日出 发表于 2025-9-15 10:34
  
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飞飞侠 发表于 2025-9-15 10:39
  
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小小胖吃不胖 发表于 2025-9-15 10:44
  
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taoyb 发表于 2025-9-15 10:47
  
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思贤 发表于 2025-9-15 11:01
  
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新手981388 发表于 2025-9-15 11:02
  
2、制造业通常IT人才储备不足,在数字化转型过程中,企业应该自建团队还是完全依赖外部服务?如何找到最佳平衡点?
我的核心观点是:完全自建团队不现实,完全依赖外部服务不可取。最佳路径是找到平衡,建立以自身核心能力为主导、深度融合外部智慧的混合模式。

下面我将详细阐述为什么以及如何做。
一、为什么不能走极端?
1. 为什么不应“完全依赖外部服务”?

    知识转移困难,形成“黑盒”:外部服务商完成项目后,核心技术和系统逻辑可能并未有效传递给企业。一旦出现问题或需要优化,企业会持续受制于人,长期成本高昂。

    缺乏业务深度理解:外部顾问再优秀,也难以在短时间内像内部员工一样深刻理解企业的独特工艺、生产流程、企业文化和管理痛点。这可能导致解决方案“纸上谈兵”,落地效果打折。

    难以构建核心竞争力:数字化转型的本质是业务转型,其核心知识和能力应沉淀在企业内部。完全外包等于将企业的“数字大脑”交给别人,无法形成独特的、可持续的竞争优势。

    响应速度慢:对于生产线上突发的小需求或优化点,依赖外部团队需要走繁琐的流程,响应慢,效率低,可能贻误时机。

2. 为什么不应“完全自建团队”?

    成本高昂:组建一支涵盖架构、开发、数据、安全等全栈能力的高水平IT团队,薪资成本对于制造业企业是巨大的负担。

    技术视野局限:内部团队容易陷入惯性思维,缺乏外界的新技术、新理念和新方法论的输入,可能导致技术选型落后或解决方案僵化。

    招聘与留人困难:优秀的IT人才更倾向于流向互联网公司或专业的科技企业。制造业企业在人才吸引力上处于劣势,招聘难,培养好后被挖走的风险也高。

    项目周期长:从零开始学习、试错,项目推进速度会非常慢,可能无法快速响应市场变化和业务需求。

二、如何找到最佳平衡点?—— “核心自建,外围补充”原则

关键在于区分哪些是企业的“核心能力”,必须自主掌控;哪些是“非核心应用”,可以借助外部力量。

1. 必须自建或培养的核心内部能力:

    IT战略与架构管理:必须有自己的首席信息官(CIO)或数字官(CDO) 以及核心架构师。他们负责制定与业务战略对齐的数字化蓝图,掌控技术方向,并管理外部服务商。这是大脑和中枢神经,绝不能外包。

    业务分析与产品经理:需要有一批既懂IT又懂工厂业务(如生产、工艺、质量、供应链)的“桥梁”人才。他们能将业务需求转化为技术语言,确保开发出来的东西是业务真正需要的。

    数据管理与分析团队:数据是未来的石油。企业必须有自己的数据团队(如数据工程师、数据分析师)来负责数据的治理、整合、分析和可视化。数据洞察能力是企业的核心资产。

    核心系统的运维与开发团队:对于与生产紧密相关的核心系统(如MES制造执行系统、PLM产品生命周期管理、SCADA数据采集与监控),内部团队必须深度参与甚至主导运维和二次开发,确保系统的稳定和持续优化。

2. 可以借助外部服务的领域:

    前沿技术探索:如AI高级算法、数字孪生、AR/VR应用等,可以先通过外部POC(概念验证)项目进行试点,成功后再内部化。

    非核心系统实施:如CRM、财务、人力资源等通用型系统,可以主要依赖外部实施商,但内部团队要负责项目管理与知识转移。

    基础设施与云服务:直接采用IaaS、PaaS、SaaS服务(如阿里云、华为云、用友金蝶等),减少在基础设施维护上的投入。

    特定阶段的突击开发:在项目上线初期或需要大规模开发时,引入外部开发团队补充人力,但必须在内部团队的严格管理和技术规范下进行。

三、实现平衡的具体策略与路径

    制定清晰的数字化战略:

        首先明确数字化转型的目标:是为了提升生产效率、优化供应链、还是创新商业模式?

        根据目标,规划出需要建设的核心数字能力,从而倒推需要什么样的人才。

    “由内而外”地组建团队:

        内核先行:首先招聘或内部培养关键领袖(CIO/CDO)、业务分析师和核心架构师。先有自己的“大脑”和“心脏”。

        外部补充:在核心团队的领导下,引入外部服务商完成具体项目。核心团队负责定义需求、管理项目、验收成果和接收知识转移。

    建立有效的合作与知识转移机制:

        合同约束:在合同中明确要求外部服务商提供详尽的文档和培训,并将知识转移作为项目验收的关键指标。

        联合团队:让内部员工与外部顾问混合编组,共同工作(Co-working)。这是最有效的学习方式。

        “师带徒”模式:要求外部专家必须培养出内部的接替者。

    培养复合型人才,改革企业文化:

        鼓励业务人员学IT:培养“公民开发者”,让一线工程师、生产经理能用低代码平台等工具自己解决小问题。

        鼓励IT人员懂业务:让IT员工深入车间,轮岗实习,真正理解业务痛点。

        建立创新文化:容忍试错,奖励基于数据驱动的创新和改进。

    分阶段推进,小步快跑:

        不要试图一步到位。从一个小而关键的项目开始(如设备数据采集),用混合团队模式跑通流程,积累经验,树立信心,再逐步扩大战果。

总结

制造业数字化转型的成功,不在于是否拥有一个庞大的IT团队,而在于是否拥有主导数字化进程的内核能力。

最佳平衡点就是:
建立一个精干、高效、懂战略、懂业务的核心内部团队,作为“大脑”和“主人”;然后灵活利用外部服务作为“四肢”和“顾问”,在内部团队的指挥和管理下,共同推动转型。最终目标是让外部知识不断沉淀为企业内部的能力,实现自我驱动和持续创新。
新手598854 发表于 2025-9-15 11:51
  
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罗晓宇 发表于 2025-9-15 14:04
  
基础设施即服务: 提供稳定、可靠的云资源(计算、存储、网络)。
平台级运维: 保障云平台自身7x24小时无故障运行,处理硬件故障、网络中断等底层问题。
专业领域支持: 提供数据库优化、大数据分析、安全攻防、容灾备份等高阶、低频但专业性极强的技术支持,作为内部团队能力的延伸。
应急响应: 在发生重大故障时,提供专家级团队进行联合排查与救援
新手796028 发表于 2025-9-15 16:27
  
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新手598854 发表于 2025-9-15 18:02
  
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