数字化转型涉及领域广、职员多、周期长。即便制订了准确的原则
，推进起来也很容易走偏。下面这些问题
，现实中都是很容易泛起的：

我们强调全员加入。可是
，各人知道自己做什么吗？

我们强调一把手工程。可是
，一把手被误导这么办？

我们强调信息集成。可是
，人们使用数据时却经常发明：数据质量不睬想
，没步伐使用。

我们强调人工智能。可是
，操作阶段经常做外貌文章。

我们强调价值驱动。可是
，这种提法往往无法落地、也可能导致急功近利。

我们强调机械代人。可是
，许多地方是没有步伐取代人的、经济上也纷歧定合适。

有人强调“一键化”。可是
，一键化经常没有经济价值。

.......

大型企业推进数字换转型
，需要一个抓手、一个纲要性目的：这个目的各人都听得懂、代表准确的偏向；向导便于推进、中层便于管理、下层便于落实。即所谓“纲举目张”。有了这样的抓手
，才华万众一心的
，真正把数字化转型搞好。

好比
，某些离散制造业推进“全数字化设计”、某些钢铁企业推动“按周交货”、某些企业推进零缺陷。我有一个想法
，把这个抓手界说为“不犯二次错、做得好一点”。

若是能做到“不犯二次错”
，则企业的管理能力一定是提高的
，恒久看一定有经济性。我们不要求“不出错”
，以是可行性高。智慧人不是不出错
，而是不犯两次相同的过失。以是
，“不犯二次错”是禁止易做到的。然而
，人禁止易做到的事情
，恰恰是数字化转型的优势。

要做到“不犯二次错”
，首先要知道错在什么地方。在工业企业中
，要做到这一点就必需实现生产历程的数字化可追溯
，才华找到“出错”的缘故原由。为此
，必需实现跨工序的、周全的信息集成
，也就包管了数据集成的质量。好比
，钢厂的产品泛起质量问题时
，必需把生产历程的要害数据都记下来
，才华找到真正的缘故原由。有时间
，“质量问题”是与用户和产品规格相关的。以是
，数据集成时需要把用户以及用户的需求特点记下来。这样
，就要求对用户需求自己更好地数字化。质量问题还可能和质料、操作、装备有关。这样
，又需要把这些信息集成起来。

接着
，为了阻止再次“出错”
，就要在下次可能出错之条件醒。要做好这一点
，不但要把问题剖析透彻
，还要把预警的要领写在盘算机中
，并与生产管理团结起来。这又需要合适的工业互联网平台支持。

“不犯二次错”
，可以是公司对部分的要求、也可以是部分对小我私家的要求。故而向导是容易“抓”的、容易推进的。同时
，部分和小我私家要实现这个目的
，自然会对信息网络、集成做出要求
，对数据剖析的工具做出要求、对知识沉淀工具提出要求。这样平台和数据集成的事情就禁止易走偏了。这样
，要求就可以层层转达下去
，阻止走偏。

“做得更好点”是“不犯二次错”的一个增补。在某些场合禁止易定

“出错”。那就去要求“做得更好点”：效率高一点、本钱低一点、能耗少一点。这样的要求
，同样可以层层转达下去。

于是
，“一把手工程”、“全员加入”、“信息集成”、“价值驱动”等众多的要求
，就被统一在这样简朴的要求中了。这就叫“纲举目张”。

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