在透明化阶段，着重关注的是企业运行绩效中企业系统各要素之间的关系以及企业业务运营和变化的背后因果关系的寻求。在信息化时代，企业能够得到的主要是业务变化和绩效的“How”。面向数字化时代，随着数据数量和质量的大大提高，以及高级分析技术的发展，企业更关注业务变化和绩效的“Why”。有了对企业系统中绩效数据因果关系的清晰认识，企业就业务运行进行持续改善。

（4）可预测

在可预测阶段，重点关注的是业务运营绩效的未来变化，以便企业提前做好应对。在信息化时代，企业对业务变化和绩效的预测主要是通过统计学方法来实现的，比如SPC（统计过程控制）技术在制造管理中的应用，其在适用范围和准确性等方面还有很大的局限。面向数字化时代，随着机器学习等技术的发展，可供应用的预测技术更加多元化，线性回归、神经网络、决策树、支持向量机等技术在企业的数字化转型中都可以找到适用场景。

（5）自适应

在自适应阶段，企业可以对业务运行绩效的未来表现进行模拟，并在模拟的基础上为达成某种业绩表现提供关于业务运行计划和举措的建议，这又称为规则反应式绩效管理。到了这个阶段，企业的绩效已经实现了一定程度的自主管理。作为数字化绩效的高级阶段，企业可以根据环境的变化做出实时调整，并根据应对措施的效果反馈进行业务计划和举措制订的自学习和算法优化。在透明化阶段，着重关注的是企业运行绩效中企业系统各要素之间的关系以及企业业务运营和变化的背后因果关系的寻求。在信息化时代，企业能够得到的主要是业务变化和绩效的“How”。面向数字化时代，随着数据数量和质量的大大提高，以及高级分析技术的发展，企业更关注业务变化和绩效的“Why”。有了对企业系统中绩效数据因果关系的清晰认识，企业就业务运行进行持续改善。

（4）可预测

在可预测阶段，重点关注的是业务运营绩效的未来变化，以便企业提前做好应对。在信息化时代，企业对业务变化和绩效的预测主要是通过统计学方法来实现的，比如SPC（统计过程控制）技术在制造管理中的应用，其在适用范围和准确性等方面还有很大的局限。面向数字化时代，随着机器学习等技术的发展，可供应用的预测技术更加多元化，线性回归、神经网络、决策树、支持向量机等技术在企业的数字化转型中都可以找到适用场景。

（5）自适应

在自适应阶段，企业可以对业务运行绩效的未来表现进行模拟，并在模拟的基础上为达成某种业绩表现提供关于业务运行计划和举措的建议，这又称为规则反应式绩效管理。到了这个阶段，企业的绩效已经实现了一定程度的自主管理。作为数字化绩效的高级阶段，企业可以根据环境的变化做出实时调整，并根据应对措施的效果反馈进行业务计划和举措制订的自学习和算法优化。2.组织范围

根据企业绩效管理数字化的五阶段划分，对于企业内不同的组织部门或业务线，其所处的阶段是不同的。为了对绩效管理的数字化程度有一个更具体的认识，以便后续改进优化，企业可以从四个维度、九大视角来对组织范围进行划分（见图9.11）——资源维度，包括资源的数字化映射和结构化沟通；技术维度，包括数据处理和信息集成；流程维度，包括纵向的执行链，端到端的产品链和资产链，横向的价值链；文化维度，包括变革的意愿和社会化协作。2.组织范围

根据企业绩效管理数字化的五阶段划分，对于企业内不同的组织部门或业务线，其所处的阶段是不同的。为了对绩效管理的数字化程度有一个更具体的认识，以便后续改进优化，企业可以从四个维度、九大视角来对组织范围进行划分（见图9.11）——资源维度，包括资源的数字化映射和结构化沟通；技术维度，包括数据处理和信息集成；流程维度，包括纵向的执行链，端到端的产品链和资产链，横向的价值链；文化维度，包括变革的意愿和社会化协作。图9.11　组织范围

资源维度，包括各种物理的、可见的资源，具体如企业员工、机器设备、工具、原材料、半成品、产成品等。资源维度包括两项能力要求：资源的可数字化和结构化沟通，其支撑基础是信息物理网络（Cyber-Physical System），以实现物理世界和数字世界的融合。资源维度的能力是智能制造的基础。

技术维度，主要指信息技术应用能力，包括数据的处理（清洗、加工、存储、运算等）和信息的集成。有些企业，比如实施了MES等IT系统，也获取了很多数据，但不知道怎么去使用；抑或是，企业中的信息孤岛很多，难以得到业务的统一视图。这是数据处理和信息集成方面的能力不足。技术维度的着重点是建立“数据驱动”的企业。

流程维度，指的是企业内及企业间流程的柔性化和敏捷化。流程维度的主体内容是工业4.0的三项集成，即纵向的执行链集成、端到端的产品链的集成，以及产业链上的横向集成。流程维度的智能化，要求确保企业内或企业间的流程既要高度集成又能随机组合，通过高度柔性来实现实时改变或调整。

文化维度，包括企业内各级员工的变革意愿和社会化协作。企业的主体是人，企业的敏捷性最终取决于员工的行为。如果一个企业的文化中缺乏变革基因，企业中的员工不主动拥抱变革，智能制造的愿景就不可能实现。面向智能制造，文化维度指的是企业内信息的自由流动和高度共享，数字化创新方法，扁平化、网络化协作，以及基于知识的决策。图9.11　组织范围

资源维度，包括各种物理的、可见的资源，具体如企业员工、机器设备、工具、原材料、半成品、产成品等。资源维度包括两项能力要求：资源的可数字化和结构化沟通，其支撑基础是信息物理网络（Cyber-Physical System），以实现物理世界和数字世界的融合。资源维度的能力是智能制造的基础。

技术维度，主要指信息技术应用能力，包括数据的处理（清洗、加工、存储、运算等）和信息的集成。有些企业，比如实施了MES等IT系统，也获取了很多数据，但不知道怎么去使用；抑或是，企业中的信息孤岛很多，难以得到业务的统一视图。这是数据处理和信息集成方面的能力不足。技术维度的着重点是建立“数据驱动”的企业。

流程维度，指的是企业内及企业间流程的柔性化和敏捷化。流程维度的主体内容是工业4.0的三项集成，即纵向的执行链集成、端到端的产品链的集成，以及产业链上的横向集成。流程维度的智能化，要求确保企业内或企业间的流程既要高度集成又能随机组合，通过高度柔性来实现实时改变或调整。

文化维度，包括企业内各级员工的变革意愿和社会化协作。企业的主体是人，企业的敏捷性最终取决于员工的行为。如果一个企业的文化中缺乏变革基因，企业中的员工不主动拥抱变革，智能制造的愿景就不可能实现。面向智能制造，文化维度指的是企业内信息的自由流动和高度共享，数字化创新方法，扁平化、网络化协作，以及基于知识的决策。3.成熟度模型的应用

将数字化绩效管理的五个阶段、组织范围的四个维度组合起来，将之与企业的实际情况做对应，就可以形成类似于雷达图的企业绩效管理数字化成熟度评估模型（见图9.12）。通过这个评估模型，可以对企业当前的绩效管理数字化程度进行评估，并识别短板和改进方向。

图9.12　数字化绩效的成熟度评估模型

根据上述评估模型，企业可以对自身的数字化绩效的成熟度进行3.成熟度模型的应用

将数字化绩效管理的五个阶段、组织范围的四个维度组合起来，将之与企业的实际情况做对应，就可以形成类似于雷达图的企业绩效管理数字化成熟度评估模型（见图9.12）。通过这个评估模型，可以对企业当前的绩效管理数字化程度进行评估，并识别短板和改进方向。

图9.12　数字化绩效的成熟度评估模型

根据上述评估模型，企业可以对自身的数字化绩效的成熟度进行评估，并寻找改进方向和措施：

1）确定当前成熟度等级。分别从资源、技术、流程和文化四个维度看当前的数字化绩效成熟度等级，即看其分别处于互联化、可视化、透明化、可预测、自适应中的哪个等级。

2）识别需要强化的部分。根据第一步的成熟度评估结果，分别从数字化映射、结构化沟通、数据的处理、信息的集成、纵向执行链、端到端产品链、横向价值链、变革的意愿、社会化协作九大视角去看改进方向。

3）制订具体推进措施。结合第二步所明确的改进方向，根据企业业务战略和优先级，制订具体的数字化绩效推进路径和落实。

从互联化到可视化，再到透明化、可预测和自适应，企业绩效管理的数字化不断完善。自适应式的绩效管理与企业数字化战略高度重合，互联化或可视化式绩效管理可能正是当前数字化建设的重点。因而，从互联化到自适应的数字化绩效发展路径，就像数字化战略与数字化执行之间的联系纽带，确保了两者之间的动态对齐，让企业的数字化转型既立足当下，又着眼未来。评估，并寻找改进方向和措施：

1）确定当前成熟度等级。分别从资源、技术、流程和文化四个维度看当前的数字化绩效成熟度等级，即看其分别处于互联化、可视化、透明化、可预测、自适应中的哪个等级。

2）识别需要强化的部分。根据第一步的成熟度评估结果，分别从数字化映射、结构化沟通、数据的处理、信息的集成、纵向执行链、端到端产品链、横向价值链、变革的意愿、社会化协作九大视角去看改进方向。

3）制订具体推进措施。结合第二步所明确的改进方向，根据企业业务战略和优先级，制订具体的数字化绩效推进路径和落实。

从互联化到可视化，再到透明化、可预测和自适应，企业绩效管理的数字化不断完善。自适应式的绩效管理与企业数字化战略高度重合，互联化或可视化式绩效管理可能正是当前数字化建设的重点。因而，从互联化到自适应的数字化绩效发展路径，就像数字化战略与数字化执行之间的联系纽带，确保了两者之间的动态对齐，让企业的数字化转型既立足当下，又着眼未来。