为什么制造业数字化转型仍然举步维艰——经验教训和解决方案

许多制造商投资数字化转型，但效果有限。了解常见的陷阱以及如何克服它们。

作者：Daniel Joseph Barry，Configit 产品营销副总裁

在 Gartner 确定“数字化转型的五个障碍”八年后，制造商仍在努力应对同样的挑战：根深蒂固的孤岛、文化阻力和支离破碎的解决方案。表面的胜利（例如数字化文档）常常会受到掌声，而流程协调和跨职能协作的艰苦工作却被抛在了后面。在人工智能正在重塑行业的时代，真正的转型需要一种整体的、以生命周期为中心的方法。

同样的挑战，新时代

制造业领导者正在大力投资人工智能和云迁移，但遗留障碍仍然存在。数据共享的不情愿、治理的不平衡以及人工智能对就业影响的不确定性都阻碍了进展。少数成功者是早期采用者和进化者，他们将这些挑战转化为市场优势。

一个主要的障碍是将表面的胜利与深刻的变革等同起来。常见的错误包括：

• 数字化文档并将结果误认为转换
• 推出电子商务平台作为独立的现代化工作
• 升级系统并假设运营模式已进行彻底改革

组织仍然表现出巨大的成熟度差距。只有采用“精心策划”的客户旅程模型的制造商才能实现两位数的收入和利润增长。技术已部署，但底层业务流程尚未重新设计。

简单地将孤岛数字化并不等于转型。许多公司将大量预算分配给 ERP、CRM、PLM 和电子商务平台，但这些系统通常独立运行。由此产生的数据孤岛限制了跨职能协调并抑制了企业范围的优化。

碎片化表现为工程、销售、制造和服务团队之间存在多个相互冲突的产品定义。不同的数据集会产生不一致的指标，从而导致优先级冲突和性能下降。

其运营影响是深远的。返工、配置错误和跨变体的有限可追溯性会降低对客户请求的响应速度并削弱敏捷性。现代化工具无法弥补仍然控制日常运营的结构孤岛。

人工智能暴露基础薄弱

人工智能越来越被视为一种竞争必需品，但许多举措缺乏所需的一致且经过验证的数据。人工智能提高了制造商的成熟度；如果配置规则不一致，人工智能只会调整这些不一致的程度。糟糕的数据治理会加速错误并削弱洞察力。

如果没有强大的数字主线（在整个生命周期中链接产品数据和配置逻辑），人工智能就无法兑现其承诺。坚实的数据基础是充分发挥人工智能潜力的唯一途径。

真正的转型需要什么

制造需要生命周期的视角，而不是零碎的系统升级。围绕共享产品定义和配置逻辑调整工程、商业和运营功能至关重要。结构调整首先通过统一的数据模型打破孤岛，确保治理与业务成果而不是系统所有权相关。

数据完整性成为可追溯性的支柱。配置规则经过验证后，下游影响是可见且可解决的，从而消除返工、降低风险并加速明智决策。因此，转型是关于整个生命周期的结构调整，而不是增量自动化。

成功实现制造业数字化转型

Gartner 提出的制造业数字化转型的五个障碍基本没有改变。这个行业的困境并不是缺乏欲望，而是缺乏欲望。这是一种修补问题而不是解决根本原因的倾向。真正的转型需要拆除数据孤岛，以便每个功能都可以看到产品生命周期的单一、一致的视图。

对于面临采用人工智能压力的制造商来说，真正的机会在于将转型视为持续的基础，而不是一次性的项目。只有这样，人工智能才能蓬勃发展并提供可持续的竞争优势。

作者简介： Daniel Joseph Barry 是配置生命周期管理 (CLM) 解决方案的全球领导者 Configit 的产品营销副总裁。他在电信和 IT 领域拥有 30 多年的经验，曾在爱立信等跨国公司担任技术、商业和战略职位，并领导了初创公司的增长计划。在担任独立顾问多年后，他于 2023 年加入 Configit，阐明 CLM 的价值并提供市场见解。