【數字化】“守正”“出奇”是數字化轉型的兩腿,缺一條企業都是瘸子;在資料大爆發、技術大躍進年代,如何實現“第二次機器革命”?...
【資料猿導讀】埃森哲埃森哲大中華區副總裁劉東提出,企業進行數字化轉型既要守正,也要出奇。一方面我們要做好本職工作,做好生產,做好營銷、做好售後;另一方面要把握機遇,要用數字技術帶來的新機遇開發新產品、提供新服務、締造新業態、創造新模式。
作者 | 劉東
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工業網際網路時代的產業新機遇在哪裡?網際網路時代如何運用產業大資料發展企業?瞭解數字化世界、拆掉思維的牆,適應這個快速變化的時代,從認知升維開始。
4月26日,由資料猿、國安創客、騰駕文化三方主辦;上海大資料聯盟、首席資料官聯盟、深圳市大資料研究與應用協會、DIPNET、兆信股份聯合協辦的“AI in China之智慧製造-資料驅動產業變革”高峰論壇在北京舉行,大會旨在通過用資料驅動產業升級的一批先行者給業者帶來深度思考和經驗借鑑。
以下是埃森哲大中華區副總裁、北京技術研究院院長劉東帶來的主題為“發現新動能中國製造業如何制勝數字經濟”的現場分享實錄,由資料猿獨家編輯整理:
各位嘉賓、朋友下午好。
今天我通過一則研究報告和大家簡單聊聊製造業的數字化轉型。我演講的題目是《發現新動能,中國製造業如何制勝數字經濟》。
數字技術撲面而來,帶來了無數的變化,創造了無數的機會,通常我們用標準普爾指數來表示經濟領域的潛力。
1935年標準普爾指數榜上的企業平均壽命是90年,1958年是61年,逐年遞減,到2026年,預計企業的平均壽命只有14年。 標準普爾榜上的企業一定程度上代表了整個產業,可以反映整個經濟格局,事實上工業經濟領域的企業在整體經濟格局中依舊佔據主體地位。
在過去六七年的時間裡,世界經濟正高速地從傳統工業經濟向數字經濟轉型,調查分析和研究表明,數字經濟、數字技術給中國的GDP帶來了3.7%的增幅,佔了GDP增速的一半還多,從另外一個角度說,數字經濟給中國帶來的經濟增量遠高於其他因素。因為沒有任何一個單獨因素能對GDP產生這麼大的影響。數字經濟和數字技術給經濟、企業、企業家都帶來了很好的機會。
生產要素價格上漲、市場需求走弱一系列運營指標的惡化使企業轉型升級,提升自身競爭力,擁抱新的機遇和動能的緊迫性大大上升,傳統企業只有轉型升級才能重回過去的輝煌。
怎樣用數字技術武裝企業?企業面臨著N多選項。上圖黃色的部分即企業從生產的角度進行數字化,淺藍色是守正,守正道、守本業,用數字化把本業做的更優更好。黃色所指示的生產意即邁向數字經濟新模式,怎麼理解呢?就是出奇。守正是不斷優化產業,出奇就是出新,做數字化轉型,跟上經濟變遷的大潮。
數字化轉型是一個全方位的工作,我們從規劃、生產、管理、銷售四這個方面做巨集觀的研究分析,巨集觀下面還有更小的維度。企業若想做數字化轉型,要知道往哪走,有哪些願景,用哪些技術,提供哪些服務。要有數字化的生產,數字化的銷售,數字化的互動,要讓整個供應鏈互動起來。內部的管理也要數字化,要用數字文化推動數字化發展。所以數字化轉型是一把手工程,不能留於區域性、留於點狀,要全鏈條全幅度審視業務。
我們與美、日、德做了一個橫向的比較。美、日、德、在規劃、管理、生產和銷售方面都各有長短,中國只落後於德國。我們中國雖然進入工業經濟比其他國家晚,但我們的數字轉型不晚,甚至還領先一些國家,我們沒有輸在起跑線上。可是如果就企業個體看,在規劃、管理、生產、銷售這四個領域排名前15%的企業中,中國只佔兩成。
那麼企業如何實現數字化轉型?問題可分解成三個部分:一、數字化是否能幫助企業提升業績?二、什麼情況下數字化能幫助企業提升業績?三、怎樣做才能讓數字化幫助企業提升業績?
通過上面這張圖上,我們從數字化水平和經營計較兩個交叉維度將企業分為四類。最好的一類企業,數字化水平高,經營績效也好,我們稱之為數字領軍者。還有一類,經營績效好,但是數字化水平不高,我們稱之為傳統商業領袖。第三類,數字化水平高,但是經營績效不好,我們稱為數字實踐者,其他的企業歸為另一類。
比較數字領軍者和傳統商業領袖,在成長性上,也就是規模擴張上傳統商業領袖好於數字領軍者,但傳統企業在盈利性、前瞻性、永續性、一致性方面傳統企業不如數字化企業,換句話說,規模大不代表你企業強。
再比較數字領軍者和資料實踐者,兩者的數字化水平差不多,但績效總分數字領軍者比數字實踐者高了94%。兩者的差別在於,雖然都在數字化上投入了很多,但數字領軍者是整體投入,數字時間者是區域性投入,哪裡需要補哪裡,看著區別不大,在企業洞察方面、戰略優勢上可就差很多了。
總結一下,從傳統經濟到工業經濟再向數字經濟轉型,這個遷移代表著企業,甚至國家可以抓得到的機遇,一方面我們要做好本職工作,做好生產,做好營銷、做好售後;另一方面要把握機遇,要用數字技術帶來的新機遇開發新產品、提供新服務、締造新業態、創造新模式,既要守正也要出奇。
關於分享嘉賓
劉東,領導埃森哲北京技術研究院,圍繞雲端計算、物聯網、大資料和區塊鏈等技術的創新應用展開研發。是ThunderBolt技術的主要研發人員,曾在英特爾中國研究院和國際商用機器公司中國研究中心出任高階技術和管理職位。北京大學無線電電子學士、遙感和地圖學碩士和博士;發表學術研究論文25篇,獲得11項多國發明專利授權。
在資料大爆發、技術大躍進年代,如何實現“第二次機器革命”?
【資料猿導讀】4月26日,由資料猿、國安創客、騰駕文化三方主辦;上海大資料聯盟、首席資料官聯盟、深圳市大資料研究與應用協會、DIPNET、兆信股份聯合協辦的“AI in China之智慧製造-資料驅動產業變革”高峰論壇在北京舉行。會上,中國通訊工業協會副會長、中國通訊工業協會兩化融合委員會會長張彥國帶來了“《中國智慧製造發展戰略》研究解讀”的精彩分享。
作者 | 張彥國
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工業網際網路時代的產業新機遇在哪裡?網際網路時代如何運用產業大資料發展企業?瞭解數字化世界、拆掉思維的牆,適應這個快速變化的時代,從認知升維開始。
4月26日,由資料猿、國安創客、騰駕文化三方主辦;上海大資料聯盟、首席資料官聯盟、深圳市大資料研究與應用協會、DIPNET、兆信股份聯合協辦的“AI in China之智慧製造-資料驅動產業變革”高峰論壇在北京舉行,大會旨在通過用資料驅動產業升級的一批先行者給業者帶來深度思考和經驗借鑑。
以下是中國通訊工業協會副會長、中國通訊工業協會兩化融合委員會會長張彥國帶來的主題為“《中國智慧製造發展戰略》研究解讀”的現場分享實錄,由資料猿獨家編輯整理:
大家下午好,我今天分享的主題為“中國智慧製造發展戰略”。最近,中美貿易戰打得火熱,貿易摩擦的核心直指“中國製造2025”十大戰略的重點方向,美國想遏制中國從製造大國向製造強國邁進。站在整個歷史長河的角度來看中美貿易摩擦,我覺得這是一個歷史拐點:美國由盛而衰,中國由弱而強。這個拐點的實現需要很長的時間,我想某一個事件一定是個導火索。
中國進入了一個新的時代,新時代的特點是經濟發展的速度加快,我們要加快建設製造強國,推動製造業加速向資料化、網路化、智慧化發展。
其實,早在2015年國務院就釋出了“中國製造2025”戰略,該戰略指出,以加快新一代資訊科技與製造業深度融合為主線,以推進智慧製造為主攻方向,促進製造業數字化網路化智慧化。
當時就確認了智慧製造是中國製造轉型升級的主攻方向,但是由於我們國家規模比較龐大,工業體系比較完備,中國是世界上唯一具備39個工業大類,191個工業中類,525個工業小類的國家,我們國家在工業界中還沒有形成一個比較清晰的智慧製造發展戰略圖和基礎路線圖,廣大企業在智慧製造的認識上還存在著很多誤區,怎麼發展?選擇什麼樣的路徑?怎麼實施?這些方面都困惑不解。
之所以困惑不解,取決於兩個方面:
第一、他們對本業認識不足,自以為是。
第二、他們對某些政策的理解不到位。
基於此,2017年,中國工程院組織了100多位院士和專家對中國製造業進行了深度的調研,並形成了新一代人工智慧領導的智慧製造發展戰略研究。
去年年底,在南京召開的世界智慧製造大會上,賙濟院長代表工程院釋出了新一代人工智慧領導的智慧製造發展戰略研究,釋出之後,在國內外引起了巨大的反響,我想中美的某些摩擦與這個戰略也有一些關聯,因為這個戰略的釋出使中國智慧製造的理論體系在世界上處於領先地位。
今天,我重點跟大家分享兩個方面:如何認識智慧製造以及如何推進智慧製造,畢竟只有知行合一之後才能使整個實踐路徑統一。
如何認識智慧製造?
如何認識智慧製造?其實,在各種檔案裡已經精準地指出,智慧製造是先進製造技術與先進資訊科技的深度融合,貫穿於產品、製造、服務全生命週期的各個環節以及製造系統整合,進而實現製造的數字化、網路化、智慧化。其中,數字化是智慧製造的基礎,網路化是關鍵,智慧化是未來的發展方向。
這張圖表明瞭全世界範圍內智慧製造發展的歷程。在60-70年代,我們關注時間、質量、成本,那個時候我們使用計算機整合製造。之後,在技術驅動下實現了並行工程,發展成為了網路化、敏捷化的資訊製造。現在,智慧製造的新時代開始了。
在以上四個階段裡面,每一個階段關注的點是不太一樣的。第一個階段對時間、質量、成本比較關注;第二個階段在原有的基礎上增加了環境;第三個階段在第二個階段的基礎上新增了服務。例如:海爾倡導“真誠服務到永遠”就是從這裡開始的。現在的智慧製造是要弘揚一種知識的自主化能力。
中國工程院向世界釋出了智慧製造的三個正規化:第一代智慧製造數字化製造,第二代智慧製造數字化網路化製造,第三代智慧製造數字化網路化智慧化製造。
那麼,什麼是數字化製造?什麼是數字化網路化製造?大家都比較清楚,我在此就不做過多贅述了。
新一代智慧製造是數字化網路化智慧化製造,為什麼並起來講?其實就是要告訴我們整個智慧製造是三個階段融合發展造成的,而且最終的智慧化製造一定是基於人工智慧的。
人工智慧的提出到現在為止已經有60多年的時間了,中間有3、5次高峰,人們說人工智慧在技術方面已經突破了,其實並沒有。現在為什麼可以呢?是因為資訊環境、社會需求以及人工智慧的基礎和目標三個方面發生了巨大的變化。
傳統的人工智慧關注的是如何讓機器更聰明,新一代人工智慧的特點是基於新的需求環境,如何把計算機和人連線起來形成一個比較龐大的智慧系統去實現新目標。
隨著新一代資訊科技的發展,人工智慧在某些方面已經比較成熟了。如今,人工智慧在大資料、網際網路、多媒體、人際交往、裝備等多個領域展開了應用,並形成了五大類智慧應用,這五大類智慧應用已經比較成熟,同時逐漸產業化。除此之外,人工智慧還可以應用於城市、農業、醫療、家居、駕駛、製造等。
到目前為止,我們已經經歷了三次工業革命,現在正在經歷第四次。前三次我們可以稱之為“第一次機器革命”,那個時候對技能的智慧化比較關注。而在智慧製造的新時代,我們可以稱之為“第二次機器革命”,這個階段,我們關注的是如何讓知識、經驗逐漸智慧化,使人能夠從事更加高深、複雜的腦力活動。
接下來,我來說一下實現知識型工作的自動化路徑。
第一代智慧製造是人和物,第二代智慧製造加上了資訊系統,而新一代智慧製造在資訊系統裡面增加了知識互動化的功能和系統。
看上圖,德國的工業4.0描述的很清楚,他們比較講究CTF,那麼,中國呢?中國更加註重系統觀念,在CTF之中我們增加了一個H,中國工程院報告的第二個特點是把CTF上升到了HCTF,把人、機、物進行融合,形成了一個相對完整的智慧製造系統,所以提出了以上三個正規化。
這三個正規化大家要搞清楚,每一個階段解決問題的重點不同,但它們並不是分離的,中國製造業的發展歷程比較短,不像西方的工業製造那麼規範。在中國,這三個階段是融合發展、相互交叉、迭代進行的。
總結為兩句話:
如果說數字化、網路化是這一次的工業革命的開始,那麼新一代人工智慧技術的突破和廣泛應用將形成這一次工業革命的高潮,併成為新一輪工業革命最為根本的驅動力核心驅動力;
新一代智慧製造將引發製造業的發展理念、製造模式獲得深刻的變化,同時它將重複製造業的技術體系、生產模式、發展要素,推動製造業進入一個嶄新的階段,這個嶄新階段就是智慧製造階段。
如何推進智慧製造?
我國從20世紀80年代開始推廣應用數字化製造,形成了一大批數字化生產線、數字化車間、工廠,但我國大多數企業,特別是廣大中小企業還沒有完成數字化製造轉型。實現數字化的過程中,我們要考慮到數字化網路化製造,數字網路比較講究使用者的產業鏈協同,我國在推進智慧製造過程中必須實事求是,踏踏實實地完成數字化“補課”,夯實智慧製造發展基礎。數字化、網路化、智慧化剛剛開始,工業或製造業永遠是社會發展的核心產業,應該把人工智慧深入應用到製造業的各個環節中。
創新引領、融合發展、因企制宜、產業升級是中國智慧製造發展戰略的方針,每一個階段裡面都有一些不同的提醒。我們中國製造業轉型升級大約需要20幾年的時間:
到2020年,數字化網路化製造在全國得到大規模推廣應用,在發達地區和重點領域實現全面應用;新一代智慧製造在部分領域獲得探索性的成功;
到2025年,數字化網路化製造在在全國普及並得到深度應用;新一代智慧製造在重點領域試點示範取得顯著成果,並開始在部分企業推廣應用。新一代智慧製造就是基於人工智慧的智慧製造,在部分領域取得顯著成功,並且開始逐漸逐漸推廣應用;
到2035年,新一代智慧製造在製造業實現大規模推廣、應用,實現中國製造業的轉型升級;製造業總體水平達到世界先進水平,部分領域處於世界領先水平,併為2050年我國建成世界一流的製造強國打下堅實基礎。
在整個實施過程中,工程院指出了一個智慧製造的新體系,這個體系有兩個整合平臺,一個是智慧製造雲,另一個是工業智聯網,核心是智慧產品、智慧生產和智慧服務。
智慧製造的著力點是系統整合。我們國家要在接下來的一段時間裡打造幾十家系統整合商,包括製造系統內部整合和製造系統外部整合。其中,製造系統內部整合包括縱向整合、橫向整合、端到端整合;製造系統外部整合包括製造業產業鏈條的系統整合,以及智慧製造與智慧城市、智慧農業、智慧醫療等交融整合,共同形成智慧生態大系統——智慧社會。
最後用兩句話來結束:
製造是人運用工具將原材料轉化為能夠滿足人們生產生活需要的產品和服務的過程。智慧製造只是提高這種轉化效率和質量的手段,智慧製造歸根到底還是服務和滿足人們美好生活需求的;
智慧製造不是一種靜止狀態,而是一個持續發展的過程。這其中不僅僅體現為技術進步,對於企業而言,更重要的是,由技術進步進而影響到企業管理的調整、企業生態的重組以至於整個社會思維的變革。讓我們一起努力來實現中國製造的智慧化轉型。
關於分享嘉賓
張彥國先生,青島遠洋船員學院計算機老師10年。參與克拉瑪依智慧城市規劃設計、數字東勝規劃設計,國土資源部數字國土規劃設計以及機械物聯網系統、油氣生產物聯網系統等規劃設計以及建設。物事人機網時頂層設計方法論、量子製造體系倡導人之一。
人工智慧賽博物理作業系統
AI-CPS OS
“人工智慧賽博物理作業系統”(新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”:雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧)分支用來的今天,企業領導者必須瞭解如何將“技術”全面滲入整個公司、產品等“商業”場景中,利用AI-CPS OS形成數字化+智慧化力量,實現行業的重新佈局、企業的重新構建和自我的煥然新生。
AI-CPS OS的真正價值並不來自構成技術或功能,而是要以一種傳遞獨特競爭優勢的方式將自動化+資訊化、智造+產品+服務和資料+分析一體化,這種整合方式能夠釋放新的業務和運營模式。如果不能實現跨功能的更大規模融合,沒有顛覆現狀的意願,這些將不可能實現。
領導者無法依靠某種單一戰略方法來應對多維度的數字化變革。面對新一代技術+商業作業系統AI-CPS OS顛覆性的數字化+智慧化力量,領導者必須在行業、企業與個人這三個層面都保持領先地位:
重新行業佈局:你的世界觀要怎樣改變才算足夠?你必須對行業典範進行怎樣的反思?
重新構建企業:你的企業需要做出什麼樣的變化?你準備如何重新定義你的公司?
重新打造自己:你需要成為怎樣的人?要重塑自己並在數字化+智慧化時代保有領先地位,你必須如何去做?
AI-CPS OS是數字化智慧化創新平臺,設計思路是將大資料、物聯網、區塊鏈和人工智慧等無縫整合在雲端,可以幫助企業將創新成果融入自身業務體系,實現各個前沿技術在雲端的優勢協同。AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量與行業、企業及個人三個層面的交叉,形成了領導力模式,使數字化融入到領導者所在企業與領導方式的核心位置:
精細:這種力量能夠使人在更加真實、細緻的層面觀察與感知現實世界和數字化世界正在發生的一切,進而理解和更加精細地進行產品個性化控制、微觀業務場景事件和結果控制。
智慧:模型隨著時間(資料)的變化而變化,整個系統就具備了智慧(自學習)的能力。
高效:企業需要建立實時或者準實時的資料採集傳輸、模型預測和響應決策能力,這樣智慧就從批量性、階段性的行為變成一個可以實時觸達的行為。
不確定性:數字化變更顛覆和改變了領導者曾經仰仗的思維方式、結構和實踐經驗,其結果就是形成了複合不確定性這種顛覆性力量。主要的不確定性蘊含於三個領域:技術、文化、制度。
邊界模糊:數字世界與現實世界的不斷融合成CPS不僅讓人們所知行業的核心產品、經濟學定理和可能性都產生了變化,還模糊了不同行業間的界限。這種效應正在向生態系統、企業、客戶、產品快速蔓延。
AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量通過三個方式激發經濟增長:
創造虛擬勞動力,承擔需要適應性和敏捷性的複雜任務,即“智慧自動化”,以區別於傳統的自動化解決方案;
對現有勞動力和實物資產進行有利的補充和提升,提高資本效率;
人工智慧的普及,將推動多行業的相關創新,開闢嶄新的經濟增長空間。
給決策制定者和商業領袖的建議:
超越自動化,開啟新創新模式:利用具有自主學習和自我控制能力的動態機器智慧,為企業創造新商機;
迎接新一代資訊科技,迎接人工智慧:無縫整合人類智慧與機器智慧,重新
評估未來的知識和技能型別;
制定道德規範:切實為人工智慧生態系統制定道德準則,並在智慧機器的開
發過程中確定更加明晰的標準和最佳實踐;
重視再分配效應:對人工智慧可能帶來的衝擊做好準備,制定戰略幫助面臨
較高失業風險的人群;
開發數字化+智慧化企業所需新能力:員工團隊需要積極掌握判斷、溝通及想象力和創造力等人類所特有的重要能力。對於中國企業來說,創造兼具包容性和多樣性的文化也非常重要。
子曰:“君子和而不同,小人同而不和。” 《論語·子路》雲端計算、大資料、物聯網、區塊鏈和 人工智慧,像君子一般融合,一起體現科技就是生產力。
如果說上一次哥倫布地理大發現,擴充的是人類的物理空間。那麼這一次地理大發現,擴充的就是人們的數字空間。在數學空間,建立新的商業文明,從而發現新的創富模式,為人類社會帶來新的財富空間。雲端計算,大資料、物聯網和區塊鏈,是進入這個數字空間的船,而人工智慧就是那船上的帆,哥倫布之帆!
新一代技術+商業的人工智慧賽博物理作業系統AI-CPS OS作為新一輪產業變革的核心驅動力,將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量,並創造新的強大引擎。重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節,形成從巨集觀到微觀各領域的智慧化新需求,催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。引發經濟結構重大變革,深刻改變人類生產生活方式和思維模式,實現社會生產力的整體躍升。
產業智慧官 AI-CPS
用“人工智慧賽博物理作業系統”(新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”:雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧),在場景中構建狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升的認知計算和機器智慧;實現產業轉型升級、DT驅動業務、價值創新創造的產業互聯生態鏈。
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新技術:“雲端計算”、“大資料”、“物聯網”、“區塊鏈”、“人工智慧”;新產業:“智慧製造”、“智慧金融”、“智慧零售”、“智慧駕駛”、“智慧城市”;新模式:“財富空間”、“工業網際網路”、“資料科學家”、“賽博物理系統CPS”、“供應鏈金融”。
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