销帮帮CRM解析工业4.0——泛工业企业全业务流的数字化突围！
2022-10-20CRM系统
伴随5G、物联网、大数据、人工智能等关键技术发展起来的新技术、新业态，各国泛工业也开始新一轮变革浪潮。
伴随5G、物联网、大数据、人工智能等关键技术发展起来的新技术、新业态，各国泛工业也开始新一轮变革浪潮。其中，随着“新基建”的到来，中国的工业数字化开始加速发展。但由于中国在工业2.0和3.0阶段做的不够好，与金融、互联网或者ToC等领域相比，工业的数字化基础比较薄弱，数字化转型处于比较初期的阶段。
销帮帮CRM在今年上半年的客户回访中发现，工业互联网企业的优势在于数据分析及服务上，但对于产业本身的理解不够;而对于传统制造业企业而言，其优势在于理解产业，但在技术迭代、团队构建等方面可能劣于科技企业。总体而言，尽管工业数字化前景广阔，玩家涌现，仍存在不少落地难题:大多数泛工业领域企业还停留在几个功能割裂的系统单独应用上，并没有将数字化转型贯穿到整个完整的业务流程中。
决策模型是转型核心
或许军事上的数字化变革对制造型企业的数字化转型能有所启示:一支用旧有体系组织起来，采用自上而下树状单向指挥体制的部队，即使用最先进的数字化技术与主战装备武装，其结局与海湾战争的伊拉克军队一样，是注定要覆亡的。相应的，一支在组织上不进行数字化转型的制造型企业，纵有再多的数字化试点，充其量也不过是数字化技术的堆砌罢了，这样的量变绝无可能产生质变。
组织数字化转型的目标，是决策权向前线人员转移，因此数字化组织的重点由离前线(客户)越近的人员调配资源，而不是由层级越高的人员调配资源。
要完成决策权转移，我们需要建立一个能支撑实时感知变化、实时分析变化、实时制定最优决策，并能将决策自动执行的数字化平台(新的指挥系统)。商业智能BI报表能够帮助领导者进行深度、多维的经营分析，是领导者管理业务和制定决策的重要依据。
响应时间是衡量标准
数字化的核心是决策应变，衡量标准是变化发生到有效对策的时间，也就是说，决策者制定好数字化转型计划后，执行层的应变是更为关键的。
销帮帮CRM具有大量工业物联网客户，市场部研究发现，数字化转型过程中，IT和OT正在加速融合，不只是交付或系统集成层面上的融合，更多是企业的执行层面发生了变化，很多的IT部门开始直接参与甚至主导OT相关的业务。
人员的协同是缩短响应时间的重要因素。在数据驱动生产的今天，数字化工具赋予基层员工、中层管理者和高层管理者不同的数据权限，让数据可以在不同人员之间流转起来，从而使企业实现线索、商机、合同、收付款等环节的数据一体化管理。
伴随5G、物联网、大数据、人工智能等关键技术发展起来的新技术、新业态，各国泛工业也开始新一轮变革浪潮。其中，随着“新基建”的到来，中国的工业数字化开始加速发展。但由于中国在工业2.0和3.0阶段做的不够好，与金融、互联网或者ToC等领域相比，工业的数字化基础比较薄弱，数字化转型处于比较初期的阶段。
销帮帮CRM在今年上半年的客户回访中发现，工业互联网企业的优势在于数据分析及服务上，但对于产业本身的理解不够;而对于传统制造业企业而言，其优势在于理解产业，但在技术迭代、团队构建等方面可能劣于科技企业。总体而言，尽管工业数字化前景广阔，玩家涌现，仍存在不少落地难题:大多数泛工业领域企业还停留在几个功能割裂的系统单独应用上，并没有将数字化转型贯穿到整个完整的业务流程中。
决策模型是转型核心
或许军事上的数字化变革对制造型企业的数字化转型能有所启示:一支用旧有体系组织起来，采用自上而下树状单向指挥体制的部队，即使用最先进的数字化技术与主战装备武装，其结局与海湾战争的伊拉克军队一样，是注定要覆亡的。相应的，一支在组织上不进行数字化转型的制造型企业，纵有再多的数字化试点，充其量也不过是数字化技术的堆砌罢了，这样的量变绝无可能产生质变。
组织数字化转型的目标，是决策权向前线人员转移，因此数字化组织的重点由离前线(客户)越近的人员调配资源，而不是由层级越高的人员调配资源。
要完成决策权转移，我们需要建立一个能支撑实时感知变化、实时分析变化、实时制定最优决策，并能将决策自动执行的数字化平台(新的指挥系统)。商业智能BI报表能够帮助领导者进行深度、多维的经营分析，是领导者管理业务和制定决策的重要依据。
响应时间是衡量标准
数字化的核心是决策应变，衡量标准是变化发生到有效对策的时间，也就是说，决策者制定好数字化转型计划后，执行层的应变是更为关键的。
销帮帮CRM具有大量工业物联网客户，市场部研究发现，数字化转型过程中，IT和OT正在加速融合，不只是交付或系统集成层面上的融合，更多是企业的执行层面发生了变化，很多的IT部门开始直接参与甚至主导OT相关的业务。
人员的协同是缩短响应时间的重要因素。在数据驱动生产的今天，数字化工具赋予基层员工、中层管理者和高层管理者不同的数据权限，让数据可以在不同人员之间流转起来，从而使企业实现线索、商机、合同、收付款等环节的数据一体化管理。
满足需求是终极目标
工业数字化的挑战，主要包括工业的标准化程度偏低，特异化的程度偏高，信息化基础非常薄弱;管理或者数字化意识较弱;数据碎片化、数据质量差、数据孤岛等因素。除了这些基础薄弱导致的客观原因外，每家工厂的特点不一样，产品在服务客户时需要迎合差异。
如果我们朝着工业4.0的方向努力，那么工业数字化的理想场景应该是什么样的呢?用户在购买产品时会通过网络浏览，大数据依靠用户在每个产品上停留的时间判定用户的需求和喜好，开发者不经过市场调研就能获取用户需求，并开发出相应的产品。
开发也不像原来那么麻烦，只需要在软件里设计，并模拟测试，样品也可以用3D打印机直接先做出来，大大的减少了设计周期，生产的时候更是方便，全部是自动化生产，物料按用户需求数量从网络上生产订单，通过物流配送流入生产工序，自动化设备自动进入生产、检测、包装最后流入物流配送。
销帮帮CRM可以帮助企业实现数据聚合、精准的数据分发、实时的数据协同，打破生产管理和供应链协作中的“信息孤岛”， 优化生产、质量、物料、设备全流程，提高生产柔性、缩短交付周期、优化物流效率，帮助工厂由“设计定义制造”向“需求定义制造”转型。
工业数字化的挑战，主要包括工业的标准化程度偏低，特异化的程度偏高，信息化基础非常薄弱;管理或者数字化意识较弱;数据碎片化、数据质量差、数据孤岛等因素。除了这些基础薄弱导致的客观原因外，每家工厂的特点不一样，产品在服务客户时需要迎合差异。
如果我们朝着工业4.0的方向努力，那么工业数字化的理想场景应该是什么样的呢?用户在购买产品时会通过网络浏览，大数据依靠用户在每个产品上停留的时间判定用户的需求和喜好，开发者不经过市场调研就能获取用户需求，并开发出相应的产品。
开发也不像原来那么麻烦，只需要在软件里设计，并模拟测试，样品也可以用3D打印机直接先做出来，大大的减少了设计周期，生产的时候更是方便，全部是自动化生产，物料按用户需求数量从网络上生产订单，通过物流配送流入生产工序，自动化设备自动进入生产、检测、包装最后流入物流配送。
销帮帮CRM可以帮助企业实现数据聚合、精准的数据分发、实时的数据协同，打破生产管理和供应链协作中的“信息孤岛”， 优化生产、质量、物料、设备全流程，提高生产柔性、缩短交付周期、优化物流效率，帮助工厂由“设计定义制造”向“需求定义制造”转型。
咨询电话：400-660-1126。
销帮帮CRM在今年上半年的客户回访中发现，工业互联网企业的优势在于数据分析及服务上，但对于产业本身的理解不够;而对于传统制造业企业而言，其优势在于理解产业，但在技术迭代、团队构建等方面可能劣于科技企业。总体而言，尽管工业数字化前景广阔，玩家涌现，仍存在不少落地难题:大多数泛工业领域企业还停留在几个功能割裂的系统单独应用上，并没有将数字化转型贯穿到整个完整的业务流程中。
决策模型是转型核心
或许军事上的数字化变革对制造型企业的数字化转型能有所启示:一支用旧有体系组织起来，采用自上而下树状单向指挥体制的部队，即使用最先进的数字化技术与主战装备武装，其结局与海湾战争的伊拉克军队一样，是注定要覆亡的。相应的，一支在组织上不进行数字化转型的制造型企业，纵有再多的数字化试点，充其量也不过是数字化技术的堆砌罢了，这样的量变绝无可能产生质变。
组织数字化转型的目标，是决策权向前线人员转移，因此数字化组织的重点由离前线(客户)越近的人员调配资源，而不是由层级越高的人员调配资源。
要完成决策权转移，我们需要建立一个能支撑实时感知变化、实时分析变化、实时制定最优决策，并能将决策自动执行的数字化平台(新的指挥系统)。商业智能BI报表能够帮助领导者进行深度、多维的经营分析，是领导者管理业务和制定决策的重要依据。
响应时间是衡量标准
数字化的核心是决策应变，衡量标准是变化发生到有效对策的时间，也就是说，决策者制定好数字化转型计划后，执行层的应变是更为关键的。
销帮帮CRM具有大量工业物联网客户，市场部研究发现，数字化转型过程中，IT和OT正在加速融合，不只是交付或系统集成层面上的融合，更多是企业的执行层面发生了变化，很多的IT部门开始直接参与甚至主导OT相关的业务。
人员的协同是缩短响应时间的重要因素。在数据驱动生产的今天，数字化工具赋予基层员工、中层管理者和高层管理者不同的数据权限，让数据可以在不同人员之间流转起来，从而使企业实现线索、商机、合同、收付款等环节的数据一体化管理。
伴随5G、物联网、大数据、人工智能等关键技术发展起来的新技术、新业态，各国泛工业也开始新一轮变革浪潮。其中，随着“新基建”的到来，中国的工业数字化开始加速发展。但由于中国在工业2.0和3.0阶段做的不够好，与金融、互联网或者ToC等领域相比，工业的数字化基础比较薄弱，数字化转型处于比较初期的阶段。
销帮帮CRM在今年上半年的客户回访中发现，工业互联网企业的优势在于数据分析及服务上，但对于产业本身的理解不够;而对于传统制造业企业而言，其优势在于理解产业，但在技术迭代、团队构建等方面可能劣于科技企业。总体而言，尽管工业数字化前景广阔，玩家涌现，仍存在不少落地难题:大多数泛工业领域企业还停留在几个功能割裂的系统单独应用上，并没有将数字化转型贯穿到整个完整的业务流程中。
决策模型是转型核心
或许军事上的数字化变革对制造型企业的数字化转型能有所启示:一支用旧有体系组织起来，采用自上而下树状单向指挥体制的部队，即使用最先进的数字化技术与主战装备武装，其结局与海湾战争的伊拉克军队一样，是注定要覆亡的。相应的，一支在组织上不进行数字化转型的制造型企业，纵有再多的数字化试点，充其量也不过是数字化技术的堆砌罢了，这样的量变绝无可能产生质变。
组织数字化转型的目标，是决策权向前线人员转移，因此数字化组织的重点由离前线(客户)越近的人员调配资源，而不是由层级越高的人员调配资源。
要完成决策权转移，我们需要建立一个能支撑实时感知变化、实时分析变化、实时制定最优决策，并能将决策自动执行的数字化平台(新的指挥系统)。商业智能BI报表能够帮助领导者进行深度、多维的经营分析，是领导者管理业务和制定决策的重要依据。
响应时间是衡量标准
数字化的核心是决策应变，衡量标准是变化发生到有效对策的时间，也就是说，决策者制定好数字化转型计划后，执行层的应变是更为关键的。
销帮帮CRM具有大量工业物联网客户，市场部研究发现，数字化转型过程中，IT和OT正在加速融合，不只是交付或系统集成层面上的融合，更多是企业的执行层面发生了变化，很多的IT部门开始直接参与甚至主导OT相关的业务。
人员的协同是缩短响应时间的重要因素。在数据驱动生产的今天，数字化工具赋予基层员工、中层管理者和高层管理者不同的数据权限，让数据可以在不同人员之间流转起来，从而使企业实现线索、商机、合同、收付款等环节的数据一体化管理。
满足需求是终极目标
工业数字化的挑战，主要包括工业的标准化程度偏低，特异化的程度偏高，信息化基础非常薄弱;管理或者数字化意识较弱;数据碎片化、数据质量差、数据孤岛等因素。除了这些基础薄弱导致的客观原因外，每家工厂的特点不一样，产品在服务客户时需要迎合差异。
如果我们朝着工业4.0的方向努力，那么工业数字化的理想场景应该是什么样的呢?用户在购买产品时会通过网络浏览，大数据依靠用户在每个产品上停留的时间判定用户的需求和喜好，开发者不经过市场调研就能获取用户需求，并开发出相应的产品。
开发也不像原来那么麻烦，只需要在软件里设计，并模拟测试，样品也可以用3D打印机直接先做出来，大大的减少了设计周期，生产的时候更是方便，全部是自动化生产，物料按用户需求数量从网络上生产订单，通过物流配送流入生产工序，自动化设备自动进入生产、检测、包装最后流入物流配送。
销帮帮CRM可以帮助企业实现数据聚合、精准的数据分发、实时的数据协同，打破生产管理和供应链协作中的“信息孤岛”， 优化生产、质量、物料、设备全流程，提高生产柔性、缩短交付周期、优化物流效率，帮助工厂由“设计定义制造”向“需求定义制造”转型。
工业数字化的挑战，主要包括工业的标准化程度偏低，特异化的程度偏高，信息化基础非常薄弱;管理或者数字化意识较弱;数据碎片化、数据质量差、数据孤岛等因素。除了这些基础薄弱导致的客观原因外，每家工厂的特点不一样，产品在服务客户时需要迎合差异。
如果我们朝着工业4.0的方向努力，那么工业数字化的理想场景应该是什么样的呢?用户在购买产品时会通过网络浏览，大数据依靠用户在每个产品上停留的时间判定用户的需求和喜好，开发者不经过市场调研就能获取用户需求，并开发出相应的产品。
开发也不像原来那么麻烦，只需要在软件里设计，并模拟测试，样品也可以用3D打印机直接先做出来，大大的减少了设计周期，生产的时候更是方便，全部是自动化生产，物料按用户需求数量从网络上生产订单，通过物流配送流入生产工序，自动化设备自动进入生产、检测、包装最后流入物流配送。
销帮帮CRM可以帮助企业实现数据聚合、精准的数据分发、实时的数据协同，打破生产管理和供应链协作中的“信息孤岛”， 优化生产、质量、物料、设备全流程，提高生产柔性、缩短交付周期、优化物流效率，帮助工厂由“设计定义制造”向“需求定义制造”转型。
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