1、数字化古迹增长
数字化时期为企业的营销模式带来变革，传统办法已无法支持快速的营销创新，须要结合新的技能和方法来推动古迹的不断增长。
No.1 案例
企业可以通过物联网设备跟踪并衡量消费者的行为，从而预测客户可能方向购买的产品和做事，理解最佳的营销时点和渠道，为新产品作出更精准的客户画像，有效提升发卖线索。再例如，企业可以通过大数据形成的客户洞见预测并监控产品的发卖，结合客户的反馈及时作出战术调度，优化营销管理流程和决策，并实现智能维保与售后增值做事。
2、数字化产品设计
随着客户对付产品的种类多样化、推新频率和降落价格方面的哀求日益提升，企业须要不断缩短研发周期，提高产品定制化程度，同时掌握研发本钱，这无疑为产品的研发设计带来了寻衅。结合数字化的仿真和剖析手段，产品的高效研发迭代已成为可能。
No.2 案例
通过运用于产品设计和测试的3D仿真和数字孪生技能，企业可以为真实天下里的产品创建虚拟数学模型，并在虚拟空间内进行剖析、测试与优化。尤其对付定制产品而言，在虚拟空间里的测试可以大大降落搭建新测试平台的本钱。企业还可以通过高阶剖析赞助产品从创意到上市全过程的绩效管理，通过挖掘研发过程的数据来加快项目进度，并掌握产品开拓本钱，提高设计过程的效率。
3、 数字化采购
企业内部每每存在支出数据分散且口径不一、订单量巨大、产品开拓与供应链缺少协同等采购难题，使得采购经理在关键决策上茫然无措。数字化采购可以借助智能化的数据整合和品类整天职析工具，对关键杠杆和古迹指标进行自动打算，从而提高采购环节的透明度。
智能化的支出剖析通过数据自动提取、品类分类、智能剖析及效益跟踪，运用高阶剖析对数据进行自动化整合及聚类剖析，并以可视化报表呈现可赞助采购决策的数据剖析结果，从而有效提升数据的透明度，帮助企业采购职员识别效益潜力；还可以形成可实行可追踪的优化举措，办理支出剖析的痛点。其余，基于大数据平台对采购信息进行整合和管理，可以实现对不同供应商的材料质量可追溯，并形成数字化的档案，为之后的采购事情供应辅导。
4、数字化供应链
在数字化时期，制造业供应链的繁芜度进步神速，运行速率也越来越快，高需求产品缺货、低利润产品积压是各大制造业供应商面临的常见问题。通过数字化供应链的大数据剖析，企业可以对采集的数以百万计的在线用户和数以千计的直接用户数据进行剖析，通过人工智能引擎从弘大的数据集中提取并形成核心决策，从而做出准确的需求预测。
通过搭建端到真个实时供应链可视平台，企业可以实现供应链中的采购商及其供应商、物流商的多用户协同，可以在资源方案、采购决策、订单管理、库存查询、物流跟踪、统计剖析等关键环节的业务协同上供应运用支撑。在担保物流、资金流、信息流畅通的条件下提高采购效率，降落采购本钱，达到优化供应链资源配置、提高供应链效率的目的。再比如，企业通过高等剖析优化生产和物流操持，实现机器和物料的高度协同。通过高等剖析，机台可以对物料需求做出预测，如预测发生缺料，则可以实现自动叫料配料。产品也可以自动入库，实现生产和物流全流程的自动化协同。
5、数字化生产制造
当下的客户须要小批量、多样化的产品，因此企业必须以高度敏捷的办法支配人力和生产设备等资源。在传统的资源配置办法下，由于人力冗余、设备资产利用率不高以及质量低本钱高档缘故原由，导致制造本钱不断上升。现在利用前辈的数字化技能，可以实现对生产制造过程的改进。
No.5 案例
例如，在车间设备上安装传感器，实时采集事情车间的古迹数据（如OEE、FPY、UPPH等）；再运用高等剖析算法，从海量数据中识别失事迹不佳的区域及背后缘故原由（如产线不平衡、设备短韶光歇工、物料搬运职员动线缺少方案等）；然后，企业可以探求干系性最高的成熟的数字化用例，在业务部门的支持下办理问题并降落制造业增加值本钱。
6、前中后台流程自动化
企业运营的前台（营销、发卖、客户做事）、中台（审 计、风险、采购、项目管理、供应链）和后台（财务、人力资源、法务、IT、税务）每每包含着许多无附加代价的事情。实现这些流程的自动化，可以将事情流程简化并标准化，有效开释额外生产效率，将人才支配到附加值更高的事情中去，由此不断改进总体的运营做事水平。
以订单录入流程自动化为例，企业通过机器人流程自动化 (RPA)实现订单自动上传、 订单确认及价格确认功能，然后采取高等剖析法，端到端处理绝大多数订单而无须人工参与。这一改变大大缩短了订单录入的韶光，减少了人力，降本增效的同时还可以带来一项额外效应，即帮助企业加强合规。
7、工业互联网架构
工业物联网架构是企业数字化的核心支撑，使企业能够全面捕捉运营数据，连接资产和数据，促进数据流动，让数据及时到达具有对应决策权限的职员手中，同时助力数据模型，产生代价洞见，辅导业务运筹帷幄。
工业互联网架构包括多个层次。制造过程中所须要的所有数据，首先通过外缘层接入企业的数据平台，通过数据转换预处理产生决策所需的数据，将其送入平台层；平台层通过大数据处理和工业数据剖析，构建可扩展的开放式云操作系统；运用层可以实现知足不同场景的工业APP，形成工业互联网平台的终极代价。架构的核心是数据的采集传输和剖析，有了数字化的支撑，工业物联网架构能够完美支持项目的敏捷交付，同时依托可扩展的底层架构设计，分阶段逐步交付干系用例，直至实现终极的转型目标。
8、前中后台流程自动化
数字化转型不是一个部门的单打独斗，跨职能部门的高效协作至关主要。中心转型办公室折衷各方资源，将不同部门组织起来统一管理，明确转型目标和绩效评定。通过综合评估组织内部所有潜在的数字化改进机遇，梳理出几十个乃至几百个潜在的数字化用例，然后根据履行难度和经济回报，将用例分为短、中、长期机遇，明确各个阶段详细的经济代价，推动全面转型。
9、工业互联网学院
专业知识和人才是企业实现大规模数字化转型的主要构成元素。建立工业互联网学院，企业可以利用内外部专业知识，为转型团队供应再培训和资源，帮助员工提升能力、获取辅导及干系技能以适应不断变革的事情的需求，并打造一个符合企业自身转型需求的可持续的数字化人才梯队。
数字化转型中还有其他的代价可以挖掘，只有找准数字化转型的代价定位，才能避免数字化转型失落败
