马克·安德森说，软件正在“吞噬”整个世界，它进入了产品、工程设计、制造和工业运营的方方面面。我们购买音响时，已不再关注材质与硬件本身，而更注重其与各种媒体或信息平台的互联互通；购买汽车时，在安全与舒适以外，我们也更加在意座舱中的智能网联体验。
毋庸置疑，工业产品正从机电产品向数字化、智能化产品转变。而在企业运营层面，嵌入式软件和数字技术也已经进入研发、生产、供应链、销售和服务等各个环节，产生着颠覆性的影响。从衍生式设计、制造过程重塑、智能供应链，到通过智能与互联产品实现面向服务的商业模式，中国制造企业正面临着全方位、端到端的变革。
在近日举行的SAP数字化供应链与工业4.0高端峰会上，埃森哲大中华区董事总经理、工业X业务主管江崇龙结合多年实践，分享了中国制造业数字化转型的最新发展，并对制造企业的数字化转型战略定位、业务场景与转型路线规划、数据与系统集成、智能应用，以及人才与能力建设等给出了建议。
在过去四年中，埃森哲持续发布年度中国企业数字化转型指数，跟踪制造企业的数字转型进程。我们观察到，我国制造业竞争力不断提高，营销数字化、生产自动化，及信息化改造得到广泛推广。制造企业正在逐步转向高质量和高效益竞争，这对我国经济的高质量发展意义重大。（点击蓝字，了解详情）
但是，我们也看到在行业加速数字化的过程中，很多制造企业在数据集成和智能应用等方面仍处于探索阶段。制造企业该如何高效推进数字化转型的进程，找准转型战略和路径，收获数字化的投入收益？我们认为，须着重关注以下几个方面。
一
战略引领，明确数字化的价值定位
许多企业的高管认为，数字化战略大同小异，这使得他们无法从企业实际出发，明确目标，推进转型。
埃森哲认为，战略引领是数字化转型的总纲要、总指导，企业数字化转型的首要任务，是明确数字化对企业业务转型的价值定位。为此，我们提出了“明智转向”模型，帮助企业厘清数字化转型“转什么”、“怎么转”的问题。
每一个企业都应该从自己的行业特性与业务成熟度出发，量身定制数字化转型战略。在传统业务方面，制造企业需要落实从流程导向向数据导向转变，提升业务运营效率和效益；增加管理透明度，利用智能分析支撑管理决策；借助信息化系统固化精益流程；贯通研、产、供、销、服各业务领域，打破部门间壁垒；增强供应链柔性和韧性，把可持续发展贯彻到业务之中，等等。在此基础上，制造企业可进一步探索业务模式创新，打造智能产品，赋能产品再造，或驱动即服务模式，支撑数字化平台发展，构建跨企业、跨行业的产业生态系统。
二
基于业务场景，规划转型路径
在规划数字化转型路径时，不少企业管理者认为可以仅仅基于技术维度，或者做单点规划。
埃森哲认为，制造企业的数字化转型必须从业务场景出发。对于体现实际业务价值的数字化场景，建议通过价值和可行性评估分析投入产出；对于战略性、支撑性场景，则直接从战略维度考量是否实施。
制造企业的管理者必须基于未来的产品、服务及业务模式做系统的场景梳理，思考这些场景是否会给企业带来新的竞争力，或者会创造新的业务价值。在这个基础上，企业方可对技术和方案成熟度，以及资金与资源投入的可行性进行有效评估。
三
梳理数据资产，建立数据平台基础
在明确了战略与路径之后，企业的数字化转型就进入实战阶段。但是且慢，制造企业如未能正确梳理数据资产、夯实数据平台，往往会陷入“只见树木、不见森林”的泥沼。
比如，不少企业的基础数据和软件应用没有实现跨业务域的集成和打通，数据孤岛现象严重。一部分企业将数字化错误地定义为那些能够立竿见影的技术手段，导致系统越做越复杂，与企业转型发展的目标南辕北辙。
埃森哲认为，数据是企业数字化转型的第一生产资料。因此，数据平台的打造、跨业务数据流的贯通、部门间壁垒的打通，以及最终数据的整合利用，是企业数字化转型的核心。
具体来看，我们建议制造企业既需要通过横向集成，把PLM、ERP、SCM和CRM的业务数据打通，也要通过垂直集成，兼顾数字工厂、车间的生产数据，全面梳理数据资产，建立数字化转型的数据平台基础。
四
敏捷实施、快速迭代，持续挖掘业务价值
有一部分企业管理者会认为，数字化纯粹是一项投入大、收效慢的工程——这显然无法说服企业股东和员工，齐心协力一起推动转型。
实际上，企业的数字化转型是“长短结合、演变结合”的一个过程。一方面我们要有基础性的长期投入，但在一些具体应用场景，我们要通过敏捷实施、快速迭代，挖掘数字化转型的业务价值。
简单来说，企业在规划数字化愿景和推进计划的时候，可以排列优先级，定义最简化可实行产品（MVP）试点，在不断迭代中逐步明确需求，从而进一步细分步骤，并落实设计与开发的闭环。在这过程中，企业负责人亦应积极宣传MVP的价值，获取更多“内部客户”的认可。
五
建立数字化组织和能力保障体系
许多企业已经意识到，光靠自身的实力可能无法有力、快速推动数字化转型，因此，生态伙伴的价值得到重视。但也有企业认为，既然引进了这些“高级军师”，自己就可以高枕无忧了。
实则不然。制造企业的数字化转型既需要强大的外脑支持，也需要“打铁自身硬”，建立起强有力的组织和能力保障体系。
在建设数字化能力的初期，我们需要考虑可以借助哪些生态伙伴的力量建立数据分析的模型、搭建数据分析的系统。但业务是持续的，如何让数据变成业务人员可以获得和使用的工具，是需要深思熟虑并付诸行动的事情。
在组织架构方面，既要坚持一把手挂帅，又要发挥专业团队、专家人员的作用，企业须考虑设立首席数字官和专项管理梯队；在人才队伍层面，企业需要强化数字化职能角色定位，赋能老员工、招聘新员工，并在企业文化领域，帮助所有员工从思维模式、价值观到行为进行正向转变，拥抱变革与创新。
此外，制造企业还需要建立专业的变革管理团队，确保数字化转型收益的持续性，并且保障数字化转型的资金投入，把握行业窗口期。
