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近年来，众多制造型企业都进行数字化转型，建设本质上来讲，企业数字化转型，不仅是技术方面的升级，更是企业文化、思维方式的转变。
企业可通过MES系统对现场数据进行精确采集，现场数据采集技术在智能制造系统中的应用对于生产数据、资源状态、生产过程等的管理意义重大。数据采集的内容包括了人员、设备、材料、施工方法、施工环节等众多内容。人员数据包括人员编码、排班情况等，设备数据、运行参数等，工装编码、刀具寿命等，物料编码、位置状态等，生产单号、生产过程信息，质量检验以及结果等信息。
企业数字化转型，需要什么样的思维方式？
不知道大家有没有过这样的感觉：不知道从什么时候开始，和人沟通过程，以及要说服别人的时候，光靠一嘴的“伶牙俐齿”似乎行不通了，别人总会要求你“用数据说话”；当你给领导汇报工作的时候，领导也会要求你“用数据说话”。事实上，用数据说话就是一种思维方式的转变。
数字化时代，数据连接一切，数据驱动一切、数据重塑一切，数据是企业数字化转型的核心要素。数据在企业决策过程中，将发挥出越来越重要的作用，尤其是在商业活动中，数据不仅能够辅助企业快速做出决策，实现降本增效，甚至可以重构企业的商业模式。
数据连接一切
数字化时代，人们所处的环境是一个由现实世界和网络世界组成的虚实交织的世界。人们把现实世界的事物、事实和联系，用数据记录下来，形成了一个抽象的网络世界。
在现实世界中的人、事、物，都有着众多的特征和千丝万缕的联系，这一切都是通过数据来描述和连接，数据实现了人与人、人与物、物与物之间和互联，形成了对现实世界的抽象。
数据驱动一切
数字化时代，在各种数字化技术的影响下，数据的特性和价值发生了很大的变化，从原来数据只是作为业务流程的输入和输出，转变为驱动企业经营和管理的重要要素。
企业通过将各业务领域的数据进行收集、融合、加工、分析、挖掘，从而能够发现业务中问题，帮助企业做出科学合理的决策。
数据是客观的、清晰的，能够帮助企业化繁为简，通过繁芜的流程看到商业的本质，更好的优化决策。
例如：利用各类运营数据，驱动的精细化管理；利用客户数据、商品数据、销售数据等实现精准化营销；利用订单数据、商品数据、客户数据，制定合理的生产计划等等。
数据重塑一切
数字化时代，数据的价值不仅在于它可以记录历史，还能预测未来。数据对各行各业正在产生着天翻地覆的影响。
例如：在制造行业，企业通过对内部应用系统、外部电商平台、物联网IoT、以及相关产业链之间的数据打通和融合，探索和实践智能工厂、个性化定制、制造服务化、产业链全面协同等方面的应用，实现企业业务创新。
综上，企业数字化转型需要建立“数据思维”，从数据中发现问题、洞察规律，挖掘价值，帮助企业优化资源配置，扩大经营范围，重塑商业模式。
什么是数据思维？
古希腊哲学家说：“思维是灵魂的自我谈话”。思维是一个比较玄乎，难以用一两句话说的的清楚的东西，其本质是人脑的活动，以探索和发现事物的本质联系和规律性。
先看一个场景，某天公司领导要求一项目经理汇报项目的完成情况，对话如下：
项目经理：报告领导，项目已经差不多完成了！
公司领导：差不多是差多少？请用数据说明下情况，能量化的尽量量化。
项目经理：项目已经完成接近99%了！
公司领导：我需要的是准确的数据！
故事中的项目经理是数据思维吗？
显然不是。尽管他的汇报中也用了“数字”，但并不是因为有数字，就是数据思维。就像我们问1+1等于几？三岁小孩也能迅速回答出来。但这并不是数据思维，而是人脑根据人体的感官作出的一种自然反应，是人类进化中对数据的一种天生携带感。
我们判断和分析事物的变化形成结论，一般有两种方法，一种是通过对事物所涉及的一系列数据进行收集、汇总、对比、分析而形成结论。
另一种是通过感官、经验、主观和感性判断而形成结论。前者可以称为“数据思维”，后者可以称为“经验思维或传统思维”。
数据思维是用数据来探索、思考事物的一种思维模式，用数据来发现问题、洞察规律、探索真理。企业的数字化转型过程需要的数据思维，就是用数据思考，用数据说话、用数据管理、用数据决策。
用数据思考，就是实事求是、坚持以数据为基础理性思考，避免情绪化、主观化，避免负面思维、以偏概全、单一视角。
用数据管理，就是对客观、真实的数据进行科学分析，并将分析结果运用到生产、营运、销售等各环节的业务管理过程中。
用数据说话，就是要杜绝“大概、也许、可能、差不多……”，而是要以真实的数据为依据，基于合理、有逻辑的“推论”，去说服别人，去汇报工作。
用数据决策，就是要以事实为基础、以数据为依据，通过数据的关联分析、预测分析、事实推理获得结论，避免通过直觉做决定和情绪化决策。
数据思维具有可简化、可量化、可创新、追求真理等特点。
1、数据思维是一种简化思维
我们当下生活在一个信息浩大庞杂的时代，我们的身边充斥着各种正面的、负面的、片面的、全面的、真实的、虚假的，各种各样、真真假假的信息，一不小心就会被纷繁复杂的因素所干扰。在纷繁的信息中我们思考问题要善于简化，抓住重点，聚焦核心问题，以终为始、抽丝剥茧、多维度收集信息、多角度思考问题，找到高效的解决方案。
2、数据思维是一种量化思维
数据化的核心是量化，所有的业务都可以用数据来量化描述。在我们的工作中，用数据来量化业务是十分常见的，不论是企业高层领导作出的年度经营报告，还是企业日常的生产计划、采购计划、销售完成情况等都需要用数据来量化描述。确少数据描述的工作报告，无论词藻再华丽，语言再优美，结构再严谨，其内容都是苍白无力的。数据量化一切，当文字变成数据、当沟通变成数据、当考核变成数据，皆可被量化的一切事物，正在将数据化变成社会发展的主旋律。
3、数据思维是一种创新思维
数据是一种“可再生资源”，我们能直观看到、感受到的价值只是数据价值的“冰山一角”。数据具有可重复使用，组合使用，跨平台使用的特点，企业可以通过多维度的数据采集、融合、重组、扩展和再利用，突破部门边界、业务边界、系统边界、技术边界的束缚，创新新模式，开拓新领域，确立新决策，不断发掘数据背后所隐藏的“价值”。
4、数据思维是一种追求真理的思维
虽然我们说“数据不仅能够记录历史，还能预测未来！”。但是，我更要给你强调的是“数据不是万能的”。要知道，世间万物的关系是非常复杂的，我们虽然可以用数据来对其简化，但简化必然会导致误差；我们也可以用数据来对其进行量化，但却无法穷尽。更要知道，数据都是历史的，而万物是动态变化的，现有的知识都是也有真伪的。因此，我们需要深入探究数据的真实性、客观性，不断探寻隐藏在数据背后的真相，追求真理永无止境。
数据收集，越大越好？
数字化时代，随着企业对数据的重要性的认识越来越高，以及数据收集的技术、方法越来越完善，即便是小公司也可能轻易拥有海量的“大数据”。企业在数据的收集和分析和过程中，应避免掉入“大而不全”的陷阱。
大，主要是指数据的量大，规模大，体量大；
全，指的是数据要全面、完整，考虑的数据维度要足够多。
企业的数据分析，不一定是收集的数据量越大越好，而更应该注重数据的完整性，重视数据治理，以实现全维度、全过程、全场景的数据分析，支持企业的数字化转型。
数据让管理变得简单？
随着数据收集和存储变得越来越简单和低价，即使是小公司也能拥有“大数据”。从而基于数据的整合、加工、处理、分析和挖掘，帮助企业发现业务中问题，帮助企业做出科学合理的决策，“数据驱动管理”的时代已经到来。
但是世间万物都存在不确定性，企业管理也一样。管理决策、数据分析都存在一定的不确定性，即便拥有了百分百客观的数据分析，也无法保证决策结果的百分百正确。
数字化下，企业管理不仅需要管理者丰富的管理经验，还需要有多维的数据支撑。如果你是一个企业领导，你更愿意做薄利多销，还是坚持确保每一单都要保证一定的利润？
貌似选择哪个方案都可以，关键是要看具体的场景和数据支撑。
正常情况下，假如是批产的产品，可以考虑薄利多销，以量取胜；假如是定制产品，就需要考虑一定的利润空间。
如果只是从利润角度考虑，有产品定价数据、销量数据就能容易做出决策，但如果还需要考虑产品的市场定位，客户的回头率，企业的售后服务能力等因素，就不能只考虑价格和销量两个维度信息，应该建立多维度分析模型，以帮助你做出更合理的决策。
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