面对疫情，制造企业大力开展各种模式在线销售，实现企业业绩增长；加大企业研发投入，推动企业产品转型升级；同时推动实现企业数字、智慧、互联网转型。

企业应基于自身应用场景选择适合自身的领域，而不拘泥于“云、大、物、智”其中某一个领域。

数字化转型新思路：平台式敏捷数字化，核心是快。企业应选择能适应“快”响应的低代码应用平台，提高至少60%以上效率的应用与服务，灵动应用数字化引擎中台：以此实现基于前端业务需求快速构建场景类、业务类、系统类等不同层级的创新应用；基于互联网的产业链生态级协同应用与连接；将产业、行业、企业数据积累转化成数字资产。

疫情造成的进出口贸易停滞业务危机，我们提出了“数字红太阳”战略。包括全员营销、全力开发新产品、降低公司成本、提高生产效率、现金流为王、构建网络组织体系以及新的激励机制。

对于制造型企业来说，数字化转型意味着新的价值主张与引领模式，无可避免地对原有模式产生冲突。前期企业要集合一批拥护数字化转型的年轻业务骨干；要整合筛选员工队伍；坐好“一把手”椅子坚定不移。在探索方面：利用互联网平台进行业务变革；构建从市场到营销的闭环研发平台；加强供应链两端联系，特别是企业上游的延伸，把控好生产成本以及供应链；用新技术加快产品创新与服务转型，从单纯的卖产品转向卖服务；结合产业上下游，探索打造产业链生态圈平台。

一切业务数字化，一切数字业务化。

制造业是经济的排头兵，疫情下制造行业的发展能带动经济全面复兴。

面向企业内部，我们主打“生产+互联网”，运用工厂管理、服务管理、产品数据收集等系统全面整理优化提升生产效率，增值增效；企业外部主要是延伸价值链，利用数字化技术采集车辆数据提供给客户使用，并尝试车辆数据与现场结合从而提升服务体验，实现应用场景的互联互通。

未来怎么把包括供应商、协作企业、产品、用户等在内的所有信息资源实现互联互通、实现平台化运营的转变是我们应该思考的。

对于疫情中表现的不足，首先要加大工厂层面数字化运用，特别是在物联网和工厂数据的生成分析，构建数字化生产运营平台；从端到端打造柔性供应链，避免单个供应商造成的一些影响；客户端方面从关注客户需求到关注客户的客户，虽然主要业务还是to B，但聚焦点有所改变。

最先进的技术不见得是最合适的，简单的技术或许能实现目标。例如车间环境复杂，我们却仅仅以一个7*7cm的二维码就实现了质量信息的传递，非高精尖的技术收获了不错的效果。各企业要针对各自的业务场景，选择最合适的技术。

数字化转型再困难，制造业同仁应保持初心不变，坚定不移地走下去。

数字化面临着新的挑战：用户期望值提升以及越来越庞大的IT架构难以满足。这两个问题不解决，很多企业的数字化计划将无法拓展。

实现企业业务运转既快又安全从而在数字经济中加速创新，要确保从LAN向WAN以及WAN向LAN的转变快速迅捷；办公环境要从封闭走向开放，同时确保组织安全；要充分发挥网络及工具平台作用，在现有的基础设施、员工及工具上挖掘更多价值。

除此之外，制造业企业应选用市场上先进高效的成熟技术降低成本、扩大业务范围。

我们生产工业车辆，不仅与智能制造相关，更是与智能产品、智能服务相关，三者是相互融合的。做好智能产品与智能服务，才构建成完整的智能制造，原来的ERP体系才能获得更准确的预测。

智能制造第一阶段更多的是以机器代替人员，后续第二阶段更多的是将重心放到智能生产线、物流搬运方面。

疫情对传统劳动密集型制造业的生产模式造成很大的冲击，要以智能制造的背景和信息化的基础，结合数字化、智能化、网络化建设防控企业风险。

跨界生产，实施产线改造方面要有智能制造的能力与柔性生产基础；数字化要兼顾设计与设备，反应迅速地完成新产品开发；数字化转型的价值体现在生产效率和产品质量上。

智能制造过程中，精益是核心。“三不要三协同”：不要在落后的工艺上搞智能化和数字化、不要在落后的产品上搞智能化、不要在不具备数字化网络化设备的基础上搞数字化；精益改进与数字化要协同推进、产品优化与智能制造协同推进、数字化与平台化协同推进。

智能化工厂与协同办公平台帮助应对疫情带来的变化；制造业服务化带来环卫商机，比如在环卫方面实现垃圾收转运的透明化以及人员追溯管理，保证环卫工作正常运转。

柔性生产得益于企业长久以来的创新机制、灵活的数字化设计平台以及产品快速创新平台。短时间内进行转型研发，内部创造性、智能化团队发挥的作用不容忽视。

建设智能工厂，公司可网罗各领域专家成立顶层组织，并选择一个有能力有威望有经验的决策人持有一票否决权，整体把控到位；要从目标开始，将智能工厂的技术架构、应用方针、控制流程等全部定下来；企业还要有优秀的成本控制能力和一流的质量保证能力，利用智能化手段应变各类风险。

针对智能工厂，主要是IT和OT的两化融合，通过互联互通使生产过程更加一体化、透明化、智能化，资讯与资讯之间的信息因果关系明确化。建设智能工厂能够降低库存、优化生产节拍、从预防性维护到预测性维护、减少生产档期、成本优化、改善资金流等优势。

企业柔性生产要具有强大灵活的供应链、良好的供应基础，足以快速以最低成本改造产线，灵活转场；产品转变比较大的时候，则考验着员工技能。

建设智能工厂要实时把握市场动态，业务场景与高端技术要互相适配、双向选择；组织变更要适宜产品、市场和数据驱动的高效快速响应，建立起更横向、协作更顺畅、沟通更灵活的组织。

制造业云服务的痛点——点位：制造业生产、营销、库存和供应量是企业核心，信息化技术处在支撑角色。成本因素：存量设备较多，上云会导致原有设备的浪费，制造业优势极度成本敏感型行业。业务复杂度：核心系统业务复杂，且对于安全性和稳定性要求较高，运维团队能力不足导致止步不前。

智能制造七大场景：智能服务、智能调度、可视化与移动应用、智能物流、智能物料、智能质控、智能设备管理。

每家企业在疫情中都面临了很大的挑战，但是从成本和IT系统的稳定性、可持续性来讲，大家都不停地在平衡中，我们要从实际分析找到正确方向。

我对稳定性和可持续性是有绝对非常高的要求的，所以肯定会走云化部署。

从工业互联网来说，由于数据量特别大，希望能直接利用5G技术。目前所用的有线网络，在应对一些问题上可能会经常导致数据的中断，从而导致数据的不连续，所以企业会更加重视网端，希望5G能够解决这些问题。

IT技术的应用要契合数字化转型的目标，一般从系统的应用方面、使用范围、成本、性价比等多方面去考虑。

数据热度按照等级来划分，不同热度的数据存储在不同的云上，可以很大程度的节省我们的存储成本。对于和公司密切相关的、核心的数据保密性较强的，这一类的系统其实倾向于本地部署；但对于涉及海外、交互性比较强的数据，其实云部署会更好。对于计算的资源是有需求的，但是又要考虑成本性的，使用频率又不是很高的，在IT部署时可以考虑云计算云部署的资源。

作为直升机装备的研发单位，我们做架构设计考虑的原则是：架构使用标准化、应用架构的组件化、数据架构的共享化、技术架构自主化。做机构则从三个维度出发：企业维、产品维、价值链维。

云网融合概念上是云计算加广域网，我们更多的是局域网。我们自己内部来讲是在虚拟化上来建设私有云。现在的虚拟化是势在必行要去做的一个事，因为从服务器存储来讲，在我们内部的环境当中，随着我们的业务、相关IT需求的提升，这种私有云、虚拟化是非常紧迫的。

对于制造型企业而言，内部信息系统的架构和云主机怎么样去进行支配，需要区别对待。

在很多边缘计算，我们已经推行了私有云和公有云业务的分层。边缘计算的定义是在你的数据中心和数据采之间要设立一个边缘处理的计算节点。边缘计算的处理节点一方面是为了扫无用的一些数据，另一方面还是对数据进行一些组织。对于这个，我们内部也一直在探讨它的必要性。