制造企业数字化成熟度评估

制造企业数字化转型已经成为大势所趋，中国制造企业的数字化转型是提升国民经济的关键点。然而当前我国制造企业的发展正处于上升阶段，部分企业的数字化水平偏低，数字化转型在瓶颈阶段。而且还存在一些其他问题，比如制造企业数字化成熟度评估方法尚未统一和完善，致使制造企业对自身数字化转型程度了解欠缺，无法做出正确的决策；制造企业数字化转型发展中缺乏一些经验与实例，转型过程艰难且不确定性与风险性较高，企业举步维艰。综上可知，建立一套完善可行的数字化成熟度评估体系是当务之急，只有拥有一套完整的评估体系才能使制造企业了解自身数字化水平，并做出正确的数字化转型的决策。

1 T企业数字化建设现状

T 企业作为制造企业在信息化时代的背景下也启动了数字化转型的进程，并摸索出一条数字化转型道路。

1）管理层面，T企业有了初步的数字化管理意识，管理人员虽然暂且没有把数字化转型当做当前发展的核心，但开始对数字化转型的必要性有了初步的了解，并逐步加深对数字化转型的理解。

2）技术上，T企业十分重视技术产业发展，引进了大量研究人员。与 2014 年年研究人员相比，2015 年研究人员的数量得到了很大的提升，技术研究中心人才数量增加了 2 倍。服务部门的人数也有了质的提升。

3）在 T 企业的战略规划中，数字化转型是企业近几年发展的重中之重。虽然 T 企业实施了一些数字化转型的措施，也得到了一些成果，但 T 企业对自己的数字化转型成熟度程度了解欠缺，且发展遇到瓶颈，急需发掘自身数字化转型中存在的问题，加以改善，提高企业的核心竞争力，使企业发展更具智能化、自动化、数字化。因此本文以 T 企业为案例，对 T 企业进行数字化成熟度评估，寻求其在数字化转型中的不足之处，并提出对策助力 T 企业数字化转型。

2 制造企业数字化成熟度评价体系构建

2.1 指标选取

依据科学性、完备性、独立性、客观性、可操作性五个原则，通过查阅众多文献归纳为“运营技术 + 信息技术”作为一级指标，进行细分。如表 1 所示。本文将一级指标命名为维度，二级指标命名为类，三级指标命名为域。

表 1 制造企业数字化成熟度模型指标体系表

2.2 等级划分

根据文献查阅结果，发现数字化转型过程中存在很多阶段，根据每个阶段可划分等级，依据评价指标可得出下列等级，见表 2。

表 2 等级划分表

级别要求都是 1~5 级。

2.3 确定权重

利用层次分析法对制造企业数字化成熟度指标进行权重确定，以便之后计算分值，得出等级。层此分析法需要确定判断矩阵，通常使用两个元素相互比较的方法。根据建立的车间设施的布局评价指标，将上一级的一个元素作为下一级两个元素的约束条件，逐个比较得到判断矩阵。在比较两个要素的过程中，应采用统一的标准进行度量，以保证最终判断矩阵的一致性。

在本文建立的制造企业数字化成熟度指标中，通过专家评估法可知运营技术维与信息技术维的权重各占 0.5。对于 A1 各个指标的权重如表 3 所示。

表 3 A1 层级的判断矩阵

对于 A2 各个指标的权重如表 4 所示。

表 4 A2 层级的判断矩阵

每个域、类的权重如表 5 所示。

表 5 类和域的权重表

2.4 计算分值

专家通过实地调查对制造企业的各个域进行打分，对于除创新变革类域的打分的范围都为 0 到 5分，而对创新变革类中的域进行打分时，如果域的得分 <3，那视为 0 分，如果≥3，则直接输入这个分数。对域打分后，根据权重可得到各个类的打分，进而得到维的得分，最后得到总分。根据得分结果可对企业的整体数字化转型现状进行等级对应。

最终结果与等级对应关系如表 6 所示。

表 6 分数与等级对应表

3 T 企业数字化成熟度评估

运用上述制造企业数字化成熟度评估模型进行评估，专家在进行现场评价时，对每个评价域进行客观评价，得到总分为 2.58，通过查分数与等级对应表可得，T 企业处于二等级，属于数字化初学者。还可以得出每个类与权重相乘的结果如表 7 所示。

表 7 类的得分表

由打分表可以看出，T 企业从总体上来看，运营技术维评估结果评分较高，在研发、生产类的分值很高，营销和服务的分值也在平均水平左右，供应链类分值偏低。而信息技术维评估结果偏低，除了资源要素类分值偏高，其他类分值都较低水平。

4 T 企业现存问题

通过评估结果，可以看出企业存在一些问题导致数字化转型遭到瓶颈。通过走访 T 企业各个部门发现其存在的问题。

4.1 运营技术存在的问题

1）营销与服务方面。作为充电桩制造企业，T 公司凭借其在充电设备制造方面的技术优势，决定进入新能源领域，新能源领域也更符合数字化、智能化的要求。经过一系列的技术创新，T 企业的汽车充电业务的广泛发展没有技术上的困难，但是充电设备的营销和售后服务仍有欠缺，营销的方式不够广泛，营销范围也很局限，且充电桩的推广速度慢。售后服务员工数量不占优势，导致售后服务环节给客户反馈不及时。

2）生产方面。T 生产计划具有错位生产计划的存在，生产计划是静态的，通常是在项目或任务开始时最初制定的，数据监控和动态调整的全过程存在不足，这不利于数字化管理和数字经济。

3）供应链方面。供应链作为数字化转型的重要环节，并未引起 T 企业过多的重视，供应链人才并未有话语权，尤其在数字化转型的决策中。结果，T 企业的供应链管理薄弱，自动化水平低下，上下游产业链无法很好地联系起来。

4.2 信息技术存在的问题

1）资源要素方面。T 企业的高层管理人员对企业数字化转型的理解还很欠缺，因此没有感受到转型的必要性和紧迫性，这些高管仍然是传统观念，认为转型仅是对 IT 系统的升级，数字化转型实际上并不是依靠 IT 系统可以完成，发起人需要有数字化转型领导才能，从高层到基层的逐步推进。T 企业的大多数领导人认为，数字化建设可以促进企业的转型升级，但他们并不清楚其实际的内部影响机制，从而导致组织决策缺乏目的性。而且，T 企业中很多管理职位，每个管理职位所管理的项目划分、人员和内容不够清楚，管理人员的权限和职责不够明确，这将导致信息混乱。T 企业缺乏引进和合理分配优秀人才的意识，导致数字领域的人才短缺。

2）信息平台。T 企业并未好好利用信息化平台带来的便利，而是为了方便每个环节的管理，T 企业经常根据流程将每个环节安排在不同的工作区域中，每个流程之间的通信不足，给整个流程的管理带来了不便。这种管理模式与数字经济快速发展的现状存在很大的冲突和区别。在当前的管理模式下，信息流不畅通，问题反馈机制不及时有效，这对企业的数字化管理和规范化生产是不利的。

3）系统集成。T 企业对集成的概念还不太清晰，缺乏这方面的人才，对系统集成有些忽略。

4）信息交融方面。T 企业在其数字化转型中使用了大量的信息系统，并且无法在各种系统之间实现信息共享。因此，存在数据孤岛现象，也导致数字化转型无法顺利推进。例如，T 企业的生产中心和采购部门之间的信息交换被某种程度地阻塞，由于生产过程中缺乏原材料，导致不必要的库存或等待时间的增加。而且 T 企业的信息安全系统还不够完善，这使得 T 企业担心数字化转型的高信息化，导致信息共享的停滞。

5）创新变革方面。由于这类的分数最低，本文发现 T 企业作为业内发展较好的企业，其在传统运营的项目方面表现确实卓越，但是缺乏对新领域的探索。管理人员也大都是经验者，缺乏新鲜血液。

5 结语

本文通过文献研究、实地调研和专家调查等研究方法，构建了数字化成熟度评估指标体系。制造企业数字化成熟度评价指标体系包括 2 个一级指标、10个二级指标，22 个三级指标。本文构建的指标在一定程度上客观的评价了制造企业，指标较为可靠。而且对每个指标进行了权重确定。同时本文将企业数字化成熟度从低到高划分为 5 个等级。将 T 制造企业作为企业数字化成熟度评价应用案例，利用本文建立的模型对 T 企业进行数字化成熟度评估。

来源：新工业网

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