上海儒竞科技股份有限公司IT负责人 沈琦

数字化转型的五大“转变”与战略价值

在沈琦看来，数字化转型在公司整体战略中占据着毋庸置疑的重要地位。其关键要点在于“转”，具体涵盖多个重要方面：首先要思考转变企业整体组织能力的思维模式，引导打破传统思维定式，以数字化思维引领企业组织能力建设;其次要洞察转变公司的业务模式，探索适应数字化时代的新型业务运作方式;再者要配套转变业务流程的组织架构，使其更加灵活高效，以支撑战略转型的需求;同时还要接受转变公司文化，营造鼓励创新、拥抱变革、容忍试错的文化共识氛围。此外，沈琦特别强调要拥护决策者的战略决策、践行自我专业的认知，在VUCA时代，所有业务都有机会通过数字化转型重新塑造新活力，实现新的发展机遇与竞争力。

同时，数字化转型会改变价值属性。在价值链模型中信息化服务处于支持性活动，通过数字化转型支撑新型业务模式，将数字化服务升级至基本活动，可以提升组织的整体竞争力。不可否认，数字化转型已成为提高组织竞争力的通用能力，对公司战略的规划与执行起着决定性作用。

技术先进性的躁动与业务实际需求适配不足

先进技术本身固然具有价值，但往往难以与企业实际业务需求相契合。在当下的技术生态中，存在着一种“技术先进性的躁动”现象，即部分IT负责人过度追求技术先进性，却忽视了技术与业务的适配能力。具体表现为：没有深入分析业务定位、解析业务模式，业务基础工作执行不扎实，存在认证制度与现场执行“两张皮”等管理漏洞;在未对企业顶层业务设计进行充分摸底的情况下，就盲目采用技术手段打破单点瓶颈和固化现有业务流程，结果使得原本不精益的流程运行得更快，反而导致成本更高;后续为优化这些流程所需的投入也往往更大，这些投入最终都浪费在了投机性的行动上，企业也因此错失了秉持长期主义推进数字化建设的信任根基。反观行业内的标杆案例，这种对比反而使得自身企业在技术供给与业务需求之间的落差进一步加剧，这已然成为企业数字化转型面临的首要挑战。

回归商业常识，聚焦业务本质，破解技术与业务落差

沈琦认为，要解决上述技术与业务之间的落差，关键在于回归商业常识、明确技术的经济效益;聚焦业务本质需求，精准识别技术先进性的优势所在。这要求企业明晰一些基本的业务本质：比如决策难题频出，需从治理架构上找原因;流程运转不畅，应开展管理诊断来疏通;成本居高不下，要从研发设计环节入手优化;库存管理混乱，需向计划物控方面寻求解决方案;质量不稳定，则要在工艺设计上找突破。同时，要把握好各类技术的优势：利用云计算提升资源敏捷性，通过运行MRP(物料需求计划)解决物料齐套问题，引入SRM(供应商关系管理)系统优化物料数量与交付时间，部署WMS(仓储管理系统)解决物料查找难题，上线MES(制造执行系统)确保工艺执行到位。

聚焦业务本质，就是要重新找回对业务需求根本要素——安全、稳定、可靠、效率的追求。这意味着企业要从主观上摒弃对技术优越性的盲目崇尚，转而聚焦于业务问题的实际解决。在推动数字化转型的过程中，把握好企业商业定位常识，以业务需求为导向，就像先发现有钉子，再去找合适的锤子，而不是手里拿着锤子却盲目地四处寻找钉子，从而避免陷入聚焦盲点。

聚焦对核心真实问题的处理，是应对当前挑战的又一重要策略。要破解技术与业务之间的落差，关键在于提升对问题的识别能力与认知水平。毕竟，业务设计及其落地实施都依赖于问题的有效解决，而解决问题的首要前提则是精准定义问题。

沈琦将信息与流程部门应对挑战的过程划分为三个阶段：第一阶段，聚焦于快速解决问题，以此展现信息与流程部门的技术实力与高效执行力;第二阶段，侧重于识别问题，通过深入调研，全面了解业务痛点，精准锁定问题根源，从而验证信息与流程部门对业务的理解深度与感知敏锐度;第三阶段，则是定义问题，这一阶段至关重要。明确问题究竟是出在定位、模式、流程还是工具层面，弄清楚商业逻辑、问题核心点还是关乎合规还是降低成本，这些都有赖于对问题的准确定义。而这也正是IT负责人解决挑战时所需具备的核心能力。

接下来，沈琦通过两个项目的落地实践，进一步梳理了对技术与业务关系的认识。

供应链运营：聚焦基础管理核心痛点问题

在沈琦看来，制造业的核心业务涵盖研发、销售和供应链三大板块，其中，供应链运营在解决数量和时间这两个维度的问题上，数字化影响表现最为直观。

在企业运营中，跑通MRP(物料需求计划)的效果尤为显著。不过，MRP能否有效发挥作用，关键在于业务上下游是否具备坚实的协同基础管理，比如仓库准确率、订单的有效性、BOM(物料清单)的准确性、MDS(主生产计划)的可行性以及ECN(工程变更通知)的及时性等核心基础问题，从而确保从需求发起端到交付供应端，各环节能处于同一水平线上高效协同。在MRP运行过程中，需配套供应链的敏捷与精益模式分类，对需求、库存、计划、物流等相关组织进行调整，让研发、销售、采购、计划、仓库等团队能够在同一层面上顺畅交流。

与此同时，MRP成功跑通后，还能与集团化采购、贸易、制造、结算等多角贸易模式相适配，助力公司业务流程优化。借助数据自动化技术，可实现技术价值与用户体验的双重提升。在初级信息化阶段，若能解决好MRP能否顺利跑通、月结时间能否缩短以及数据应用能否可视化等问题，就能为业务发展提供有力支持。

以挖掘制造业常规痛点场景为例，在经销转直供模式下，IT人员密切关注业务变化点，聚焦物料采购模式，特别是针对海外供应商，采用EDI(电子数据交换)方式实现与供应商的联动。这种联动体现在两个方面：一是彰显技术价值，通过线上整体协同取代人工操作，大幅提升效率;二是获取物料价格优势，有效降低采购价格和年度采购总成本。沈琦深有感触地表示，IT的最终成功在于成就业务。供应链运营最终实现了制造成本的大幅降低、用户体验的无缝优化以及技术价值的切实落地等多重成效。

数字车间打造：五大举措助力产品质量提升

数字化的基础工作是打造数字车间建设，聚焦质量改善;对此，沈琦提出了五点新举措：

工艺动作与监控集成的一致性：通过AI摄像头识别是否按规范SOP(标准作业程序)操作，未按标准执行则无法进入下一站，实现现场与规定一致性，保障工艺准确性。

检测数据与客户系统的联动性：将生产过程中的检测数据与客户质量管控系统实时相连，减少送货后链上检验人力，提升从上游到下游的整体竞争力，助力从出货点到客户收货点入库的流程优化。

站位物料与发料先后的匹配性：通过行业合规物料周期顺序的管控，发料与生产设备上料的集成，实现站位物料需求与生产先后卡控顺序相符，降低物料损耗，便于监控和质量追溯。

设备测试与SPC的动态联通性：通过将测试数据实时传输至 SPC 系统进行联动，实现质量预警和分析，提前发现问题并支撑生产决策。

物料存储与机器卡控的协同性：通过物料存储过程中的库存量拉动与机器用量批量联动，实现信息互通、实操管控协同，保障生产流程的顺畅。

数字化转型核心：基于业务需求，实现人机协作

沈琦总结指出，制造业的数字化转型必须紧密围绕业务实际需求展开，借助新技术构建人机协作的高效业务流。其最终落脚点在于精心设计软件与设备高度集成的应用架构，目标则是达成低库存、高交付、高质量、低成本的理想运营状态。

针对“高质量才能低成本，低库存才能高交付”这一理论，沈琦从供应链的维度进行了深入阐释。他提到，质量低下会引发一系列问题，比如机器无故停机、人员频繁缺岗、检测数据不达标等。从IT视角审视，数据的不连续与不稳定，会直接反映出制造成本的波动与异常。唯有实现均匀持续的生产，确保产品质量的稳定一致，才能有效降低成本。反之，库存过高会大量占用公司的运营资金，影响对供应商货款的支付，进而导致交付延迟、齐套性不佳、生产周期延长以及订单完成率降低等一系列连锁反应。而低库存模式则能减少对供应商资金的占用，提高资金流动性，增强齐套性，为敏捷生产提供有力支撑，从而实现快速交付。

AI 应用：瞄准场景、从小处着手

在数字化转型备受关注的当下，人工智能成为热门话题。沈琦认为，从底层认知来说，数字化团队应瞄准业务场景，从小处着手;人多的地方采用自动化，复杂的场景采用流程协同，以此提高业务效率和创新能力。

业务现场：以制造业中AI 图片自检为例，从质检人员多的场景切入，用AI 自动全检判别流水线产品，自动筛选良品与不良品并分类，提升业务效率。生产车间人员密集区域与自动化技术配套，才能更好地发挥人工智能的优势。

办公职能：利用国内常见的AIGC工具，使办公职能部门运用人工智能技术减少重复工作量，提高工作效率。

数据成为数字化转型的双引擎：驱动业务+守护安全

沈琦指出，公司的决策过程离不开 DIKW(数据-信息-知识-智慧模型)所蕴含的数据业务逻辑，也就是数据要转化为信息，信息进一步演变成知识，知识最终升华为智慧。从业务流到流程的顺畅运转，需要全方位涵盖高质量的数据、严格的内控合规管理以及质量体系要求，如此才能确保运营管理得以高效执行与有效监控。

在数据收集环节，应从三个层面有序推进：其一，借助移动端应用，收集用户体验数据，以此为提升单点效能提供助力;其二，在设备集成层面，收集测试设备等产生的大量数据，为业务模型的构建提供丰富的“养料”;其三，在系统集成层面，整合各系统的元数据，为将散落的信息转化为知识模型提供决策驱动动力。

在数据分析方面，要紧密结合公司自身的运营数据、研发数据和销售数据等业务实际情况，打造专属的分析模型，例如销售预测模型、战略采购量预测模型、生产物料损耗预测模型等。通过全面收集与分析数据，打通整个业务链条，为决策提供从点到线、再到面的全方位支撑。

在大数据平台建设上，数字化团队秉持瞄准业务场景、从小处着手的理念，避免盲目追求大而全，而是聚焦于解决实际业务问题，平衡好技术先进性与业务需求的适配性。

关于数据安全与隐私保护策略和措施，沈琦认为公司在数据安全性和隐私保护方面仍有提升空间。公司的基本策略是实施数据分类分级保护，例如将研发域、销售域、供应链域、财务及内控、人事等不同领域的数据，按照重要程度和敏感程度进行分级分类保护。

具体措施包括：在底层平台层面，通过严格的分岗分角色设置来管控权限;在全公司范围内采用加密机制保障数据安全;在每个业务域设置数据治理岗位并明确相应权限，同时配套完善功能安全、网络安全、信息安全体系建设认证以及企业可执行制度，并上线专有的安全工具。公司始终将数据安全视为底线，尤其在制造业领域，研发数据和客户数据更是重中之重，不容有失。

IT 团队培养与管理：借鉴“三角战斗模式”，打造高效团队

在数字化转型进程中，人才是关键支撑，IT团队的培养与管理至关重要。在团队管理与领导力提升方面，儒竞科技形成了一套适配自身数字化建设的“三角模式”。

一、“三角模式”团队架构

三角模式可以解耦为核心一组、进攻一组、培养一组，形成三角闭环。

核心一组：人数较少，但需具备担当精神。要深谙企业业务逻辑与场景，掌握核心技术，是团队的核心力量，为整体项目提供战略指引与关键支持。

进攻一组：作为业务主体，承担着项目成功的重任。成员需精通与企业适配的技术，而非一味追求先进技术，同时具备项目管理能力，确保项目顺利实施并取得胜利。

培养一组：新人组成，保持空杯心态与好奇心，积极学习。要了解项目管理逻辑与业务场景，在进攻一组完成项目后，接手运维工作，逐步积累经验。

二、“三角模式”运行逻辑

闭环流程：该模式将规划、实施、维护融为一体，形成闭环。核心一组负责规划，为项目指明方向;进攻一组负责实施，将规划落地;培养一组负责维护，保障项目稳定运行，同时为后续项目积累经验，实现团队能力的持续提升。

团队流动：依据业务流程和业务目标，让团队成员在不同组间流动。进攻一组在熟悉业务后，可晋升为核心一组;培养一组在运维过程中学习成长，可晋升为进攻一组。通过这种流动机制，激发团队活力，提升整体能力。

三、团队能力提升与领导力培养

竞聘晋升：针对培养一组和进攻一组，采用竞聘方式促进成员快速成长。进攻一组深入了解业务场景后，通过竞聘可成为核心成员;培养一组在运维中掌握项目管理与场景知识，通过竞聘可加入进攻一组，形成良性竞争氛围。

领导力随业务流动：团队成员在不同组间流动，领导力也随之提升。随着业务的发展与变化，成员在解决实际问题过程中积累经验，锻炼领导能力，使团队领导力与业务流动性相匹配，更好地推动业务发展。

制造业数字化转型的关键在于回归商业常识，聚焦业务本质。不管供应链运营，还是数字车间提升生产效能，再到AI、数据技术的场景化应用，以及“三角模式”打造适配团队，核心都是让技术真正服务于业务能力建设。

当技术与业务深度融合，实现低库存、高交付等目标，组织的竞争力便在转型中不断升级。对于数字化团队而言，锚定业务价值、扎实解决问题，就是数字化转型的成功之道。
 

关于企业网D1net(www.d1net.com)：

国内头部to B IT门户，同时在运营国内最大的甲方CIO专家库和智力输出及社交平台-信众智(www.cioall.com)。旗下运营19个IT行业公众号(微信搜索D1net即可关注)。

下半年精品CIO系列活动

2025全国汽车业数智化大会 9月12日 杭州

2025全国制造业数智化大会 9月13日 杭州

2025第十七届央国企CIO及数科公司高管峰会 9月27日 北京

2025全国甲方IT选型大会 11月14日-15日 华东