GB/T 23011-2022《信息化和工业化融合 数字化转型 价值效益参考模型》

一、引言

在当今数字化浪潮下，企业面临着前所未有的机遇与挑战。信息化和工业化融合推动的数字化转型已成为企业提升竞争力、实现可持续发展的关键战略。GB/T 23011 - 2022《信息化和工业化融合 数字化转型 价值效益参考模型》应运而生，为企业在数字化转型进程中衡量和实现价值效益提供了科学的框架与方法，对引导企业合理规划转型路径、精准评估转型成效具有极为重要的意义。

二、标准制定背景与目的

（一）背景

1. 数字化转型趋势
随着信息技术的飞速发展，如大数据、人工智能、云计算、物联网等在工业领域的广泛应用，企业运营模式和价值创造方式发生深刻变革。数字化转型不再是简单的技术升级，而是涉及企业战略、组织架构、业务流程、企业文化等多方面的系统性变革。企业迫切需要一套统一的标准来指导其在复杂的数字化转型过程中，明确方向、衡量进展与效益。

2. 缺乏价值评估标准
在数字化转型实践中，企业往往难以准确衡量转型所带来的价值效益。不同企业对数字化转型的理解和实践路径各异，导致无法进行有效的横向比较与经验借鉴。缺乏统一的价值效益参考模型，也使得企业在制定数字化转型战略和规划时，难以确定合理的目标与预期成果，增加了转型的盲目性与风险。

（二）目的

1. 构建价值评估框架
建立一个全面、系统的价值效益参考模型，将数字化转型所带来的价值效益进行分类、分层，并与企业的能力体系和价值创造过程相联系，使企业能够清晰地认识到数字化转型在不同层面可能产生的价值，为企业评估自身数字化转型的成效提供明确的框架与指标体系。

2. 引导转型战略规划
通过该模型，为企业提供数字化转型的战略规划思路与方向指引。帮助企业根据自身所处行业特点、发展阶段以及战略目标，选择合适的数字化转型路径，确定重点提升的能力领域，从而实现从传统运营模式向数字化驱动的创新模式转变，提升企业在数字化时代的竞争力与可持续发展能力。

三、价值效益分类

（一）生产运营优化价值

1. 成本降低
数字化技术在生产环节的应用，如自动化生产设备、智能供应链管理系统等，可有效降低企业的生产成本。通过精准的生产计划与调度，减少原材料浪费、降低库存积压、提高设备利用率，从而在采购、生产、物流等环节实现成本的显著下降。例如，企业采用智能制造系统后，生产线上的物料配送更加精准及时，库存周转率提升，库存成本大幅降低。

2. 效率提升
借助数字化手段优化业务流程，可极大地提高企业的生产运营效率。企业内部信息系统的集成，打破了部门之间的信息壁垒，实现数据的实时共享与协同工作。如研发与生产部门之间的无缝对接，可缩短产品研发周期；销售与生产部门的信息联动，能快速响应客户需求，提高订单交付速度。以一家制造企业为例，实施数字化流程改造后，订单处理时间从原来的平均 3 天缩短至 1 天，生产周期缩短了 20%。

（二）产品与服务创新价值

1. 产品创新
数字化转型为企业产品创新提供了强大动力。通过大数据分析消费者需求与市场趋势，企业能够开发出更贴合市场需求的新产品。同时，利用数字化技术如虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等在产品设计与测试阶段的应用，可缩短产品开发周期，提高产品质量与性能。例如，某消费电子企业借助大数据分析用户对手机功能的偏好，成功推出具有创新拍照功能的手机产品，市场反响热烈。

2. 服务创新
在服务方面，数字化技术可实现服务模式的创新与服务质量的提升。企业利用物联网技术实现产品的远程监控与智能维护，为客户提供增值服务。如工业设备制造商通过物联网平台实时监测设备运行状态，提前预警故障并提供远程维修指导，提高了客户满意度与忠诚度。此外，基于数字化平台的个性化服务定制，也能更好地满足不同客户的个性化需求。

（三）商业模式变革价值

1. 平台化转型
部分企业通过数字化转型实现了从传统的产品提供商向平台运营商的转变。构建产业互联网平台，整合产业链上下游资源，打破传统的线性供应链模式，形成多方共赢的生态系统。例如，一些制造业企业搭建了供应链协同平台，将供应商、制造商、经销商等各方连接在一起，实现资源共享、信息透明，降低了整个产业链的交易成本，提高了产业链的整体效率与竞争力。

2. 新盈利模式探索
数字化转型还促使企业探索新的盈利模式。企业可基于海量用户数据开展精准营销、数据交易等业务，实现从单一产品销售盈利向多元化盈利模式转变。如互联网企业通过对用户数据的深度挖掘，为广告商提供精准投放服务，收取广告费用；同时，将部分脱敏后的用户数据进行合法交易，开辟了新的收入来源。

四、能力体系与价值创造过程

（一）能力体系构成

1. 新型能力分类
标准提出了数字化转型所需的多种新型能力，包括数据开发利用能力、技术创新能力、组织变革能力等。数据开发利用能力是企业数字化转型的核心能力之一，涉及数据采集、存储、处理、分析与应用等多个环节，企业通过构建完善的数据治理体系，提升数据质量与价值挖掘能力，为其他能力的发挥提供数据支撑。技术创新能力要求企业紧跟信息技术发展趋势，积极引入和应用新技术，如人工智能在生产质量检测中的应用、区块链在供应链金融中的应用等，推动企业产品与服务的创新升级。组织变革能力则是确保企业在数字化转型过程中能够适应新的运营模式与管理要求，包括组织架构的调整、人才队伍的建设、企业文化的重塑等。

2. 能力分级与成熟度评估
对每种新型能力进行了分级，如初始级、单元级、流程级、网络级等，并制定了相应的成熟度评估指标。企业可依据这些指标评估自身在不同能力领域的发展水平，明确能力提升的方向与重点。例如，在数据开发利用能力方面，初始级企业可能仅实现了基本的数据采集与存储，而网络级企业则能够基于大数据平台实现跨部门、跨企业的数据共享与协同创新。

（二）价值创造过程

1. 价值创造逻辑
企业数字化转型的价值创造过程遵循从基础资源投入到能力构建，再到价值效益产出的逻辑。企业首先投入人力、物力、财力等基础资源，开展数字化基础设施建设、信息技术应用开发等活动，逐步构建起数字化转型所需的新型能力。这些能力在企业的生产运营、产品服务创新、商业模式变革等方面发挥作用，最终产生相应的价值效益，如成本降低、收入增长、市场份额扩大等。

2. 反馈与持续改进
价值创造过程是一个动态循环的过程，企业需要不断地对价值效益进行评估与反馈，根据评估结果调整资源投入与能力建设策略，实现持续改进与优化。例如，如果企业发现数字化营销活动未能达到预期的客户获取效果，就需要分析原因，可能是数据挖掘不够精准，或者是营销渠道选择不当，然后针对性地改进数据开发利用能力或调整营销渠道策略，以提升价值创造效果。

五、标准对企业数字化转型的意义

（一）战略规划指引

1. 明确转型方向
企业可依据标准中的价值效益分类，结合自身战略目标与市场定位，确定数字化转型的重点方向。如果企业处于激烈的成本竞争行业，可优先关注生产运营优化价值，制定以降低成本、提高效率为核心的数字化转型战略；而对于以创新驱动的企业，则可侧重于产品与服务创新价值或商业模式变革价值，规划数字化创新战略路径。

2. 资源合理配置
通过对能力体系与价值创造过程的理解，企业能够更加合理地配置资源。明确在不同阶段应重点投入哪些资源用于构建关键能力，避免资源的盲目分散。例如，在数字化转型初期，企业可将资源重点投向数字化基础设施建设与数据开发利用能力培养；在能力逐步提升后，再加大对技术创新与商业模式创新方面的资源投入。

（二）转型路径选择

1. 能力提升路径规划
根据标准中的能力分级与成熟度评估，企业可以制定清晰的能力提升路径。从低级别能力逐步向高级别能力发展，有条不紊地推进数字化转型进程。例如，企业可先从提升单元级的数据处理能力入手，实现单个业务部门的数据自动化处理；然后逐步拓展到流程级能力建设，实现跨部门业务流程的数字化协同；最后向网络级能力迈进，构建产业生态系统中的数据共享与协同创新能力。

2. 价值效益导向的路径优化
企业在选择数字化转型路径时，以价值效益为导向进行优化。通过分析不同路径可能带来的价值效益，选择最符合企业利益的路径。如企业在考虑是否采用工业互联网平台模式时，需评估该模式对企业生产运营、产品服务、商业模式等方面可能产生的价值影响，与传统转型路径进行对比分析，从而做出最优决策。

（三）价值评估与监控

1. 建立评估指标体系
标准为企业提供了一套完整的价值效益评估指标体系，企业可据此建立内部的数字化转型价值评估机制。定期对转型过程中的价值效益进行量化评估，如成本降低率、产品创新成功率、新盈利模式收入占比等指标，及时掌握转型进展与成效。

2. 监控与调整转型策略
通过价值评估结果的监控，企业能够及时发现数字化转型过程中存在的问题与偏差。如果发现某项数字化举措未能达到预期的价值效益目标，企业可及时调整转型策略，如调整技术应用方案、优化业务流程、改变组织架构等，确保数字化转型始终朝着预期的方向发展。

六、结论

GB/T 23011 - 2022《信息化和工业化融合 数字化转型 价值效益参考模型》为企业在数字化转型的复杂征程中提供了一盏明灯。它通过科学的价值效益分类、系统的能力体系与价值创造过程阐述，为企业的战略规划、路径选择、价值评估与监控等多方面提供了全面而有力的指导。企业应深入学习与应用该标准，结合自身实际情况，制定出切实可行的数字化转型策略，在数字化浪潮中实现转型升级与可持续发展，为我国两化融合与数字经济发展贡献力量。