【课程背景】
制造业数字化是中国制造业转型升级的重要路径，企业的行业及管理成熟度千差万别，各企业数字化发展的路径与重点也会有很大的差异性。当前市场上制造数字化领域相关概念与方法层出不穷，增加了企业选型及转型的困难度；相关厂商提供的解决方案各有千秋，但其与企业实际场景的结合度及匹配度在落地前却无从判断。这种情况下，在企业数字化项目落地的过程中，企业需要跨越的最大的鸿沟在于企业的业务关键岗与数字化专业人员之间的交流不畅，语言语境不统一，导致业务场景理解不一致，需求不清晰，数字化团队对业务场景中的干系人理解不深，进而造成系统功能与体验无法与企业的实际业务真正融合，系统无法为业务运营提供最有效的支撑。
为保证数字化转型项目的成功落地，经常会受到纷杂的概念的干扰，看不清数字化转型的本质与根本性的目标，从而出现为数字化而数字化、学习标杆复制别人路径的现象，却发现无法对企业的业务运营与经营效果起到预期中的效果。对数字化项目的管理，也尝尝生硬地照搬一些流行的项目管理体系而忽视了数字化项目本身的差异与特征，导致项目推进的艰难，甚至失败。我们需要从本质上理解数字化转型，理解不同类型项目的期望值与过程管理的相似与差异，实施有针对性的、最适合的路线与管理办法，才有可能在数字化转型过程中促进业务与数字化系统的融合，创造最佳的数字化转型的效果。
【课程特点】
1. 问题分析透过概念直达本质，从业务发展与系统赋能的维度分析数字化构成的基本元素。
2. 结合中国文化与管理体系与西方的差异进行有针对性的诠释，适用于中国当前的现状。
3. 理论与实践结合，从多个维度观察、理解、分析数字化项目落地成功的要素与要点，并结合实际案例进行有效的讲授。
【课程收益】
1. 帮助参与培训的人员理解企业数字化的内涵与关键要素，建立基本的软件与数据思维与意识。
2. 从理论到案例，全方位多角度理解数字化转型的各种可能
3. 理解数字化转型的本质：挖掘和释放“数据”的价值
4. 定位公司所处的数字化转型程度，规划公司的数字化发展路径
5. 指导企业在瞬息万变的市场中持续不断探索、适应和拥抱全新领域
【课程对象】针对中大型企业内部业务关键岗、智能制造推动骨干、以及期望学习数字化转型知识的工程技术骨干，产品经理、技术负责人等。
【课程时间】 1 天（6小时）
【课程大纲】
一、 认识数字化
1. 当前的概念与制造业的关联（大数据、AI、DT、... ... )
2. 建模：一切业务数据化，一切数据业务化
3. 数字化：绑定现实，融合业务，赋能企业
二. 数字化对企业的意义
1. 软件：业务过程中的计算、记忆、决策、交流
2. 数据：记录、表达企业的业务本质、经营状况
3. 系统： 业务引领的完整的数字化赋能机制
4. 算法：利用算法与逻辑规范业务活动、提高决策精准度与效率
5. 最终，数字化的应用沉淀下来的，是数据！
三. 数字化转型的目标：
1. 以业务战略与经营目标为目标
2. 基础：深度绑定现实：领域信息建模
3. 映射：一切业务数据化，一切数据业务化
4. 协同：无边界信息流-信息有控制无边界有序流动
5. 赋能：深度融合业务流程体系，赋能业务运营场景
四. 数字化转型的关键任务保障
1. 从战略视角看数字化：规划、落地、应用、运维
2. 企业数字化的关键保障任务
企业数字化战略规划
企业流程体系构建
放眼企业全局的领域信息建模
以项目为抓手的方案设计与项目管理
五. 数字化转型的关键难点
1. 难点从来不在信息技术，而在于如何【完整】地理解业务本质，建立可数字化的量化模型
2. 业务建模难：业务人员不懂建模，IT人员不懂技术，共性语言无法统一，业务模型无法有效创建。
3. 完整的流程梳理： 不同部门之间的关注内容不同，无法整体分析与审视完整的流程
4. IT-ET-OT融合难： 应用场景的技术要求、逻辑规则、人员素质等等差异化极大，
5. 跨界人才，永恒的难题！！
六. 信息化项目周期：保证业务与系统深度融合
1. 需求分析阶段
2. 架构设计阶段（业务架构的参与、确认）
3. 研发实施阶段（可行性、准确性、实用性的验证）
4. 功能验收阶段（软件测试、使用培训）
5. 发布上线（使用培训、业务流程适应等）
6. 运营维护（认证与授权、数据质量、问题总结）
七. 数字化与信息化项目：方案设计方法
1. 运用4A架构框架进行方案架构设计
2. 需求搜集与分析
公用词汇表
需求描述与管理
3. SPOUR框架：业务架构设计的基本方法
干系人分析
业务流程分析方法
领域信息模型的构建与意义
介绍领域驱动设计概念（DDD）
业务细则管理的意义
4. 应用架构与数据架构：共轭共生的设计过程
5. 其他架构领域
八. 团队建设
1. 项目干系人分析
2. 项目落地过程的全景能力需求
3. 项目执行的团队结构设计
4. 以能力建设为目标的团队管理与培训
