编者按 在加入WTO后，通过20年来参与国际分工协作，充分利用勤劳高效的劳动力优势，从低端制造起家，在全球范围内我国形成了以中低端制造为核心的整体产业链优势。这几年，伴随着中美竞争和新冠疫情的冲击，怎样强化以制造业为基础的整体供应链优势，实现从低附加值的中低端制造“制造”到高附加值的高端“智造”的转变，国家提出了“中国制造2025”和“两化深度融合”战略，明确要求“以信息化带动工业化、以工业化促进信息化，走新型工业化道路；在技术、产品、业务、产业四个方面进行融合。“ 宏大背景下的数字化跃进，却越发让中小型制造业企业感到难于适应。现实中广大的中小企业如何在，还没有实现信息化的基础上去追求数字化，如何将听起来高大上的概念真实落实到自己的企业中，是一件让人困惑的事情。那么中小型制造企业在众多眼花缭乱的概念中，如何抓住数字化的本质，去除繁杂，甄别出切实可行的目标呢，这些目标又具体是什么呢？这成了摆在这些企业面前的第一道难题。 在数字化转型的过程中，可以将数字化与信息化整体推进，但还是要注意区分信息化和数字化的差别：信息化主要是指“表单“和”流程“信息化，在企业内部建设一个平台，打通已经存在的若干系统，实现内部信息的跨部门传递和转换。数字化主要是构建”业务数字化、数字资产化、资产服务化、服务业务化“的闭环，实现跨部门、跨企业的全要素参与、具有更多层次结构的全面方位信息传递、存储、展示平台，并且这个平台”以客户为中心“构建，以”为客户创造价值“为目标，以数据为主要驱动资源。 企业数字化的范围涵盖广泛，但本质无外乎有三：连接，数据和智能。 1. 连接 目前现实条件下，只有构建在现有新技术上的数字化平台，才能实现包括企业内部不同部门及人员的连接和协同，外部与客户、供应商的连接与协同；还包括工序之间的作业协同，人机之间的协同。制造业数字化从生产的角度来讲，就是要搭建一个全要素的连接和实时反馈平台，只有这样，才能实现实现数据的互联互通。 2. 数据 连接只是手段，数据才是基础。只有建立了覆盖全生产要素的数字化平台，才能将厂内外的全生产要素的实时数据收集起来，这些数据是决策的基础。数字化主要是构建”业务数字化、数字资产化、资产服务化、服务业务化“的闭环，实现跨部门、跨企业的全要素参与、具有更多层次结构的全面方位信息传递、存储、展示平台，并且这个平台”以客户为中心“构建，以”为客户创造价值“为目标，以数据为主要驱动资源。 3. 智能 智能涵盖范围比较广，既包括设备层面的智能，例如机器人、机械手臂、自动控制的仪器仪表；也包括制造执行系统层面的智能，比如自动化的流水产线；同时还包括从“客户订单—计划—工单—交付”的全价值链的决策， 以及“研发—供应商—生产—售后”的产品全生命周期的跟踪与统计。 除了以上三个核心目标外，数字化转型的过程同时是以客户中心，精益生产 持续改进的过程，在业务模式上，从“以产品为中心”到“以客户为中心“转变的过程；在技术模式上，从“人智驱动“到”数智驱动“转变的过程； 在组织模式上，从传统组织到“柔性组织“转变的过程； 服务热线 欢迎24小时来电垂询 021-3412 7798   研发总部： 上海市闵行区剑川路953弄154号C座303 苏州办公室： 苏州市姑苏区平泷路1001号联实大厦2楼B5室

编者按 通常来说设备在长期的、不同环境（包括恶劣环境）中的使用过程中，机械的部件磨损、间隙增大、配合改变，会导致机械设备丧失其固有的基本性能，无法正常运行。如此，设备就要进行大修或更换新设备，这样无疑增加了企业成本，影响了企业资源的合理配置。 因此必须建立科学、有效的设备管理机制，加大设备日常管理的力度，理论与实际相结合，科学合理地制定设备的维护、保养计划。专人负责和落实各项制度、规定、计划，做好日常的维护和保养工作；定期对维护、保养情况进行检测，并认真做好机械的运行、保养记录。 木白智造资深专家沉淀多年实地项目经验协同设计开发设备管理模块，支持自定义点巡检、保养内容及周期、备件更换可追溯、设备数据采集。 1 | 自定义点巡检、保养内容及周期，不错过任何一次设备维护 ✨ 计划设置：选择应用的设备类、是否允许跳过、是否需要审批/验证等流程设置 ✨ 周期设置：为方便任务周期性的循环，可设置循环方式以及提醒提前时间设置 ✨ 自定义点巡检及保养的内容：支持自定义配置检查项、检查标准、保养项、保养配置、图片等设置 设置的操作演示 2 | 备件更换全程可追溯，设备维护费用一目了然 在设备保养、维修、点询检过程中的备件更换通过备件申请、领料环节全程记录，每台设备更换过多少备件一目了然，为后期分析统计设备周期费用提供数据。 设备台账界面截图 3 | 支持设备数据采集、自定义设置数据源，打通设备数据与生产环节的互动 工厂的设备众多，接口各异，长久以来实现设备和表通讯一直是现场实施的难点，「木白数据盒子」可支持数十种品牌的设备接入，从FANUC的数控系统，到各主流品牌的PLC。 实时采集的设备数据可用于工艺自动下发、生产自动报工、超标自动报警、参数自动采集等场景。同时为了方便客户后期维护，用户可自定义数据源设置适配器、端口、协议格式等配置。 服务热线 欢迎24小时来电垂询 021-3412 7798   研发总部： 上海市闵行区剑川路953弄154号C座303 苏州办公室： 苏州市姑苏区平泷路1001号联实大厦2楼B5室

编者按 最近几年，经多轮次的学术引导、媒体烘托、政策扶持、资本孵化，处于ToB端的制造业数字化转型逐渐脱颖而出，成了互联网时代大潮下的一个新热点。 各种高大上的词语接踵而至，比如云计算、人工智能、物联网、大数据、区块链、数字孪生、5G、AR/VR、元宇宙、黑灯工厂等。 这些时髦的流行语，前卫的概念，借助发达的媒介将MES逐渐地裹挟起来。这些词汇，有的是未落地的学术概念，比如数字孪生、元宇宙；有的是没完全成熟的前沿技术，比如人工智能、AR/VR；有的是既有应用的探索和拔高，比如黑灯工厂，有的是正在普及的技术，比如云计算、物联网、5G。 它们都有其本身的含义和价值，但大规模传播也容易对中小企业造成困扰，反而加大了很多中小型制造企业数字化转型的困难。 1 |掩盖了中小型制造业企业数字化转型的真实需求 中小型企业一般情况下，预算有限，怎样在较少的资金投入下，快速实现数字化转型的目标，需要决策层目光如炬，抓得住数字化转型的本质要求–利用计算机的高算力和快传递，尽可能便捷的把相关生产信息录入到MES系统中，在系统中实现信息处理和信息存储，并根据不同角色的需求，通过看板、显示屏、PDA等完成他们所需信息的展示和输出。缺乏一定的信息化实践经验，中小型企业又没有专业数字化人才储备，这些流行词语往往模糊了数字化转型的真实需求。 2 |加大了中小型制造业企业数字化转型的选择困难 概念性的词汇都是专业人员经过广泛观察，对现实现象的高度抽象，具有跨行业、跨领域的共性。在我们认知时，需要结合自己的产品、工艺和组织方式，对其做进一步的具象，才能落地。中小型企业的数字化也有同样的要求和过程，这些高度抽象的词汇反而增大了我们理解的难度，造成了在前期对系统和厂家的选择决策工作更困难，也更容易犯错。 3 |拔高了中小型制造业企业数字化转型的心理预期 任何信息化系统如同产线上的设备一样，其本质就是一件工具，工具都是客观事物，需要人们发挥能动性，将工具高效利用起来，才能发挥其价值。人工智能、黑灯工厂等给了很多人一切交给系统，它能自动解决，可以“躺赢”的错觉。虽然自动化能大大降低对人力需要，降低劳动强度，提高生产效率，但高阶自动化需要投入大量的资金，长期对工艺、管理和系统的打磨，金钱和时间成本很高，并且对决策力也有更高的要求。这些美好的场景，对中小企业来说，往往都是镜中花，水中月，可望不可及。 4 |增大了中小型制造业企业数字化转型落地的难度 现实世界中，很多事物都是呈金字塔结构的，中小企业的数字化转型之路也是如此，需要做大量基础性的、琐碎的工作和付出作为金字塔的底座，需要长期的努力和持续的积累，一步一个台阶慢慢攀爬才能到达顶峰。这些美好的词汇，往往回避背后的艰辛和付出，只呈现简单的美好，误导了大量中小型企业，认为系统落地过程是很轻松和方便的。越美好的事物本身，往往意味着更多的付出；越简单的事物，往往背后需要更复杂的支撑。 中小型制造业企业在数字化转型过程中，对新概念、新技术要做到既不盲目排斥，也不盲目跟风，求真求实，脚踏实地，长期坚持，小步快跑，持续改进。增强对MES系统的认知，把握住企业数字化转型的本质要求，量力而行，控制好资金投入，把握好实施进度，由低到高，由易到难，逐渐推进，持续完善。 服务热线 欢迎24小时来电垂询 021-3412 7798   研发总部： 上海市闵行区剑川路953弄154号C座303 苏州办公室： 苏州市姑苏区平泷路1001号联实大厦2楼B5室

编者按 前不久，工信部部长肖亚庆《学习时报》撰文：大力推动数字经济高质量发展。肖亚庆在文中强调： 对制造业发展而言，数字化转型已不是“选择题”，而是关乎生存和长远发展的“必修课”。 制造业是实体经济中最重要和最基础的部分，是国家经济命脉所系。我国已踏上实现第二个百年奋斗目标新征程，全面建设社会主义现代化国家对制造业发展提出了更高要求。 传统制造业在生产与管理上的老一套方法与经验已不再适应当下，信息化、数字化和智能化是制造企业的必然趋势。制造企业想要永立潮头，就要大刀阔斧地解决这些问题。 而在这些亟待解决的问题中，生产管理作为企业基础性建设环节之一，它的重要性很容易被忽视，生产管理作为连接采购、库存、设备、销售的核心环节，是否科学合理，实际上关系着企业的命脉之基。 一、生产制造的信息化转型 变化的过程往往复杂而不可控，就像达芬奇从不曾画出过两个相同的鸡蛋，生产出来的产品也不会一模一样。但似乎大部分的产品又都是一样的，这就是生产管理的核心——管理「不可控」的过程来实现生产「标准化」的产品。 生产管理其实就是管理产品从原材料到半成品再到成品的过程，包括制定生产计划，组织生产要素，掌握生产进度，把控生产结果，即产品质量。随着产品全生命周期的概念日益深入，如今的生产管理也在不断地延伸，“信息化”一词开始出现。 虽然中国工厂在设备、生产流程、质量标准等方面并不比国外弱，但还在利用人、纸单、Excel这类原始的沟通工具来管理工厂方面存在缺陷，连生产环节的数据工作都还没做好，何谈支撑算法模型的运转？ 当前制造业，在生产环节仍然面临着各种问题的发生，解决困境确保产品生产质量与进度是亟待解决的问题。 1 | 生产过程不透明，产量、不良品率难统计 有人说，产品离开工厂后就像进入了月球的暗面，失去了与生产团队的联系。而现实是，即使是在工厂内，产品仍然存在太多未知。 产品在工厂内生产，生产环境、产品、人构成了这个系统的要素。生产环境会对产品造成影响，如合格率、工时等；而产品也会影响生产环境，产品的结构决定了在哪台设备上对其进行加工，产品的特性决定了产线的布置。 而在这三方中间，人是最重要的因素。通过对产品的生产环境进行调整，人可以提升产品的合格率，缩短工时。但是，人要能够做出正确的决策，必须实时了解生产进度，才能更好的对产品、不良品率等数据有精准掌控。 2 | 人工统计计时计件核算复杂 生产制造业业务庞大繁杂，各个产品线都离不开直接生产人员的计时计件工作，什么人，什么时间，生产了什么，生产数量，良品数，不良品数等，复杂模式下核算难度大，直接降低生产效率。 3 | 外协进度难把控 为了提高生产能力，制造企业需要将部分附加值较低、非自身专业优势或生产能力不足的业务进行外协，进而将更多的资源用于发展核心业务，以全面提高经营效率。 但因为外协是一个涉及质量、进度、信息等多领域管理的复杂体系，外协过程问题不闭环，外协基础数据未归集整理，管理工作依靠人为经验，导致管理不严、控制不当。 4 | 传统模式没有报表看板，数据穿透难 报表数据在今天这个时代的确已经不是一个新的概念了，可是在传统制造业能真正做好报表的企业却并不是很多。 报表看板可以说是企业利用数据赋能经营管理过程中性价比最高的方法了。不需要建立复杂的数据模型和设计繁琐的管理流程，可以节约企业大量的人力、物力、财力，只要选择对的工具，就可以让企业的各级管理者从原来的低头找数据转变为抬头做分析，让企业管理者高效便捷的运用数据，真正做到“有数可依”。    二、木白智造装备云MES，让订单交付更高效 木白智造装备云MES专注于装备制造领域，广泛适用于通用设备、专业设备、电器机械、汽车、机械加工、3C电子、仪器仪表等装备制造行业。支持手机&网页端使用，敏捷管理生产、物料、设备、质量等核心制造流程，帮助工厂解决交付期拖延、物料库存积压、计时计件工资核算繁琐、工人和设备效率低、次品率居高不下、生产过程不透明等生产问题。 木白智造装备云MES拥有多种可视化看板模版，即开即用，也可根据工厂实际情况自定义配置看板展示，通过汇聚加工数据、质量数据、报工数据等，实时展示生产过程的问题点，让数据发挥价值，通过数据作为抓手，更好的优化完善生产环节。 当今时代，信息技术是全球研发投入最集中、创新最活跃、应用最广泛、辐射带动作用最大的领域，数字化在不断的提升制造业的生产效率，从最底层优化生产流程，带来了巨大的价值。木白智造作为装备制造行业领先的生产管理系统提供商，不断的深入制造一线，不断优化迭代产品，用数据和AI为制造赋能，让生产订单更高效！ 服务热线 欢迎24小时来电垂询 021-3412 7798   研发总部： 上海市闵行区剑川路953弄154号C座303 苏州办公室： 苏州市姑苏区平泷路1001号联实大厦2楼B5室

编者按 随着企业规模日趋大型化、现代化，机器设备的管理越发重要。只有保证设备高效率、长周期、平安、经济的运行，才能保证企业获得最好的经济效益，做到优质、高产、低成本、低消耗的生产。 木白智造资深专家沉淀多年实地项目经验协同设计开发设备管理模块，支持自定义设备标签打印、快速报修及接单、自定义维保经验以及设备全生命周期报表、看板。 1 | 自定义设备标签打印，实现标签定制化 低代码实现用户可以随意拖拽、编辑，自定义标签的布局及内容，告别传统软件高昂的制定化开销。 2 | 快速报修，有效减少停机时间 ✨ 扫码报修：无需繁杂操作，扫码即可快速报修 ✨ 支持语音及图片上传：为方便操作人员说明故障现场的复杂情况，支持语音输入以及图片上传 ✨ 终端实时提醒：当报修信息一经上传，将立马收到消息提醒，大大缩短信息交流成本及时间 ✨ 终端实时提醒：实时查看维修单进度 3 | 自定义维保经验，大幅提升维保人员工作效率 根据经验，同一台设备的故障原因和维修方式都是有规律可循的，所以为方便现场人员快速找到解决方案同时后续设备故障的统计，在设备模块支持用户配置维保经验，将常用的故障描述及维修经验一一对应，堪称设备维修的“葵花宝典”。 4 | 设备全生命周期报表，科学监控设备寿命周期费用 维修管理是投入而非成本，投入恰当产出最优。同样功能的设备，其寿命周期费用可能差异很大。有的设备设置费低，但设备不可靠，故障频发，修理换件较多，后续的维持费较高，整体寿命周期费用却较高。有的设备初期设置费较高，但维持费较低，寿命周期费用偏低。 在设备维修的管理上，木白智造从各个维度抓取有效数据以图表化的形式为您统计设备的寿命周期。同时也能看到详细的故障原因分布图、故障原因柏拉图，故障次数排列图、设备维修用时统计图等详细数据，同时为您下次挑选设备型号做支撑。 5 | 设备车间看板，实现车间设备可视化 车间看板是连接着系统数据与实际生产车间的重要桥梁，车间所有员工通过可视化的看板能实时全局了解设备的运行状态。 本期设备模块的内容就暂时介绍到这里，下期我们将继续介绍设备模块的其他内容。

在制造业中，企业生产大致可以分为离散型与连续型。这两者的区别是什么呢？ 首先，离散型生产的产品大多都是由一堆部件做成，加工的过程是间歇的、离散的。离散制造的特点主要如下：1.产品形态离散制造的产品相对较为复杂，包含多个零部件，一般具有相对较为固定的产品结构和零部件配套关系。 拿物料来说，一般bom相对固定，原材料和对应的成品有固定的配套关系，生产出来的物料种类会比较多，也就是会存在大量不同的bom。2.产品种类一般的离散制造型企业都生产相关和不相关的较多品种和系列的产品。这就决定企业物料的多样性。对应物料，一个系列产品主体相对一样，细节有很多区别，这样就会产生比较多的bom。3.加工过程离散制造型企业生产过程是由不同零部件加工子过程或并联或串连组成的复杂的过程，其过程中包含着更多的变化和不确定因素。从这个意义上来说，离散制造型企业的过程控制更为复杂和多变。4.离散制造型的企业的产能不像连续型企业主要由硬件决定，而主要以软件决定。同样规模和硬件设施的不同离散型企业因其管理水平的差异导致的结果可能有天壤之别，从这个意义上来说，离散制造型企业通过软件方面的改进来提升竞争力更具潜力。正是这样的因素，会导致生产过程比流程型的更难管理和控制，终端产品不一样，过程需要的材料和工艺相对变化较大。离散型生产典型的行业案例就是：机械行业、汽车制造、家电、电子设备、服装等。 离散型MES系统，特别适合最近兴起的定制类产品的生产管理，从门店接单开始到产品交互给客户，全程都通过MES系统管控起来。采用离散方式制造的产品往往由多个零件经过一系列并不连续的工序的加工最终装配而成，其生产过程中的原材料-半成品-成品物理特征明确，容易搬运以及标识，如果产品单件价值较高，且有可追溯性以及流程控制的需求。 连续型生产又叫流程型生产。定义是物料均匀、连续地按一定工艺顺序流动，在流动中不断改变形态和性能，最后形成产品的生产。过程中原材料一般会发生一定的物质改变，比如化工(塑料、药品、肥皂、肥料等)、炼油、冶金、食品、造纸等，都属于连续性生产。 其主要特点是：1.生产计划、流程制造计划的制定简单，常以日产量的方式下达计划，计划也相对稳定。2.生产设备的能力生产过程控制方面，工艺固定，工作中心的安排符合工艺路线，通过各个工作中心的时间接近相同。3.工作中心流程制造是专门生产有限的相似的产品，工具和设备为专门的产品而设计；物料从一个工作点到另外一个工作点使用机器传动，有一些在制品库存；4.生产过程主要专注于物料的数量、质量和工艺参数的控制。5.生产领料常以倒冲的方式进行。生产过程的连续性还同企业的生产技术条件有关，采用先进的科学技术，提高机械化、半机械化、自动化程度就容易实现生产过程的连续性。 连续型MES系统，一般应用在化工行业的生产管控；系统的应用主要目的是使得最容易出现产品质量的配料、投料以及乳化加工过程得到管控和追述，把产品品质和成本的控制权，从一线操作员工手里转移到研发工程师手中。 免责声明：本文系网络转载或改编，版权归原作者所有。如涉及版权，请联系删。

近年来，随着互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术加速创新并日益融入经济社会发展各领域全过程，数据成为新的生产要素，数字技术成为新的发展引擎，数字经济浪潮已势不可挡，企业数字化转型是大势所趋。“十四五”规划下，中国将开启新发展模式，数字产业化和产业数字化将成为未来的主要发展方向。从数字时代到智能化时代，科技进步不再是以线性的方式发展，而是以指数方式发展。新科技将带来新产品、新产业，构筑了新的生活，发展新经济，形成新的格局。 受到疫情的影响，数字化转型的新的共识已经成为了企业发展的新常态和新的基因。打造以人工智能为核心，以数据、算力、算法为核心要素的智能化解决方案，是当下传统企业转型升级的必经之路。 制造业向智能化转型过程中普遍存在的痛点是海量数据、数据格式千奇百怪、产生数据的设备多种多样等问题。这些数据如何完成清洗、收集并通过算力算法把它应用起来？“数据+算力+算法”构成了智能制造的核心技术体系。首先，数据是智能经济的基础，是智能制造的核心生产资料。其次，以云计算、边缘计算为代表的算力的快速发展为处理海量数据提供了有力保障。第三，以人工智能、机理模型为代表的算法技术帮助智能制造发现规律并提供智能决策支持。最后，以5G等为代表的现代通讯网络将三大要素紧密联系起来，让它们协同作业，发挥出巨大的价值。 工业数据的收集和分析早在传统工业信息时代就一直在进行，有大量的数据来自研发端、生产制造过程、服务环节。而工业从数据到大数据，最大的区别是实现数据的两化融合，将工业化数据与自动化域数据的叠加。在工业互联网时代，还需要纳入更多来自产业链上下游以及跨界的数据。实现工业大数据的主要核心技术包括物联网（LOT）、MEMS传感器和大数据技术等。 算力的发展主要朝着两个方面延伸：一是资源的集中化、二是资源的边缘化。前者主要是以云计算为代表的集中式计算模式，通过IT基础设施的云化给产业界带来了深刻的变革，减少了企业投资建设、运营维护的成本。后者主要以边缘计算为代表，与物联网的发展紧密相连。物联网技术的发展催生了大量智能终端，物理位置上处于网络的边缘侧，而且种类多种多样。由于云计算模型不能完全满足所有应用场景，有一定局限性，海量物联网终端设备趋于自治，若干处理任务可以就地解决，节省了大量的计算、传输、存储成本，使得计算更加高效。 算法是一个有限长度的具体计算步骤，以清晰定位指令来使输入资料经过连续的计算过程后产生一个输出结果。算法在智能制造的各个环节都有着广泛的应用，是制造业实现智能化升级的精髓所在。 制造业是立国之本，强国之基。扶持制造业发展，刻不容缓。当前，新一轮科技革命和产业变革方兴未艾，云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术，正推动制造业进入智能化时代。随着人工智能技术从实验室走向产业化，无论是国家层面还是企业层面，都在积极推动制造业的智能化转型，制造企业在不断利用信息化技术优化生产线、改进产品架构，从而提高生产效率、产品质量，并能更快速地对国际市场变化做出响应。 通过机器换人、利用人工智能技术进行产品检测等智能化改造，在提高生产效率、保持“中国制造”物美价廉优势的同时，进一步提高中国产品的性能和质量，推动实现从“中国制造”向“中国智造”、“中国产品”向“中国品牌”的转变。在整个制造行业中，制造业分为31大类，191中类，252小类，在众多门类中各个企业所处的数字化转型阶段都不同，有的制造企业停留在信息化阶段，有的头部企业已经完成数字化转型并迈向智能化阶段。推动企业全面智能化转型，是我们始终追求的使命。 免责声明：本文系网络转载或改编，版权归原作者所有。如涉及版权，请联系删。

近年来，“招工难”成为一个社会性话题，尤其是制造业领域，由于愿意进工厂的人越来越少，企业的用人缺口也就越来越大，只能被迫提高现有工人的工作强度和工作时间，但生产质量和人员离职等问题也随之而来，企业发展陷入恶性循环……于是越来越多的企业走上了数字化转型的道路来减轻用工压力。 何谓数字化转型？ 首先，关于“数字化”，有两个英文词汇，看起来差不多，但内涵差异很大。一个是Digitization，其含义是将模拟信息转化为数字信息（例如将手工填写的单据自动识别转为数字信息）；另一个是Digitalization，指的是将数字技术融合到企业之中，深化应用各种业务软件和物联网等新兴技术，实现数据驱动的决策分析，彻底变革企业的业务流程。 数字化转型（Digital Transformation）实际上就是企业真正实现Digitalization的过程。对于制造业而言，面向个人消费者的行业，例如家电、家居、手机、汽车等行业的企业，数字化转型的压力巨大，转型也相对迅速；而面向企业客户的行业，例如装备制造、能源、零部件、原材料等行业，数字化转型的步伐则相对迟缓。优秀的制造企业也在一直致力于产品本身的数字化转型，实现数据采集、状态感知与远程控制，提高产品的附加值，增加服务收入。同时，也只有推进数字化转型，制造企业才能应对日益复杂的合规性要求，尤其是对于医药、食品等民生行业，以及出口导向型企业，必须通过数字化转型，实现整个生产过程的可追溯。 但在实际实施过程中，数字化转型并非单项技术的应用，也不仅仅是个技术命题，更是一个战略和管理命题。如果一个环节出问题了不仅起不到真正提升企业核心竞争力的效果，还有可能投资巨大，收益甚小，甚至搬起石头砸了自己的脚。 1. 管理理念的更新 企业高层没有意识到数字化转型的必要性、紧迫性和复杂性，观念还停留在部署常用的IT系统。实际上，数字化转型远远不是IT部门能够实现的，必须由企业的决策层引领，自顶向下推进。 2. 统一的管理平台 最初，企业在做软件信息化建设时，多是通过自己的 IT 部门去建设，当企业IT资源不够充沛的时候，就会选择外包的方式，找定制开发商来做。 之后，随着市场需求的凸显，发展出了一些垂直领域的Saas公司，比如CRM、ERP、OA等，去满足不同行业的相同场景需求。 表面看起来数字化进程顺利，但其实暗藏了一个巨大的问题：外采/开发的系统间的数据难以联动， UI交互割裂，很难统一。 很容易导致这样的尴尬局面出现： 当销售同事去提交订单时，他们可能在整个订单的生命周期过程中要登陆企业内部的3-4套系统，去进行不一样的操作。对于业务同事来说，他们的主要价值在于促进客户转化或者促进业务，而不是去学习不一样的信息系统。这时数字化工具非但没有帮助提效，反倒成为了业务同事的累赘。 3. 懂业务的数字化人才 据统计，目前中国会写代码的开发者只有700万，业务管理者会用 excel 的可以达到2个亿。700万开发者中大多数沉淀在Saas软件公司或互联网公司中，真正到传统企业信息化部门的人要少的多。 在早前的企业信息化进程中，国内企业多是处于“数字化+”的状态，即由IT部门做信息化主导，业务部门去适应软件、系统的操作方式或流程。 但随着管理思想的变化，信息技术的发展，逐渐过渡到“+数字化”时代，即业务占据主导地位，系统适应业务，响应业务变化需求，企业要的是“量身定做”的系统。 免责声明：本文系网络转载或改编，版权归原作者所有。如涉及版权，请联系删。

小编按 2022年4月16日，围绕主题“共享十年制造数字化红利”的木白智造伙伴深度交流会在线上云召开，30余家制造行业伙伴与木白智造一起畅想未来的深度合作。 此次交流会旨在实现木白与伙伴之间互惠互利、合作双赢。共有紫宏软件、敏捷智能、深圳智远、九物互联、联物信息等30余位制造业、数字化领域的伙伴深度参会，与木白共同分享智造经验、探讨市场现状。激活伙伴手中的客户资源、实现客户价值、增加可持续收入、收获更好口碑是木白进行伙伴合作的核心目的。不压货款、不割韭菜、不砸口碑是我们对伙伴的承诺。木白用数据说话、用真诚打动人，收获参会伙伴一致好评。 在交流会上，木白科技向参会伙伴展示和解析了北变科技、亚龙科技等成功客户案例。木白累计为1000条制造产线提供数字化、智能化解决方案，100%落地案例为伙伴提供满分信任感。通过对木白智造装备云以及木白数字产线的实操演示，让参会伙伴更加深入了解木白智造强大的数字化价值。 我们的伙伴分为线索型、商务型、交付型。只要你熟悉制造业、熟悉软件、有商务敏感性，都可以成为木白的伙伴，享受最高40%的高额分佣。 木白将为伙伴提供产品培训、商务支持、客服支撑、宣传物料、品牌宣传体系五大伙伴支持，为伙伴发展保驾护航。 木白科技CEO钱胜前提到，工信部发布工业机器人产业、智能制造“十四五”规划表明：在2035年实现规模以上制造业的普及数字化。可见智能制造是一个长期的、有纵深的红利行业，目前且将长期处于市场上升期。 在两小多时的畅谈中，木白收获了各位制造业伙伴的肯定，纷纷积极与木白商谈合作协议。我们此后也将每月定期举办伙伴交流会，分享最新的产品进展、案例解析和伙伴政策。 数字化是大势所趋，共迎数字化时代，共享数字化红利。木白智造始终坚持初衷：做成一件事，成就一批人。坚定选择木白科技，让木白智造成为产业数字化进程中不可或缺的重要合作伙伴！ 想要深入了解伙伴政策，以及想要参加后续伙伴交流会的伙伴们可以添加许同学微信交流~ 服务热线 欢迎24小时来电垂询 021-3412 7798   研发总部： 上海市闵行区剑川路953弄154号C座303 苏州办公室： 苏州市姑苏区平泷路1001号平江新城现代服务大厦4楼D10室

嘉宾：钱胜前（木白智造CEO），李瑞霖（木白智造COO）

直播时间：2022-04-16 14：00（已结束）