在过去，制造企业依靠标杆分析法、全面质量管理和经营方法改善等方法改进业务和生产流程，帮助企业在特定领域实现了增量式的改进。但值得关注的是，这些方法也存在着一定限制，包括无法触达所有全面且必要的信息、也无法处理海量的数据并有效地分析它们，以作出实时而适当的决策。

当前，以工业物联网（IIoT）、人工智能等核心的新一代数字技术迅猛发展，不断在制造业深度渗透、融合创新。这些技术的应用在一定程度上具备帮助制造企业更快、更好地克服商业挑战的能力。因此，制造企业对新一代信息技术能力认识的日益提高，或许是目前“数字化转型”不断被人们热议的主要原因。

那何为“数字化转型”？

简而言之，数字化转型是企业经过深思熟虑后，通过利用新兴的数字技术以达到总体目标、并实现全面改革优化的过程。在业务环境中，这些目标通常包括改善公司的业务和生产流程、提升客户和股东价值、提高生产效率和业务产能等具体目标。通过数字化转型，制造企业可以克服市场挑战，确保客户满意度，提高绩效，并为未来发展及挑战做好充分准备。

智能制造的大背景下，越来越多的制造企业意识到，只有通过数字化转型这把利器，才能帮助企业实现提质增效的最终目标。

在数字经济时代，数字技术是极其强大的工具。制造公司可以有效地利用数字技术来增强获取海量信息的能力，然后对其进行处理、分析、共享以及实现可视化。还可以通过物理实体，如泵或压缩机，嵌入了由传感器和执行器组成的边缘计算设备和控制组件，采集数据并完成自我监测，从而生成有关自身功能的信息，通过与其他网络物理系统、内部部署以及云计算资源进一步共享这些信息。

一方面，利用边缘计算使物理实体能够处理要求更低延迟和更快响应的数据；另一方面，云计算能够执行更复杂的数据任务，互联网能够提供通信连接的服务。因此，网络驱动、网络信息物理融合系统和计算机都具有成本效益，能有效地共享、处理、分析和存储大量信息。数字技术的创新驱动将助力企业在不损失存储容量和处理能力的情况下更快地运行和高效地处理海量数据。

数字化转型工作中最突出的一方面是数据分析领域。它帮助公司梳理数据，提升数据质量，以发现那些被隐藏的重要信息，打通原本信息孤岛，实现数据贯通，发现看似不同领域之间的相互关系。因此，企业通过使用数据分析，结合实际应用场景，可以有效挖掘工业数据，充分释放数据的价值。

在数据分析领域，描述性分析研究如何以数据来描述正在发生的事情；预测性分析则用于预测在一组条件下数据会引发什么。依托于人工智能技术的认知能力，企业可用于在一系列合理的条件下预测数据引发的潜在结果，因此预测性分析可以协助企业解决问题并做出合理决策；数字孪生技术作为另一种强大的分析工具，可用于创建物理物体的数字表示，如发电厂或高炉：利用数字孪生，人们可以仿真模拟物理物体的实际工作场景，更直观了解在实际生产过程中各项数据与指标的变化，从而帮助人们研究和提高其性能，最终达到降本增效的最优效果。

当前的全球经济变革中，数字化转型是传统制造产业改造升级的重要抓手。通过数字化转型，制造企业可以有效且全面地发展其业务模式、生产流程以及运营方式，并最终获得市场上的成功。因此，制造企业积极实施数字化转型战略，是从工业3.0时代成功迈入工业4.0时代的关键一步。