如何实现流程数字化转型？

在企业流程数字化之前，我们大概先要理解数字化对您的企业意味着什么？首先回顾您所在行业的技术发展和竞争压力以及变化率。 这对您的短期和长期影响如何？您需要考虑哪些未来技术？例如，商业智能（BI）、人工智能（AI）、机器学习（ML）、云计算，还是工业物联网等等。

然后，询问您自身的组织准备得如何？

首先，您的组织是否准备好成为早期采用者、还是快速追随者或一般技术的追随者？

要确定这一点，首先要了解业务前线的情况——数字化往往是从那里开始的。 许多制造商的机器本身无法收集和传输支持数字化计划所需的数据，因此需要对其设备进行修改或更换。

对于制作业来说，调查的另一个方面是确定工厂人员如何收集和使用信息。 在许多情况下，模拟设备仍然用于收集有关工厂车间员工活动的信息，这些都需要改变。

您还需要评估其他部门如何接收和使用生产数据，以及他们使用的系统是否能够在整个组织中实施业务数字化。

接下来，我们需要确认什么信息是我们需要的？

为了实现制作业相关的业务流程数字化，您可能不需要成熟的制造运营管理 (MOM) 或制造执行系统，但需要集成来自各种机器的信息以及来自人员和相关流程的数据。

如果您正在考虑使用设备来利用物联网技术，则需要投资云基础设施并监控设备，并在数据传递到内部系统之前为数据提供数据收集存储。

为了连接一系列不同的系统并利用其中的数据，您将需要中间件来整理和转换数据，然后再将其集成到 ERP 中。

这时，适合未来的 ERP 系统就可以成为主要优势。 它使您能够在业务准备就绪时插入 MOM 系统等组件，并自动从各种来源收集数据并协调到业务各个部分的信息流。

在组织面向客户的点，客户越来越倾向于与聊天机器人进行自主交互。 使用包含聊天机器人功能的 ERP 应用程序可以快速将此功能纳入您的客户服务流程。

当明确我们需要的信息侯，您将考虑如何使用这些信息？

业务流程数字化将导致产生大量数据。 如何有效地使用所有数据并保持高效？

包含各种报告和分析工具的 ERP 系统对于让人们根据数据做出决策非常重要。 但人们只能做这么多，可能无法发现一些关键因素。企业越来越多地寻求人工智能和机器学习来帮助识别趋势和异常，并预测未来的事件或问题。 例如，在采购中，人工智能可以协助战略采购和供应商风险监控，以及识别潜在的付款欺诈行为。

然而，仅仅让人工智能完成工作是不够的，您可能需要确保员工收到通知和工具，使他们能够立即采取行动。这就是具有社交媒体类型功能的软件可以提供帮助的地方，它可以向人们推送信息，而无需他们搜索信息。这样BPM的价值就真正体现了。它能有效结合ERP，为企业提供有效的流程解决方案。

最后，我们需要确保治理的安全性和合规性。

除非管理得当，否则数字化项目可能会产生流程和数据问题。 在数据方面，确保基础数据得到清理非常重要。如果公司数据不相关、不准确或不及时，任何由此产生的决策或预测都不会产生良好的结果。

由于数字化组织将有大量数据流动，因此治理的另一个方面是确保数据的安全性和完整性。