些提法与之前的业务流程再造、信息化和“两化融合”有什么区别呢？是“新瓶装旧酒”呢？还是前者的进一步深化？这种区别有本质性不同吗？按笔者的理解，两者在所使用到的信息技术上有根本的不同，信息化时代的信息技术以三层架构、关系型数据库、PC互联网等技术为主要代表，数字化时代以物联网、大数据、人工智能等技术为主要代表。因为所使用的技术不同，呈现出来的效果就有了很大的差别。与信息化相比，数字化在数据的采集方式、存储方式、结构类型、准确性、及时性、完整性、粒度、应用方式等方面，都有了指数级的提高。它们之间的详细比较如图4.6所示。

图4.5　企业管理技术的演变些提法与之前的业务流程再造、信息化和“两化融合”有什么区别呢？是“新瓶装旧酒”呢？还是前者的进一步深化？这种区别有本质性不同吗？按笔者的理解，两者在所使用到的信息技术上有根本的不同，信息化时代的信息技术以三层架构、关系型数据库、PC互联网等技术为主要代表，数字化时代以物联网、大数据、人工智能等技术为主要代表。因为所使用的技术不同，呈现出来的效果就有了很大的差别。与信息化相比，数字化在数据的采集方式、存储方式、结构类型、准确性、及时性、完整性、粒度、应用方式等方面，都有了指数级的提高。它们之间的详细比较如图4.6所示。

图4.5　企业管理技术的演变图4.6　信息化与数字化的技术比较

1.采集方式

在信息化时代，对业务数据的采集主要通过人工录入来完成，少量可以借助条形码扫描枪以半自动的方式，或者通过无线射频识别技术（RFID）自动来完成。数字化时代，借助传感器、物联网、人工智能等技术，可以实时采集到与机器或设备运行有关的数据，也可以采集语音、图片、视频等类型的数据。甚至有咨询机构预测，在未来，人工智能将取代键盘、鼠标、显示器等传统设备，成为人机之间的主要交互界面。

2.存储方式

在信息化时代，业务数据主要存储在中央型关系数据库中，客户图4.6　信息化与数字化的技术比较

1.采集方式

在信息化时代，对业务数据的采集主要通过人工录入来完成，少量可以借助条形码扫描枪以半自动的方式，或者通过无线射频识别技术（RFID）自动来完成。数字化时代，借助传感器、物联网、人工智能等技术，可以实时采集到与机器或设备运行有关的数据，也可以采集语音、图片、视频等类型的数据。甚至有咨询机构预测，在未来，人工智能将取代键盘、鼠标、显示器等传统设备，成为人机之间的主要交互界面。

2.存储方式

在信息化时代，业务数据主要存储在中央型关系数据库中，客户端基本不存在任何业务数据，存储的数据量主要以MB、GB级来计算。在数字化时代，包括边缘计算、雾计算等在内的云计算技术的成熟应用，数据能以分布式、去中央化的方式存储，且存储能力基本以TB、PB来计算。

3.结构类型

在信息化时代，IT系统处理的数据主要以数字和文本为主，能处理的数据类型非常有限，也就难以对业务进行充分的数据化，更不要说对业务运行进行高仿真的模拟。在数字化时代，尤其是借助人工智能等技术，物理世界的一切皆可数据化，包括声音、图像、动作，等等。

4.数据信度

在以往，很多企业应用ERP、PLM等IT系统的效果不好，部分原因是数据的信度不够，结果就有了“Garbage i，Garbage out”的说法，要么IT系统中垃圾数据一大堆，要么隔大半个月才能出具上月的财务报表等，根本不能或很难用于指导业务的实时运行。在数字化时代，数据的准确性、及时性、完整性等方面都得到了大大提高。从技术手段上讲，物理世界的业务一切皆可数据化，保证了数据的完整性；通过物联网等方式进行业务数据的自动采集，保证了数据的准确性和实时性。一旦数据的准确性、及时性和完整性能够保证，企业就可以借助数据化来进行及时的业务决策和实时的业务监控。

5.应用方式端基本不存在任何业务数据，存储的数据量主要以MB、GB级来计算。在数字化时代，包括边缘计算、雾计算等在内的云计算技术的成熟应用，数据能以分布式、去中央化的方式存储，且存储能力基本以TB、PB来计算。

3.结构类型

在信息化时代，IT系统处理的数据主要以数字和文本为主，能处理的数据类型非常有限，也就难以对业务进行充分的数据化，更不要说对业务运行进行高仿真的模拟。在数字化时代，尤其是借助人工智能等技术，物理世界的一切皆可数据化，包括声音、图像、动作，等等。

4.数据信度

在以往，很多企业应用ERP、PLM等IT系统的效果不好，部分原因是数据的信度不够，结果就有了“Garbage i，Garbage out”的说法，要么IT系统中垃圾数据一大堆，要么隔大半个月才能出具上月的财务报表等，根本不能或很难用于指导业务的实时运行。在数字化时代，数据的准确性、及时性、完整性等方面都得到了大大提高。从技术手段上讲，物理世界的业务一切皆可数据化，保证了数据的完整性；通过物联网等方式进行业务数据的自动采集，保证了数据的准确性和实时性。一旦数据的准确性、及时性和完整性能够保证，企业就可以借助数据化来进行及时的业务决策和实时的业务监控。

5.应用方式在数字化时代，还有一个根本性的改进是数据的应用方式。在信息化时代，数据的加工和分析还是要靠人工来进行。如果使用人员对企业的业务运行不熟悉，即使手里有数据，也不知道怎么分析，那么对业务的了解仍有可能是“一抹黑”。在数字化时代，随着高级分析、机器学习等分析技术的成熟应用，计算机会自己学习和分析数据，从而可以在基本不需要人工干预的情况下，完成数据应用的PDCA循环，举例如图4.7所示。当前，预测性质量管理、预测性安全保障、预测性设备维护等预测性分析和应用场景已日渐成熟，如果再深入下去，规则式响应的可能性也将逐渐提高。

图4.7　典型的机器学习过程

综上所述，在所使用的技术上，以及对数据的获取、存储、加工和应用方式上，与信息化相比，数字化都有了显著性改进和提高，这种改进的积累已经到了由量变到质变的临界点，这才有了所谓的企业数字化转型。在数字化时代，还有一个根本性的改进是数据的应用方式。在信息化时代，数据的加工和分析还是要靠人工来进行。如果使用人员对企业的业务运行不熟悉，即使手里有数据，也不知道怎么分析，那么对业务的了解仍有可能是“一抹黑”。在数字化时代，随着高级分析、机器学习等分析技术的成熟应用，计算机会自己学习和分析数据，从而可以在基本不需要人工干预的情况下，完成数据应用的PDCA循环，举例如图4.7所示。当前，预测性质量管理、预测性安全保障、预测性设备维护等预测性分析和应用场景已日渐成熟，如果再深入下去，规则式响应的可能性也将逐渐提高。

图4.7　典型的机器学习过程

综上所述，在所使用的技术上，以及对数据的获取、存储、加工和应用方式上，与信息化相比，数字化都有了显著性改进和提高，这种改进的积累已经到了由量变到质变的临界点，这才有了所谓的企业数字化转型。案例分析：工业物联网推动上海仪电制造数字化转型

上海仪电（集团）有限公司（以下简称上海仪电）是上海市国有资产监督管理委员会所属的国有大型企业集团，致力于成为智慧城市整体解决方案的提供商和运营商。

为了在瞬息万变、技术更新迅速的液晶显示材料产业中立于不败之地，上海仪电希望在产量、质量、效率、成本控制与减少能源消耗等方面形成竞争优势，这就需要建立一套智能化的数据收集、存储、处理、分析与显示系统，以满足其对海量生产运营及环境数据、能耗监测数据的快捷获取与分析的要求。

生产运营及环境和能耗数据传统上均是通过各类统计报表来收集的，存在汇总流程复杂、人工处理耗时久、多种信息无法集中显示等问题。同时，工厂的生产情况、设备运行与维护的状态也无法直观、透明地呈现在工厂各级管理人员面前，这些成了提升上海仪电生产与管理效率的阻碍。

为此，从2016年1月开始，上海仪电启动了“智能制造示范工厂”建设项目，以优化现有数据的搜集、整理和分析能力，并完成工业物联网技术平台的架构设计，实现对工厂生产运营状态的可视化。通过无线网络通信技术与传统的监控、检测及感应设备相结合，上海仪电解决了以往工厂内生产及环境实时信息收集汇总缓慢滞后的问题，实现了对厂区内的电、气、水等资源消耗及环境变化信息的自动采集与快速汇总。在此基础上，上海仪电还部署了一套大数据平台解决方案，实现了对工厂全部能源消耗、生产制造进程数据的集中存储、处理与案例分析：工业物联网推动上海仪电制造数字化转型

上海仪电（集团）有限公司（以下简称上海仪电）是上海市国有资产监督管理委员会所属的国有大型企业集团，致力于成为智慧城市整体解决方案的提供商和运营商。

为了在瞬息万变、技术更新迅速的液晶显示材料产业中立于不败之地，上海仪电希望在产量、质量、效率、成本控制与减少能源消耗等方面形成竞争优势，这就需要建立一套智能化的数据收集、存储、处理、分析与显示系统，以满足其对海量生产运营及环境数据、能耗监测数据的快捷获取与分析的要求。

生产运营及环境和能耗数据传统上均是通过各类统计报表来收集的，存在汇总流程复杂、人工处理耗时久、多种信息无法集中显示等问题。同时，工厂的生产情况、设备运行与维护的状态也无法直观、透明地呈现在工厂各级管理人员面前，这些成了提升上海仪电生产与管理效率的阻碍。

为此，从2016年1月开始，上海仪电启动了“智能制造示范工厂”建设项目，以优化现有数据的搜集、整理和分析能力，并完成工业物联网技术平台的架构设计，实现对工厂生产运营状态的可视化。通过无线网络通信技术与传统的监控、检测及感应设备相结合，上海仪电解决了以往工厂内生产及环境实时信息收集汇总缓慢滞后的问题，实现了对厂区内的电、气、水等资源消耗及环境变化信息的自动采集与快速汇总。在此基础上，上海仪电还部署了一套大数据平台解决方案，实现了对工厂全部能源消耗、生产制造进程数据的集中存储、处理与