数字模型管理 功能架构 数字化模型的主要作业

大家好，这是我们关于中小企业数字化转型专题的第六期。本期我们将介绍四个数字转型场景中数字化作业场景。

企业创造价值的效率及所产生的效益，很大程度上取决于职能部门的循环往复的日常作业是否高效。在企业真实的作业场景中，往往信息流跑不过实物流。实物的流动速度取决于运输工具的速度，而信息流的流动速度理论上等同于光速，那为什么信息流跑不过实物流呢？在业务实际运作过程中，因为物权交接，责任权利划分的问题，导致实物需要签署各种单据，订单，物流单据，验收单。而且这些单据需要人员审核和审批后，才录取信息系统中，这些冗长的流程是导致信息流滞后的重要因素。

实现实物流，信息流和资金流的匹配，消除高耗能点，提升作业效率，这是数字化转型的重要目标之一。聚焦在采购供应链的场景，建议首先识别业务过程中的高耗能点，然后对“人-仓-货-车-船-单”进行全面的数字化，确定性的业务实现自动化处理，不确定性的业务提供数据辅助决策，持续提升业务作业自动化和智能化的水平。

1. 可以利用IoT物联网技术实现“人-仓-货-车-船-单”的数字化，并结合GIS地图系统，实现基于位置定位的可视化。
2. 可以利用AGV和RPA等技术，实现确定性的作业任务的自动化。通过数字孪生技术，进行场景模拟建模，对不确定性的场景进行模拟验证，找出最优解决方案，提供辅助决策。

基础数据的构建及其在企业范围内的充分共享，使企业各作业环节从以往的线性，串行的链条结构，转变为网状的互联结构。而当每一个作业环节在获得了“数据自由”之后，就可以基于这些数据，叠加大数据，AI和IoT等数字技术，实现数据智能分析，业务智能决策和自动执行。

企业对数字化的追求，不仅在于业务的自动化和智能化，更在于能够以一种创新的方式重新设计作业模式，重构业务流程，是串行作业变为并行作业，线性多点交叉沟通转变为基于数据共享的状态可视和指令直达，通过业务模式重构获取新的竞争优势，就需要基于一线人员的作业场景，拉通各个作业系统的数据，功能和操作界面，面向用户角色进行汇聚，构建一站式的数字化作业平台，实现供应链订单全流程可视化，异常预警，风险提示等。