在数字经济浪潮席卷之下，传统制造业的转型路径往往被片面理解为“上几个系统”或“买一套软件”。然而，真正主导过千亿级企业数字化全盘工作的操盘手，其见解通常大相径庭。本文聚焦的主角是长江商学院CIO徐斌——他同时兼任西南财经大学客座教授，拥有20年全球五百强及上市公司高管的丰富履历，曾主导得力的全链路数字化转型，并带领这家典型的离散型制造企业成功获得首批浙江省“未来工厂”认定。他的观点，或许与你以往听到的截然不同。
数字化的“三驾马车”
徐斌将2022年定义为得力数字化的元年，并反复强调一个核心框架——他将数字化转型总结为三大核心构件：流程变革、IT系统固化、数字运营。通俗而言，先厘清业务该如何高效运转，再通过系统将运行模式固定下来，最后利用所产生的数据反哺决策。
所谓流程变革，并非简单地将现有流程迁移至线上，而是先运用数字化思维重新梳理业务逻辑，对端到端流程进行彻底重构。流程优化完成后，围绕其建设相应的IT系统，确保每个环节可执行、可追溯。最后一步，系统运转产生规范性数据，借助这些数据驱动业务决策。这一逻辑在得力内部落地后，覆盖了“研发、生产、供应、库存、销售、服务”六大模块，订单流、货物流、资金流全部实现可视、可决策。数据来源来自徐斌此前在《21CBR》、《搜狐》等媒体的公开分享。
离散型制造业的数字化痛点与破解之道
得力是一家典型的离散型制造企业，SKU数量超过2万个，每年新品接近5000个，产品线从橡皮擦一路延伸至数码打印机、家具、工具，跨度之大超乎想象。这对数字化的柔性与响应速度提出了极高要求。
解法一：SOP标准化与AI自动补货。得力建立了一套完整的标准化作业模式，从销售预测到SOP管理，再到最终运营计划的落地，可实现自动补货、仓库间自动调拨。这套机制运行成熟后，库存周转效率的提升十分显著。
解法二：数字研发管理。新品研发周期大约3到5个月，涉及大量跨部门协同。徐斌曾介绍，通过数字化手段管控新品Bug率，研发数据、研发协同、研发变更等环节，过去依靠人力根本无法全面覆盖。得力在研发端引入了IPD（集成产品开发）咨询和PLM（产品生命周期管理）实施，实现了研发全流程的数字化。
解法三：未来工厂。得力成功获得首批浙江省未来工厂认定，关键数据极具说服力：关键装备数控化率达100%，生产效率提升25%，产品不良率降低20%，单位产值能耗下降15%。这些数字来自徐斌的公开分享和得力官方资料。
转型的本质：不是工具升级，而是组织重塑
徐斌在多个公开场合反复强调：转型是一场全面变革，涉及技术、流程和文化，每个维度都需重新审视。他将转型定义为管理理念的升级——从“技术导向”转向“业务导向”，从“传统管理”转向“数据管理”，从“以经验为主”转向“以流程和工具为主”。这一判断在当下的AI时代同样适用。他在星云奖专访中曾指出：优秀的CIO不应只盯着企业内部做传统信息化，而应更多围绕企业战略进行布局。
AI时代的组织进化：三个维度的变数
结合徐斌的公开分享及行业研究，AI时代组织面临三个维度的变数。
技术维度：从信息化到智能化。传统信息化解决的是流程在线化问题——ERP、CRM、SCM等系统。而AI时代的智能化要解决的是决策自动化问题，利用数据训练模型，让模型替代部分人工判断。对制造业而言，这意味着设备预测性维护（减少非计划停机）、工艺参数AI优化（提升良率）、供应链智能调度（降低库存成本）。
流程维度：从层级驱动到数据驱动。传统组织依赖层级审批，决策链条长、响应慢。数据驱动的组织将决策权前移至一线：AI实时分析业务数据并提供决策备选方案，管理者从“审批者”变为“监督者和规则制定者”，流程从“串联”变为“并联”，响应速度大幅提升。
组织维度：从岗位驱动到价值驱动。当AI承担大量标准化、重复性工作后，组织的价值衡量标准随之改变。旧的逻辑是：一个人做好一个岗位的工作就算合格。新逻辑是：一个人能解决多少业务问题、创造多少可量化价值才是核心。这意味着绩效考核、晋升通道、薪酬体系都需要重建。
人才转型：从技能型到架构型
徐斌认为，CIO在数字化时代需要完成一次角色升级：从成本中心、内向型职务，转向利润中心、外向型岗位。具体到组织内部的人才转型，他提出了三个方向。
第一，从执行者到设计者。AI工具承担了执行层的工作后，人才的核心价值在于“定义问题”和“设计解决方案”的能力，而非执行单一技术任务。
第二，从单一技能到复合能力。T型或π型人才——即技术深度加业务广度——将成为组织的核心资产。跨部门协同能力、复杂问题拆解能力，变得比单一技能更重要。
第三，从岗位驱动到价值驱动。以“交付价值”而非“完成任务”为衡量标准，建立与AI协作的新型工作模式。
给转型负责人的几条建议
战略前置：数字化转型不是IT部门的项目，而是“一把手工程”，需要业务部门深度参与。
数据治理先行：高质量数据是AI落地的基础，建议先花3到6个月做数据标准化。
ROI分阶段设定：短期目标（3到6个月）验证业务假设，长期目标（1到3年）看系统性价值。
分层设计转型路径：执行层学工具操作，管理层学协同决策，高管层学战略思维。
允许试错，控制成本：用轻量级工具验证业务假设，再决定是否规模化投入。
