在企業流程數字化之前，我們大概先要理解數字化對您的企業意味著什么？首先回顧您所在行業的技術發展和競爭壓力以及變化率。 這對您的短期和長期影響如何？您需要考慮哪些未來技術？例如，商業智能（BI）、人工智能（AI）、機器學習（ML）、云計算，還是工業物聯網等等。

然后，詢問您自身的組織準備得如何？

首先，您的組織是否準備好成為早期采用者、還是快速追隨者或一般技術的追隨者？

要確定這一點，首先要了解業務前線的情況——數字化往往是從那里開始的。 許多制造商的機器本身無法收集和傳輸支持數字化計劃所需的數據，因此需要對其設備進行修改或更換。

對于制作業來說，調查的另一個方面是確定工廠人員如何收集和使用信息。 在許多情況下，模擬設備仍然用于收集有關工廠車間員工活動的信息，這些都需要改變。

您還需要評估其他部門如何接收和使用生產數據，以及他們使用的系統是否能夠在整個組織中實施業務數字化。

接下來，我們需要確認什么信息是我們需要的？

為了實現制作業相關的業務流程數字化，您可能不需要成熟的制造運營管理 (MOM) 或制造執行系統，但需要集成來自各種機器的信息以及來自人員和相關流程的數據。

如果您正在考慮使用設備來利用物聯網技術，則需要投資云基礎設施并監控設備，并在數據傳遞到內部系統之前為數據提供數據收集存儲。

為了連接一系列不同的系統并利用其中的數據，您將需要中間件來整理和轉換數據，然后再將其集成到 ERP 中。

這時，適合未來的 ERP 系統就可以成為主要優勢。 它使您能夠在業務準備就緒時插入 MOM 系統等組件，并自動從各種來源收集數據并協調到業務各個部分的信息流。

在組織面向客戶的點，客戶越來越傾向于與聊天機器人進行自主交互。 使用包含聊天機器人功能的 ERP 應用程序可以快速將此功能納入您的客戶服務流程。

當明確我們需要的信息侯，您將考慮如何使用這些信息？

業務流程數字化將導致產生大量數據。 如何有效地使用所有數據并保持高效？

包含各種報告和分析工具的 ERP 系統對于讓人們根據數據做出決策非常重要。 但人們只能做這么多，可能無法發現一些關鍵因素。企業越來越多地尋求人工智能和機器學習來幫助識別趨勢和異常，并預測未來的事件或問題。 例如，在采購中，人工智能可以協助戰略采購和供應商風險監控，以及識別潛在的付款欺詐行為。

然而，僅僅讓人工智能完成工作是不夠的，您可能需要確保員工收到通知和工具，使他們能夠立即采取行動。這就是具有社交媒體類型功能的軟件可以提供幫助的地方，它可以向人們推送信息，而無需他們搜索信息。這樣BPM的價值就真正體現了。它能有效結合ERP，為企業提供有效的流程解決方案。

最后，我們需要確保治理的安全性和合規性。

除非管理得當，否則數字化項目可能會產生流程和數據問題。 在數據方面，確保基礎數據得到清理非常重要。如果公司數據不相關、不準確或不及時，任何由此產生的決策或預測都不會產生良好的結果。

由于數字化組織將有大量數據流動，因此治理的另一個方面是確保數據的安全性和完整性。