伴随新一代信息技术蓬勃兴起及其与经济社会各领域的加速渗透融合，传统工业转型升级迫在眉睫。“十四五”规划和2035年远景目标纲要提出，推进产业数字化转型。深化研发设计、生产制造、经营管理、市场服务等环节的数字化应用。工业企业亟须顺应数字经济发展，主动拥抱数字技术，加速数字化转型，全面提升数字化管理能力，加快向数字化和数智化转变，从而进一步提升企业竞争力、实现可持续发展。
工业企业数字化管理的重要价值
数字化管理，是指企业通过信息技术融合应用，打通核心数据链条，基于数据的广泛汇聚、集成优化和价值挖掘，优化、创新乃至重构企业战略决策、产品研发、生产制造、经营管理、市场服务业务活动，构建数据驱动型高效运营管理模式的能力。推进数字化管理是工业企业改造提升传统动能、培育壮大新动能，构建可持续竞争优势的关键路径。
首先，开展数字化管理可有效盘活企业数据要素资产。当前，企业数据正在成指数级增长，庞大的数据正在成为企业发展新的生产要素。推进数字化管理可促进打通企业数据流通共享的“堵点”“难点”“痛点”，盘活技术、装备、系统、流程、组织的各类数据资源，提升数据开发利用的深度和广度，强化数据流、物流、资金流的协同水平，激发数据在支撑决策、驱动运营、优化创新方面的作用。
其次，开展数字化管理可加快构建适应数字时代的企业新型能力体系。顺应数字时代供需关系从生产主导加快转向消费主导，市场环境从相对稳定转向不确定性显著增强，通过数字化管理，开展大数据精细化运营，及时洞察市场及客户需求，快速进行数字化定制研发、产品研发、工艺设计、生产制造等，持续提升研发生产一体化、在线和异地协同研发等新型能力，进而提升发展的柔性和韧性。
第三，开展数字化管理是工业企业突破固有模式、孕育新机会、开创新局面、培育新增长点的强大引擎。企业在持续推进数字化管理过程中，依托打造形成的新型能力体系，加快发展催生出智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸、产业链金融等新模式新业态，为企业发展注入强劲新动能。
第四，数字化管理提升工业企业行动的一致性，促进管理效率大幅提升。推进数字化管理，自上而下的目标将更加清晰明确，企业资源的整合也将更加合理有效，企业中各部门、各成员的行动也能更加协调。通过数字化，可消减时间和空间对管理要素的限制，管理决策的及时性和灵活性也将得到提高，管理“中枢神经”系统的作用得以凸显，企业全局掌控能力将得到提高。
第五，推进数字化管理是企业提升疫情等突发事件应对能力的有效路径。全球蔓延的新冠疫情倒逼企业数字化转型，众多企业利用互联网和信息技术开展远程办公和服务、协同研发、柔性转产等业务，有序管控人员和应对疫情，有效提高防疫水平和经营效率。
当前，众多央企及大型民营企业将数字化转型工作作为未来五年发展的重大战略，数字化管理、数字化发展成为核心企业提升竞争力、创新力、控制力、影响力、抗风险能力的关键。核心企业的数字化转型带动了产业链上下游企业协同发展，为数字化管理服务市场提供了广阔空间。
工业企业管理能力建设的主要问题
目前我国大部分工业企业管理能力无法与整体市场环境、竞争格局相匹配，亟待推进数字化管理。主要表现在缺乏有效协同、战略执行不到位、企业数字化关键技术自主研发投入不足、部分工业企业数字化管理意识不足等问题，阻碍了数字化管理能力提升和数字化转型。
开展数字化管理能力建设是一项复杂系统工程，覆盖企业各项职能，涉及技术融合应用、管理模式变革、数据价值挖掘、业务创新转型等一系列工作，需要用体系化的方法加以推进。
企业应当从技术实现(要素维)、管理保障(管理维)、过程管理(过程维)三个方面统筹考虑，体系化、全局化开展数字化管理能力的建设。技术方面，建立涵盖数据、技术、流程和组织等四要素的系统性解决方案，按照数字化管理能力建设的范围和水平要求，有序开展流程梳理与优化、职能职责调整、技术实现、数据开发利用，为能力的建设、运行和优化提供技术支持。管理方面，注重建立相适应的数字化治理体系，推动管理模式转变，构建适宜的数字文化，为能力的建设、运行和优化提供管理保障。此外，企业还应建立起包括策划、支持、实施与运行、评测和改进的“PDCA”过程管控机制，对能力的策划、建设、运行和优化全过程进行闭环管理，以过程管控为牵引持续强化系统性解决方案和治理体系的协调优化和融合创新，推动数字化管理能力水平等级的螺旋式跃升，提高能力策划建设过程的体系性与规范性、提升能力运行成效的稳定性与最大化。
企业开展数字化转型，推进数字化管理能力的建设、运行和优化，从技术实现角度看，主要通过涵盖数据、技术、流程、组织等四个要素的系统性解决方案来加以实现。以数字孪生、知识图谱、人工智能等为代表的关键共性技术，为工业企业数字化管理提供了具体实施方法，为越来越多工业企业所重视。
数字孪生是以特定目的为导向对物理世界现实对象的数字化表达。这一对象不仅包括产品、设备、建筑物等“实物”对象，也包括企业组织、城市等“实体”对象。通过对物理对象构建数字孪生模型，实现物理对象和数字孪生模型的双向映射。对于不同现实对象，其数字孪生模型构建的侧重点和用途不尽相同，要实现企业的数字化管理，需要构建以整个企业组织体为对象的数字孪生，更强调对广域数据的聚合融通，着力于通过模拟仿真来优化全局决策和加强协同。可以说，企业级数字孪生是数字化管理应用推广的基础，是其智能化过程的载体。
知识图谱是由节点和关系构成的结构化网络。工业知识图谱是知识图谱重点发展方向，为基于工业产品研发、生产、运行、保障、营销和企业管理等运行规律建立的关系网络，将多种工业知识整理为图谱，明确各影响因素相互关系，定位、理解、分析工业各环节出现的问题，本质是通过对工业知识和工业知识关系的管理来实现更全面可靠的企业管理与决策。工业知识图谱不仅具有一般知识图谱的通用价值，包括知识融合、语义搜索、知识推荐、知识问答、大数据分析与决策等，还可以协助企业管理者更好认识、管理、优化、控制和改进企业内庞大资源和流程，为企业带来跨边界、闭环的运营绩效的提升和改善。
精准获取用户需求，为用户提供个性化的产品和服务，既需要通过数字化管理建立有利于数据在企业内部全局流动的机制，也离不开通过人工智能技术实现企业决策的智能化和企业业务的自动化。人工智能技术可以助力实现数字化管理，从整体上统筹人、机、料、法、环、财等各个环节数据，帮助企业把生产、技术、人力等资源，乃至市场、销售、前端设计等都连通起来，站在全局视角制定科学决策。同时，人工智能技术也是企业实现智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等产业模式的使能技术，智能调度企业资源自动化满足各个产业模式不同的场景需求。
通过上述各种技术的融合运用以应对工业企业数字化转型中的诸多挑战，才能真正服务好工业企业的转型发展。
发展工业企业数字化管理的建议
工业企业实现数字化管理是自我“革命”过程，也是一项长期系统工程，需要企业自身和政府、行业组织、研究机构协同推进。
第一，加快突破数字化管理关键技术，数字孪生、知识图谱、人工智能等数字化管理关键技术具有很强通用性和广泛应用价值，政府、研究机构和企业应协同配合，开展联合技术攻关，努力推进与工业企业实际应用场景深度融合。
第二，呼吁政府部门加大对创业创新扶持力度，加强对拥有核心技术的科技创新企业特别是初创成长型企业的帮扶，对数字领域的科技创新、科技成果的产业转化等领域予以重点支持，对民营企业予以重点指导和资金支持，出台税收、信贷、园区等具体的支持政策。
第三，企业积极响应政府号召，加大对数字经济领域的基础科学、产业共性技术及“卡脖子”关键技术的研发投入，行业领军企业应当扩大基础研究的投入，支持开源社区发展，吸引国内外企业和高水平数字科技人才加入开源项目。
第四，强化重点行业的龙头企业示范带动作用，包括国有企业和大型民营企业在内的重点行业的龙头企业，是国民经济的主体力量，在转型意识、信息化基础等方面具备良好的条件，推动其数字化转型，实现数字化管理将深刻影响国家的经济面貌与发展走势，应鼓励龙头企业打造一批标杆项目，通过自身示范带动产业链上下游企业的升级，发挥规模化的数字化转型市场需求，牵引供给侧企业加大技术研发投入，促进形成良性循环。
数字经济时代，数字化转型势在必然，但不会一蹴而就，而是一个持续迭代的过程，将随着社会和科技的发展而不断演变和进步。工业企业应当顺应新一代信息技术发展，积极开展数字化管理，加速数字化转型升级，真正实现新工业革命背景下的可持续发展。(作者分别为国际电气与电子工程师协会〈IEEE〉院士，傲林科技有限公司董事长刘震;中关村信息技术和实体经济融合发展联盟副理事长兼秘书长，全国两化融合管理标准化技术委员会〈TC573〉副秘书长周剑)
