提高工业企业数字化转型绩效的举措

提高数字化转型的绩效，在研发和利用好工业大数据上下功夫，要在工厂管理新制度与新机制的变革上下功夫，要在深化实施“浙江方案”上下功夫

明确工业大数据本质的目的，是为评判工厂业务数据集合格不合格、品质优不优找依据。就是说，凡是符合工厂生产工艺、工序、产线工况等知识要求的、一线工人感到好用的工厂生产业务数据集才是合格的；只有符合工厂经营技巧与管理知识及规则的、工厂经营管理人员认可且能有效解决问题、能提升效益的工厂经营管理业务数据集，才可能会被评为优质（秀）的工厂经营管理业务数据集。

提高数字化转型的绩效是工业企业数字化转型工作的当务之急，需要在三方面下功夫。

提高绩效，要在研发、利用好工业大数据上下功夫

正确理解工业大数据是前提

第一，要正确理解工业大数据通常的应用形式。它通常的应用形式是工厂业务数据集。具体形态有：工厂物料的数据码（如在物料采购与仓储及生产过程中应用的物料数据码）、工厂业务数据单（如零件、配件、部件加工的数字化工单）、工厂业务数据表（如企业采购计划数据表）、工厂业务数据图（如订单完成进度的百分比坐标图）、跨媒体业务数据集（如“零配件的规格、名称＋零配件的数字孪生图或元宇宙视频＋加工工艺操作规范”的作业指导数据集）、跨业务数据集（如业务财务一体化数据表）等。

第二，要深刻理解工业大数据的本质。工厂即工业业务数据集（下同）的本质，一是“数字化＋工业化”的融合；二是工厂业务数据集之间的协同应用，必须契合订单在生产、经营、管理全流程业务运营机理，并进行闭环式使用，包括跨产线车间、跨层级、跨业务科室的使用。

工厂生产业务数据集，是由工业生产工艺、工序、产线工况等知识、经验与数字化两部分的“系统融合”构成的。如“配件加工的数字化工单”，就是由“配件加工的工艺技术规范＋含全过程经验的工序工单＋数字化”系统融合构成的。工厂经营业务数据集，是由工厂经营技巧方法、知识经验与数字化两部分的“系统融合”构成的。工厂管理业务数据集，是由工厂管理知识经验与数字化两部分的“系统融合”构成的。

工厂业务数据集之间的协同应用，必须契合订单在生产、经营、管理等全流程业务运营机理并进行闭环式使用，包括跨产线车间、跨层级、跨业务科室的使用。如果把工厂业务数据集看作是“代表性订单”业务全流程中的一个逻辑传递点的话，那么，全流程订单的业务数据集依序无缝式的传递，就构成从决策接单到订单交付的全流程，或者说就形成了“代表性订单”全流程业务运营的闭环，并可实现跨产线车间、跨层级、跨业务科室的使用。这才是“一切工厂业务数字化，一切工厂数据业务化”的真正含义。

第三，明确工业大数据本质的目的，是为评判工厂业务数据集合格不合格、品质优不优找依据。就是说，凡是符合工厂生产工艺、工序、产线工况等知识要求的、一线工人感到好用的工厂生产业务数据集才是合格的；只有符合工厂经营技巧与管理知识及规则的、工厂经营管理人员认可且能有效解决问题、能提升效益的工厂经营管理业务数据集，才可能会被评为优质（秀）的工厂经营管理业务数据集。反之，则可能是不合格的、无效的、甚至是负效的工厂业务数据集。

如果把消费互联网业务数据集的结构与形式比作道家的“法器”的话，工业的工艺与工序知识、经营技巧与管理知识经验就是“法力”。在“法器”上注入“法力”，工厂业务数据集才能成为驱动工厂生产、经营、管理的“法宝”。

提高工厂业务数据集的使用绩效要细化具体化

应用工厂业务数据集的目的，一是为了实现工厂生产、经营、管理全流程的数字化转型；二是提高工厂数字化生产、经营、管理的绩效。

工厂业务数据集的应用，是分对象进行的：

第一，着力提高一线生产工人使用生产业务数据集的绩效。

不同生产岗位的人员会有不同业务数据集的应用。如合格的“工艺加工作业指导数据集”就是由“XX规格零件＋零件的结构与功能的动态视频＋工艺加工作业规范指导书”等所组成，是属于跨媒体业务数据集的一种，它形象直观，对加工工艺与步骤规范指导到位，可以保证不出差错，功高质量、高效率、低成本地完成零件加工任务并实现满意的绩效。

第二，着力提高工厂科室人员使用业务数据集的绩效。

不同管理科室人员会有不同业务数据集的应用。如采购科科员使用的采购业务数据集，一般由“采购物料名称及规格＋采购物料的视频图＋采购物料的数量、价格、交货时间、交货地址”等部分组成，可防范传统采购的“错误采购、过量采购、采购不足”等三类常见过错。如果是“错误采购”，将会导致库存积压、采购经费浪费、增加重新采购的成本，还可能产生影响生产进度与订单交付等后果；如果是“过量采购”，将会导致库存增加、采购成本增加、影响采购科室绩效考核及奖金报酬等后果；如果是“采购不足”，将导致影响生产进度与订单交付、增加应急采购成本、影响全厂对采购科室评价等后果。

第三，着力提高工厂中层、高层管理人员使用工厂业务数据集的绩效。

不同的工厂车间、科室的中层、高层岗位，必定使用不同的业务数据集。因此，平台企业要为车间主任、各科室直至厂级领导量身定制优化管理、防范风险、提高绩效的业务数据分析、优化经营管理决策的优质业务数据图或数据表，以切实做好每个订单产品的协同采购、齐套生产、业务财务一体化等提质量、降成本、防风险、增效益的工作，让辅助优化决策的业务大数据集赋能赋值。

着力提高工厂中层、高层管理人员使用工厂业务数据集绩效，主要体现在两个方面：

一是防范风险。党中央明确要求，要统筹发展与安全。这个原则同样适用于工业企业。例如，把“每个订单生产的进度计划”与“每个订单生产的实际进度”两张图表并入“一张工厂业务数据表或一个业务数据图”里，再用“绿色、黄色、红色”来分别表示“正常、预警、已滞后”，就可以为生产科长及分管生产的副厂长“防止订单生产逾期”的辅助优化决策的大数据分析预警服务，并为他们提前应对赢得应急处理的时间。如果平台企业为每个工厂中层与高层管理人员都量身定制研发上述“辅助优化决策性的综合业务数据分析预警图或综合业务数据分析预警表”，就可以为工厂的所有中高层管理人员提供“防范各类风险”的预警服务，确保工厂的生产、经营、管理的安全与效益。

二是提增效益。比如通过编制优化生产齐套协同管理的业务数据分析及建议图表，优化采购与生产协同的业务数据分析及建议图表，优化计件计绩与报酬激励关系的业务数据分析及建议图表，优化要素使用与优化工艺及质量管控的业务数据分析及建议图表，优化产销关系的业务数据分析及建议图表，优化业务与财务关系的业务数据分析及建议图表等，就可以提升工厂的精益管理水平，挖掘减少浪费、提升效益的潜力，实现工厂的“提质量、降成本、防风险、增效益”。

提高工厂主业务数据体系的整体绩效要注重实现方式

工厂订单业务数据体系运营模式的创新，要分三个步骤才能完成：

第一步：要完成订单全流程业务数据体系的闭环建设。订单是工厂完成生产、经营、管理活动的依据与云服务的契入点。工厂业务数据体系闭环建设的规划与设计就是根据从“接订单”到“订单交付”生产全过程与经营管理的全流程进行的。

如图1所示，破除工厂生产与经营及管理之间的“大数据鸿沟”，是提升工厂数据的使用程度与价值的关键举措；完成工厂订单主业务数据体系闭环建设，又是提高工厂生产、经营、管理全部业务数据集绩效与整体绩效的基础。因此，要认真梳理从“订单接单决策到订单交付”的全流程与人财物、产供销、水电气、进销存的每个环节，编制无缝链接的业务数据体系闭环建设方案并抓好实施。

第二步：要以订单在工厂的全流程业务数据的闭环运营为基础，完成工厂生产、经营、管理等数据的统一标准，统一规范采集、存储、使用、管理等工作。工厂的各项业务数据集要实现垂直跨层级、横向跨产线跨车间、横向跨工厂业务科室使用，统一数据标准、格式与统一规范业务数据的采集、存储、使用、管理，是必须满足的前提条件。只有做好统一数据标准、格式与规范业务数据的采集、存储、使用、管理等工作，才能破除要素配置、生产工序、经营过程、管理流程中的各类业务数据孤岛，才能实现工厂生产、经营、管理等业务的网上办，在线协同办、在线看、在线管、在线奖、在线罚，才能实现可视化的公开公平公正管理，才能提高管理的效率与绩效。

第三步：要在订单全过程主业务数据体系闭环建设并运营的基础上，构建工厂多订单动态循环模式，提高工厂的整体运营绩效。首先，是要构建单个“代表性订单”的全流程业务数据闭环运营体系与体制。要认真梳理每个订单“从接单决策→产品设计→采购管理→仓储管理→生产管理→质量管理→订单交付及工薪管理、财务管理、风控管理、产线及设备运维”的全流程，构建单个“代表性订单”的“业务数据集＋岗位责任制”双轮驱动的运营的管理体系与体制，让订单在生产、经营、管理全流程“接力棒”式的无缝交接的“接力赛”，能跑赢工厂数字化运营的全流程，跑出齐套生产、协同经营、跨层级跨部门一体化管理的全厂整体绩效来。在这里需要说明的是，工厂订单业务数据体系运营的“双驱动”的模式创新，是一项致力于充分利用工业大数据的创新，是一种“轻量化投资”实现工厂数字化转型的模式创新。它是契合我国传统产业占比大、中小企业占比高、上述两类企业盈利水平低的实际，有广泛适用与推广前景价值的一种创新。这就是为什么叫“企业数字化转型”的原因。其次，以单个“代表性订单”数据业务体系的闭环运营与管理为基础，再构建工厂多个订单从动态接单再到动态交单（付）的有序循环运营管理、高效运营管理的体系与体制，就能实现工厂的整体协同运营与管理的高效率、更安全与高质量。

提高绩效，要在工厂管理新制度与新机制变革上下功夫

新一轮科技革命与产业变革的关键词是“变革”。因此，利用好新一轮科技革命与产业变革的机遇，必须在“变革”两个字上下功夫。

工业企业的数字化转型，其主题词是“数字化”与“转型”。“数字化”指的是要系统建设好、运营好工厂数字化生产、经营、管理等主业务数据体系；“转型”则是要根据“先立后破”的要求，规范工厂数字化生产、经营、管理的有序运作。这就必须首先完成工厂管理的新制度与新机制的变革，然后稳步推进工厂生产方式的优化、组织体系的重构、经营管理方式及体制的重塑。

要建立完善工厂数字化业务运作规范，建立健全工厂全员依规操作、依规上报数字化指令执行结果的制度

这是工厂业务数据真实、全面、系统采集与可信可用的制度保障。如果生产一线员工可随意关闭或停用制造产线的数据采集系统、不按数字化工单的作业要求全面真实地填报工序加工数据，质检管理等科室员工不依照质检操作规范如实上报质检结果数据，那么订单的纵向垂直跨层级、横向跨产线跨车间、横向跨科室的数字化协同管理就难以实现，“产品质量的全生命周期可追溯”等数字化的应用亦就无法实现。

要建立健全车间主任、管理科长与工厂高管的数字化管理责任制度

工业平台企业为每位工厂中层管理人员与高层管理人员量身定制提供“提质量、降成本、防风险、增效益”等业务大数据优化分析、进一步完善决策的业务大数据建议图表，要发挥出应有的作用，必须严格各中、高层管理人员必读必用业务大数据优化决策建议图表的岗位责任制度。这既是防止中、高级管理人员不作为的制度保障，又是实现工厂主业务数据体系“岗位责任制度驱动”“业务接力棒式”正常有效运作的体制保障。

要建立健全工厂的数字化治理体系与体制

如果工厂不认真严格抓制度的执行，让制度长上“牙齿”，那出台再多的制度文件都将变成一纸空文；如果工厂的制度执行遇到“有后台、有背景的人”就不执行或变通执行，那再严密的制度都会在执行中变样走形、缺乏公正性，最终导致管理制度体系的全面崩溃。因此，必须公平、公正、公开执行已颁布的新制度，绝不能因私迁就或废弃。

提高绩效，要在深化实施“浙江方案”上下功夫

实践证明，解决“工业中小企业数字化转型”与“大规模推进企业数字化转型”这两方面难题的“浙江方案”，是行之有效的。它对于工业中小企业全面数字化转型、对于今后几年完成大批量大规模企业的数字化转型任务，都是有价值、有意义的。

今后，“浙江方案”也要在实践中完善提升，重点要做好四项工作。

要进一步讲清并完善工业数字工程总包的模式

从理论上讲，科学的发现来自科学理论的研究。但对客观世界的改造，必须依赖于应用科学理论的工程实践。因此，工业数字工程实践是一种客观的存在。否认这种存在，是不科学的，对有中国特色的数字化与工业化系统融合的新型工业化事业是有害的。所谓的数字工程，是系统工程与基于模型的系统工程在数字化时代的延伸，其目的在于使用信息技术实现对现实世界对象的数字化表达，以提高工程能力，建立一个覆盖系统工程技术流程和管理流程的数字工程生态系统，以提高效率、节约成本，提高工程质量。

从实践上讲，工业数字工程的总包是针对完成工厂主业务数据体系及数据底座、数字中台与SaaS云服务的建设任务而设定的。但工业数字工程总包业务是一次性交付的，如图1中所示，工厂贯通生产经营管理的主业务数据体系是由工业数字工厂总包一次性完成的，而中小企业工厂的用云服务是要年年延续下去的。为了体现这种一次性工程交付与年年云服务交付的区别，笔者团队采用了工业数字工程总包与工厂用云服务总包的提法。

要进一步推动平台企业生态系统服务供给模式的形成

推动平台企业生态系统服务供给模式的形成，是“全面推进工业互联网创新发展”的任务要求。从实际情况看，要把握三点：

第一，要明确目的。

平台企业生态系统服务的供给模式，就是数字工厂用云服务的总包模式，是“工业互联网创新发展”的必然结果。创造这个供给新模式的目的，是要从根本上破解工厂用云服务需要找多家平台企业、多头进行服务，导致难以完成工厂主业务数据体系的统一建设与运营、中小企业数字化转型绩效无法整体提升的难题。同时，这还关系到“抓好数字产业集群发展”、促进平台经济的高质量发展、数实融合的数字经济发展。2023年7月，浙江省委办、省政府办印发了《关于促进平台经济高质量发展的实施意见》，明确在完善对平台经济建立健全监管的同时，要支持平台企业在引领发展、创造就业、国际竞争中大显身手，在优化资源配置、推动产业升级、拓展消费市场等方面充分发挥作用。

第二，要建立完善工业平台企业的内部组织体系。

完善的生态系统服务供给模式，必须由相对完善的组织来保障。因此，平台企业要组建并完善工业大数据研发与运营的组织，以丰富平台的服务。从提高工厂业务数据集研发效率、提高工厂业务数据集研发质量与使用绩效看，建议工业平台企业要健全工厂业务数据集的专业研发组织。这既有利于提高工厂业务数据集的研发效率，还有利于解决当前工厂业务数据集研发质量普遍过低的问题。当然对专业的研发组织，还要建立完善工厂业务数据集的研发责任制度、激励与约束制度、违规处罚的处理制度。

第三，要强化作风建设，提高工厂业务数据集的建设质量。

工厂业务数据集的研发，研发团队必须转变作风，深入工厂企业一线，向企业员工虚心请教工艺、工序、工况等关键业务知识及经营技巧、管理知识。在工厂业务数据集开发过程中，要学习白居易在诗词创作中“妇人不懂就修改”的执着，在工厂业务数据集的研发中，要不厌其烦地进行推敲、修改、个别试用，直至工厂业务数据集能让使用的员工满意，感到好用、体验到有价值为止。同时，平台企业要对工厂业务数据集把好上线的质量关与程序关。

要进一步推动标准合同的规范实施

市场经济是契约经济。要进一步推进工业数字工程总包与工厂用云服务总包、工业数字工程监理总包等三类标准合同的编制，并抓好实施工作。现在，工业数字工程收款难、欠款纠纷增加，要以“工作的确定性”来应对“市场的不确定性”，公平公正地保护各方的合法权益，保障市场的有序运营，提高工业企业的数字化转型效益与积极性。

要做全做好同行业内不同类型企业数字化转型的样本

在建设与评选企业数字化转型样本中，必须注意且照顾到不同企业看样学样的不同需求。在调研中发现，由于有的地方经信部门与有的工业数字工程总包商“急于求成”，急于让工业中小企业样本看样学样，最终因“牛头不对马嘴”的看样学样，导致了企业数字化转型的绩效不高、甚至产生了许多问题。如汽配行业，要着力做好汽车元器件、零件、配件、系统部件制造及组装、代加工等五类数字工厂的样本，让汽车元器件制造工厂、零件制造工厂、配件制造工厂、系统部件制造及组装的工厂、代加工的工厂都有“对应的数字工厂样本”可学。如果不同类型制造企业的数字工厂样本不全，让制造汽车部件的工厂去向制造汽车零件的数字工厂样本看样学样，必定会影响企业数字化转型的绩效。同时，不同原材料的零配件制造工厂亦不相同，如制造汽车金属零件的工厂、制造汽车塑料配件的工厂、制造汽车电路总线的工厂等，不同原材料制造企业的制造工艺、制造工序、制造机理是各不相同的。

做全同行业、不同类型企业数字化转型样本，还有一项好处，就是可以创造“制造产业链‘链式’数字化转型”的新模式。从汽配制造产业链看，“零件制造数字工厂＋配件制造数字工厂＋系统部件制造及组装的数字工厂”等已经构成了汽配制造的数字化产业链的主支架，再向上下游汽配制造“数字工厂”延伸，就可以完成汽配产业“链式数字化转型”的模式创新。

（作者系国家智能制造专家委员会委员、浙江省智能制造专家委员会主任）