制造企业数字化转型德勤研究揭示领跑者的四大关键特质

德勤研究揭示,制造企业数字化转型的领跑者具备四大关键特质:长期动态的数字化战略、生态系统力量的利用、领导力与人才信心、技术驱动的客户中心创新。这些特质帮助企业在工业4.0时代保持竞争力,实现可持续发展。
制造企业数字化转型德勤研究揭示领跑者的四大关键特质

在高度自动化的工厂里,数据如同血液般在各个环节流畅循环,生产线根据市场需求灵活调整,客户的需求被精准捕捉并快速转化为产品。这正是许多制造企业梦寐以求的数字化转型愿景。然而,现实往往并不尽如人意。

德勤最新发布的一项研究指出,尽管许多制造企业在自动化和优化供应链方面取得了初步进展,但在更广泛的企业级数字化转型方面却面临着挑战,与领跑者之间的差距正在拉大。

数字化转型的现状与挑战

这项研究深入分析了在数字化转型道路上领先的制造企业的独特特征,旨在帮助其他企业找到突破瓶颈、加速转型的关键。研究发现,这些领跑者并非仅仅满足于技术层面的应用,而是将数字化战略融入企业发展的核心,并将其视为长期、动态的演进过程。

德勤的报告显示,尽管业界普遍对工业4.0推动经济、商业和社会进步的能力持乐观态度,但大多数企业距离真正实现这一目标仍有很长的路要走。制造业曾是第四次工业革命(即工业4.0)的先锋,通过将计算机编程自动化与生产线上的数字技术相结合,实现了生产效率的显著提升。如今,这场变革已从工厂扩展到几乎所有行业的各个流程。

数字化转型的四大关键特质

为了更深入地了解数字化转型的成功要素,德勤对全球193位企业高管进行了调研。通过分析调研数据,报告总结出数字化成熟企业所共有的四大关键特质:

  • 制定长期、动态的数字化战略: 数字化转型并非一蹴而就,需要企业制定具有前瞻性和灵活性的战略规划。领先企业更倾向于将对先进技术的投资与提升客户参与度紧密结合,是落后企业的近两倍。
  • 充分利用生态系统的力量: 在先进制造、互联互通日益增强以及信息经济转型的背景下,制造企业必须积极拓展其生态系统,以实现可持续发展。领先企业寻求能够为客户创造新价值的生态系统合作关系的意愿是落后企业的2-3倍。
  • 对领导力和人才充满信心: 第四次工业革命对劳动力市场产生了深远影响,员工必须适应先进技术、不断变化的商业模式和数字化转型带来的挑战。在应对这些变革方面,领先的制造企业似乎比其他企业更有信心。
  • 以技术驱动的客户中心创新: 推动企业加速数字化转型的紧迫性,部分源于对市场颠覆的担忧,这种颠覆可能来自传统竞争对手,也可能来自其他行业的新进入者。研究发现,领先企业更善于将技术转化为能够为客户创造价值的创新。

数字化转型的实施路径

德勤咨询公司首席合伙人兼数字供应链网络负责人、该研究的合著者斯蒂芬·拉珀指出,过去,企业在发展数字化能力时,往往侧重于改善面向客户、消费者和患者的服务。"我们现在看到,运营领域的数字化举措正在发生显著转变,越来越多供应链从业者开始理解数字化转型在其自身环境中的意义,"他说,"他们正在从制定愿景、接受教育转向实际实施。"

尽管数字化转型的概念被广泛宣传,但拉珀认为,目前已经涌现出一些具有显著价值的数字化能力。这一点至关重要,因为随着企业就更具体的数字化议题展开更广泛的对话,他们有望看到更大的价值。他强调,最成功的企业通常对数字化创新有着明确的目标。例如,"数字化铸造厂"模式是一种专门设计的治理机制,旨在帮助企业以敏捷的方式管理数字化举措。

"这种模式避免了'随机数字化行为'的陷阱,即一系列互不关联、分散的创新活动,无法以清晰、一致的方式带来价值,"拉珀解释说,"通过对多项举措进行优化,企业可以确保在整体层面实现价值驱动。"

拉珀表示,许多企业经常向德勤声称其运营方式高度数字化且敏捷。然而,当被问及在过去八个月里有多少个项目因未能提供价值而被终止时,"整个房间都会安静下来"。

传统的创新模式通常始于一个好主意,然后建立一个未必完全成熟的商业案例,接着发出征求建议书(RFP),并期望在未来证明其价值。而在新的"铸造厂"模式中,企业可以在测试价值的同时进行验证、增长和扩张,并在整个过程中不断调整。

未来发展趋势

拉珀指出,过去,企业通常以垂直方式构建能力,例如在计划、采购、制造和客户服务等领域。虽然这种方式有其优点,但他预计未来将转向在整个价值流中水平构建能力。"这对工厂或仓库意味着什么?我认为这意味着围墙正在倒塌,"他说,"企业正在建立更高的可见性,并以更高的频率交换精细的数据。我们过去常常以相当静态的方式看待制造和仓库,但现在已经不再如此。"

此外,企业不仅需要在组织内部构建能力,还需要与贸易伙伴协同合作。"你如何与他们整合,并利用你正在构建的能力?"拉珀问道,"这是许多解决方案的关键焦点。我如何开发和提供能够为价值链增加价值的服务?我如何将运营数据货币化,使其对其他人有价值,反之,又如何获取更多可用的供应链数据?这是一个非同质化的过程,并且在许多看到价值的地方不断发展。"