数字化转型涉及范畴广、人员多、周期长。即便制订了精确的原则，推动起来也很轻易走偏。下面这些问题，实际中都是很轻易出现的：
l 我们强调全员介入。然则，大年夜家知道本身做什么吗？
l 我们强调一把手工程。然则，一把手被误导这么办？
l 我们强调信息集成。然则，人们应用数据时却经常发明：数据质量不睬想，没办法应用。
l 我们强调人工智能。然则，操作阶段经常做外面文章。
l 我们强调价值驱动。然则，这种提法往往无法落地、也可能导致急功近利。
l 我们强调机械代人。然则，很多处所是没有办法代替身的、经济上也不必定合适。
l 有人强调“一键化”。然则，一键化经常没有经济价值。
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大年夜型企业推动数字换转型，须要一个抓手、一个纲领性目标：这个目标大年夜家都听得懂、代表精确的偏向；引导便于推动、中层便于治理、基层便于落实。即所谓“纲举目张”。有了如许的抓手，才能举国同心的，真正把数字化转型搞好。
比如，某些离散制造业推动“全数字化设计”、某些钢铁企业推动“按周交货”、某些企业推动零缺点。我有一个设法主意，把这个抓手定义为“不犯二次错、做得好一点”。
假如能做到“不犯二次错”，则企业的治理才能必定是进步的，经久看必定有经济性。我们不请求“不犯错”，所以可行性高。聪慧人不是不犯错，而是不犯两次雷同的缺点。所以，“不犯二次错”是不轻易做到的。然而，人不轻易做到的工作，恰好是数字化转型的优势。
要做到“不犯二次错”，起重要知道错在什么处所。在工业企业中，要做到这一点就必须实现临盆过程的数字化可追溯，才能找到“犯错”的原因。为此，必须实现跨工序的、周全的信息集成，也就包管了数据集成的质量。比如，钢厂的产品出现质量问题时，必须把临盆过程的关键数据都记下来，才能找到真正的原因。有时刻，“质量问题”是与用户和产品规格相干的。所以，数据集成时须要把用户以及用户的需求特点记下来。如许，就请求对用户需求本身更好地数字化。质量问题还可能和原料、操作、设备有关。如许，又须要把这些信息集成起来。
接着，为了避免再次“犯错”，就要鄙人次可能犯错之前提示。要做好这一点，不仅要把问题分析透辟，还要把预警的办法写在计算机中，并与临盆治理结合起来。这又须要合适的工业互联网平台支撑。
“不犯二次错”，可所以公司对部分的请求、也可所以部分对小我的请求。故而引导是轻易“抓”的、轻易推动的。同时，部分和小我要实现这个目标，天然会对信息收集、集成做出请求，对数据分析的对象做出请求、对常识沉淀对象提出请求。如许平台和数据集成的工作就不轻易走偏了。如许，请求就可以层层传递下去，避免走偏。
“做得更好点”是“不犯二次错”的一个弥补。在某些场合不轻易定义“犯错”。那就去请求“做得更好点”：效力高一点、成本低一点、能耗少一点。如许的请求，同样可以层层传递下去。
于是，“一把手工程”、“全员介入”、“信息集成”、“价值驱动”等浩瀚的请求，就被同一在如许简单的请求中了。这就叫“纲举目张”。
