1 我國制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀
《2023 中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)》報告顯示全球企業(yè)進(jìn)入“擠壓式轉(zhuǎn)型”階段。大量制造企業(yè)內(nèi)部存在自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力不清晰、轉(zhuǎn)型目標(biāo)不明確、不知該如何進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型或者進(jìn)行了數(shù)字化轉(zhuǎn)型卻沒能得到理想效果的問題，主要原因一方面是對自身數(shù)字化現(xiàn)狀與轉(zhuǎn)型能力狀況不清晰，不能下定決心進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型；另一方面是對自身所需要的轉(zhuǎn)型目標(biāo)與轉(zhuǎn)型切入點不能做到有針對性的適用，照搬其他轉(zhuǎn)型成功企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑而效果并不理想。而通過明確劃分?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型能力成熟度等級，可以讓企業(yè)在了解數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力的構(gòu)成，加深對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理解的基礎(chǔ)上，幫助其重新審視自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力等級現(xiàn)狀，從而更有針對性地進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力的提升，推動其進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程和提高其數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成功率。
2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度評價模型研究
美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的軟件工程研究所 SEI 在20 世紀(jì) 80 年代提出軟件能力成熟度模型（SW-CMM），后期又開發(fā)了包括系統(tǒng)工程成熟度模型（SE-CMM）、軟件人員成熟度模型（P-CMM）、軟件獲取成熟度模型（SA-CMM）等，2001 年形成了成熟度模型的集成版本 CMMI。2004 年，Paul 等參考 CMM 模型和價值鏈理論提出流程成熟度模型（BPMM），并將流程成熟度分為初始級、重復(fù)級、可定義級、可管理級和優(yōu)化級共5 個等級。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念被人們所熟知并逐步運(yùn)用的過程中，國內(nèi)外的專家學(xué)者與各大咨詢機(jī)構(gòu)相繼展開了對數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力成熟度模型或者類似的模型的相關(guān)研究，并得出不同的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力覆蓋維度和成熟度階段，如表 1 可以更直觀對比其差異性。
表 1 國內(nèi)外針對制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力覆蓋維度及成熟度階段的對比
3 制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力成熟度評價指標(biāo)體系
3.1 樣本選取
為了確定制造企業(yè)數(shù)字化改造能力成熟度評價指標(biāo)，為保證評價的科學(xué)客觀，本研究采用專家調(diào)查法邀請山東省兩家制造企業(yè) 9 名信息部管理人員，一家數(shù)字化轉(zhuǎn)型咨詢公司的 6 名顧問，數(shù)字化領(lǐng)域?qū)＜? 人共 19 名專家填寫問卷。
在兩輪調(diào)查中，共發(fā)出 19 份調(diào)查問卷，回收 19份。在第一輪調(diào)查中，向?qū)＜覀儐栐兊谝粋€版本的評價指標(biāo)，獲得專家們對指標(biāo)重要性的評價以及對指標(biāo)修訂的建議。然后再進(jìn)行第二輪調(diào)查。其中 7 名（36.84%）專家非常熟悉相關(guān)評估指標(biāo)，6 名（31.58%）熟悉，5 名（26.32%）一般熟悉，1 名（5.26%）不太熟悉。因此，19 位專家的評價和建議具有高度的可信度和代表性。
3.2 指標(biāo)系數(shù)
表 2 專家意見協(xié)調(diào)程度表
如表 2 所示，二級指標(biāo)的專家意見,協(xié)調(diào)程度 CV在 0.064~0.175，三級指標(biāo)的 CV 為 0.111~0.229，肯德爾和諧系數(shù) W 的計算值為 0.379，三級指標(biāo) W 的計算值為 0.317，通過了 P 檢驗，滿足 CV<0.25 表示咨詢結(jié)果有效，說明咨詢結(jié)果有效且專家對各個指標(biāo)的評價一致性較高。最后確定了數(shù)字化改造能力成熟度評估的初步評估指標(biāo)體系 3 個關(guān)鍵維度、15 個二級指標(biāo)和 32 個三級指標(biāo)，具體見表 3。
表 3 制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度指標(biāo)
3.3 結(jié)果
根據(jù)調(diào)查問卷所得到的制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度指標(biāo)顯示制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力的進(jìn)化受到三個因素的驅(qū)動：數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用、數(shù)字組織結(jié)構(gòu)的管理和數(shù)字價值的創(chuàng)造。數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用能力決定了企業(yè)在研發(fā)、采購和生產(chǎn)中的標(biāo)準(zhǔn)化程度；數(shù)字組織結(jié)構(gòu)的管理能力實質(zhì)企業(yè)獲取數(shù)字資源能否以更加靈活高效的方式，促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；數(shù)字化價值創(chuàng)造能力指數(shù)字化轉(zhuǎn)型活動中各要素之間適配性，反映企業(yè)是否能整合各種資源達(dá)到最大效益。
4 制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力成熟度等級劃分
制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力建設(shè)程度可以通過不同成熟度來劃分，將制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力成熟度等級根據(jù)上文所得到的制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度指標(biāo)劃分為 5 個階段，分別是起步階段、基礎(chǔ)階段、集成階段、優(yōu)化階段、引領(lǐng)階段，具體如下：
1）起步階段：企業(yè)剛意識到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必要性，當(dāng)前數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用水平低，組織結(jié)構(gòu)針對數(shù)字化轉(zhuǎn)型沒有充足準(zhǔn)備，尚未形成數(shù)字化轉(zhuǎn)型的環(huán)境，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力成熟度極低；
2）基礎(chǔ)階段：企業(yè)逐步實行數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用程度增強(qiáng)，數(shù)字化建設(shè)基礎(chǔ)框架形成，但是組織結(jié)構(gòu)變革水平低，不能針對數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略提供較好的支撐，甚至對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的投資回報率可能為負(fù)，戰(zhàn)略規(guī)劃不能進(jìn)行可持續(xù)性實施。
3）集成階段：組織管理改革逐步推進(jìn)，數(shù)字化技術(shù)在企業(yè)各級業(yè)務(wù)流程和管理中廣泛應(yīng)用，技術(shù)因素與數(shù)字化組織管理能力因素有一定的匹配，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的投資回報率逐步提高，數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略初步實施，數(shù)字產(chǎn)業(yè)鏈初步形成；
4）優(yōu)化階段：數(shù)字技術(shù)應(yīng)用不斷升級，組織靈活性增強(qiáng)，數(shù)字化改造戰(zhàn)略得到有效實施，數(shù)字化管理決策效率提高，數(shù)字化生產(chǎn)經(jīng)營效率效果顯著，龍頭企業(yè)引進(jìn)和應(yīng)用其他新技術(shù)，自上而下地提高了企業(yè)資源整合率，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的投資回報率良性循環(huán)；
5）引領(lǐng)階段：數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)成熟，可以把握新技術(shù)發(fā)展的方向，快速更新，持續(xù)性優(yōu)化。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位，可以推動產(chǎn)業(yè)或其他產(chǎn)業(yè)在上游或下游鏈中的數(shù)字化進(jìn)程，促進(jìn)數(shù)字生態(tài)價值鏈的新發(fā)展。
5 結(jié)語
本文通過邀請數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域?qū)＜覍χ圃炱髽I(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力指標(biāo)的重要性進(jìn)行打分，建立制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力成熟度評價指標(biāo)，并由此提出制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力成熟度的 5 個階段，由低到高分別為起步階段，基礎(chǔ)階段、集成階段、優(yōu)化階段、引領(lǐng)階段，更有助于制造企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力評估，從而采取更切實有效的方案。
來源：新工業(yè)網(wǎng)
