟钉钉/企微等低代码平台结合，让数据不止步于数据大屏，使数据流动起来、贯穿于业务流程、管理决策过程中，打造持续增值的数据资产，在此基础上，降低使用数据服务的门槛，繁荣数据服务的生态，牢牢抓住客户，确保竞争优势。

  数字化转型要制定适合行业、企业现状的长远发展规划，并选择痛点严重或见效快的业务作为试点，在建设中随时评价试点工作成效，评估转型的进展和成败得失，总结和积累经验。再选择相近或相似的业务场景，复制并放大试点的成功经验。最后在业务运行过程中，紧跟新技术加快速度进行发展的步伐，一直在优化、快速迭代，据此优化和调整企业转型发展规划。

  制造企业的数字化转型是一个长期而复杂的过程，需要企业持续投入和努力。未来，随技术的持续不断的发展和应用场景的不断拓展，数字化转型将为公司能够带来更多的机遇和挑战。企业要保持敏锐的市场洞察力和创新精神，不断推动数字化转型的深入发展，实现企业的可持续发展和竞争优势的提升。

  而在数字化转型过程基于AiBOS的数据管控体系和数据运维体系咨询服务，对组织架构、运营模式、管控流程、角色与职责进行明晰的定义。可以打造企业信息基础数据集成和共享平台，实现企业数据层面的战略规划管理。并支持集团化多组织结构的复杂管理层级，兼顾集团公司整体管理和下属公司作业流程之间的平衡，实现流程驱动和数据管控。

  日前，山西省大同市中级人民法院审理席某某上诉案及所涉婚约财产纠纷上诉案的审判长接受记者正常采访：本案系不公开审理的案件，一审宣判后，鉴于网上存在大量不实信息，法院在法律规定范围内最大限度回应社会关切，澄清事实。

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