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管理会计看后疫情时代的制造企业数字化之路

文章来源:CMA官方订阅号

发布时间:2022-05-05 13:25

阅读:1571

充满变革的时代往往机遇与风险并存,有的企业黯然退出舞台,也有企业在历经挑战后重焕生机。对于制造企业而言,尤其在持续性疫情影响下,怎样才能保持可持续竞争力?数字化转型早决策、早落地是必要选择。面对数字化转型,企业既要考虑数字化技术能解决什么问题,也要思考组织文化如何适应未来数字化的变革,同时还要考虑人才梯度的建设和跨界人才的引进。然而,尽管很多企业意识到数字化转型的必要性,但在转型实践过程中仍面临着严峻挑战,较为普遍的是几方面原因。

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人才储备不足。未能充分认识数字化转型的必要性是制造企业数字化转型困难甚至失败的关键原因之一,本质是企业人才发展与专业性储备不足。人才储备方面的问题主要表现为相关培训缺失、培育能力弱,缺乏高素质的数字复合人才。实现制造企业的数字化转型,关键在于促成组织内部人员思维与认知发生革命,使其形成更准确、客观的现实判断。企业的数字化转型最根本的是人的转型。

转型路径不明。转型的路径不明是制造企业数字化转型失败的又一关键原因。“数据”是制造企业数字化转型的关键要素,对数据的掌控和应用构成了企业数字化转型的核心路径。而大多数制造企业对数据资源的重要性缺乏准确认知,忽略了数据资源,难以把握数字资源全局,在数据使用方面存在不足,无法充分发挥数据价值,阻碍企业数字化转型的推进。

创新生态欠缺。创新是构建企业竞争优势、进一步支持企业高质量发展的核心动力。创新生态强调创新应当遵循生物学规律,着重有机性、系统性及局域协同性培育。制造企业的数字化转型是一项覆盖全产业链的系统性创新工程,由于缺乏系统性的工业互联网平台,产业价值链协同创新格局未形成等原因,制造企业可能出现生产节奏不连续等困难,阻碍其进一步数字化发展。

后疫情时代,全球新一轮科技革命和产业变革并未停止脚步,企业要如何学会数字化生存,如何实现特定背景下的自我突破,转型又该从何处入手?

做好数字化转型顶层设计。企业的数字化转型是一个企业未来5-10年,甚至更长远的战略决策。针对企业的数字化工厂规划是企业家首先要思考的,企业的数字化工厂规划涉及到数字化工厂的设计;产品从设计端经过制造、营销、物流,到客户端全生命周期的梳理;软件的匹配和设计;自动化产线的配套,工业网络的搭建等等诸多方面。所以,前期数字化规划需要各领域的专家、跨界专家来出谋划策,需要企业家和管理层加强外界沟通,明确企业需求、短板和意愿,并与外部专业咨询团队共同制定企业整体转型方案。经过整体规划,咨询团队会对企业的生产流程、产线布局、产线上的人员和节拍等做精益的梳理。

推进数字化应用场景建设。场景成为与成果转化、创新创业并重的第三种促进科技与经济融合的手段,能够极大加速前沿技术产业化落地,推动传统产业转型升级和新产业、新业态、新赛道培育。各地深度挖掘企业转型需求,通过开放场景需求、搭建对接平台、强化政策支撑等,探索以应用场景引领制造业转型升级的新路径。

建立适应性学习机制。适应性学习是适应性管理思维下的组织学习模式。将适应性与组织学习结合,建成良好的适应性学习机制,是推进制造企业数字化转型的重要思路。发展组织学习,推动相关人员充分学习来自行业内外的先进数字实践、技术经验、管理知识等,强化相关人员的数字认知和专业素养,使其能够做出有关组织数字化转型的有利判断并提供相应支持。应用适应性管理思维,增强组织对现实环境和变化趋势等发展要素的客观感知,深入影响组织中个体的思考、动机及相关行为,提升组织学习的环境适应性。

把握各环节的协调与统一。从设计到生产制造、物流、营销,再到客户,如果都用数字化技术打通,数据能利用互联网和工业互联网流畅地在各个环节流通,再有大数据、人工智能等手段对数据分析、算法处理,那以上问题也迎刃而解。

加快数字化时代组织变革。转型离不开人和组织,组织变革是数字化转型的重中之重。转型本身是动态的,在转型过程中如何建立并调整与转型匹配的组织机构,这也是企业领导者必须重点考虑的问题。面临数字化转型的组织变革,既是数字化的,也是动态且持续的。所以,转型转的是领导力,也是组织文化。当确定好数字化转型后,需要推动在变革中建立文化、培养能力、锻炼人才,不要靠等待来复制能力和组织。变革中产生组织是动态,所以组织建设只要把握住方向,不必追求具体的架构和形式,因为数字时代的特点就是变化,核心就是高效、敏捷、开放、平台化。

培育数字孪生体工具。数字孪生是通过虚拟场景实时地反映和预测物理场景,从而优化和改善现实中生产制造的方式。面对制造企业转型路径不明的重要挑战,应用适应性学习机制能提升对组织有关数据资源的认知,达成数字资源完善收集与高质量应用的认知前提,进一步利用数字孪生技术,建立数字孪生体工具,将制造企业的产品等实体与高精度的数字孪生体连接起来,实现多领域、多尺度的融合建模,支持制造企业有效预测数字化转型和运营过程中可能出现的问题,并模拟出最为经济的解决方案,推进企业高水平、可实践的数字化转型系统方案的设计。具体来看,以制造企业的产品为例,应用数字孪生技术建设数字孪生体,可在产品设计阶段建立起产品状态与数字孪生系统之间的完整映射,帮助企业充分解析和修正设计中的问题,从源头上节约成本,提高设计的准确性,并验证产品在真实环境中的性能。在产品的制造阶段,利用数字孪生可以加快产品导入的时间,提高产品设计的质量、降低产品的生产成本和提高产品的交付速度。

构建产业价值链协同。一是发展产学研协同创新机制。充分发挥高校、科研院所在专业领域的资源与创新优势,以制造企业为主体,在政府支持下,完善各主体协同机制,通过共商、共建、共享等模式,实行多单位的数字技术创新积累和转化,重点提升制造企业的经济与社会效益,支持制造企业的数字化转型和高质量发展。二是充分发挥头部企业引领作用,集中资源打造数字化转型标杆,让其他企业在数字化转型中少走弯路、降低风险,创造更丰富的社会效益。

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毕业于北京科技大学会计学专业,会计师,CMA,曾任外资企业财务总监,多年跨行业财务管理、审计、内部管理等工作经验,尤其擅长全面预算管理、成本分析及控制、税收筹划、公司财务分析。长期从事《公司理财》、《财务报表分析》、《会计实务》等财务相关课程的教学工作,具有丰富的教学经验,并参编了《会计核算与税务处理实务(三)建筑施工装修房地产分册》,此书已于2012年10月由经济管理出版社出版,并在《财会通讯》(核心期刊)发表论文《我国钢铁行业上市公司单项财务绩效比较分析 》。

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