制造业数字化转型顶层设计与实施策略
制造业数字化转型顶层设计与实施策略详细内容
制造业数字化转型顶层设计与实施策略
课程背景:
2022年两会期间,数字经济再一次成为各界关注的焦点。3月5日,《政府工作报告》明确指出,要建设数字信息基础设施,推进5G规模化应用,促进产业数字化转型。近年来,互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术加速创新,日益融入经济社会发展各领域全过程,数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有,正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。
全球制造业正在经历新一轮数智化转型升级。在我国,“新基建”政策的落地,新型信息基础设施领域的不断发展,为智能制造打好了良好的基础。智能制造是新一代信息技术与制造业深度融合的产物,数字技术赋能传统产业,催生新产业、新业态、新模式,将全面推动整个社会数字化进程,促使企业升级转型并探索新机遇,推动形成全新的工业生产制造和服务体系。智能制造是我国工业领域数字化转型的关键支撑,通过不断颠覆传统制造模式、生产组织方式和产业形态,肩负起我国核心科技突破和制造业产业升级的历史使命。
然而,制造业在数字化面前还显得比较迟缓,信息化基础相对薄弱,数字化运营处于粗放式阶段,主要是对现有数据的简单加工,很少涉及数据挖掘等深层应用。数据开发意识不强,数据思维不足,数据应用滞后。尤其在客户行为分析,业务流程优化、个性化服务与产品创新、洞察市场趋势等方面亟待提升。此外,在基础数据管理、数据平台搭建、数字化人才储备上比较欠缺,无法有效盘活数据资产,为企业经营决策提供有力依据。
数字化转型不是喊口号和作秀。新一代信息技术形成合力并普及应用,大大降低了资源之间的连接成本,从而促使产品和服务供应方式的改变。作为企业的管理者,如果固守过往的经营思路,不及时自我革新,为组织植入数字基因,则唯有被时代抛弃。
课程体系:

课程收益:
- 透视数字时代变革力量,增强危机感,构建数字化运营体系
- 解构5G、物联网、大数据、云计算、AI等前沿数字化技术
- 结合企业战略和目标,将数据思维转化为可实施的解决方案
- 掌握数字化转型的实施路径,强化数据驱动,提升业务效能
- 厘清盲点,规避转型过程中的风险,挖掘运营模式的突破点
- 掌握数据开发流程,展开数据分析,发现背后的问题和机会
- 基于用户画像,进行点对点精准营销,为客户提供个性服务
- 倒逼思维升级,植入数字基因,培养创新意识,并落地实践
课程时间:1-3天,6小时/天,或以咨询项目方式进行辅导,合作周期由双方商定
授课对象:企业中高层、数字化转型相关部门负责人
授课方式:讲师讲授+案例解析+小组研讨+互动答疑
课程大纲
互动导入:数字化转型是产业升级的必经之路
1.数字化的内涵、价值、底层逻辑和终极目标
2.数字化背景下,企业生存之道——保持危机感
第一单元:制造业数字化转型规划与实施路径
一、国家战略与顶层设计
1.数字经济和产业升级2.“新基建”的战略布局
3.数据成为新的生产要素
4.新一代信息技术应用赋能
5.技术创新与业态创新并重
二、制造业数字化困境和对策
1.战略层面缺乏系统性顶层设计
2.业务层面信息化基础相对薄弱
3.实施层面人才队伍上储备不足
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三、数字化转型常见三大误区
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四、制造业数字化运营体系和应用方向
1.产品研发:数据反馈与产品定义
【案例解析】比亚迪“D1”电动侧滑门的数据支撑
2.用户画像:客户心理及行为分析
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3.精准营销:痛点捕捉与需求触达
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4.风险管控:数据监测与风险预警
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5.运营效率:智能化和精细化管理
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6.创新服务:客户个性化需求满足
【案例解析】亚朵酒店如何做到全面升级“安心工程”
五、数字化转型落地实施五步曲(数转模型)
1.内部管理信息化
(1)各业务系统之间联动,流程衔接自动化
(2)简化流程、无纸化,完善数据埋点,从点到线到面一体
2.业务流程可视化
(1)进度清晰可见、节点流转可控
(2)流程标准化,减少人为和不确定因素
3.产品服务数据化
(1)建立指标体系,拆解、匹配适合运营方法
(2)分析和改善指标,以数据导向总结优化
4.营销推广个性化
(1)用户细分,需求聚焦,360°视图
(2)线上线下深度融合,数据驱动和精准引流
5.用户体验标准化
(1)洞察痛点,快速响应,超预期满足
(2)打造极致体验,促进留存和转化
【案例解析】门店暴增,某消费品牌数字化变革和颠覆式创新
第二单元:数字化转型技术支撑和生态构建
一、5G商用:再次飞跃
1.高速率:大幅提高传输速率
2.低时延:端到端毫秒级时延
3.大带宽:km²百万级设备接入
4.广连接:应用场景更加丰富
【案例解析】5G为什么是新基建排头兵
二、物联网:连接一切
1.物联网三个基本特征
2.传感器——人类感官的延伸
【案例解析】深圳巴士集团:事故率降五成,省千万元电费
三、大数据:永不枯竭的生产资料
1.消费数据——C2B个性化定制
2.行为数据——位置、轨迹、交易
3.机器和传感数据——图文、语音、影像
【案例解析】城市大脑:基于大数据的智能交通布局
四、云计算:智能时代的基石
2.算力提升与算法优化
3.为了无法计算的价值
4.企业上云和政务上云大趋势
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五、人工智能:今天遇见未来
1.AI类型和划分标准
2.模拟、延伸、扩展及迭代
3.语言识别、图像识别、自然语言处理
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一、为什么“创新驱动”在中国持续引爆
1.拥有全世界最好的数字化土壤
2.政策导向:互联网+国家战略
3.产业转型升级,新旧动能转换
4.传统产业自我革新意识欠缺
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二、市场倒逼——躺着赚钱的时代结束了
1.长期习惯性无视行业痛点
2.要么变革,要么淘汰
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三、行业变革与应用场景重构
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第四单元:制造业大数据开发和运营策略
一、数据驱动是制造业的短板
1.数据思维:数据意识相对弱,专业能力欠缺
2.数据采集:数据积累时间较长,但质量不佳
3.数据共享:数据难整合,无法发挥协同作用
4.数据开发:应用场景单一,缺乏业务突破点
5.数据应用:条件所限,缺少应用的成功案例
【案例解析】三一重工“挖掘机指数”
二、大数据管理与开发流程
1.大数据三个要素
(1)大——海量,平台级
(2)数——信息,结构化
(3)据——精准、可依赖
2.大数据的三种类型
3.大数据六个特征:时间、空间、行为、偏好、规律、预测
【案例解析】五常大米,下单即送
4.符合实际情况的数据开发流程
(1)数据采集
(2)数据整合
(3)数据清洗
(4)数据分析
(5)数据呈现
(6)数据建模
5.数据管理平台构建三项要求
(1)建立数据共享机制,提升部门协同效率
(2)掌握业务板块与数据运行之间的交互逻辑
(3)设定关键指标,通过数据反馈进行科学决策
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三、大数据分析挖掘方法和要点
1.统计性分析
(1)结合业务场景设定关键指标
(2)不同维度组合的统计模型
(3)导向性的数据提取
【案例解析】飞机真的是最安全的交通工具?
2.预测性分析
(1)捕捉各个因素之间的内在关联
(2)通过历史数据发掘规律和趋势
(3)风险评估,预判和管控
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3.可视化分析
(1)形成观点和结论
(2)文不如表,表不如图
(3)呈现方式——Excel、PPT或其他分析工具
4.分析思维训练
(1)对比、转化、关联,横向与纵向扩展
(2)深入了解各业务板块,使分析工作贴合实际
第五单元:基于用户画像的精准营销和创新服务
一、什么是用户画像
1.目标消费群体的DNA
2.营销决策的重要依据
3.满足用户场景化需求
4.获得最佳的效果转化
【案例解析】70后谈存钱、80后谈还钱、90后谈花钱
【案例解析】今日头条、抖音快速崛起背后的数据驱动
二、用户需求分析
1.用户角色属性划分
2.用户真伪需求甄别
3.保持倾听,独立判断
4.满足需求/洞察需求/创造需求
5.刚性需求/隐性需求/弹性需求/伪需求
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三、场景触发需求
1.锁定用户、产品和场景
2.实现三者之间自然连接
3.完成全流程闭环管理
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四、数据源建立
1.用户数据
2.行为数据
3.消费数据
4.商品数据
5.客服数据
【案例解析】大数据“杀熟”
五、用户标签体系
1.用户的基础信息
2.用户的社会属性
3.用户的行为偏好
4.用户的心理特征
5.用户的异常情况
6.用户的使用特权
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六、用户画像建模方法及规则
1.明确建模的目标和方向
2.掌握业务关联性和逻辑
3.必须结合实际应用场景
4.根据数据反馈优化模型
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七、精准营销和渠道开拓
1.需求梳理与行为分析
2.产品和服务卖点提炼
3.画像构建及应用场景
4.渠道开发与精准引流
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第六单元:制造业思维升级与数字基因植入
一、用户思维——为懒人服务
1.傻瓜式、简单可依赖
2.别让消费者做选择题
3.需求洞察与痛点捕捉
4.用户需求VS应用场景
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二、产品思维——对一切有违人性的产品和服务保持愤怒
1.无痛点,不产品(服务)
2.做减法,不做加法(功能)
3.小步快跑,快速迭代(效率)
4.避免过度的产品设计(机制)
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三、数据思维——变革的底层驱动力
1.没有小数据,只有大数据
2.数据是商业模式关键支点
3.数字化运营的三个核心指标
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四、平台思维——规则制定者
1.边际成本与规模效应
2.利益相关者的交易结构
3.商业逻辑决定商业空间
4.四度法则:深度、广度、维度、力度
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五、跨界思维——乱拳打死老师傅
1.挟用户数据重构市场空间
2.“跨界打劫”VS“降维打击”
3.瓦解竞争对手的惯性生存条件
4.跨界打劫的本质:场景转换与用户体验
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六、创新思维——做别人不做的事
1.创新不是瞎折腾
2.创新不是耍小聪明
3.创新是“有中生无”
4.否定是创新的开始
5.创新是发现更多可能性
6.脱离真实场景的创新是“一厢情愿”
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课程回顾、总结、分享和行动
1.结合企业的数字化建设目标,从产品、渠道、技术、运营、服务、资源等角度选择任意一个切入点,探讨关于现阶段数字化转型的实施路径。
2.从数字基因植入的角度,目前在市场洞察、痛点捕捉、应用场景、流程优化、客户服务和业务创新等方面,与数字巨头们存在哪些差距,应该如何改进?
3.数字化转型是一个科技+业务双轮驱动的系统性工程,结合自身行业特性和岗位职责,有什么具体的想法或者行动计划?
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