前面的系列讲述了探索驱动的数字化转型的5个关键步骤及 第一步 定义运营模式--不只与数字化相关 、第二步 聚焦具体场景 -- 定义产出与进度度量指标 、第三步 重新思考与定义企业的边界。 下面讨论第四步 建设数字平台。 建设数字平台 -- 不要忘记平台生态的复杂性 数字经济中,努力成为买方与卖方的中介是很多公司的战略目标。 数字技术使得客户可以通过服务,而企业可以建设平台提供这些服务。 对于传统的早已成立的公司,这听上去是个坏消息。但他们有一个重要优势:他们的企业中有很多人对理解客户需求有着深度的专业知识。 而且,作为GE数字化的一部分,Predix项目承担了盈利目标,因此它更聚焦在服务签订短期合约的客户。它太急于盈利,而非逐步发现适合盈利的功能或服务特性,并实现这些特性。 探索驱动的数字化转型(一) 探索驱动的数字化转型(二)-- 传统企业的优势 探索驱动的数字化转型(三)- 关键步骤 探索驱动的数字化转型(四)- 聚焦具体问题 探索驱动的数字化转型(五)- 重新定义企业的边界
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目录: 1.中台的研发过程 2.中台的研发方法 3.评估方法 《金融企业数字化中台》整本书成体系的介绍了金融企业数字中台的由来、迷茫、建设原则、业务中台、数据中台、技术中台的建设要点和成熟度评估方法,洋洋洒洒几十万字 所以本篇抽取其中的一部分:数字化中台建设的过程和方法来重点分享。 1.中台的研发过程 ? 2.金融企业数字化中台建设关键是实现可变性管理 金融企业数字化中台建设的核心是重用,中台的建设可借鉴软件产品线工程方法实现大规模的软件重用、保证高质量的新产品开发。 软件产品线的关键问题是如何进行可变性管理,并基于可变性管理实现软件核心资产的复用,因此金融企业数字化中台建设关键也是实现可变性管理。 建立企业级可重用能力将是金融企业数字化中台建设的主要手段,企业级可重用能力的建设可借助软件产品线工程中重用的指导思想,依托可变性管理方法,将数字化中台分为领域工程与应用工程来实现软件大规模重用的开发。
2022年6月,国务院正式印发《关于加强数字政府建设的指导意见》(以下简称《意见》),这是我国首个国家层面系统规范、部署数字政府建设工作的指导性文件,明确了数字政府建设的目标原则、重点任务、推进机制等, “五大体系”描述了数字政府建设在业务、技术和保障方面的考虑,包括政府数字化履职能力体系、安全保障体系、制度规则体系、数据资源体系、平台支撑体系。 其中,数字化履职能力体系指政府数字化的业务应用体系,即在哪些领域重点推进数字化。安全保障体系、制度规则体系是政府数字化的保障体系。数据资源体系、平台支撑体系是指政府数字化的技术、资源支撑。 “七大重点数字化转型领域”指政府数字化履职能力的七个方面,具体可细分为“5+2”。“5”指政府的五大职能。 《意见》提出,“健全完善政务信息化建设管理会商机制,推进建设管理模式创新,鼓励有条件的地方探索建立综合论证、联合审批、绿色通道等项目建设管理新模式”,压缩数字化项目的审批时间,有效回应数字技术快速更新变革的发展需求
数字化工厂不是IT部门的事,需要全员参与,基础操作工作还是要基层员工来完成,数字化工厂的建设会带来设备操作等基础工作的巨大改变,如何改变工人的操作习惯,培训他们使用新系统,是数字化工厂建设的重要一环。 数字化工厂的建设首先是思想的变革,是权利、资源的重新分配,通过变革解决企业的痛点,提高企业的生存能力。 数字化工厂建设的不利因素:1、数字化工厂建设投资回报周期长,并不会一建成就带来巨大的收益,管理层是否有足够的耐心来等待。 6、持续改进与扩展:选代实施:采用敏捷方法,分阶段、小步快跑地实施项目,快速验证价值,持续优化。价值验证:定期评估项目成果,对照设定的KPI,衡量投资回报率。 5、交草管理:高度重视人员、流程、文化的转变,这是成功的关键也是最大的挑战6、合作伙伴生态:与领先的技术供应商、系统集成商、咨询公司建立战略合作关系。
“ 本文对数字孪生高速的建设进行一次简单梳理,主要是数字孪生高速的建设思路,概括性的内容较多。” 关于高速公路数字孪生系统,当初浅显写过一篇文章,现在重新对数字孪生高速的建设进行一次梳理。 目前来说数字孪生高速建设就是处于数字孪生的成熟期,技术路线很清晰,价格也逐步透明,现在基本是处于孪生体与业务的深度融合应用。 就像乔布斯改变了手机按键,开启了触控操作模式。 见我写的另外一篇文章基于AI技术的高速公路场景智能交互探讨: 【AI+交通】2-基于AI技术的高速公路场景智能交互探讨 02-数字孪生高速的建设思路 数字孪生的基础来源各类数据支撑,需要依托雷视融合、 04-数字孪生高速的主要场景应用 孪生高速的建设需要持续性,所以一次性投入资金较大,路段公司可以将重点场景的孪生建设起来,再逐步整合为一个孪生平台。 孪生高速将雷视融合车辆感知数据、视频监控、AI事件报警、图像抓拍等信息进行融合,并根据目标属性、目标速度、位置、时空、关联关系等通过实景建模融合展示,将公路交通运行状况在数字世界中进行虚拟化镜像展示,为交通指挥决策管理领域的数字化交通趋势分析
近年来很多鼓励企业数字化转型的政策陆续出台,在一定程度上帮助企业减轻数字化转型的成本压力。但是企业数字化转型依然面临着诸多的问题与挑战。 而织信团队一直都是在为企业建设数字化工厂提供行业经验和技术支持服务,希望能够从底层来为企业数字化提供更加合理的实现路径。首先我们要来谈谈影响企业数字化起步的3个最重要的问题。 但是这种主观的判断往往导致企业在采购系统的时候,变成了看钱买菜,并不能真正买到适合自身的信息化系统,因此我们也基于十余年的行业实施经验,给大家提供一些数字化建设的成本,仅供参考。 三、人才建设该如何做起大部分中小企业尚未建立数字化人才培养体系,在生产、运营、营销、管 理等环节均缺乏数字化人才供给,导致企业数字化转型能力不足。 我们建议企业在进行数字化人才建设的时候注意以下几点:1、引进IT相关背景的业务型人才在国外,大型的企业内,负责业务的人员大概率都可能拥有一定的IT专业背景。
选煤厂数据中心采用工业私有云&虚拟化方案实现。即在机房安装一套 WitLinc 公司的 WL-820B-B 系列高性能工业私有云,该私有云包含 3 台工业服务器、两台高性能工业级网管型交换机、一套UPS。在私有云中的虚拟化平台里虚拟出用于采集现场控制系统数据的虚拟机、用于存储数据的数据库服务器、用于安装WiSCADA 软件作为处理并显示数据的 HMI 服务器、用于查看各种报表信息的报表服务器、用于安装WiSCADA-Client 软件查看数据信息的客户端虚拟机、用于显示视频信息得视频服务器、用于 WEB 发布数据的 WEB 服务器等。并且为所有虚拟机配置高可用性。所有的虚拟机文件都会存储在工业磁盘阵列里面。工作人员使用瘦客户端连接远程桌面的方式连接到工业私有云中的虚拟机桌面,瘦客户端上的的所有操作都会在虚拟机里面执行,瘦客户端本地不会存储任何数据。一台瘦客户端可以连接多个虚拟机的远程桌面,这在一定程度上可以减少一定量的操作员站,实现经济高效操作和管理。
在智能网联和数字化的高速发展下,车载软件和网联云平台系统复杂度大大增加,软件系统安全性及稳定性要求高,同时需要快速推向市场满足客户需求,对研发、安全和运维带来了极大的挑战。 实现研发过程中的需求管理、测试管理、代码管理、代码构建、制品管理、一键自动发布等功能,使得代码构建、发布能够更加快捷、频繁和可靠,为零束云端业务系统快速交付提供源动力,构筑更加敏捷的开发运维体系,赋能零束研发数字化体系建设 1)一体化全景功能零束DevOps一体化平台各功能模块采用流水线视角,通过数字化标准定义,实现功能网格化管理,经由标准传输协议,实现数据有序、高效、持续传递,让平台更具生命力。 需求燃尽图清晰地展示了研发过程和发展趋势,可有效积累敏态开发过程数据,让过程数据更透明,助力零束科技数字化转型。
近期,深信服在其亚太区巡展活动中,展示了对未来数字化建设的全新思考,并在180个城市和地区,给其数十万行业用户及合作伙伴带来了最新的数字化转型的技术、产品和方案。 这就要求新的IT基础设施建设足够弹性,能够支撑数字化业务带来的巨大变化。 数字化建设的底色: 安全 值得注意的是,在政企和组织的数字化转型过程中,始终存在一个重要的风险——信息安全。IDC调研显示,云计算所面临的挑战中,安全问题排在首位。 在IT基础设施的技术革新浪潮中,政企和组织该如何做好数字化时代的安全建设,才能捍卫数字化建设的成果? 立足于做客户数字化转型基石的深信服,已找到了通向未来的数字化建设之路,将助力更多政企和组织在数字化转型浪潮中乘风破浪!
注:本篇杂谈从前面的数字化业务、数字化管理、数字化技术上进行细化,重点围绕重塑业务流程,业务线上化。 4.渠道在线:加强渠道协同,推进全能渠道建设 金融行业经营机构的渠道从线下单渠道,到当前线下线上多渠道,下一步将是全能渠道发展。 企业虽然建设了多样化的渠道,但由于各渠道采用独立拓展,渠道间缺乏有效沟通和信息数据整合,带来了信息不一致、重复建设等问题。 6.风控在线: 建设在线的数字化风控体系 以全在线、可记录、可度量为目标,360度无死角地涵盖各业务线及分支机构的业务范围,通过对业务流程进行重新梳理,借助数字技术力量,围绕实时、数据化、穿透式 在线的数字化风控体系,可以从事前、事中、事后进行全方面的建设。
导语 | 数字经济时代,数字化已成为银行业转型升级的战略手段。近年来,商业银行纷纷加大对信息科技的投入,数字化在改变银行业务模式的同时,更是构建起了数字金融新生态。 他从战略设计到架构全面剖析了银行数字化发展的未来,本篇则主要探讨银行业在数字化转型过程中的实际实施,包括分析市场差异以寻找新机会,使用商业模式画布和 SWOT 分析,并通过金融科技创新与开放改进价值管理 一、分析市场差异以寻觅蓝海 毋庸置疑,银行在进行数字化转型的过程中必须从新旧商业模式中找到市场差异,从而形成自己独特的竞争力,完成智慧银行的建设。 (图6,金融科技创新平台价值管理图) 基于 IaaS 、PaaS 、SaaS 的云平台以场景金融、全面用户体验、旅程与生态结合、数字化运营、敏捷驱动为核心及应用程序接口(API) 、软件开发工具包(SDK 在我看来,银行要想成功做好数字化转型,必须做到以下几点: 必须上升为全行级的战略; 业务、技术的复合性的人才与人才团队建设是数字化转型成功关键; 开放是 DT 成果发挥价值必经之路; 核心业务环节的技术自主可控
由于产线已经建设完成,相关生产工艺固化,这些数据采集上来也仅仅只能作为展示查询,无法对现有的产线生产模式提供更好的帮助与提升,因此,自动化与信息化的融合也只能停留在表面,无法真正的发挥数字化系统的效果, 本文将以自动化生产线中最为普遍的CNC柔性加工单元为案例,对数字化智能产线建设相关思路进行简单说明。 自动化生产线的核心能力评定要素分别为产线生产效率及产线柔性程度,这两者相互影响、互相制约,因此,柔性自动化生产线(加工单元)应从建设初期就进行整体综合规划,通过数字化手段对整个柔性生产线(加工单元)进行纵向管理 3、基于数字孪生技术的智能生产模式随着企业数字化与智能化建设的不断完善,由多种信息化手段共同作用形成的数字孪生解决方案已经逐渐成为智能车间建设的重要手段。 4、结束语数字化智能柔性生产线的建设是一个综合性的系统工程,传统的以集成各种设备、打通工艺流程的建设方式已经不满足现阶段柔性化、数字化乃至智能化的车间建设要求。
包含数字化车间在内的制造工厂的生产制造过程中就产生了越来越多的规模庞大的工业数据。越来越多的工厂选择做数字化转型,但却不知道如何转型,自身是否适合转型,下面用一个案例来说明! 应用企业 重庆某摩托车制造车间智能化数字化工厂建设 企业诉求: 1、数字化:借助覆盖全厂的网络平台实现生产数据的实时采集,及时掌握生产运行情况,实现生产环境与信息系统的无缝对接,提升现场感知和监控能力。 2、自动化:引入自动化系统建设覆盖全厂的DCS\SLS等系统,实现对整个工艺过程的监测与控制。 应用解决方案 忽米智能工厂数字化建设解决方案,该解决方案涵盖部分自动化设备、数字孪生解决方案、云mse系统、设备智能维保系、仓储物流管理系统等,核心帮助制造工厂进行数字化变革以及产线智能化提升。 5、整个数字化工厂通过忽米智能工厂数字化建设解决方案对企业产线进行改造升级,企业内部各个管理系统和操作系统进行并和管理,实现自动化数据化操作反馈。
直达原文:【数字化运维读书笔记】一图带你解锁数字化运维的建设思路在数字化转型的大潮中,运维作为企业IT架构的关键环节,正面临着前所未有的挑战与机遇。 数字化运维建设思路是什么? ,首先提出了数字化运维管理体系 OPDM(Operation Process Data Measurement,平台化工具、高速化流程、数据化驱动、体系化度量),然后详细讲解了数字化运维一体化平台的建设路径和方法 第4~12章着重介绍数字化运维一体化平台和八大能力中心的建设,包含可观测能力、CMDB配置管理能力、自动化运维能力、敏捷ITSM能力、统一运维门户能力、运维管理度量指标体系、运维可视化能力以及运维数据治理能力的建设 直达原文:【数字化运维读书笔记】一图带你解锁数字化运维的建设思路
导致这种情况的原因可能是公司管理层对数字化转型工作关注度不足,没能及时纠正数字化团队的转型路径。 在这种情况下,该怎么做呢? 一种方法是回顾整个数字化转型历程,剖析出现问题的环节,调整数字化团队的执行流程,纠正转型方向。另一种方法是采纳咨询公司的数字化转型方案,在具体的执行过程中,依据实际情况对方案加以调整。 二 数字化转型技术路线错误,不断推倒重来 企业数字化转型的第二种失败原因是技术路线错误,需要数字化团队不断推倒重来,导致转型工作陷入无底洞、死循环。 三 数字化转型产生的业务价值低无法赋能业务 企业数字化转型失败的第三种情况是技术实力强,但是产出弱,业务价值低。 四 没有完整的数字化转型体系 数字化转型是一个长期、持续的试错过程,企业需要有一套完整的体系,尽可能减少试错成本,需要站在更高的视角看待数字化转型。
医院数字化的趋势 1、健康信息展示革新 数据平台强大的信息处理能力可以提升健康信息展示的能力。尤其是在后疫情时代,民众将更加习惯网络渠道获取各类普通疾病传染病的实况信息及应对指导。 医院数字化的困境 1、 决策者 对于医院的决策层,需要进行精细化的管理,并且所涉及的事务庞杂,管理难度大。 数据质量参差不齐,难以支撑上层应用;内部信息系统的信息孤岛,不同系统均有各自的数据体系,但系统间数据的关联分析,真正的数据价值没有体现;没有统一平台,各个层级人员需求无法统一满足,也不利于数据分析体系的标准化建设 5.png 6、医疗质量分析 医疗质量问题是医院的核心,影响医疗质量的因素很多,是医生素质、技术水平、设备及物资条件、组织管理等因素影响的综合作用。
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