实用型数字转型会系统化地将数据与模型，以及工程团队在开发解析、模型、和仿真的相关技能，应用于产品或服务整个生命周期的工作流程之中。

　　先从一个简单的例子来谈数位转型。最早的门铃是一款单纯的机械装置，上面只有一按钮，执行单一功能：按下按钮时发出声音。

　　图1 : 最早的门铃是一款单纯的机械装置，利用按钮来执行单一发声的功能。

　　而当今版本的门铃很可能装配了摄影机、动作传感器、影像、以及一个将数据从门铃传送到云端的智能手机接口。门铃不再只是门铃，而是变身为一个完整的安全系统。

　　图2 : 当今的门铃有许多的装备，变身为一个完整的安全系统。

　　门铃的演进只是数字转型（digital transformation）其中一个例子—数字转型使用数据解析、链接、云端运算及AI等技术来进行产品、流程、和整个系统的转型。

　　看起来几乎所有的企业或组织都有意将数字转型纳为其愿景及营运策略，但多数却在执行数字转型的初始阶段时遭受到挫折。受挫的原因相当多，包括：

　　1.新技术引进与相应技能的人才培养

　　2.确保企业文化与组织架构能够适应改变

　　3.对于哪些流程需做改变

　　4.如何改变的正确期待

　　而上述的原因，还只是诸多挑战的其中一小部分。

　　为了落实变革，有一些组织从概念验证和试验性的计划开始，不过很快地，他们就发现自己陷入了「试验炼狱（pilot purgatory）」，无法套用试验计划时所使用的方法并把它扩大，更不用说将其当成企业的标准作业流程或最佳实践方法了。

　　至于其他一些组织，则从大型架构的开发作为起始点，不过常遇到执行上的困难，也往往未能符合数字转型策略所需之实际计划的规格、工作流程，或产品的要求。

　　我们发现，进行数字转型最常且最能取得成功的是采取实用（pragmatic）途径的组织机构。

　　何谓实用数字转型？

　　实用型数字转型（Pragmatic Digital Transformation）不需要从头开始，也不需要全面翻新既有的流程和资产。相反地，它的基本原则是重复利用：实用数字转型会系统化地将数据与模型—以及工程团队在开发解析、模型、和仿真的相关技能—应用于产品或服务整个生命周期的工作流程之中。

　　系统性的数据运用从数据解析开始，特别是展开实验或进行资料研究以获得相关见解，但这也意味着得把数据分析的规模扩大，并延伸运用到由生产制造、维护纪录、以及其他商业流程所取得的大型、异质（heterogeneous）的实时与封存的数据集，如此一来，数据导向的决策不只能够使用于研究或设计时间，也能够被使用在生产、营运、和维护。

　　系统化运用数据：从数据仓储到数据解析

　　如同许多组织现在的认知，最大的挑战并不是资料不足，而是压倒性的资料量和种类—各种工程、科学、和现场数据之外，还有商业、事务数据及其他数据等。

　　各种数据管理方法的差异性也增添了复杂程度：例如数据可能被储存在本地主机（on-premise）或云端、强化的数据湖（data lakes）、独立的数据库、关系数据库（relational databases）或工作表，而且每一笔数据储存可能有不同的管理政策和访问权限。

　　当这些数据所累积的知识和转型潜力可被挖掘出来、且能够被系统化地应用于整个产品生命周期时，便可开始数字转型。其中的核心任务首先是要整合来自于多个存放处的数据；二是开发易于使用及存取的解析方法或模型；三是在适当时间将解析方法或或模型整合进工作流程，让组织内的各个团队（工程、商业单位管理、分析师、服务团队等），能够运用从数据取得的洞见知识来改善流程或设计。

　　拓展模型运用：从开发到营运中的系统

　　有系统的模型再利用是基于模型的设计（Model-Based Design）的基本原则，在此模型形成了一个串接起开发、设计优化、程序代码生成、验证与有效性检验的数位线程（digital thread）。

　　图3 : 实用型的数字转型，以一个数字线程串连起系统，从要求到架构再到测试与营运中的系统，开启了改善模型、流程与最终产品的机会。

　　数字线程不仅存在于开发流程内，它在设计数字分身的模型时，还可以延伸到已部署、正在营运中的系统。数字分身（digital twin）—它是一个可随着系统或子系统的运行也跟着随之更新的代表模型—可以用来评估机器等资产当前的状况，更重要的是，可优化机器的性能表现或执行预测性维护。

　　改善流程、深入洞察

　　在实用数字转型过程中，先前储存的数据会被整并，并应用到开发、以及从开发到部署的完整过程中，以用来改善流程并提供洞察知识来提升系统性能。

　　一个系统性的模型，能协助撷取高层级的系统行为外，也包含精细的子系统，把这些系统性的模型和系统规格需求相链接，可进行模型及设计的追踪与早期设计检验。子系统的模型可被重复使用，当作执行软件或在转码在目标硬件或FPGA上实现。接着，不论是以模型层级执行或转码进行实际的操作运用，这些模型都可再被重复使用，反复地进行于整合、有效性检验和验证。

　　透过实用途径，企业或组织组织可以获得数字转型的商业效益—改善质量、提高产出、节约成本—同时也避免有可能使人对开始或考虑数字转型计划时却步的挫折与困境。

　　（作者Michael Carone、Paul Pilotte、Jim Tung任职于MathWorks公司）

　　本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/202202/431423.htm