你還在為工廠建模流程繁瑣而頭疼嗎？據《中國制造2025》報告，國內超過70%的制造企業在推進虛擬工廠建模時，遇到項目周期長、數據集成難、系統響應慢等實際挑戰。很多技術負責人坦言，“搭建智能制造系統，就像在迷宮里找出口——每一步都擔心走錯，成本和效率都在持續消耗。”但其實，虛擬工廠建模并非高不可攀，如果能用對方法、工具和思維，完全可以做到降本增效、快速上線。本文將帶你深入了解虛擬工廠建模如何快速實現、智能制造系統如何簡化搭建流程，并通過行業權威實(shi)踐(jian)和數字(zi)化工具推薦(jian)，幫你(ni)理(li)清思(si)路(lu)，避開(kai)誤區(qu)，真正邁(mai)向智(zhi)能制造的(de)“快車道(dao)”。不(bu)論你(ni)是(shi)工廠數字(zi)化負(fu)責(ze)人(ren)、IT技術總監，還是(shi)業務創新(xin)推動者(zhe)，讀(du)完這(zhe)篇(pian)文章(zhang)，或許你(ni)會有全新(xin)的(de)解決方案和行動方向。

??一、虛擬工廠建模的核心流程與痛點分析

1、虛擬工廠建模流程全景解析

在傳統工廠數(shu)字(zi)化轉型過程(cheng)中(zhong)，虛(xu)(xu)擬工廠建模通常(chang)涉及(ji)數(shu)據采(cai)集、工藝(yi)流(liu)(liu)(liu)程(cheng)建模、設備虛(xu)(xu)擬化、運行仿真和優化迭代等環(huan)(huan)節(jie)。每一(yi)個環(huan)(huan)節(jie)都關乎整(zheng)體項目進度和落地效果，但往(wang)往(wang)在實際(ji)推進中(zhong)出(chu)現信息孤島、數(shu)據流(liu)(liu)(liu)斷裂、模型維護復雜等問(wen)題。下(xia)面(mian)用(yong)一(yi)個表格來梳理虛(xu)(xu)擬工廠建模的核心流(liu)(liu)(liu)程(cheng)與(yu)常(chang)見痛點：

虛擬工廠建模是否能快速實現，本質上取決于數據底座、建模工具、流程標準化和仿真能力。如果這些環節存在短板，整體速度就會被嚴重拖慢。比如某汽車零部件廠，單一產線的數據采集接口多達十余種，光數據清洗一項，周期就拉長到數周。倘若沒有統一的數據治理平(ping)臺(tai)和靈活的建(jian)模(mo)工具，后續(xu)的流程建(jian)模(mo)和仿真(zhen)就難以為繼。

• 虛擬工廠建模快速落地的前提是什么？
• 數據源統一、實時、可控
• 建模工具易用、可復用、支持標準化流程
• 仿真系統響應快，支持多場景迭代
• 系統集成簡便，減少人工干預

其中，數據治理和集成能力是虛擬工廠建模的底層驅動。以(yi)帆軟FineDataLink為例，能(neng)(neng)夠將分散的設(she)(she)備(bei)數據、業務(wu)系統(tong)數據統(tong)一接(jie)入、清洗、治理，為后續建模和(he)仿真提供高(gao)質量的數據底座。應(ying)用帆軟的智能(neng)(neng)制造(zao)行業方案，企業可(ke)(ke)以(yi)在短時間內搭(da)建虛擬工廠的數字(zi)化(hua)模型，實現從生(sheng)產排程到設(she)(she)備(bei)仿真的數據聯動(dong)，最終形成“可(ke)(ke)視化(hua)、可(ke)(ke)追溯、可(ke)(ke)優化(hua)”的虛擬工廠閉環。更多方案推薦：[海量分析方案立即獲取](//s.sjzqsz.cn/jlnsj）

• 虛擬工廠建模常見痛點總結：
• 數據孤島，影響模型準確性
• 建模工具復雜，學習成本高
• 仿真迭代慢，決策周期長
• 系統集成難，影響落地速度

權威文獻指出（《智能制造系統建模與仿真技術》，機械工業出版社，2022），數字化工具和平臺的選擇，決定了虛擬工廠建模的周期和效果。如果能在(zai)流程設計(ji)初期(qi)實現數據融合和流程標準化，后續仿真(zhen)和優化環(huan)節的效(xiao)率(lv)提(ti)升(sheng)至少30%以上。

2、流程優化的關鍵抓手

虛擬工(gong)廠建模(mo)能否快速(su)實現，流程(cheng)優化(hua)是核心。根據《制(zhi)造企業(ye)數字化(hua)轉(zhuan)型(xing)的(de)路徑與模(mo)式分析(xi)》（中國(guo)輕工(gong)業(ye)出版社，2021），當前主(zhu)流的(de)流程(cheng)優化(hua)手段主(zhu)要(yao)有：

• 數據標準化：通過制定統一的數據采集和治理標準，避免因數據格式、來源不同導致建模障礙。
• 建模自動化：采用可視化建模工具，降低人工操作門檻，實現模型快速搭建和復用。
• 流程模板化：建立標準化工藝流程模板，支持快速遷移和定制，減少重復勞動。
• 仿真智能化：引入AI算法，實現自動迭代優化和場景推演，加速決策效率。
• 集成平臺化：利用一站式數據平臺，打通各業務系統和設備，實現數據互通和業務協同。

下表對比了傳統(tong)建模與流程優化后的效果(guo)：

流程優化帶來的最大價值，是讓虛擬工廠建模從“重人工、慢響應”轉向“智能化、快迭代”。實際案例顯示，某家電制造企業引入帆軟FineReport報表系統進行生(sheng)產(chan)數據可視(shi)化后，生(sheng)產(chan)排程效率提升了40%，設備故障響(xiang)應時間縮短(duan)30%，整體建模與仿(fang)真周(zhou)期從(cong)一個月壓縮到一周(zhou)。

• 流程優化的關鍵點：
• 數據標準化，消除信息孤島
• 建模自動化，降低人工門檻
• 流程模板化，提升遷移速度
• 仿真智能化，提高決策效率
• 集成平臺化，實現業務協同

由此可見，流程優化不是單點突破，而是全流程協同。只有數(shu)據、工具、流程和(he)平臺協(xie)同發力，才能實現虛擬工廠建模的快速落地和(he)智能制造系(xi)統的高(gao)效(xiao)搭建。

3、數字化工具賦能：提升建模速度與質量

隨(sui)著數字化(hua)工(gong)具的(de)不斷成熟，虛(xu)(xu)擬(ni)工(gong)廠建(jian)(jian)模(mo)變得越來越“傻瓜化(hua)”和智能(neng)化(hua)。據《中(zhong)國智能(neng)制造發展藍皮書(shu)》（電子工(gong)業(ye)出(chu)版社，2023）統(tong)計，采用智能(neng)建(jian)(jian)模(mo)工(gong)具和一(yi)站式數據平(ping)臺的(de)企業(ye)，其虛(xu)(xu)擬(ni)工(gong)廠建(jian)(jian)模(mo)平(ping)均周期縮(suo)短40%，仿真精度提(ti)升25%，系統(tong)集成成本下降(jiang)30%。

常見(jian)的(de)數字化工具賦能(neng)路(lu)徑如下：

選對數字化工具，是虛擬工廠建模提速的“加速器”。比如帆軟一站(zhan)式BI方案(an)，不僅能實現(xian)數據快速集成，還(huan)能支持多維報表、自動化(hua)分析和可視化(hua)展示，幫助制造企業在建模(mo)、仿(fang)真(zhen)、優化(hua)等(deng)關鍵環節(jie)實現(xian)降本(ben)增效(xiao)。

• 數字化工具賦能的核心優勢：
• 數據全生命周期管理，保障建模基礎
• 可視化建模，提升團隊協同效率
• 自動化分析，推動模型持續優化
• 一站式平臺，簡化系統集成流程

實際應用(yong)表明，某消費電子(zi)制造企業采用(yong)帆軟FineBI進行(xing)產線(xian)數(shu)據分析后(hou)，工(gong)藝流(liu)程優化周(zhou)(zhou)期從兩周(zhou)(zhou)縮(suo)短到三天，生(sheng)產異常(chang)預警準確(que)率提升到95%以上。這不僅證明了數(shu)字化工(gong)具的效率優勢，更(geng)體(ti)現了智能制造系統搭建流(liu)程的極大簡化。

• 數字化工具選型建議：
• 優先選擇兼容性強、易操作的平臺
• 關注數據治理和分析能力
• 注重可視化展示和自動化分析
• 考慮系統集成與擴展性

總之，數字化工具正成為虛擬工廠建模快速實現的“新引擎”。企業只需選用(yong)合(he)適平臺，配(pei)合(he)流(liu)程優化和(he)標準化建設，就(jiu)能實(shi)現(xian)智能制造(zao)系(xi)統的高效搭建，邁(mai)向(xiang)數字化運(yun)營(ying)新階段。

??二、智能制造系統簡化搭建的策略與實踐

1、智能制造系統搭建的核心挑戰

智能制(zhi)造(zao)系統的搭建，常常被(bei)視為(wei)(wei)企業數字化轉型(xing)的“最難關”。從需求分析、方案設計，到平臺(tai)選(xuan)型(xing)、數據集成、業務流程再造(zao)，每個環節都可能成為(wei)(wei)項目進度的“絆腳石”。根據《中(zhong)國智能制(zhi)造(zao)產業研究報告》（工信部(bu)，2022），超(chao)60%的制(zhi)造(zao)企業在系統搭建過程中(zhong)遇到如(ru)下(xia)挑戰：

智能制造系統能否簡化搭建，關鍵在于數據平臺的一體化和流程的標準化。比如某家知名汽(qi)車零(ling)部件廠，過去采用多套(tao)分散系統管理(li)生產(chan)、倉(cang)儲和(he)質量，系統間數(shu)據(ju)脫(tuo)節，導(dao)致(zhi)生產(chan)異常無法及時預(yu)警(jing)。引入帆軟數(shu)據(ju)平臺(tai)后，實現一站式(shi)數(shu)據(ju)集(ji)成(cheng)和(he)分析，異常響應(ying)時間縮短50%，生產(chan)協同(tong)效率提升40%。

• 智能制造系統搭建的核心挑戰總結：
• 數據分散，接口復雜
• 系統割裂，業務協同難
• 流程復雜，標準難統一
• 人員短缺，技術門檻高

只有聚焦“一體化(hua)數據平(ping)臺+流程標(biao)準化(hua)+工具(ju)自(zi)動(dong)化(hua)”，才能從根(gen)本上簡化(hua)智能制造(zao)系統(tong)的搭建(jian)流程。

2、搭建流程簡化的關鍵策略

如何讓智能(neng)制造系統的(de)搭建(jian)流(liu)程變得“簡單而高效”？權威文獻(xian)《制造業(ye)數字化轉型理論(lun)與實踐》（清華大學出版社(she)，2022）指出，系統搭建(jian)流(liu)程優化可分為三(san)大策略：

• 平臺一體化：選擇具備數據集成、治理、分析和可視化能力的一站式平臺，減少多系統割裂，提高數據流通效率。
• 流程標準化：采用業務流程模板和工藝流程標準，支持快速遷移、定制和復用，降低變更響應門檻。
• 自動化工具：引入自動化建模、數據分析和仿真工具，推動流程自動化執行，減少人工環節。

下表展示了搭建流程簡化的主要策略(lve)與效果：

實際案例證明，某煙草制造企業采用帆軟FineDataLink平臺進行數據治理，結合標準流程模板和自動化分析工具，智能制造系統搭建周期從半年縮短到兩個月，整體運營成本下降35%。這充分說明，策略選擇和工具應用，是智能制造系統簡化流程的關鍵。

• 搭建流程簡化的核心措施：
• 統一數據平臺，減少割裂
• 制定流程模板，提升復用性
• 引入自動化工具，減少人工干預
• 加強團隊協同，提升響應速度

流程簡化不僅是技術變革，更是管理創新。企業要建(jian)立跨部門協同(tong)(tong)機制，推動IT與(yu)業務團隊(dui)共同(tong)(tong)參(can)與(yu)系(xi)(xi)統(tong)搭(da)建(jian)，形成“技術(shu)+管(guan)理”雙輪(lun)驅(qu)動，才(cai)能實現智能制造系(xi)(xi)統(tong)的快速落地。

3、智能制造系統搭建的落地實踐與成效

智(zhi)能制造(zao)系統的(de)落(luo)地，最(zui)終(zhong)要(yao)體現在實(shi)際應用效(xiao)果和運(yun)(yun)營收(shou)益上。根據《中國制造(zao)業數字化轉(zhuan)型案例集》（中國工信(xin)出(chu)(chu)版(ban)集團，2023）調研，采用平臺(tai)化、自動化、標(biao)準化策略的(de)制造(zao)企業，在系統搭建(jian)和運(yun)(yun)營階(jie)段表現出(chu)(chu)顯(xian)著優勢：

實際(ji)場景中，某消費品制造企業(ye)通過帆(fan)軟(ruan)FineReport和(he)FineBI平臺，實現生產(chan)、供應鏈(lian)、銷售(shou)等關鍵業(ye)務(wu)的全流程數字化(hua)(hua)監控。生產(chan)數據(ju)自動采集(ji)，異常實時(shi)(shi)預警，管理層(ceng)能夠(gou)隨時(shi)(shi)通過可視化(hua)(hua)報表洞察(cha)運營狀況，快速做出決(jue)(jue)策。結(jie)果顯(xian)(xian)示，系(xi)統搭建和(he)運營成本大幅下(xia)降，業(ye)務(wu)響應速度顯(xian)(xian)著提升(sheng)，真正(zheng)實現了從數據(ju)洞察(cha)到(dao)業(ye)務(wu)決(jue)(jue)策的閉環(huan)轉化(hua)(hua)。

• 智能制造系統落地的核心成效：
• 數據實時集成，消除信息孤島
• 生產排程自動化，提升運營效率
• 質量監控智能化，降低風險成本
• 設備管理集中化，減少故障隱患

智能制造系統搭建流程的簡化，不僅讓企業實現了成本優化，更推動了業務模式創新。企(qi)業能夠在市場變化中快速響應，抓(zhua)住新機會，提升核心競爭力。這(zhe)也是智能制造(zao)系統(tong)搭建簡化的最終價值所在。

??三、行業數字化轉型趨勢與最佳實踐推薦

1、數字化轉型趨勢：智能與敏捷成為主流

隨著AI、云(yun)計算、工(gong)(gong)業(ye)物聯網(wang)等(deng)技術加速落地，制造(zao)(zao)業(ye)數(shu)(shu)字(zi)化(hua)轉型進入“智(zhi)能(neng)+敏捷(jie)”新階段。據《智(zhi)能(neng)制造(zao)(zao)業(ye)數(shu)(shu)字(zi)化(hua)轉型白皮(pi)書》（中國電(dian)子信息產業(ye)發展研究院，2023）數(shu)(shu)據顯示，智(zhi)能(neng)工(gong)(gong)廠、虛擬工(gong)(gong)廠、敏捷(jie)制造(zao)(zao)系統等(deng)應(ying)用場(chang)景增長迅猛，企業(ye)數(shu)(shu)字(zi)化(hua)投入持續增加，帶動(dong)行(xing)業(ye)整(zheng)體(ti)效率和創新能(neng)力(li)提升。

行業趨勢總結如下：

智能與敏捷，是未來數字化工廠建模和系統搭建的主旋律。企業必(bi)須緊跟(gen)技術(shu)趨勢，優

本文相關FAQs

?? 虛擬工廠建模到底需要哪些核心要素？小白如何快速理清思路？

老板(ban)最(zui)近說要(yao)(yao)推進(jin)智能制造，問我虛擬(ni)工廠(chang)建模怎么(me)搞(gao)？我是一名信(xin)息化項目經理，但對(dui)虛擬(ni)工廠(chang)的(de)(de)(de)具體建模流(liu)程不(bu)太了解。市面上的(de)(de)(de)資料又(you)分散，搞(gao)不(bu)清(qing)到底需要(yao)(yao)哪(na)(na)些(xie)關鍵(jian)模塊，哪(na)(na)些(xie)數(shu)據是必須的(de)(de)(de)。有沒有大佬能一步步梳理下建模的(de)(de)(de)基礎要(yao)(yao)素和整體框架？適(shi)合小(xiao)白(bai)快速上手的(de)(de)(de)思(si)路(lu)，能不(bu)能分享下？

虛擬工廠建模，其實就是在數字世界里“還原”真實工廠的運營過程，讓管理者能在虛擬空間里做實驗、優化和決策。很多人一開始都會被“建模”這個詞嚇到，覺得是不是要會仿真算法，或者懂很多編程？其實，建模的核心，是理清業務流程和數據流，把生產、設備、物流、人員等關鍵要素抽象出來。不需要一上來就全盤精細建模，分階段搞，先解決業務痛點。

一般來(lai)說，虛擬(ni)工廠(chang)建模至少(shao)要覆(fu)蓋以下(xia)幾個板(ban)塊：

對于小白來說，建議從設備層和工藝流程入手，用Excel或(huo)簡單的(de)(de)可視化工具先把(ba)設備和工藝(yi)流程梳理出來。比如，先畫(hua)一張流程圖，把(ba)主要設備、工序節點標出來，再把(ba)每個節點的(de)(de)數據(ju)需求整理出來，這就(jiu)是初步的(de)(de)工廠模型。

實際操作時，推(tui)薦利(li)用現(xian)有的(de)企業信息化系(xi)統（比如ERP、MES、WMS等）作為(wei)數(shu)據(ju)來(lai)源，不要(yao)重復造輪子。現(xian)在主流的(de)BI工(gong)具，像帆軟FineReport、FineBI等，都支(zhi)持多(duo)系(xi)統數(shu)據(ju)集成(cheng)，能把分(fen)(fen)散(san)的(de)數(shu)據(ju)快速(su)匯總，形成(cheng)工(gong)廠(chang)全貌。梳理(li)完流程和數(shu)據(ju)之(zhi)后(hou)，就(jiu)可(ke)以用這些(xie)工(gong)具做數(shu)據(ju)可(ke)視(shi)化、指標(biao)分(fen)(fen)析(xi)，支(zhi)持管理(li)層(ceng)做決策。

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建模不是一蹴而就的事情，有了基礎框架之后，后續可以逐步細化，增加仿真、預測等高級功能。記住，虛擬工廠的價值在于“模擬+優化”，而不是一開始就追求100%還原(yuan)。先(xian)把關鍵業務場景建出來，后續再慢慢完善(shan)。

?? 智能制造系統搭建有哪些常見坑？如何高效避雷、加速上線？

看了(le)很多智能(neng)(neng)制造案例(li)，感覺方案都很“高大上”，但(dan)實(shi)際落地(di)時(shi)各種系統兼容、數據孤島、流(liu)程對(dui)接問(wen)題層出不窮(qiong)。有沒有前輩(bei)能(neng)(neng)說(shuo)說(shuo)：智能(neng)(neng)制造系統搭建過程中最容易踩的坑是什么？有沒有實(shi)操里(li)的避坑和提效經驗，能(neng)(neng)幫我們(men)項目少走彎路、快速上線？

智(zhi)能制造(zao)系統搭建，說(shuo)白了就(jiu)是把ERP、MES、WMS、SCADA等一堆子系統串(chuan)起來，形成一個能自動流轉數據、實(shi)時(shi)監(jian)控生產(chan)的(de)“數字(zi)大腦”。但(dan)現實(shi)里，80%的(de)企(qi)業會被(bei)以下幾(ji)個“坑(keng)”反復絆(ban)倒(dao)：

1. 數據孤島難打通 各系統數據格式不統一、接口標準五花八門，導致數據要么無法同步，要么同步后用不了。比如MES和ERP之間的物料編碼不一致，搞得庫存對不上賬，生產計劃亂套。
2. 流程對接混亂 業務流程和IT系統流程不是一回事，很多企業在搭系統時忽略了業務流程梳理，導致系統上線后流程斷鏈，實際生產還得靠Excel和微信溝通。
3. 定制開發陷阱 一味追求“個性化定制”，結果系統變得復雜、后期維護成本高，升級時動不動就要二次開發，項目周期無限拉長。
4. 團隊協作障礙 IT部門和業務部門溝通不暢，需求不斷變更，導致方案反復推翻，項目推進效率低下。

怎么避雷？這里有幾條實操建議：

特別要強調的是，消費行業數字化轉型項目，數據集成和業務分析需求極為復雜。這里強烈推薦帆軟(ruan)的全流程方(fang)案，FineReport+FineBI+FineDataLink組(zu)合，能幫你把ERP、MES、營銷(xiao)、電商(shang)等(deng)多源異構數據(ju)自動匯聚(ju)，支持各類業(ye)務指標可視化(hua)分析、智能預警(jing)。帆軟(ruan)在消費(fei)、制造(zao)等(deng)行業(ye)有1000+成熟(shu)應用(yong)場景(jing)模板，能大幅縮短項目周期，提升上線效率。

實操建議：

• 拿到項目需求后，先做業務流程圖，明確各環節數據需求
• 優先選用成熟的數據治理和分析平臺，減少接口開發工作量
• 充分利用行業模板和場景庫，快速搭建可落地的業務分析模型
• 項目推進過程中，持續評審需求，保持迭代和優化

智能制造(zao)系統(tong)不是(shi)一錘(chui)子買賣(mai)，搭得快、用得好(hao)、改得動(dong)，才是(shi)王道(dao)。

?? 虛擬工廠建模與智能制造系統融合后，如何實現業務創新與持續優化？

工(gong)廠(chang)數(shu)字化轉型已經搞起來了，虛(xu)擬建模和智能(neng)系(xi)統也(ye)上線了，但感覺只是(shi)把傳統業務流程(cheng)搬到(dao)線上，創新和優(you)化還(huan)是(shi)沒(mei)突破。企業如何利用(yong)現有虛(xu)擬工(gong)廠(chang)模型和智能(neng)制造(zao)系(xi)統，持續推動業務創新和流程(cheng)優(you)化？有哪些落地案(an)例(li)或方(fang)法可(ke)以參考？

工(gong)廠數字化(hua)轉型(xing)的(de)第一階(jie)段(duan)，很多企業只是(shi)把線下流(liu)程“電子(zi)化(hua)”，但真正的(de)價值(zhi)在于利(li)用(yong)虛擬工(gong)廠建(jian)模和(he)智能制造(zao)系統做“業務(wu)創(chuang)新”和(he)“持續(xu)優(you)化(hua)”。這(zhe)不(bu)是(shi)簡單(dan)的(de)流(liu)程搬家，而(er)是(shi)借助數據驅動、仿(fang)真預測、智能分析，動態優(you)化(hua)業務(wu)模式(shi)，實現降本增(zeng)效和(he)靈(ling)活(huo)應(ying)變(bian)。

虛擬工廠+智能制造系統融合，帶來的創新空間主要有：

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1. 生產仿真與優化 建立數字孿生工廠模型后，可以在虛擬空間里做工藝流程、產能、排班等各種仿真，提前發現瓶頸和風險，優化生產計劃。比如，某制造企業通過FineBI數據分析工具，把歷史生產數據建模后，仿真不同排產方案，最終將生產效率提升了15%。
2. 敏捷供應鏈管理 智能制造系統實時采集采購、庫存、物流等數據，結合虛擬工廠模型做供應鏈仿真，快速響應市場變化。消費行業企業通過帆軟FineDataLink的數據集成，把電商、線下門店、倉庫等多渠道數據實時匯總，做到精準補貨和庫存優化，大幅降低滯銷和缺貨率。
3. 智能質量管理 利用虛擬工廠模型，把質量檢測點、工藝參數和歷史不良記錄關聯起來，智能制造系統自動觸發預警、分析異常。某大型汽車零配件廠商用FineReport對接MES和質量管理系統，自動分析工序異常，質檢成本下降20%，客戶投訴率降低30%。
4. 業務創新：新產品/新模式試點 虛擬工廠模型能模擬新品投產、工藝變更、柔性生產等創新場景，企業可以低成本試錯，快速驗證新模式的可行性。例如，消費品牌企業用帆軟行業場景模板，快速搭建新品上市全流程分析模型，實現上市周期縮短、市場反饋更快。

持續優化的方法建議：

• 建立數據驅動的“PDCA”循環，定期用BI工具分析各環節指標，發現問題后在虛擬工廠模型里仿真改進方案
• 利用可視化分析平臺，把生產、供應鏈、質量等關鍵數據實時展示給業務團隊，促進協作和決策
• 持續引入行業最佳實踐模板，結合自身業務特點進行個性化調整

案例參考：

虛擬工廠和智能制造系統的融合，不只是工具升級，更是業務模式的重塑和創新。企業只有持續(xu)用數據驅動(dong)業務決策、不斷仿真和優化，才能(neng)在(zai)激烈的(de)市場競爭(zheng)中立于不敗之地。關鍵(jian)還是要選對平臺、用對方法，將數字化能(neng)力(li)轉化為業務競爭(zheng)力(li)。