光阴流转，岁月飞逝。转眼间又到了岁末年终，可以说2023年是既寻常又充满挑战的一年，它寻常在我们终于可以如3年前一样，不必再受疫情的限制，能够正常的开展生产生活。而2023年又是充满挑战的，作为疫后经济恢复的关键期，面对更加复杂的市场环境，领先企业的重新洗牌，如何才能杀出重围，“破局”成为各行各业中企业的首要难题。

值此2023年收关之际，各位IT伙伴们都在如火如荼的展开年度盘点工作，梳理2023年的数字化到底做了哪些事，取得了哪些成果，同时也在为2024谋发展，做布局。这一节点，CIO发展中心特于12月8日举办高科技行业闭门云聊天，诚邀多位来自于高科技企业的数字化负责人在线阐述，让我们一起看看他们今年做了哪些事，明年又将做哪些事。

一、勤练内功，偿还技术债成为主旋律

客观来说，数字化转型推动了各行各业的发展。在制造业领域，数字化转型使得生产过程更加自动化和智能化，从而提高了生产效率和产品质量；在零售业，数字化转型改变了消费者购物习惯，促进了线上销售的增长；在医疗保健领域，数字化转型改善了医疗服务的质量和效率，同时也降低了医疗成本。数字化转型虽然好处较多，但也带来了一些挑战和风险。

首要的一大挑战就是数据安全问题。随着越来越多企业步入数字化转型深水区，数据在企业运营中发挥的指导作用越强，企业对数据的依赖性就会越大，随之而来的数据泄露和黑客攻击的风险也相应增加，这也成了一部分企业对数字化转型望而却步的原因。

其次，数字化转型还需要大量的资金和技术支持。当前我国进行数字化转型的主力军基本上由国企及大型民企组成，不管是依靠自身力量还是与数字化转型服务商合作，他们都拥有绝对的主动权。而数量庞大的中小企业作为实体经济的重要组成部分，则可能因资金、人才、技术上的困难，无法推动数字化转型，这也是我国目前产业数字化转型的重点和难点。

来自半导体企业的沈总谈到，半导体是一个周期性非常强的行业，自2022年达到顶点后，一直处于一个下行的状态，大部分企业都在艰难度日。因此，他们企业在2023年的工作重点是清理技术欠债，系统升级换代，如SAP、MES以及其他一些系统，自动化的升级和迭代，以及数据安全的布局。在2024年，他们仍会延续，为下一轮周期的到来奠定基础。

2023年，很多CIO说的最多的一个字就是“难”。面对如此艰难的大环境，来自钢铁行业的徐总也谈到：“解封后，钢铁行业曾迎来过一段短暂的美好时光，但大趋势仍是直线下滑的状态。重点体现在产品价格和市场需求的下滑，且上游钢厂总产量减产，亏损是整个行业的普遍现象。

我们企业所处的位置是钢厂和客户中间，在分销、服务以及简单加工的业务上，我们也承受了因价格下降所带来的损失。2023年，我们在数字化领域主要的工作是“强内功”，包括ERP的升级和人力工作的数字化升级。例如仓储环节用纸笔的记录改造为使用PDA、条码的扫码等。

总体来讲，我们2023年的工作是“试点”进行，2024年我们将把试点场景中取得成果的经验，复制到所有生产线。例如，今年实现了通过数据直采和记录分析提升效率，明年的重要工作的就是规模化复制。”

此外，他还提到在经营层面，他们的工作重点是主数据管理，由于他们有十个基地，每一家子公司之间数据的属性，以及基础业务代码属性不同，所以成为巨大痛点。另外，在生产线上也会进行一些辅助排产的软件开发。在2024年，企业会加大投入人力、财力、物力去做一些企业高速发展时无暇顾及或者是不愿意触及的企业深层次管理工作。

可见身处下行周期，企业往往会更加着重于练好内功，所谓打铁还需自身硬，对于以上两家强周期性的企业而言，或许只有在环境差时将内功练好，或许在下一个周期到来之时，才不会手忙脚乱，从而迸发出更大的能量。

二、拥抱新技术，优化渠道实现高效协同

对于消费电子行业来说，这几年也是比较艰难的。尤其对于学习用品企业而言，最大的挑战就是受到政策的影响，“双减”政策中对于教育产品的限制很严格，带来了一些难以克服的阵痛。另外一方面是近几年出生率大大下降，学龄人口的变化，会导致几年后入学的孩子变少，这些不可逆的影响因素，对于学习用品企业提出了新的挑战。

在这样的背景下，来自某学习用品企业的唐总介绍说：2023年他们的重点工作就是利用数字化去实现降本增效。

“在营销侧，我们的重点工作就是全渠道的数字化，帮助代理商提升效率，主要就是零售的转型，由于产品的利润在持续变薄，所以利益链也在逐渐缩短，因此我们要帮助代理商构筑零售能力，线上线下融合能力。”唐总讲到，“在工厂内，我们以智能制造为核心目标，围绕仓储物流的自动化，来提升配送人员和仓储人员的效率，一个是搭建立体货架，实现自动收发货，另外通过AGV来提升物流的效率，目前我们的仓储配送人员已经减掉三分之一，在投入产出上，一年半就可以收回成本。”

2024年，他们将持续推进智能制造和渠道数字化，或许还会进一步考虑AI的能力，让AI来赋能，提升效率。

目前来看，针对AI的应用，很多IT同仁最担忧的就是数据安全问题，如果公司内部的数据上了AI，可能就会有不可预测的风险。目前来说如果使用公有云的openAI，可能无法支持私有化，即使是支持私有化的模型也需要巨大的算力和资金投入，所以对于AI的应用还是有很大的挑战。

对此，某企业的张总向大家分享了他对于AI的应用经验：

我认为目前AI的主流应用，一个是自然语言处理分析，与爬虫工具相结合，例如线上的评论和分析，需求分析的提取；另一个场景就是与企业内部的产品研发、技术服务知识库相结合，进行智能问答；还有一个就是市场洞察和竞品分析，通过AI来提取一些市场上的公域信息，通过图片转文字或者是语音转文字等工具，来提取出市场上的竞品信息。

在使用AI如何保证信息安全的考量上，我们目前尝试的是通过不同的接入端，来进行敏感信息的过滤。具体做法是我们打造了两个知识库，一个是对内的，一个是对外的，对外的可以连接公网，对内的只针对内部员工。通过内部知识库的建立，所带来的知识共享和协同效率的提升是非常显著的。我们将研发的产品说明书，历史文档等资料导入到知识库，提供给不同部门，基于自然语言逻辑进行知识检索，效率还是非常高的。

在我之前任职的企业中，销售领域的合同和标书处理，重要条款的生成，通过AI也能大大减少负责标书人员的手工作业量。另外在合同的风险识别上，将历史合同形成标签，扫描新合同就能够与历史合同中的条款进行对比，就能够识别出存在的风险。

另外一个对于AI很好的应用就是与流程的自动化工具进行集成，也就是数字员工的概念。例如有人问有多少天事假，背后的逻辑就是他想请假，就可以自动调取请假电子流，自动进行逻辑的对接。

在智能制造领域，通过AI，进行产线的自动控制，工业质检、工业视觉的应用，也是很方便的。在工厂建设的初期，原料的搬运以及设备的控制，全场通过WIFI和AI进行连接，精准定位也是一个重要的应用。

如张总所说，AI的应用场景非常多，但需要结合企业实际情况来发挥AI的作用。与以上分享嘉宾不同的是，来自新能源行业的赵总谈到他所在的行业，近两年发展的还是不错的，不论是国家角度的支持，还是国际市场的趋势，新能源都在向着好的方向发展。但相对来说，竞争也是非常激烈的，因此他们本年度所做的工作也是“补功课”，例如项目管理的系统支持，营销系统的支持。对于像AI这样的新技术，他们更多的是希望能够直接应用成熟的解决方案，而不是自己根据大数据来进行算法的研发。

可见不论是处于下行周期还是上行周期的企业，大家在未来对于AI还是充满各种期望的，或许AI与自动化的结合也将成为企业提升效率的重要手段之一。

三、明确界限，IT与OT齐头并进

谈到自动化，IT与OT的融合一直是一个令CIO们头疼的课题，不但需要去思考IT和OT如何去定位 ，过去基本上是IT负责系统，服务器和机房，OT主要负责设备，而且要思考随着连通性的持续提升，信息流被打通，自动化程度越来越高，如何将自动化设备与系统集成。

很多企业在组织架构层面，都会面临如何定位IT和OT的关系。一种做法是OT归生产部负责，IT由IT部门负责，IT下挂一个自动化团队，负责一些设备的工作，这就拓展了IT部门的边界。另外一种就是采用ISA95四层架构，不去考量IT和OT的关系，使整个架构都是统一的。还有一种就是IT只负责系统，OT由工程部或者生产部负责，独立开展。

对此，张总表示：“我认为IT和OT需要有分工模式，IT负责软件方向，我们的工业自动化研究所负责设备的自动化。在实践上，我们的IT部门打造了排程系统，将每个集团之间搬运的物料或者中间件，托盘等匹配好，去调度设备。另外在环境能源的控制上，我们结合了一些云端技术来进行自动调节。所以我们的设备和系统的链接可以说还是由IT来负责的。”

徐总讲到：“一类是我们将ERP和生产线打通，实现双向通行，指令可以一直下达到产线上，但是在过程中，能够明显感受到传统的设备部门，自动化部门，依赖他们与ERP对接是很难的，原因在于连接ERP后涉及到投料、加工、产出、包装、调运等环节，这远远超出了一个自动化部门所能覆盖的领域，其实是生产全流程的打通。这时候就需要我们的数字化中心，从全流程的角度去关注，评估传统线下流程，用新的方法进行打通。对于我们来说，相当于在产线和ERP两个层面中加入一个承上启下的“类MES”系统，因此需要将一些系统规则和公式记录到系统中，同时也要把一些产线的数据和状态信息，有关生产的计划记录到ERP中。整体来看，涉及到流程的工作，我认为还是由IT来牵头会比较好，因为生产部门的视角往往会比较有限，无法全面覆盖到所有环节。”

对于单点的数字化采集工作，总量较大，徐总认为由自动化和设备维护部门来牵头会比较理想，数据产出后，还是由IT部门来进行分析。对于生产管理部门来说，最重要的就是可视化图表，还是要通过BI或者是一些工具才能得出结果，所以IT应当更倾向于数据使用这一方，而现场作业的保障，应当由OT和设备的团队来承担。

不同的行业，面临的问题也是不同的，所以对于IT和OT职责的划分，也无法得出一个标准的答案，回到根本，还是要思考清楚如何通过IT与OT的深度融合，来挖掘出更大的数据价值，为业务提供帮助，并支持企业领导层决策，这才是意义所在。

四、结语：强内功，补基础，等风来

从以上各位嘉宾的分享中能够看出，2023年大部分企业仍处于下行周期中，即使是极少数处于上行周期的企业，其发展也面临着严峻的挑战。一个“难”字足以概括2023年大部分CIO处境。因此不难发现，虽然很多企业已经步入数字化的深水区，但脚步走的却是愈发谨慎的，2023年大家的普遍做法还是强内功，去风险。因此很多CIO说2023年是一个补数字化“欠债”的年头！确实如此，小编看来补欠债正是强基础，基础足够牢，才能在风来时翩翩起舞！