數字化

1、大數據

（1）產業發展的挑戰與趨勢

伴隨大數據技術日趨成熟，國內對于大數據技術的運用變得普及，其中作為企業方來講，數據資產的梳理、數據平臺的規劃等問題在數據資產變現的阻礙與挑戰。在大數據技術使用逐漸成熟的環境下，快速厘清數據價值投放到所需要的應用場景之中成為紅海廝殺的主要手段。睿信咨詢認為，數據資產變現面臨著諸多挑戰：

數據系統眾多且分散，數據質量參差不齊：在各個企業之中會有多樣的應用系統，不同應用系統之間數據標準不同，存儲格式不同，存儲空間不同，總的來說基本屬于數據標準化程度低，顆粒度差異大。同時由于數據來源不同，自動生產采集的數據精確度與人工輸入的數據精確度之間也存在較大差異，難以有效支撐管理者決策。

數據缺乏明確的應用場景：許多公司已存在較多數據，但不清楚在這些數據該如何使用，如何為公司已有業務服務，該投入到哪些具體的場景之中使用，數據價值體現較為困難。部分企業從技術驅動角度出發，大力開發大數據平臺，組建大數據團隊，但由于缺乏具體目標與項目的支撐，導致收效甚微。從應用平臺的角度上來看，大數據應用平臺的功能界定、系統選擇等方面也存在認知不足的情況。

數據的定義來源不清且不夠全面：在已經有具體應用場景的數據來說，也出現了在數據定義、數據統計口徑、計算公式、數據來源、數據更新頻率等方面缺乏清晰定義的情況，同時從宏觀層面上來看，在已有的應用場景中，企業現有數據不足以覆蓋全部需求，數據應用效果受到影響。

數字化產品定位不明確，銷售壓力較大：在數據擁有明確的應用場景之前，很難形成成熟的數字化產品進行資產變現，出現了許多企業手握大量數據卻很難進行銷售的行業狀況，其中關于企業數據價值的重塑、數據鏈條的延伸，如何形成與之相對應的商業模式是需要不斷嘗試與探索的。

（2）睿信經驗

睿信咨詢將竭誠為您提供定制化咨詢服務，設計大數據策略路線圖，幫助進行應用場景的梳理，明確戰略實施路徑：

大數據戰略咨詢：根據客戶業務需求和戰略目標，通過設計大數據策略路線圖，幫助企業確定流程和數據選擇的優先級，分析評估其對業務的影響，構建起最佳數據架構，獲取大數據價值。

數據資產盤點：根據客戶的業務目標進行應用場景需求調研、通過調研結果對企業現有數據進行匹配性分析，最終提出完整的企業數據資產盤點清單。

大數據戰略實施路徑與策略：幫助客戶完成對現存的業務問題從數據可視化向管理圖像化的描述與刻畫，提出數據質量提升建議，對企業所有大數據資源進行整理盤點，選擇適合企業的大數據分析與應用平臺，提出合理的戰略實施路徑與策略，通過后續系統管理的培訓，助力企業全面提升大數據戰略的實施與數據資產變現。

2、智能制造

（1）產業發展的挑戰與趨勢

制造業經歷了機械化、電氣化、自動化和智能化技術變革，從1.0步入4.0，智能制造是工業4.0的重要環節，是促進產業升級、生產變革、模式創新、技術進步與效率提升的關鍵要素。工信部對于智能制造的定義如下：基于新一代信息技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動各個環節，具有自感知、自決策、自執行、自適應、自學習等特征，旨在提高制造業質量、效益和核心競爭力的先進生產方式。智能制造行業發展具有以下趨勢：

制造業智能化進程差異較大，離散型行業提升較快而流程型行業進度較慢：以汽車、電子設備、家電為例的離散型行業的產品具有結構復雜、產品迭代快，智能化需求較高的特點，同時較大的市場空間允許更多智能化的投入，此類產品在目前市場還具有個性化、定制化等需求特征，這些使得智能化投入可以獲得更高的附加值；以食品、能源、冶煉為例的流程型行業的產品和流程工藝具有標準化特點，個性化和定制化程度較低，智能化對效益提升的貢獻較低。

智能化轉型方向各有側重：隨著企業發展側重點的不同，各自智能化的側重點也各不相同，重視用戶體驗的企業更加注重各端對接智能化的投入，偏向于采取圍繞用戶的發展戰略；流程生產類型企業更加側重于以數字孿生技術實現智能化研發，通過智能制造裝備和工業軟件，實現數字化生產、設備維護、績效管理、質量管理和能耗管理，提升生產效率、降低生產成本、縮短生產周期；同時在銷售領域內，引入智能化打造綜合平臺，圍繞用戶需求進行全流程服務；

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（2）睿信經驗

睿信咨詢將竭誠為您提供定制化咨詢服務，洞察發展機遇，厘清智能化變革路徑，明確戰略方向，把控轉型風險，提升管理效率。

智能制造戰略規劃落地：睿信咨詢幫助用戶梳理、分析所屬的智能化制造類型，并厘清可進行智能化的業務鏈條，緊密結合用戶業務現狀，提供提升制造價值、優化制造運營流程的戰略規劃與咨詢和實踐指導，協助用戶高效、低成本的進行智能化生產制造戰略轉型。

智能化生產組織管理的提升：在企業進行智能化生產的轉型過程中，睿信咨詢將從公司現狀出發，結合用戶現狀和遠期目標，進而為客戶定制整體管理組織架構，提供全程決策支持。

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