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这几年，服装行业各种各样的数字化系统风起云涌，但是没有任何一个数字化系统的实施是一蹴而就的，必须要解决各种各样的问题，而要解决的这些问题，其实都是在如何消弭两者之间的差距实现对接。
一直有一句关于技术创新的话是这么说的：领先半步是先进，领先三步成先烈。这句话其实是说相对于某中小型服装企业现有的管理基础来说，技术应该拔高的高度应该到什么程度，尤其是面向现实的实际应用。总体而言，颠覆性的技术其实是很少的，大部分都是在遵循着连续性发展的哲学规律，大部分的研究和技术发展其实还是处于量变阶段，很少有达到质变这种程度的。
数字化系统的落地也必须考虑到不能够超前当前管理基础太多，面向实际的应用。也必须低下所谓的腰段。这对于技术的影响来说，不仅在于技术及其算法的本身，也在于系统的应用模式上的调整与改变。从技术复杂度来说，一般情况下应该找那种降低复杂度的技术路线，但实际上很多情况并不是这样。统一设备下的数据采集，统一软件平台的数据对接集成，相对来说都是更加方便的。
理想的基础情况是不会或极难出现的，这是现实。相对于技术上的妥协，现实基础上面向技术的迎接所需做的提升或改变，一般对于企业来说都是一个更加复杂的工程。
但这个也不是说企业现在相对落后的这个基础，就必须要有原则的全盘接受。该做的流程梳理，该做的数据治理，都是必须的，虽然有时候打着数字化系统推进实施的名义，但这些事情都是必须的。
因此，数字化系统的实施，很大程度上来说不是雪中送炭，而是锦上添花或者“布上添花”。如果要实现雪中送炭。一般也是要在数字化系统当中内含推动现有基础改变或调整的措施和机制，一般很难通过线下的方式是先做好这种基础准备。比如将精益、敏捷等先进制造思想融合物化到数字化系统当中，实现数字化系统的先进性自然而然润物细无声的方式的落地。这对于数字化系统推进方法论的考验是极其高的。
所以，这种双向的对接奔赴是不对等的，落后的基础想要改变或者提升是一个更加庞杂的工程，甚至是系统性的工程，所谓先进数字化这方面的 对接与融合，相对而言可操作空间还是有的。
当然了，对具体的企业场景，或者说现状，还是要具体分析的。工具性的技术软件系统相对还是比较方便的，涉及到管理方面的话，就需要谨慎了。比如MES和APS的推进实施方法论因为底层性质的问题就具有极大的差别。
智能制造这杆大旗，已经举了很多年了。大家都在持续的理解和辨析，现在反过头来想，其中有很多的值得分析的现象。
首先，是围绕着这个大旗，一直以来的各种推进内容的变迁。我们似乎经历了从智能制造、 CPS, 大数据与人工智能、工业互联网、数字孪生，到现在的数字化转型。似乎花了大量的精力在分析每一个名词的概念与内涵，提出各个名词之下应该怎么做？大家都在坐而起论，似乎直到现在也是众说纷纭，这么多年大量精力的付出是不是有很多浪费呢？应该是这种局面吗？个人感觉不应该。是因为有什么角色缺位了吗？个人感觉是这样的。不知道国外关于工业4.0是不是也是在一直在众说纷纭，个人感觉应该不是。
其次，也许是因为任何一种先进制造模式兴起的时候，其道法术器各个层面的东西，我们经常是叫做一锅粥的在说。兜兜转转之下，似乎回到了信息化高级阶段的以数字化转型为命名的起点。可能对于企业来说，甭管外面宣传什么样的理念，自己该做什么事情还是会做什么事情，这是现实。
第三，技术的发展是实实在在毋庸置疑的，可能存在一些导向某些技术得到扶持或者加强性的发展，但是所有的技术都不是一蹴而就，而是持续的从量变到质变发展的。那理念到底起什么作用呢？噱头或者是包装吗？还是说智能制造本身其实并不能够发展出什么技术，只是在摘机械、控制、计算机、软件、管理和电子信息技术等方面的桃子？抑或集成？或者对其他学科提出发展指导？
第四，也许可能正因为所谓的智能制造这是一种理念，所以谁都可以来说两句，当然了这是自由。但智能制造本来应该是一个专业性的东西，确实从这个过程中感觉到了“民科”的味道，不知道有没有人也有这种相同感觉。哪里有什么岁月静好一朝顿悟，过于通俗毕竟不能长久和触及本质，过于沉醉于这个味道就忽视了专业及其知识和建模与算法等更应该关注的东西。
所以服装企业要进行数字化转型，必须要注意以下几点：
（1）没有目标的数字化转型是没有意义的，企业要对自己塑型成什么样子一定要有清醒的认识（业务驱动，目标导向）
一般来说，服装企业对自身的竞争优势或者未来的发展目标，还是有一个比较清醒的认识，围绕着这个目标企业需要加强的能力，这其实就是数字化转型所对应的目标。
这些所需要加强的能力，一般来说都是围绕着设计、工艺、生产、质量等方面提出了改进的要求。这其实就是一种业务导向。
虽然是打着数字化转型的旗号，但在这一步的分析过程当中，完全不必要考虑数字化相关的内容，只需明确目标和业务改进完善的重点。
（2）绝大部分服装企业的数字化转型，根本没有必要贪大求全的，一定要有所为有所不为，直指瓶颈痛点作为抓手来建设
记得自己以前写过一篇公众号文章，中小企业也很可能会犯大企业的毛病的。最典型的就是贪大求全，其实在一定程度上也是企业的数字化部门在逃避可能施加在身上自己的责任，或者美其名曰：人家某某企业就这么做的也挺好，但也许企业根本就没有什么可比性。
其实所谓的说这么做才是智能制造，这么做才是数字化转型，我认为都是有问题甚至是居心不良的。企业最需要解决的问题永远是他的瓶颈和痛点。
如果企业为了发展要重视设计，为了缩短研发周期要重视仿真工作，而为了让仿真真正的发挥作用，就要解决虚而不拟、仿而不真的问题，这是真正用数字化技术实现业务的高效运行，其实这就是一种转型，不是仅仅有了数字化技术就行，而是要让数字化技术真正的发挥作用，真正的支持业务。围绕着这个目的所开展的一切的工作都是有意义的。
（3）目前所宣传的数字化转型技术框架或者案例资料，很大程度上都是偏重于管理层次，但这个其实绝对不是企业的重点
老话重提：世界上这么多隐形冠军，提到他们你想到的是他们的数字化技术用的好，还是他们高性能高质量的产品。说这个，并不是说这些隐形冠军不需要借助于说话技术，而是说在数字化技术还不发达的情况下，他们其实是始终注重于自己产品的质量的性能。即使数字化技术供应可以依靠的时候，围绕着的业务重点仍然是产品性能及其制造质量。
服装企业数字化工厂车间规划，已经有很多人提了和写了很多想法和的东西，根据俱乐部专家的经验应该要具备以下理念：
1、始终对标短板，形成真正的推进路线图
没有对企业现状的诊断与判断，所进行的建设必然存在着盲目分散和重复的问题。这方面其实是需要利用管理上的短板理论的，总是在针对边境重点难点。总是在补齐短板，既可以解决问题，又可以凸显价值。这就需要真正的推进路线图，是具有次第关联关系的路线图。显然那种大一统的齐头并进的看起来很全面无所不包的其实并不是企业真正需要的。因此，严格来说，没有任何两家企业的数字化工厂之间路线图是一样的。
2、业务规划是重点，数字化只是手段
一般落实到数字化基本上就是一种实现了，那对于企业来说，直接到这一步肯定是不合适的。企业的业务必然是需要一系列的内容和运行步骤的，业务的梳理或者说界面划分是必须的，这样才有可能支持利用数字化的方式实现连续规范或中断的数据集成。
3、不是现状照搬，而是贯彻先进模式理念
数字化转型对于企业来说是一件重要的事情，这是一个契机，提升企业运营效能水平的契机。如果只是现状的照搬和计算机化，除了在效率上面有一些提升之外其实所有的深层次问题都没有解决。虽然现在都在提智能制造，或者说在这个背景下面来做事，但其实智能制造只是更加突出智能而已。我们之前提的一些先进模式理念，比如并行工程、敏捷制造，快速响应制造、全面质量管理、大规模定制一系列先进制造模式理念，对于企业来说永远也不会过时。
4、物联自动化当然重要，但人与机器系统的协同和作用的发挥更加重要
重硬轻软是我们经常犯的一种毛病，这个里面的软不仅仅是软件系统。尤其是人这种制造要素的柔性或者说软性，其实是数字化转型推进的核心考虑要素。人与机器系统的协同，一定要给出一种必要性的论证或安排，能够把人纳入到机器和系统的运行过程回路当中。原则上来说应该是人在于机器和系统的交互当中，能够最方便直接和最大程度的发挥自己的智能作用，而不仅仅是重复性的计算机上的体力劳动，严格来说，如果是一种低智力活动的体力劳动是可以通过自动化的方式来实现的。在这个过程当中。与人有关的心理学，或者说组织行为学之类的理念和思想，需要在其中深入的贯彻和五化落实。
作者：王爱民，北京理工大学机械与车辆学院副教授、博士生导师、硕士生导师
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