站长资讯网
最全最丰富的资讯网站

傲林科技:让企业数字化转型不浮于“业务数据化”,而是深入“数据业务化”

  3月3日,全国政协委员、新希望集团董事长刘永好在《2021年新希望集团两会媒体沟通会》中表示: 以互联网、大数据、人工智能等为代表的数字科技,极大地提升了我国企业的进步和发展,也对传统企业形成巨大冲击,传统企业数字化转型成为趋势。经过改革开放以来数十年的发展,一大批以制造业为主的传统企业到了转型的关键期,亟需通过实施组织再造,实现数字化转型,进而全面提升企业竞争力。故而,今年的6个提案之中,有一个是《关于支持民营企业组织再造,推动数字化转型》。建议加快建设各级大数据中心,搭建统一的企业数字化转型支撑平台;支持数字孪生、知识图谱、深度学习等关键共性技术的创新研发,提升供给侧支撑服务能力。

  刘永好在媒体沟通会发言中以及回答《光明日报》记者提问时均提到:数据驱动决策、数据优化运营是企业数字化转型的核心内容。而传统企业缺乏互联网基因,管理机制和企业文化与之不符。直接实施数字化转型时,容易出现水土不服,导致转型失败。除了建议有关部门筹建民企数字化转型帮扶基金,出台民企引进数字科技人才优惠政策外,也建议由工信部、科技部等部门推动建立不同层面的优质服务企业”资源池“,特别是组织遴选一批技术实力强的供给侧企业,包括中小科创企业,予以重点支持,逐步形成企业数字化转型供给侧生态。除了刘永好委员的提案之外,国家十四五规划中,6次提到数字化;科技部等多部委信息均显示:各部门将多措并举,支持我国制造业数字化转型;国家发改委等多部门相继发布文件,部署企业数字化转型工作。不难看出,数字化转型已成为中国产业升级的战略高地。

  利用数据颠覆决策范式是数字化转型的“价值担当”

  根据麦肯锡数据,在中国国内生产总值(GDP)中,零售行业占2%,但就这个2%孕育了京东、淘宝等巨大规模的企业。而泛工业在GDP中的占比是52%,其数字化程度相对来讲还很低。如果这52%的数字化潜力被挖掘出来,将催生出巨大的产业新动能。刘永好委员在提案中强调企业数字化转型供给侧需要一批技术实力强的中小科创企业。傲林科技作为其中一员,凭借数字孪生、量化分析、智能决策、知识图谱四大优势技术,为企业的数字化转型、数字化管理构建坚实底座,辅助企业进行经营决策量化分析和优化。

  傲林科技通过建立实体经济的数字孪生, 对“数据” 进行业务化, 建立数字化服务体系, 在模拟决策、引导资源快速优化配置等方面, 极大地提高资源优化配置效率,在帮助企业优化产品结构、监测经营风险等方面发挥重要作用。

傲林科技:让企业数字化转型不浮于“业务数据化”,而是深入“数据业务化”

  以钢铁行业为例,围绕原辅料采购、铁前/钢后等不同的生产流程和客户图谱,通过历史数据、实时数据和预测数据,傲林科技为企业构造全局视角的数字孪生,为企业的生产经营、现金流情况等提供精准的预测能力。在钢铁行业的多个应用案例中,在傲林科技的帮助下,企业资金周转率平均提升25%,成本平均降低 9%,为企业实现降本增润。

  打破数据孤岛是实现数字化管理的“先行军”

  当前,在企业经营的不同环节,虽然已经有各种解决方案供应商来帮助企业进行数字化转型,例如,在供应链环节,有供应链的数字化管理、采购的数字化预测;在生产环节,有工艺大数据分析、机器人、柔性制造等;在营销环节有C2M(用户直连制造)等,但仅能实现局部优化。鲜有站在企业经营全局的视角,通过全盘经营数据发现问题并提供根因分析、量化决策建议。

  以某地产企业为例,工程、营销、财务等部门均会基于“部门绩效最优”的方案来工作:工程部为保证施工顺利会提出尽可能提前采购到位,营销部门为促进客户签单可能会承诺业主额外的绿化,财务部门则会保守付款以保证现金流安全,部门墙+数据孤岛使得企业高层无法了解客观全面的信息,从而判断出什么才是整体经营目标最优的决策。傲林科技拥有AI动态经营、AI事件监测、AI营销等8大代表产品,可根据供、产、销、财等场景个性化组装,搭建业务数字化管理“躯干”,为决策提供数据支持。以企业管理层的困惑、痛点、需求为问题源点,解决的不再是仅局限于各业务口的“部门问题”,而是企业经营的全盘问题。

傲林科技:让企业数字化转型不浮于“业务数据化”,而是深入“数据业务化”

  全球产业历经自动化时代、信息化时代、网络化时代,正在迈入数智化时代。

  信息化时代推动了经济总量提升、网络化时代催生了数字经济,数智化时代将驱动产业价值走向新高点。近半年来,傲林科技荣获中国大数据产业五十强、钛媒体全球创新评选科技企业Top50、人民网人民之选技术奖、虎嗅工业互联网高成长企业30强等诸多荣誉,并已成功服务钢铁、石化、煤炭、汽车制造、机械重工、快消品、白酒、房地产、金融等行业,帮助企业搭建数据驱动决策的数字化转型价值链条,让中国企业的数字化转型不再浮于“业务数据化”的表面,而是深得“数据业务化”的精髓,让数据创造真正的价值。

特别提醒:本网内容转载自其他媒体,目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实,对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺,并请自行核实相关内容。本站不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。如若本网有任何内容侵犯您的权益,请及时联系我们,本站将会在24小时内处理完毕。

赞(0)
分享到: 更多 (0)