山东车站数字化改造

数据采集的成本比较高，而且往往大动干戈。建议先做好数字化路线和场景的规划，尽量自顶而下推导到底需要哪些数据及其采集技术，往往数据采集的难点不在于技术层面，而在于业务层面的推动。采集到数据还只是第一步，后续需要有大量的工作保证数据质量，数据有问题分析再严谨都是空谈。建议在数字化改造阶段，需要对全数据链路进行详细设计，争取做到几个要点：①多个系统相联通，至少保证同一种数据在不同系统中是一致的；②通过数据链路设计使得相邻环节的数据可相互校验；③数据质量需融入日常运营管理流程。数字化对不同行业的影响？山东车站数字化改造

增强企业部门间沟通效率，降低信息的不对称性、员工的道德风险，可以看成是数字化改造的初级成效。之所以说是初级，原因在于人脑仍是企业思考、做决策的重要载体。但数据的沉淀和人工智能使得机器思维可以在很多层面替代、补充人脑的不足。就像机器视觉能够超越普通人眼的辨别力，机器听觉能超过普通人耳，AlphaGo可以打败李世石、柯洁等等。AI在管理领域一样可以发现无数隐蔽错误，提出改进方案，同时极大缩短反应时间，从而提升公司的管理和运营能力。而未来商业是智能化的，途径就是数字化改造。企业的抉择不在于要不要数字化改造，而是什么时候，用多大力度。辽宁数字化改造平均价格缺乏数字化人才，尤其是缺乏数字化转型方面的人才，这是企业在数字化改造道路上的—个重要障碍。

企业的数字化改造并不是件新鲜事。计算机的商业应用始于上世纪六十年代大型机的问世，再演化到七十年代到八十年代的中型机。个人电脑到八十年代末才开始大规模普及，从而使计算机的应用从纯商业场景进入千家万户。上世纪九十年代以来的互联网变革，是整体社会的数字化改造。由于个人数字化水平起点低，改变幅度大到称得上是一场变革。但在互联网**的进程中，企业的数字化改造从未停止过。和消费者相比，企业的数字化水平一直较高，可谓根本不在一个级别。从上世纪七十年代的生产流程的数字化（MRP），到八十年代末的全业务流程管理（ERP），到九十年代的客户关系管理（CRM），到**近二十年的大数据、云计算、人工智能，企业一直走在数字化改造的前沿。

简单的数据分析后，企业及其管理者被赋能，能够更简单、更准确、更及时地发现企业的生产运营问题，就面临到如何分析问题产生原因并且提供问题解决方案的挑战。这时候就该是大数据和人工智能技术的用武之地，通过机器学习等技术对比较好历史实践进行提炼并预测，通过APS等技术为企业的计划排程提供智能决策，通过知识图谱等技术构建企业的知识库，通过计算机视觉听觉等技术替代现场枯燥无聊的重复劳动工位等。针对于每一种行业、每一道工艺、每一个流程节点，都可能有一些工业应用场景需要大数据和人工智能技术，来辅助管理人员进行快速决策，乃至解放管理人员进行自动决策，从而真正推动数字化改造，实现企业智能制造。为什么要做数字化改造？

一般来说，在推进企业数字化改造的过程中，比较重要的一点是企业的一把手必须在认知层面上建立起对企业的数字化改造战略，形成数字化改造战略又要求企业拥有精通IT和管理经验的双料人才，以及企业的一把手对IT技术在组织管理中应用要有深刻的理解。对于传统企业，这些都是需要补齐的短板。所以很多企业在数字化改造的过程中，往往因为道路不够清晰、意志不够坚定、投资不够充分、浅尝辄止，从而收获的改造结果自然大概率不会太好。数字化改造过程中，首先要对数据进行收集，然后数据整理，之后等数据连接后，基于业务需求分析可视化展示。景区数字化改造排行榜

难以招聘到高素质的数字化人才同样是数字化转型过程中遇到的难题。山东车站数字化改造

聚焦中小企业数字化改造这个“主战场”。针对广大中小企业“不敢转、不想转、不会转”等问题，要提升服务供给能力，支持数字化服务商为中小企业提供数字化发展综合评价诊断服务，开发面向中小企业的轻量化、易部署、易维护、低成本的数字化解决方案和产品。要加强数字化转型中的数据安全保障，推动密码技术应用、网络安全和工业数据分级分类管理，建立技术防护体系和安全管理制度，培育安全服务机构，夯实制造业数字化转型的技术和产业基础。当然，制造业数字化改造要脚踏实地、因企制宜，不能为数字化而数字化。山东车站数字化改造

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