一、好用的生产型企业ERP系统有哪些？
目前而言，制造型想要部署一款好用的ERP系统，通常可以从2个方向来考虑：
第一方向：传统IT软硬件。比如：传统ERP厂商SAP；
第二方向：与新一代数字化技术相匹配的软硬件。比如：低代码平台。
但目前市场上很多数字化转型工具对于传统制造企业来说，都显得过于高大上。这导致大部分企业数字化转型的工具还停留在传统IT软硬件的阶段。
所以这里就重点讲一讲真正适合传统制造企业的数字化转型工具——低代码平台。
为什么是低代码？下图可以详细告诉你原因。
对于数字化基础较差，缺乏数字化升级整体战略规划的制造型企业，基于低代码平台的数字化建设，可以通过“三步战略”来实现企业的数字化升级。
第一步：搭建基础架构和核心功能（0-6个月）
完成数字化从“0”到“1”的转变，实现业务数据的全面数字化，建立客户流、业务流、内部信息流的初步模型设定。使得企业整体经营数据具有统一性、有序性和可沉淀性。
第二步：优化功能与实现数据应用（6-18个月）
针对各业务流程建立自己的数字化办公应用，并且基于具体的业务实践持续进行优化升级，提高企业业务流转效率。
第三步：建立企业协同数字化生态（18-24个月 ）
建立企业协同数字化生态需要从技术、组织和文化等多个层面进行考虑和实施。通过有效整合数字化技术和协同工作方式，企业可以提高协作效率、创新能力和业务竞争力，实现更加灵活和高效的运营模式。数字化系统的建设方式将不再是“各自为战”，而是要全盘考虑，实现一站式闭环管理。
实现效果对比：
以本人近期常在用的织信低代码为例。该平台能够全面提升传统业务的数字化能力，将Excel表单、纸质材料等业务信息快速的实现数字化迁移，打造统一高效的数字化办公平台。
二、适合制造业数字化转型的低代码平台，必须具备什么能力？
在我看来，一款优秀的低代码平台必须具备以下4个能力：
1、管理与软件并重
先进的低代码平台应该首先表现为管理理论、软件功能和应用实践3个方面：
软件功能深度成熟度：从MRP到ERP，从BOM到MPS，平台功能与管理目标早已同步延伸到分销、财务、资产管理和决策支持等各个环节，各种功能逐渐定型，应用方案也日益清晰。因此，成熟的低代码平台也应该体现在这些深度应用环节的成熟上。
管理广度的成熟度：通过低代码平台构建的ERP/MES/SRM/BOM系统需要超越以物料需求为核心的生产经营管理范畴，把触角延伸，在人、财、物、产、供、销各个方面实现以客户为中心的经营战略，并逐渐形成针对不同制造行业的解决方案，来满足不同行业业务的特殊需求。
2、贴合企业生产经营
这主要体现在以下几个方面：
（1）纵向成熟度
信息技术的发展与企业的经营规模息息相关。信息化的需求遵循分阶段、逐步深化的过程，是一种纵向成熟的过程，如果一味追求一步到位，给企业带来的不仅仅是资金、人力的浪费，甚至还会造成员工素质、管理基础和软件应用之间不可逾越的“巨大鸿沟”。
（2）横向成熟度
对于低代码平台来说，仅仅考虑规模还是不够的，还必须考虑行业特性，因为行业特性往往是决定企业竞争的焦点。通过低代码平台构建而成的ERP/MES/SRM/BOM系统也应该支持企业由于行业特点所表现出的不同竞争形态。
举例来讲，资源竞争形态的制造企业通常属于多层分销模式、销售渠道结构复杂、物流和资金流的周转速度快以及客户需求复杂，其需求信息基本包括渠道业绩考核、库存的协同控制、销售策略效果分析、市场销售与客户需求变动趋势等内容，这对于低代码平台就会有相应的特殊需求。
（3）交叉融合成熟度
对于一个制造企业来说，人、事、物是三个最主要的方面。
· “人”的问题是任何IT系统无法从根本上解决的；
· “事”的本质就是流程，是事务的信息处理流程，是数字化系统关注的重点；
· “物”是数字化系统关注的另外一个重点，这也是任何利用有形物体进行商业活动的企业必须关注的重点。
“事”与“物”大多数情形下存在互动的关系。因此，由于“物”的状态与变化所引发的管理问题与数字化系统直接关联。
3、与企业业务高度集成
由低代码平台构建而成的ERP/MES/SRM/BOM系统会把企业看成是完整的系统，对企业管理理念、业务流程、基础数据、人力物力、计算机硬件和软件进行整合，按照集成的方式来处理企业的各项活动。
4、技术与应用结合
低代码平台是综合应用了关系数据库结构、面向对象技术、图形用户界面、第四代语言(4GL)网络通讯等信息技术成果的软件产品。技术和应用的完美结合是系统成熟度的体现，主要表现在以下三个方面：
（1）平台与底层技术成熟度
低代码平台应该能支持主流技术，完全提供多平台支持，适合企业今后的IT系统升级改造，满足技术成熟、市场占有率高、有发展前景的特点。
（2）技术延展性的成熟度
低代码平台的一个显著特点是系统集成性极强，所以系统的集成以及模块之间的无缝衔接程度应当作为平台考核的一个重要标准。低代码平台作为企业信息系统的神经中枢，要从CAD、CAPP等其他系统中获取数据，实现数据的无缝传输。
（3）技术可维护性成熟度
低代码平台要真正在企业内运作成功，首先必须是能够构建出一个稳定的系统软件，能完全独立进行维护/扩展。所以在技术方面对低代码平台的要求是支持后台编译、预留与其他系统的接口、采用标准技术等。
眼下，随着市场竞争的日趋激烈，制造企业开始更加重视内外部资源的协同，制造业数字化转型工具的服务范畴也从专注于企业内部的资源协同向企业与其外部产业链间资源共享及进一步协同延伸，聚焦整合各方面资源。
个人认为，一款优秀的低代码产品能解决企业内不同角色之间的信息不对称及协同问题，能带给管理者清晰的现状（信息透明、准确）及未来可能的趋势，企业也不能是只求上线而已，而是能够实现指标效益变现到知识变现。
织信低代码作为深耕制造领域十多年的数字化转型服务提供商，目前已在制造、汽车、电子半导体、医疗、金融等20多行业积累了3万+客户服务案例。
三、制造业数字化转型必经的5大阶段
第一阶段：数据连接、采集、整理
数据是数字化的基础，数字化转型的第一步往往都是先进行数据连接。要分析什么业务，分析的指标有哪些，需要的数据有哪些，当下已有哪些数据，哪些数据不足需要定向收集。
比如：
·生产可以通过传感器等设备收集生产环节的数据。
·库存可用过扫码等手段来收集，以及后续物流运输数据。
·销售可以通过改进业务流程，设置数据采集环节来收集数据。
·营销可以通过网站的埋点来收集用户的行为数据。
数据采集的成本比较高，而且往往大动干戈。建议先做好数字化路线和场景的规划，尽量自顶而下推导到底需要哪些数据及其采集技术，往往数据采集的难点不在于技术层面，而在于业务层面的推动。
第二阶段：数据分析及可视化
数据连接完成后，下一步是基于业务需求分析和可视化展示。分析分为历史和当下数据按指标、业务归类展示，生成报表、可视化报告。涉及到具体问题比方说：找到带来80%营收的20%家优质代理商，则需要数据挖掘技术来追踪定位。数字化成熟到一定程度，各个业务都应该有相应的可视化模块，运用智能数据可视化系统、制造智能MI系统、低代码平台都能实现，同时这也是企业实现数字可视化的重要工具。
第三阶段：精益分析
在第一阶段和第二阶段推进一段时间之后，企业多数已经具备自动化和信息化的基础，往往这时候企业会开始思考：我有这么多数据，能看到这么多报表，我怎么提升效率降低成本呢？因此，进入数字化转型的第三阶段精益分析。
传统制造企业在推行精益/工业工程方法和工具时，工业工程师或咨询师一般通过现场诊断分析来发现企业生产运营管理的问题，并指导企业持续改善的路线。
绝大部分生产制造企业在精益化方面相对落后，而精益分析的阶段需要企业利用数字化软硬件技术和工具，来固化、简化并优化精益化的过程，将原来经验驱动的现场诊断，逐步转化并结合实时数据驱动的数字化诊断，更客观、更及时、更全面、更智能地去发现企业生产系统中存在的浪费和问题，这也是智能制造中所谓“智能”的第一小步。
第四阶段：高阶分析
基于第三阶段精益分析的成果，企业及其管理者被赋能，能够更简单、更准确、更及时地发现企业的生产运营问题后，就面临到如何分析问题产生原因并且提供问题解决方案的挑战。
这时候就该是大数据和人工智能技术的用武之地，通过机器学习等技术对最佳历史实践进行提炼并预测，通过生产计划排产（APS）等技术为企业的计划排程提供智能决策，通过知识图谱等技术构建企业的知识库，通过计算机视觉听觉等技术替代现场枯燥无聊的重复劳动工位等。
针对于每一种行业、每一道工艺、每一个流程节点，都可能有一些工业应用场景需要大数据和人工智能技术，来辅助管理人员进行快速决策，乃至解放管理人员进行自动决策，从而真正实现企业智能制造，是为高阶分析。
第五阶段：全面转型
当企业推进内部的智能高阶分析至一定阶段之后，必然需要与全供应链的其他智能企业进行连接，实现智能化的全面转型。