研发数字化转型：驱动企业创新和发展的新引擎_数字化到企业创新路径-优快云博客

研发数字化转型是企业在数字化时代保持竞争力的关键举措。通过深度融合先进技术与业务流程，实现了研发模式的根本性变革，提升效率、增强产品创新能力，并构建了以数据为核心驱动力的研发新生态。

1 前言

随着市场环境的快速变化，产品生命周期的不断缩短以及消费者偏好的日益多元化和个性化，企业的产品、服务面临着更多的挑战。传统的研发模式已难以满足企业在创新、效率等多方面的需求。从内部来看，研发过程中的信息孤岛导致部门之间沟通协作效率低下，大量的重复工作浪费了宝贵的资源。从外部环境来说，客户对产品的个性化需求日益增长，传统研发难以快速响应这些复杂多变的需求。

因此，研发数字化转型成为企业在激烈竞争中的生存和发展之道。那么想要成功推行研发数字化转型，必须要理解和解决2个关键问题：为什么企业要进行研发数字化转型？怎么有效推行研发的数字化转型？

2 为什么企业要进行研发数字化转型

图1 研发数字化转型的必要性

全球化竞争：在经济全球化的背景下，企业面临着来自全球各地的竞争对手。为了在激烈的市场竞争中脱颖而出，企业需要不断提高产品的创新能力和研发效率，快速推出满足市场需求的产品。研发数字化转型可以帮助企业更好地整合全球的研发资源，提高研发的协同性和效率，增强企业的核心竞争力。

客户需求变化：随着客户对产品的个性化、定制化需求越来越高，企业需要更加快速地响应客户的需求，不断推出符合客户需求的产品。研发数字化转型可以帮助企业更好地收集、分析客户需求数据，实现产品的个性化设计和定制化生产，提高客户满意度和市场占有率。

国家政策鼓励：数字化转型已经作为国家战略的重要组成部分，国家出台了一系列政策措施鼓励企业进行数字化转型，包括《关于推动制造业高质量发展的意见》《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》等政策文件，为企业研发数字化转型提供了政策支持和引导。

行业标准规范：相关行业组织和标准化机构制定了一系列的数字化标准和规范，如数据管理标准、数字化研发流程标准等，为企业研发数字化转型提供了标准依据和参考，促进了研发数字化转型的规范化和标准化发展。

提高研发效率：传统的研发模式存在着流程繁琐、沟通不畅、数据管理困难等问题，导致研发周期较长、效率低下。研发数字化转型可以通过优化研发流程、实现数据的自动化采集和分析、加强团队的协同工作等方式，提高研发的效率和质量，缩短产品的研发周期，降低研发成本。

提升企业创新能力：数字化技术为企业提供了更多的创新工具和方法，如虚拟仿真、数字孪生等。企业可以利用这些技术进行产品的模拟设计、测试和优化，提前发现和解决潜在的问题，降低创新风险，提高创新的成功率。

3 怎么有效推行研发的数字化转型

数字化转型的核心在于“业务”，其本质是业务转型升级后通过数字化的技术手段承载，形成基于新业务模式运转的载体，提升研发的运行效率和质量。这一过程中，需要借助数字化手段实现业务的升级甚至变革，它推动业务与系统双向融合，以业务为核心，数字化技术为驱动，实现研发流程的智能化、自动化，促进研发决策的科学化、精准化。同时，数字化转型还促进了跨部门、跨领域的协同合作，打破了信息孤岛，构建了更加开放、灵活的创新生态体系，持续提升企业核心竞争力。

图2 研发数字化的两大关键

推进研发数字化转型，要围绕“业务流程+数字化系统”找到数字化转型的关键要点和构建相应的能力。

图3 研发数字化转型的三个要点

企业都希望研发能够以公司战略为目标驱动研发的效率、质量提升，在实际运行过程中必须抓住的三个要点：

1）业务流程：业务流程梳理优化在一定时间内能局部提升研发效率，但提升到一定阶段就会出现效率下降、流程与业务执行偏差等问题。因为缺少数字化系统的承载和运转，导致研发过程的大量信息传递低效、失真，评审决策缺少数据支撑。

2）数字化系统：企业内部有了相对全面的数字化系统，但系统建设的角度更多是从功能层面、管理层面去设计，缺乏和业务流程的深度融合，往往在企业就会出现两张皮，线上和线下各一套运行方式，导致内耗严重。

3）组织人才：企业的流程和数字化系统已经融合，但是人员的遵从度低、排斥，导致系统用不起来，是人的意识、认知和能力问题。

所以企业需要长期构建三个方面的能力：解决“业务流程”问题的能力、解决“数字化落地”问题的能力、解决“人”的问题的能力。

图4 研发数字化转型需要长期构建的三个能力

1）解决“业务流程”的能力：

流程设计能力：结合行业、产业、业务模式特点，标杆实践对标，基于未来的中长期发展目标设计一套满足研发运作的流程，匹配业务的实际运作。

流程推广能力：流程代表的是业务秩序，设计过程中流程设计人员+执行人员共同规划设计，充分研讨评估可行性、时效性，模拟实际场景进行试跑验证，确保设计流程与业务运行的匹配性、一致性。

配套设计能力：保障流程在执行过程中效果不回退，需要建立相应的管理机制对新流程应用的成效度量，客观呈现结果。

图5 业务流程的关键能力

2）解决“数字化落地”的能力：基于4A架构方法逐层展开，通过业务架构明确企业业务的整体方向、范围和目标，使业务流程与企业战略一致。业务流程为业务架构提供明确的实现路径，通过展示业务活动顺序和逻辑关系，支撑业务架构中各模块协同工作；将流程活动产生的数据、信息、文档等对象化，清晰流转路径和跨系统的协同关系，以及承载业务流程的系统模块、应用功能等，形成数字化的信息架构和应用架构；规划数字化系统的技术架构和技术平台选型，实现从业务流程到数字化系统的融合落地。

图6 数字化系统设计与落地的能力

3）解决“人”的能力：人的意识和能力需以业务流程的角色职责和目标为核心，建立人才的培养体系和任职资格体系，以系统性培养和任职资格进行双轮驱动，统一人员的认知，提升人员的能力。同时建立广泛的宣传、推广渠道，高频传递形成数字化转型的良好氛围。

图7 统一人员认知和能力提升

研发数字化转型是企业提升竞争力和实现可持续发展的必由之路。通过明确需求、引入先进技术、优化流程与协同、培养人才与团队等措施，企业可以顺利推进研发数字化转型。在转型过程中，企业需关注变革阻力、数据孤岛和技术选型等常见问题，并采取相应的解决思路。通过数字化转型的成功实施，企业可以显著提升研发效率、增强创新能力、降低成本与风险，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。

4 研发数字化转型的常见问题

4.1 业务流程与数字化系统的融合问题

业务流程到数字化系统落地细节难以展开：业务流程的设计不会对系统落地的全面细节展开，例如哪些场景需要在线下完成、哪些场景需要线上流转，所以在业务流程落地到数字化系统中必然要进行逐层转化，从业务架构-信息架构-应用架构-技术架构全面对齐，且在数字化系统实现过程中必须全面展开业务场景细节才能确保业务流程与数字化系统的紧密融合。

业务流程复杂多样性：不同企业或同一企业的不同产业有各自独特的业务流程，这些流程之间都有强的依赖关系，其流转路径、数据传递往往都是跨组织、跨系统的，且可能随着时间、市场变化和业务发展不断调整。数字化系统的兼容性、可扩展性要求极高，使得数字化系统的选型和规划尤为重要。

业务流程与数字化系统的升级目标与节奏：业务流程的优化和数字化升级一般都是不同团队负责，容易出现目标、节奏及应用的脱节，必须统一规划，两者融合，协同推进才能保证数字化落地的效果。

图8 业务流程与系统融合的问题

4.2 数据管理与业务流程的协同问题

业务流程与数据的脱节：数据生成没有与具体的业务活动紧密结合，导致流程中断无法执行、信息传递失真影响决策质量。

缺乏统一的数据管理标准：不同部门可能采用不同的数据格式、编码规则和计量单位，导致数据的不一致性和不可比性，其无法在企业内部共享和整合。数据的产生、存储、使用和维护涉及多个部门和人员，但往往没有明确的数据责任划分。这使得数据管理混乱，出现问题时难以确定责任人。

需要建立数据管理机制，明确数据与业务流程的关联关系、流转路径、应用场景，统一数据的格式、编码规则、数据字典等。

图9 项目管理的流程和数据拧合、流转

图10 人员对研发数字化转型接受的过程

4.3 人员抵触情绪

工作习惯改变不适：员工已经习惯了传统的研发方式和工作流程，数字化转型要求他们学习新的工具和方法，这可能会让他们感到不适应和抵触。

对新技术缺乏信心：部分员工可能对数字化技术的可靠性和稳定性存在疑虑，担心新技术会带来更多的问题而不是解决方案。

沟通协作障碍：数字化转型可能会改变团队内部的沟通和协作方式，员工可能会感到不适应和抵触。

需要对研发数字化转型的价值、必要性进行全面的宣传，并且对人员深度的赋能，拉齐认知共同推进，形成良好的数字化转型文化氛围。

图11 全面宣传赋能研发数字化转型升级

4.4 系统集成难题

数据结构差异和标准不一致：不同的数字化工具和平台往往采用不同的数据结构来存储和管理数据，这种差异使得数据在不同工具和平台之间的传输和共享变得困难。不同的工具和平台也可能采用不同的数据标准，这导致在集成过程中，需要进行大量的数据转换和标准化工作，需要制定统一的数据标准和接口规范，促进不同工具和平台之间的数据交换和功能集成。

接口与协议不统一：许多数字化工具和平台并没有提供通用的接口，使得它们之间难以直接进行数据交换和功能调用。不同的工具和平台可能使用不同的通信协议，出现协议不兼容会阻碍它们之间的集成。可以选择具有良好开放性和兼容性的数字化工具和平台，减少集成的难度和成本。

权限管理复杂：集成多个工具和平台后，用户权限管理变得更加复杂。不同的用户可能需要在不同的系统中拥有不同的权限，而且这些权限需要在集成的环境中进行统一管理。可以基于最小权限原则分配权限，只给用户分配完成其工作任务所需的最小权限，降低权限滥用和安全风险。并且整合各个系统的权限管理功能，实现统一的用户认证、授权和访问控制。

5 研发数字化的建设经验分享

建设案例：某大型制造企业通过实施产品创新数字化项目，成功实现了从产品设计到生产制造的全面数字化。该项目不仅提高了产品设计的效率和精度，还大幅降低了生产成本和周期。关键成功因素包括：

明确的数字化战略：企业高层对数字化转型有清晰的认识和坚定的决心，为项目提供了强有力的支持。

科学的规划与实施：业务流程和数字化系统统一规划，全视角分析梳理，清晰业务优化方向，分步实施推进，充分研讨和局部试点验证。同步设计数字化系统的4A架构，确保业务流程与数字化系统的深度融合，实现业务流程-数字化系统的有效落地。

图12 研发数字化战略规划方法论

全员参与与培训：企业注重员工的参与和培训，统一全员对研发数字化转型的认知，理解数字化带来的企业价值、个人价值。

图13 基于业务需求的人才培养

研发数字化转型是企业在数字化时代保持竞争力的关键举措。通过深度融合先进技术与业务流程，实现了研发模式的根本性变革，提升效率、增强产品创新能力，并构建了以数据为核心驱动力的研发新生态。这一转型不仅重塑了研发的工作方式，更为企业的可持续发展奠定了坚实的基础。

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