制造业数字化转型：先选对工具，再跑通流程

这两年，“数字化转型”几乎成了制造企业绕不开的话题。从管理层战略会议到一线车间改造，越来越多的企业意识到：如果不借助数字化手段提升效率和协同能力，竞争优势会被迅速削弱。

但在实践中，很多企业走得并不轻松。系统买了不少，投入也不低，实际效果却不如预期。问题往往不在要不要数字化，而在于数字化从哪里开始、怎么推进。

从大量制造企业的实践经验来看，数字化转型并非一步到位，而是一条清晰的进阶路径。其中最关键的两个台阶，分别是工具数字化和流程数字化。前者解决“能不能用”，后者决定“能不能协同、能不能放大价值”。

工具数字化：为制造企业打好数字底座

工具数字化，通常是企业数字化转型的起点。它的核心目标，是让原本依赖人工、纸质或孤立系统完成的工作，逐步转移到数字化、系统化的工具中。

在制造企业中，这类工具往往包括：

• CAD、CAE等研发设计软件

• ERP、MES等生产与管理系统

• 设备侧的IoT采集与监控系统

• 检测、质量、仓储等专业系统

这些工具的引入，能够显著提升单点效率。例如，设计阶段通过三维CAD减少返工，生产阶段通过MES实现过程可视化，管理层通过ERP掌握成本与交付情况。

以设计环节为例，传统桌面CAD往往依赖单机环境，文件分散在个人电脑中，协同成本高、版本风险大。基于云原生架构的大腾智能CAD，通过在线建模、统一数据存储和多端访问，让设计数据更集中、协作更轻量，也为后续的数据流转打下基础。

但需要注意的是，工具数字化并不等同于数字化转型完成。它解决的是“每个岗位更高效”，却并未天然解决“跨岗位如何协同”。

流程数字化：从局部优化走向整体协同

如果说工具数字化是“点”的升级，那么流程数字化解决的就是“线”和“面”的问题。

在真实的制造场景中，问题往往出现在流程断点上：

• 设计变更无法第一时间同步到工艺与生产

• BOM版本混乱，采购与生产使用的不是同一份数据

• 工艺文件、图纸靠邮件和表格传递，责任边界模糊

• 决策依赖经验，缺乏实时数据支撑

这些问题并不是单一系统能解决的，而是流程未被数字化、数据未形成统一主线的结果。

流程数字化的核心目标，是让数据在企业内部自然流动。从需求提出、设计评审、工程变更，到工艺制定、生产执行、交付反馈，每一个环节都基于同一套数据体系协同运作，减少人为传递与重复确认。

在这一过程中，PDM系统往往扮演着关键角色。它并不直接参与生产，却是研发数据的中枢系统，负责统一管理零件、BOM、文档、版本和变更流程，确保企业内部始终只有一个可信的数据源。

以大腾智能PDM为例，其设计逻辑并非简单存文件，而是围绕研发流程构建结构化数据体系，将版本控制、流程审批和系统集成结合起来，帮助企业把设计数据真正变成流程数据。

常见误区：买了系统，却没跑通流程

不少企业在数字化过程中都会遇到类似困惑：系统看起来很先进，但用起来依然别扭；数据都在系统里，却还是要反复对表、核版本。

原因通常只有一个：工具上新了，流程却没变。

当ERP、PDM、MES只是被当作电子化工具，而不是流程协同平台时，结果往往是：

• 系统功能被闲置，只用到最基础的模块

• 数据在不同系统之间手动接力

• 流程依旧割裂，反而增加了操作复杂度

这种状态下，数字化不仅没有降本增效，反而增加了隐性成本，也让一线人员对系统产生抵触情绪。

从流程出发，才是真正可落地的转型路径

更可行的数字化路径，应当是以流程为主线，用工具和数据去支撑流程优化。

实践中，可以从三个方面着手：

1. 优先梳理核心业务流程

聚焦新品研发、工程变更、订单交付等高频且高风险流程，明确关键节点和协同关系。

2. 构建一体化协同平台

基于云原生架构整合CAD、PDM、MES等系统，减少数据重复维护，打破部门壁垒。

3. 建立持续优化机制

通过流程数据分析，持续发现瓶颈，而不是一次上线就结束。

制造业的数字化转型，本质是一场以流程为核心的系统性变革。工具是手段，流程是结构，数据是纽带。

只有当三者真正融合，企业才能从各自为战的局部数字化，走向全链路协同的整体智能化。这条路并不轻松，但方向一旦走对，数字化才能真正成为企业的长期能力，而不是一次性投入。