首先，数字化转型主要就是从测量数据分析，到决策的一个数据流或信息流的自动处理系统。其最主要的目的是改变或者是提高企业的运营水平和参与人员决策的科学化和及时性。当然。其中数字化的一部分会落实到具体的部门，涉及到到一些节能、成本、质量、库存、收益指标，这都是一些直接的效益产生点，这个容易理解。问题是，在装置和操作单元这一层往往是一些自动化控制单元，比如一些自动控制回路或者是先进控制器。表面上去看，只有这些直接控制单元能产生效益，而处理信息流的东西，就很难和直接效益挂钩，这就是所说的效益问题困惑产生的原因。 我们想一想，在一个工厂里边，现场的操作工直接操作设备，当然产生了直接效益，可是我们为什么还需要工程师，需要那些坐在办公室里边的辅助人员和需要管理人员？难到我们说这些白领们不产生效益吗？操作工产生的效益是通过对装置具体的操作，这很容易看到。那么一个工程师在办公室，他提供知识的协助，一个管理人员他从更高的信息处理层面去协调数据的挖掘和协调资源的安排，这些效益怎么计算呢？道理是一样的！ 数字化体系，特别是有一些大数据和人工智能处理功能，他们把一些知识型的工作自动化或半自动化，使得生产决策更据科学性和及时性、更好的保证装置运行的安全性。这种效益是更长远，更大范围的，但是在很多时候是难以量化的。比方说避免一次事故究竟能产生多大效益，那个事故并没有发生，你就没法比较，这些数字化系统降低了故障的概率、提高了可预见性可可控性，潜在效益实际上是很大的。 第二个方面，数字化系统往往覆盖自上至下的各个生产环节，实际上对具体的操作层面有一个倒逼的作用。有人开笑话讲，数字化的系统很多时候就像一个牧羊犬，因为有了这些系统，特别是一些可视化功能，效益的计算都变成实时的，对工作人员、主管领导有一个监督功能和实时性推动作用，使他们更关注整生产效能，更关注安全和质量。 早些年的时候，操作装置主要是靠人工操作，要上自动化系统的时候也有人提出来：这个设备人操作的都很平稳，为什么要上自动化系统还要花这么多钱？现在类似问题也许已经不会有人再问了（也许还会问）。雅延咨询曾到一个企业里去讲数据化管理的问题，结果厂里的领导告诉他，你说的这些东西，我只要派一个人去厂里转一圈，什么都知道了。这位领导说的也没有错，但是他想过没有，一个人到厂里面转一圈，他是不是可以把得到的信息完整和科学地永远记下来，如果他离开目前的工作，他的经验是不是可以固化下来并继承下去呢？与此相关的其他岗位工作人员知道这些数据吗？ 数字化的系统本身具有的是知识加工处理和固化的功能，使工厂的运行不依赖或弱化依赖个别人的经验，以更长久地稳定运行，产品质量的一致性也会得到保证。特别是对于钢铁、有色、化工企业，下一步人员招聘都是大问题，借助数据化系统把人的经验进行固化是一种非常好的手段。特别是对一些国有企业，更有这方面的问题。因为国有企业管理人员调动比较频繁，不同领导有不同管理方法，企业经营的好坏很多时候取决于人的能力和方法。 这有好的一面，也有危险的一面。如果决策的科学性和实时性，用数字化手段进行标准化规划，将管理变成一套科学的体系，不以人的调动，不以人的退休而产生大的影响，这实际上是一个现代化企业最主要的标志。如果一个企业，以一个“能人”为标志，太过依赖于个别人的技术和能力，这实际上是一种危险的状况，不论是在技术层面、在社会方面、在风险管控方面，都存在着巨大的问题。