增强企业部门间沟通效率，降低信息的不对称性、员工的道德风险，可以看成是数字化改造的初级成效。之所以说是初级，原因在于人脑仍是企业思考、做决策的重要载体。但数据的沉淀和人工智能使得机器思维可以在很多层面替代、补充人脑的不足。就像机器视觉能够超越普通人眼的辨别力，机器听觉能超过普通人耳，AlphaGo可以打败李世石、柯洁等等。AI在管理领域一样可以发现无数隐蔽错误，提出改进方案，同时极大缩短反应时间，从而提升公司的管理和运营能力。而未来商业是智能化的，途径就是数字化改造。企业的抉择不在于要不要数字化改造，而是什么时候，用多大力度。中小型企业数字化转型必须要从行业特性入手，才能真正发现问题。通讯数字化改造功效
简单的数据分析后，企业及其管理者被赋能，能够更简单、更准确、更及时地发现企业的生产运营问题，就面临到如何分析问题产生原因并且提供问题解决方案的挑战。这时候就该是大数据和人工智能技术的用武之地，通过机器学习等技术对比较好历史实践进行提炼并预测，通过APS等技术为企业的计划排程提供智能决策，通过知识图谱等技术构建企业的知识库，通过计算机视觉听觉等技术替代现场枯燥无聊的重复劳动工位等。针对于每一种行业、每一道工艺、每一个流程节点，都可能有一些工业应用场景需要大数据和人工智能技术，来辅助管理人员进行快速决策，乃至解放管理人员进行自动决策，从而真正推动数字化改造，实现企业智能制造。苏州景区数字化改造数据安全是大多中小企业在数字化转型中顾虑较多的问题。
数字化改造需要哪些技术准备呢？IT技术的变革进步，主要涉及信息的四个方面：运算、存储、传输、收集。在运算领域，摩尔定律导致芯片的运算能力每两三年翻一倍。由于价格基本保持恒定，运算能力的提高意味着运算成本每年以近30%的速度递减。人们较少提到的是在信息的存储、传输、收集方面也有类似摩尔定律在起作用。过去50年，信息的存储成本每年复合下降速度也是30%。目前，家庭上网的千兆光纤是九十年代初拨号上网速度的10万倍。这些技术上的巨大进步，给数据的巨量收集带来了可能。在过去十年，全球的数据收集量就增加了30多倍。而大数据分析、人工智能都是建立在海量数据和极低的运算成本上的。
数字化转型不是一个有始有终的项目，而是一个持续变革的过程。持续的数字化变革会面临很多问题，接下来我们从普遍性和技术两个维度来看看那数字化转型中遇到的难点和痛点：普遍性的难点和痛点缺乏一个高层次的数字化战略如果企业的决策者没有意识到数字化转型的急迫和重要性，那么企业数字化就没有成功的可能。数字化时代的竞争要求企业的对数字化技术、新兴商业模式保有高度敏感的洞察力，并能时刻反省或调整公司战略。数字化转型中的领导力和问责制意味着，数字化转型必须由比较高层支持和授权。缺失一种数字化转型的文化很多企业在推进数字化转型过程中，并没有赋予企业文化新的数字化内涵，或者在各部门人员的认识没统一的时候，就盲目启动了数字化转型。这样没有充分准备的开始会带来后续一系列强大阻力，进而导致企业数字化转型的失败。 数字化转型对于企业发展的重要意义有哪些？
数字化改造、智能化改造是提升企业生产效率和管理精细度、推动制造业高质量发展的重要一环。当前，许多传统企业正在通过实施数字化改造，提升企业的智能决策与生产工艺实时控制水平，实现了企业管理全流程的数字化转型。数字化改造的推动，可以让企业的销售、生产、财务等企业管理的方方面面实现全流程数字化管理，成本控制精细到每个零件。工人们可以通过手机客户端就可以查询到所需要的生产信息，企业管理人员也可以通过系统后台实时看到产能负荷情况，帮助企业进行科学分析，实施更加科学有效的技改方案。如何建立数据间的运行模式，打造围绕企业全生命周期的数据框架，对于企业的数字化改造极为重要。丽水车站数字化改造定制
数字化对不同行业的影响？通讯数字化改造功效
一是数字化颠覆已经基本能完成的行业，比如高科技、软件平台类企业，那些没有实现数字化转型的企业已经消失不见；二是数字化颠覆即将发生的行业，比如公共事业、自然资源、资本市场等行业，他们需要为即将到来的数字化转型做好准备；三是数字化颠覆会持续发生的行业，比如零售、银行、保险、交通运输等行业，除了一些个性化服务还需要有人支持，大量流程性或重复性的工作都会被数字技术所取代；四是数字化颠覆影响较低的行业，比如生命科学、医疗保健和化工等行业，这些行业的数字化更多是在前端提升客户体验，后端提升运营效率。在所有行业中，短期和长期会受到数字化颠覆的行业加起来的比例高达89%，数字化颠覆影响不大的行业只有11%。数字化颠覆不再是只发生在互联网时代的某些行业，不再只是由电商和通讯媒体等来引导，而是会渗透到绝大多数的行业。对于89%的行业和企业来说，数字化转型都迫在眉睫。 通讯数字化改造功效
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