企石印刷ERP定制
發布時間：2023-06-30 01:58:32
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構建數字化能力模型的整體思路：按照數據使用的流程和邏輯，構建數據采集、數據分析、數據沉淀、數據共享四個一級指標。數據獲取基于業務場景和分析決策需求，以及定義所需數據源、數據指標和數據標準的能力；數據分析是基于業務場景分析和應用數據的能力，例如基于數據監督、評估、預測、構建和優化策略的能力。數據沉淀是各崗位人員在提高自身數字化能力的同時，通過各種方法、工具和系統沉淀數據和分析方法的能力。數據共享是每個崗位的人在同崗位序列的人之間、部門內部、部門之間共享能力，積極參與和支持團隊整體數字化能力提升的能力。
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無論是出于現實管理實踐的要求，還是出于理論發展本身的要求，對于 隨著這些改變而出現的新問題，研究者都需要給出自己的答案。這一切都導致人們將在全新的工作場景下開展工作，我們稱之為 “數字化工作方式”。在數字化工作方式中，從運營活動、業務活動，到 產業成員之間的活動，都將發生不同程度的改變。人工智能與機器人的 運用、人機協作，以及價值共創與共享等，都顯示出數字化工作方式具有與傳統工作方式完全不同的特征。由此，研究數字化工作場景、數字化價值行為、數字化價值角色等就顯得極為重要了。
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有數據，但不能直接用：制造企業從生產到銷售環節長環節多。雖然有數據沉淀，但也存在分散在不同系統、數據口徑不一致、數據粒度粗、更新頻率低等問題。在過去的發展過程中，制造企業根據企業價值鏈各個環節的需求，逐步建立了包括企業ERP系統、CRM系統和供應鏈系統在內的內部系統。隨著互聯網經濟的快速發展，包括第三方市場監測系統和電子商務平臺數據系統在內的外部系統相互連接。企業中的數據分散在不同的系統中。由于每個系統的建設目的和使用方法不同，不同系統之間的數據統計口徑不一致。業務人員在分析數據時，需要花費大量時間對不同系統中的數據進行整合和清理，甚至會出現大量數據缺失的情況為了更好地洞察消費者需求，應對市場和競爭形勢的快速變化，業務部門對內部數據的更新頻率和外部數據的粒度要求越來越高。然而制造企業目前的數據狀況很難相應地匹配這些需求。較低的數據治理水平和數據質量造成了大量的數據冗余、系統冗余和人工操作問題，阻礙了員工人力效率的提升。
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我知道怎么用，但我的能力達不到：制造企業人員的數字化能力差異很大，企業希望通過牽引推動數字化轉型，提升組織和人員的數字化能力，但在實施過程中沒有突破。企業的數字化轉型最終需要實施人員能力的提升和轉型。但是目前的制造企業雖然在這方面下了功夫，但是整體的成果卻很少。企業人員數字化能力的提升大多停留在培訓層面，業務人員賦能主要通過開展數據分析課程，結合業務人員的實際工作和業務場景受限，課程參與者很難產生共鳴帶來業務價值。此外負責企業數字化賦能的部門多為中后臺部門，缺乏足夠的話語權數字化能力的提升沒有與員工的績效、獎金、晉升掛鉤，導致業務數字化轉型牽引不足，培訓流于表面，難以充分激活業務團隊的數據化創新能力和精細化運營能力。
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在制造企業迫切需要通過數字化轉型滿足市場需求快速變化，保持和提升自身市場份額的背景下需要從企業的實際業務場景出發，通過業務流程中各種數據的沉淀和開放，實現市場需求的快速識別和跟進，業務資源的精細化交付。同時也要充分認識到人員能力的數字化轉型是企業數字化轉型的底層支撐，業務的數字化轉型將通過人員數字化能力的提升和建設來實現。應用場景的落地和人員數字化能力的建設，也是構建數字化時代企業新競爭優勢的戰略布局點。
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如何評價人的價值貢獻并確保每一個人的發展與組織的發展相契合，則是另一個挑戰。我們都知道，在過去的評價系統中，有效的系統是關鍵績效指標（KPI）系統，該系統關注了效率、流程與指標之間的關系，但是因為其衡量的是靜態結果，所以又發展出一套新的評價系統即目標與關鍵結果（OKR）之間的關聯，這套系統關注了創新和及時有效的溝通，讓目標與關鍵結果之間有了動態關聯。但是，在數字化生存狀態下，組織需要考慮“未來績效管理”，因此需要設計一套新的評價體系。