精益数据治理的助力传统企业数字化转型

企业发展有个普遍规律，战略方向不发生严重错误的情况下，企业必须全力追求极致效率，才能对抗死亡周期，这个过程一定是从上到下，由外到内的过程，这个过程一定伴随着精益方法+数字化技术的融合！

我们给它定义叫“精益数字化”，具体来说，比如制造业从上往下的过程就是，当我们完成了业务层的战略运营数字化之后，就要考虑生产过程的数字化，在生产过程中由供应链到生产链、由车间到产线再到工位，数字化会逐级渗透到企业生产组织的基础层，这个基础层就是制造现场，它就是由人机料法环测构成的生产协作系统，它也是精细化、效率化难度最高的所在，由于它决定着企业生死存亡，所以我们必须攻克它！

一、制造企业必须要跟上时代的步伐

近几年随着互联网及人工智能等新技术的发展，从消费互联网C2B、制造业B2B、机器人、传感、人工智能、边缘计算等新技术领域的成熟发展，对于制造的跨界影响乃至企业发展定位起到了至关重要的影响，从产品到服务、从手工作业到机器换人、到智能制造的生产线改造、到制造大数据改变经营，制造业在新时代环境下对于创新的愈发重视，客户对于个性化的市场需求与体验，越来越需要制造企业高度柔性的生产，工厂的管理也逐渐从操作人员的管理向系统数据的管理发生转变。

工业4.0的出现，标志着工业逐步进入了互联网时代，网络物理制造与服务系统将形成第四次工业革命的基础，彻底打通了客户、订单、设计、采购、制造、交付、全生命周期服务的全过程，获取了新的服务价值和产品价值。精准制造与服务、挖掘消除过程浪费，用数据做精准的管理挖掘隐形的浪费与分析改善，为客户不仅提供产品而且全生命周期的增值服务保证与体验，也逐步从制造模式向商业模式进行了创新探索。

二、制造业提升还要从精益减少浪费、识别浪费、推进标准化、强化产品品质管理做起

互联网让世界变小，全球化让制造变得公开透明，竞争愈发激烈，很多企业抱怨市场萎缩、利润变小，但事实是市场多数情况下使我们满足不了市场的需求，价格、交期、品质竞争力不强，导致空间越来越小。分析制造业，存货问题两金占用、制造效率低下、交付周期过长、人均产值低、成本过高、产品品质不稳定仍是影响企业发展的重要问题，制造过程中，异常过多，信息不对称、不共享、物料不齐套，导致物料多但不能生产交付、有计划不能作业，等待、加班，表面各种流程体系健全，但流程的效率低下，问题频繁发生。

精益的推进强调标准化是迈向改善的第一步，执行规则和标准才能暴露问题和发现问题，精益的过程就是在不断满足客户需求的过程中，围绕企业经营和员工成长不断持续改善提升的过程，在制造产品的过程中制造人才，制造产品，解决问题是打造企业文化的载体。

精益的推进不仅仅是用当下最先进的方法去优化流程，提升标准，更重要的培养企业消除浪费、全员改善、发现问题、共识问题、解决问题的能力，它不仅仅是工具方法，一种模式，更是一种企业文化。企业提升，降本增效，先从消除浪费做起，先从精益做起，止血健身，精益管理是制造业发展的必由之路，要贯穿始终，在不同阶段用精益思想看流程信息传递、管理特点、制造方式是否存在浪费，是否高效。

三、数字化与信息技术的广泛应用促使制造业快速提升

数字化是利用计算机、通信、网络等技术，通过统计技术量化管理对象与管理行为，实现研发、计划、组织、生产、协调、销售、服务、创新等职能的管理活动与方法。

围绕价值流程的连接技术仍是当下制造业核心短板，在流程稳定与标准化的基础上，构建数据与数字化的管理，用计算信息与互联网技术进行传递和分析共享，将事半功倍，极大的提升管理效率和原来不能实现的管理。

比如制造生产数据可视化、生产文档无纸化、生产过程透明化、生产现场无人化等先进技术应用，打通从客户下单到交付端到端的流程并围绕产品交付纵向的价值流程、到横向部门间的协同作业支撑，是必须以数字化和信息技术的应用，才能高效实现的。

在自动化装备技术不断成熟应用的基础上，标准化、流程化、数字化、网络化、智能化这是制造业发展的趋势，数字化和信息技术的应用是制造业落地竞争力提升实施的必经阶段。

四、精益生产与数字化的关系

第一，精益管理是数字化转型的基础

精益改善的本质就是将一条湿毛巾不断拧干的过程，那些被挤出来的“水份”就是各种浪费，是企业提质、降本、增效的空间。也就是通过精益的管理来提升整个制造系统的精干程度，得到业务流程的最佳实践方式，然后再用IT的手段把这些最佳实践固化到系统中去，从而获得稳定且可持续的高质量输出。为今后的持续改进提供坚实基础，最终实现精益成效的最大化。

反之，在没有进行精益化改造的前提下，直接上昂贵的信息化和数字化系统，相当于把包含大量浪费的问题流程和作业以软件方式固化了下来，不仅不能消除原有的浪费，反而还造成更大的浪费，丧失了管理改善的机会。

第二，数字化助力精益管理持续升级在数字化转型的大背景下，精益的管理方法也在不断“升级”，可以利用数字化工具持续优化，包括标准化、可视化。

这一点，中国的许多头部企业已起到了身先士卒的作用。虽然精益管理起源于日本的丰田公司，但许多日本企业在数字化方面的建树不如中国企业，他们还停留在比较原始的业务运行状态。

部分中国企业能将对企业经营有帮助的精益管理引进来，同时能发挥企业的优势在数字化方面加大投入，建立起了更为现代化、数字化的业务运行状态，更大程度地提高经营效率及经营质量，可以讲是青出于蓝，而胜于蓝。

五、精益数据治理的助力企业数字化转型

精益的思想与数据治理也有一定的关系，企业的数据治理应该站在整体的视角进行全局规划。同时，需要站在精益的角度进行敏捷实施。

1、精益数据治理强调用户定义价值。重点是在为客户交付数据的过程中，解决客户的问题。例如：数据孤岛、不共享、不准确、不完整、协同困难等。而不是你清洗了多少条数据，制定了多少项标准。

2、精益数据治理强调消除数据管理和应用中的数据浪费。笔者认为：无数据可用是浪费；无可用数据也是浪费；数据闲置是浪费；管理无序是浪费；协作不畅是浪费。精益数据治理就是要解决这种种的数据浪费。

3、精益数据治理强调盘活企业数据流，推动企业价值流。信息化时代，重点强调的是信息流、业务流、资金流的融合，数字化时代重点是数据流驱动价值流。精益数据治理就是探究如何通过盘活企业数据流，驱动企业提升价值能力。

4、精益数据治理强调动态的管理数据标准。数据标准是干出来的，不是写出来的，发布再多的标准文档、管理规范，不如将其中的一个或几个先用起来，再考虑如何用得好。

5、精益数据治理强调简明为本——简化不必要的工作量。简化并不等于简单，就像苹果手机，你能说他的设计是简单的吗？当然不是，不然乔布斯就不会被称为改变世界的产品经理。但是，苹果手机操作体验确实简单，不用任何操作手册、功能说明，老人、小孩都能快速上手。

6、精益数据治理强调数据质量是生产出来的，而不是核验/稽查出来的。这里主要是指以技术平台为依托，实现数据的规范输入，标准输出，从源头治理。

中翰软件：专注数据治理17年（http://www.jobhand.cn）

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