五、人工智能 实现事半功倍
 
在第四次平台性革命的大背景下，生成式AI技术将为企业带来万亿级别的收益，其中高端制造业存在约3500亿美元的效益（图8）。相比分析式AI，生成式AI能够更好地与企业运营端到端流程相结合，实现更大收益。为了充分释放AI价值，企业可以从以下五方面入手。



数字化路线图：企业应针对每个跨业务职能的关键流程（共28个），围绕如何实现极致业绩目标，重新构想业务流程，并嵌入数字化/AI用例，重构数字化运营方式；也可借助AI工具，对流程中的数据、知识进行建模和学习，以重塑“业绩基石”、驱动端到端流程卓越再造（图9）。



人才建设：对内进行人才识别和工作优先级排序；对外进行关键人才招募和生态资源整合。对技术人才的能力更新应当“有机成长”和“外脑招募”双管齐下，确保技术能力不断迭代，以满足企业数字化/AI转型需求。
 
运作模式：采用敏捷的开发方式来协调业务、交付团队，并通过快速迭代来验证、优化数字化/AI用例。
 
技术底座：清晰定义目标的技术架构，并综合考虑技术领先和技术合规双重约束，对其进行选择，以减少未来重构的风险并加速创新。设计架构首先是精简，以平衡灵活性和复杂性，其次是满足合规性和弹性的混合解决方案，最后是建立多模态大模型与本地数据湖，以满足个性化、行业化定制要求。
 
数据管理：以用促治，企业对每个用例从需要实现的功能出发，评估可用性和质量差距，并以数据产品推动数据整合、治理与使用。如此才能构建起可复用的数据产品，提升企业数据治理和使用的能力。
 
最终，这些部署都需要落实到应用推广，才能充分挖掘数字化/AI技术的价值潜力。
 
六、推动转型落地
 
好的战略设计需要搭配卓越实施能力，才能真正落地并给企业创造价值。企业卓越转型的标准化实施流程分为三个阶段。
 
诊断：2-6周为准备期，需快速诊断企业现状。诊断团队将深入现场/工厂，与利益相关方取得一致意见，并收集运营体系、管理体系和人力资源体系的数据，以了解企业目前的不足之处。
 
优化：以6-12个月为周期，执行诊断报告中概述的、已确定和商定的改进项目。目标是产生速赢效果、使转型逐步落地。
 
工作：通过定期精益检查、交叉技能培训、系统性参与车间工作等方式，让转型举措生根发芽，保持并继续改善工作行为和文化，最终成为组织的本能和常态，实现不自觉的持续改善。
 
转型成功的关键在于战略视角、务实心态与规模化思维的结合，这种全局性方法不仅能提升转型效率，更能为企业构建持久的竞争优势奠定基础。
 
当前宏观经济低速发展、行业内卷严重、技术颠覆式创新成为新常态，追求技术领先与成本效率的“双剑合璧”，已成为制造企业从竞争中破局的必由之路。企业不仅要注重内生性增长的效率，也要借助出海、并购等外延性增长的力量。唯有如此，先进制造业企业的转型变革才能走向坦途，最终铸就集规模、技术、管理于一体的竞争优势。

注：文字及部分图片来源于网络