重磅 | 埃森哲数字化转型六大宝典（可下载）
导读：
近年来，埃森哲一直着力于自身和企业客户的数字化转型，并一直对数字化转型问题深入研究，多次推出数字化转型报告，引起各大媒体的广泛传播。其对中国数字化转型的前瞻性判断和预测也引起业内广泛的关注和讨论。
近日，我们仔细研读埃森哲发布的关于数字化转型的报告和相关报道。挑选了埃森哲关于数字化转型的报告、观点以及非常出名的埃森哲数据分析方法论，形成埃森哲数字化转型六大资料，供学习交流，具体下载方式见文末。*本资料仅供交流学习，禁止商用，版权归原作者所有。
数字化时代已经来临，企业要思考我是谁，核心竞争力是什么以及如何维持核心竞争力。企业要重新评估核心业务，应对原生数字化企业的挑战。数字化前景诱人，然而中国企业在这座金矿前却似乎踌躇不前。
“不知道怎么做”是企业数字化转型中提到的最大困扰。在那些摸着石头过河的企业中，一些把数字化看作简单的技术工程，停留在生产过程控制的信息化上；一些把数字化简单等同于建立线上渠道、开设电子商城。浑浑噩噩的开始往往以远低于预期的回报结束，反过来又打击了企业家在数字领域持续投资的积极性。
在埃森哲看来，数字化转型不是靠简单搭载一个大数据平台就可以做到，技术与公司业务转型的契合、公司文化和心态的转变、组织架构的调整、相应制度的建立等，都需要有一套完整的解决方案，使转型一步步落到实处。同时，企业决策者也应该对数字化有深刻的理解，能够使整个企业转变思路，建立数据驱动的思维，以满足客户需求为使命。
2021中国企业数字转型指数研究报告
《报告》由埃森哲和工信部下属国家工业信息安全发展研究中心联合完成，研究基于高管调研和企业评估两部分，覆盖了高科技产品、电子零件与材料、汽车与工程机械、医疗医药、消费品、物流、传统零售业、化工建材、冶金等九大行业共563家企业。
报告称中国企业数字化转型水平稳步提升，可持续发展能力不断增强，其中转型领军企业优势持续扩大，并成功将数字化优势转化为营收优势，企业已进入数字化转型分水岭的关键时期。
报告总结出企业数字化转型过程中面临的三大挑战，并给出持续推进数字化转型的七大行动建议。
创新必修课：数字转型的管理之道
这两年，中国的工业化和信息化进程发生了一次显著的跨越：人们对于创新的认知和行动，从“信息经济”升级为“数字经济”。与此同时，越来越多的企业和企业家将“第四次工业革命”当作自身求新求变的时代底色。其中，企业、行业和社会的数字化转型被赋予了极高的期望。特别是企业的数字转型，在中国正在形成规模巨大的新市场。
然而，中国互联网企业的扩张随着风投的降温而逐渐退潮，大众对野蛮成长开始有了反思，也让曾经仿效互联网模式进行数字转型的传统企业五味杂陈。这并不令人意外。回顾埃森哲首次提出“数字经济”大趋势以来的研究与分析，对照全球大型企业数字转型的沉浮教训，我们已经发现了一个朴素的规律：阻碍数字转型实现真正价值的根源，正是一些企业领导者对它缺乏真正的理解。
在压力和机遇面前，企业切莫为这轮转型披上一层浪漫的外衣，而是应当管理好数字转型进程，切实地衡量转型中的价值指标，将数字化贯穿于整个组织和职能，从战略、组织一直到运营各环节落地并予以执行。
《高质发展，智能制造——新蓝图，新四化》
埃森哲发布《高质发展，智能制造——新蓝图，新四化》白皮书,该报告基于传统制造技术与数字化技术的发展趋势，从自动化、信息化、网络化、智能化等四个核心能力（我们称之为智能制造「新四化」）定义企业制造环节数字化转型能力，并进行了成熟度分析。
自动化：
关注于生产装备智能化。制造企业可以利用自动化产线、数控机床、机器人、3D打印等新技术实现生产环节的人机协同以及整个产线、工厂的管控和流程优化，以实现提质增效、精益生产的目标。
客户案例
华晨宝马位于沈阳的生产制造基地投资于视觉识别技术、智能数据采集分析、自动化创新及数字化生产流程四大技术领域。目前其铁西工厂车身车间内拥有超过600台机器人，自动化率达到95%。
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信息化：
关注于企业生产环节的软件系统应用。企业自动化程度的提升带来软件系统需求的增长。企业希望借助软件系统的互联互通实现端到端数据集成与应用，使生产过程更加透明、可视、可控。此外，制造企业自身的供应链愈发复杂、工厂分布走向海外，因此工业软件和ERP等集成管控解决方案的云端部署或平台化需求成为信息化新发展方向。未来，制造企业将在信息化的高成熟度阶段实现大范围内外部信息系统贯通。
客户案例
中化集团以CRM、SRM、SCM、物流管理等系统的横向协同互联为重点，实现资金、物流、需求、供应、生产的全面协同；以DCS、MES系统的纵向运营洞察为重点，提升下属各企业工厂的自动化、信息化水平，促进成本、质量、安全控制的管理改善。
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网络化：
关注于大范围的制造核心环节的设备、系统、数据的互联互通。基于物联网（IoT）、云平台、5G通信的大范围数字化连接才能帮助制造企业实现跨业务、跨车间、跨工厂、内外部客户的协同，并向生态系统集成演进。可喜的是，制造企业已将工业互联网视为制造资源汇集和能力开放的核心载体，增强创新能力、改造提升集成管控能力。
客户案例
徐工发布的汉云平台提供工业互联网“端-云-用”一体化数字化能力，拥有强大的设备连接、数据采集和边缘计算能力，平台对海量工业数据进行汇聚、管理、分析，提供工业机理模型、应用开发和数据可视等能力，轻松实现APP快速开发满足各种工业场景的特定需求，赋能自身和客户的协同发展。
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智能化：
关注于制造核心环节的智能优化与决策。制造企业通过工业互联网、人工智能（AI）等新技术实现智能决策、制造的核心环节全流程数字孪生以及智能生产优化等，最终在智能化领域实现生产制造的自主决策、执行和优化。领先企业围绕智能化构建其核心工程和生产系统，通过3D仿真、数字孪生技术确保实体机器和软件系统协调同步，释放以往未曾发现的成本效率。
客户案例
吉利汽车自主研发出中国第一套全流程汽车仿真生产系统。工程师在这个和真实工厂完全一样的仿真工厂里进行虚拟精准调校，在正式生产前就已经解决了一千多项、接近90%的核心技术问题。
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案例解析：上汽大通的“新四化”实践
通过“新四化”的智能制造部署，上汽大通大规模个性化智能定制能力进一步提升，可支持制造的车型款式多达10万亿种；并且从下单到交货只需不到四周，缩短了20%的交付周期和30%的加工及换线时间，配置精确度高达99.8%。成立八年来，企业始终保持着60%的复合增长率，堪称工业4.0下全球汽车行业的“创新样本”。
自动化：人机协作共创生产新模式
上汽大通将人机协作贯穿于整个生产流程，对生产车间进行了一系列智能升级。从全自动机器人、无人驾驶车对物料的转运、装箱，到智能排产系统进行生产计划编制，再到采用VC技术实现Cyber虚拟环境下的生产调试，上汽大通通过自动化的人机协同，不断提高工厂生产效率，创造了工业生产新模式。
信息化：打通数据壁垒，驱动全供应链和生产线的信息化管控
集数字化基因于一身的冲压、车身、涂装、总装车间共同协作，通过分布式制造，将复杂的零件做模块化供货，流水线式的加工链路变为生产线，跟随每一个订单的加工流程。同时，上汽大通基于行业领先的工程数据智能分析、数字化生产技术、数字化质量管理系统和数字化供应链，令生产更加透明、高效。
网络化：基于用户需求打造内外协同网络
上汽大通构建了七大数据平台――面向用户的“我行MAXUS平台”、“房车生活家”、“蜘蛛智选”和“蜘蛛智联”，为研发服务的“工程在线”，与下游经销商分享信息的“大通知乎平台”，和用于内部沟通的“i大通平台”――实现了数据在企业内外以及全价值网络中的实时传输和分析共享。
智能化：以用户需求推动智能制造价值实现
上汽大通以“定制化、智能化、国际化、年轻化”为战略目标，以用户需求为中心驱动整个制造体系智能化升级。公司使用自动化智能工程系统以鉴别数千种配置并得出最终方案；与南京联通战略合作，利用5G技术重新定义智能工厂，试点增强现实（AR）制造质量检测系统，进一步实现智能制造的价值。
（滑动查看详解）
典型行业在“新四化”中的成熟度
数字化转型“三部曲”
要抓住数字化的巨大潜力，中国企业需要审慎规划、有效执行，按照以下三步系统规划自身的数字化转型之路。
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内容埃森哲数据分析方法论
当前，越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量、速度、多样性等等都呈现出不断增长的复杂性，因此，大数据分析方法在这一领域也就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
基于此，我们也来分享一下全球最大的管理咨询公司——「埃森哲」的大数据分析方法，看看他们具体是如何进行的。
如何利用大数据进行数据挖掘与分析
大数据分析应当如何去做？如何构建分析框架？如何真正将大数据“用起来”？这份PPT可以告诉你埃森哲是怎么做的。
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此外
我们还整理发布了
《2021年企业数字化转型十大白皮书》
和
《制造业数字化转型报告TOP20》
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监制/西贝
编辑/荔枝