1. 数字化转型作为复杂的系统工程，需要高效管理协作，需求驱动、业务主导、统一原则、组织执行是确保项目成功的关键因素。
作为管理变革和组织转型实践，数字化转型需要在战略、组织、人才、业务、数据、技术、绩效等方面相互配合，通过横向整合、纵向贯通和跨机构协同，充分利用数据共享和价值创造机制，实现业务体系的降本增效提质和转型拓展增长。
2. 数字化转型的核心目标是数字化技术与业务体系的深度融合和创新应用，应在工业仿真及软件、智能制造智能装备和工业物联网等硬核领域持续努力，重点突破。
对于工业制造企业来说，核心业务领域的数字化应用是重中之重，应从工业视角，而不仅仅是互联网视角理解数字化转型的整体架构和切入点，增强关键工业研发生产运维环节自动化、数字化和智能化水平，提高精益生产和产品品质，扩展供应链协同的范围和整体效率。
3. 应加强数据资产工程化、体系化和系统化建设，提高数据质量和应用能力。
数字化转型的核心是通过资产数字化打造数字孪生，形成与实体运行虚实共生的交互体系，增强实体经济的运行能力。数据资产的积累与管理是一项复杂、系统、专业性强的工作，需要一大批高素质人才和行之有效的方法论。企业应进一步增强在数据治理、数据管理、数据增值和数据赋能决策和业务上的能力和智能化潜力，充分发挥数据作为生产要素的关键作用。
4. 充分利用数据资源特性加速产品创新研发、突破卡脖子技术的重要举措，应在确保数据安全的同时，鼓励供应链合作伙伴建立知识共享机制。
在激烈的国际科技竞争环境中，我国企业需要寻找弯道超车、快速迭代、有效突破的方法论和路径，充分利用数据资源的特性支持科技和产品创新。现有案例企业通过研发仿真及反馈、共享数字样机、全程数据追溯、产品测试数据逆向赋能研发等方法，将数据价值最大化、对数据质量严格管理、强化数据标准化体系建设，加速了产品更新换代，加强了质量控制，取得了良好的成效。
5. 鼓励领先企业围绕供应链强化数字化协同能力，在工业物联网/产业互联网建设中发挥主导作用，在自我赋能基础上支持能力外溢以赋能关联企业，加速数字经济发展进程。
工业物联网/产业互联网与数字化转型的核心区别在于，数字化转型是手段和过程，其核心目标是通过数字技术连接企业内部、供应链上下游伙伴、企业客户和个人客户，并与它们共享信息。领先企业在数字化转型中具有人才、能力和资源等综合优势，应鼓励上述企业将数字化平台能力或微服务能力开放共享给供应链伙伴和中小企业，加速扩大工业和产业层面供应链协同和数字化生态范围，通过商业模式创新或创业机制，鼓励科技能力的外溢与扩散，加速中国数字经济发展的整体进程。
6. 数字化转型是一项长期战略举措和管理变革，政府在激励机制上应将其等同于创新研发，在领导绩效考核和税负减免上给与更大支持。
作为一项复杂系统工程，多数大型案例企业数字化转型过程历经“十年磨一剑”的艰难历程且需要持续投入，同时，数字化转型的投入产出具有“延迟回报”的特征，过程中还有技术、业务不确定性等风险。因此，上级考核机构应将其作为一项战略举措，给与数字化转型领导者更多的时间和空间，促使其从长期战略能力建设进行布局和推进，并在短期收益和长期收益之间把握平衡。
7. 智能化是数字化转型的高级阶段，企业应借助人工智能技术快速整合高质量数据资产，提升智能化水平。
企业数字化转型要经历标准化筑基、信息化建设、数字化转型、平台化运营和智能化发展五个阶段，智能化发展具有知识自动化、虚实交互融合的新兴工业形态、要素联通的社会工程系统和动态敏捷的实时管控体系等特征，支持“硬件可插拔、场景可编程、生态可随需、系统自进化”等能力建设，这既是大数据、云计算、物联网、移动互联网和人工智能技术与业务深度融合后的集成应用的综合体现，也是数字化转型持续追求的目标。
来源 | 老不董课堂作者 | 董小英
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