吳光華 王安 廖慧紅 任趖滕

（吉利汽車研究院（寧波）有限公司 浙江省寧波市 315336）

1 智慧試驗室概述

1.1 智慧試驗室簡介及特點

智慧試驗室是指試驗流程數(shù)字化、試驗?zāi)芰χ悄芑?、試驗?shù)據(jù)仿真化應(yīng)用。

試驗流程數(shù)字化是將試驗室的業(yè)務(wù)流程、環(huán)境、人員、試驗臺架、儀器設(shè)備、樣件、耗材、試驗條目、試驗標(biāo)準(zhǔn)、試驗方法、體系文檔、過程記錄、科研管理、項目管理、供應(yīng)商管理、客戶管理等影響分析數(shù)據(jù)的因素有機結(jié)合起來，采用先進(jìn)的計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)化的試驗室管理思想，組成一個全面、規(guī)范的管理體系，為實現(xiàn)數(shù)據(jù)網(wǎng)上調(diào)度、數(shù)據(jù)自動采集、過程線上留證、信息共享、報告無紙化、原始數(shù)據(jù)可追溯、質(zhì)量保證體系順利實施、成本嚴(yán)格控制、人員量化考核、試驗室管理水平整體提高等提供技術(shù)支持，是連接試驗室、工程部門、項目組、試制、質(zhì)管部門及合作伙伴的試驗業(yè)務(wù)綜合管理平臺。

試驗?zāi)芰χ悄芑墙柚鶬OT、OTA、DIS、AI 等技術(shù)，將試驗設(shè)備、上位機、V-BOX、T-BOX、傳感器等產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行集中采集、數(shù)據(jù)打標(biāo)、結(jié)構(gòu)化解析、數(shù)據(jù)存儲，再通過數(shù)學(xué)建模、數(shù)據(jù)分析、圖表展示等技術(shù)實現(xiàn)試驗數(shù)據(jù)可視化展示，實現(xiàn)設(shè)備實時監(jiān)控、設(shè)備能耗統(tǒng)計、故障分析、遠(yuǎn)程診斷。

試驗數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用是通過匯聚覆蓋整車研發(fā)驗證的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行集中管理、深度分析、圖表化展示、運營預(yù)警，包括試驗流程管理數(shù)據(jù)、過程記錄數(shù)據(jù)、測試載荷數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、試驗體系文檔、試驗標(biāo)準(zhǔn)等，通過數(shù)據(jù)清洗、處理、標(biāo)簽、分析、建模等工作，通過統(tǒng)一管理形成基于試驗?zāi)芰Φ拇髷?shù)據(jù)。實現(xiàn)有效的實時數(shù)據(jù)以及相關(guān)性分析調(diào)校CAE 模型，經(jīng)過不斷迭代逐步實現(xiàn)有效、實時的CAE 仿真及混合仿真能力，取代實物試驗，最終達(dá)到縮短開發(fā)周期的目的。

1.2 數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用帶來新的機遇

汽車行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)全面展開，盡管在轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略、技術(shù)應(yīng)用等不同方面，不同企業(yè)的數(shù)字化進(jìn)展不盡相同，但數(shù)字化轉(zhuǎn)型給汽車行業(yè)帶來的實質(zhì)變化已經(jīng)顯現(xiàn)，汽車研發(fā)數(shù)字化作為企業(yè)發(fā)展轉(zhuǎn)型的重要驅(qū)動力量已成為共識。縱觀時代發(fā)展，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)上升為各行業(yè)、各領(lǐng)域核心競爭力：

2013年，德國發(fā)布“工業(yè)4.0 白皮書”，強調(diào)新一輪工業(yè)革命將從數(shù)據(jù)互聯(lián)開始；

2013年，美國通用汽車開始布置分布式數(shù)據(jù)集成管理平臺，旨在集成各個試驗室系統(tǒng)的數(shù)據(jù)并用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺在上層對數(shù)據(jù)進(jìn)行管理和價值挖掘；

2014年，汽車道路模擬試驗臺架供應(yīng)商MTS 開始在德國建立自動化試驗室樣板，將試驗室管理流程和設(shè)備物料等硬件的數(shù)據(jù)融合實現(xiàn)自動化試驗室功能；

2014年，泛亞汽車技術(shù)中心開始投資實施智能試驗室Tims 項目，以及2017年啟動數(shù)據(jù)主線和數(shù)據(jù)開發(fā)；

2018年，上汽正式成立智能試驗室，區(qū)別與傳統(tǒng)電子化試驗室，重視以數(shù)據(jù)為目標(biāo)的試驗數(shù)字化。

當(dāng)前越來越多的試驗場景可在試驗室內(nèi)再現(xiàn)，通過傳感器與計算機的集成采集數(shù)據(jù)導(dǎo)入軟件中來仿真測試場景，提高測試效率和計算精準(zhǔn)度，最終通過累計的試驗數(shù)據(jù)生成預(yù)測模型，減少實物測試次數(shù)，節(jié)省測試時間、降低測試成本。這迫使傳統(tǒng)試驗方式不得不變革，以適應(yīng)數(shù)字化汽車試驗發(fā)展的需要。

1.3 智慧試驗室建設(shè)的意義

1.3.1 打通業(yè)務(wù)流、集成信息流，提高業(yè)務(wù)流傳效率、防呆防錯

構(gòu)建試驗業(yè)務(wù)流程全過程管控平臺，集成項目預(yù)算系統(tǒng)、采購系統(tǒng)、設(shè)備管理系統(tǒng)、車輛管理系統(tǒng)等信息，實現(xiàn)從策劃、委托、執(zhí)行、驗收、結(jié)算、付款、數(shù)據(jù)分析等全過程線上精細(xì)化管控，減少人為化操作。

1.3.2 提高設(shè)備效能、提前預(yù)防設(shè)備故障

通過實時設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測及能耗監(jiān)控，實現(xiàn)設(shè)備的狀態(tài)透明化管理，及時發(fā)現(xiàn)試驗過程中的設(shè)備問題及使用情況，減少設(shè)備故障等待時間，實時反饋設(shè)備空閑狀態(tài)，提高設(shè)備利用率，降低設(shè)備能耗。

1.3.3 提高整車故障分析效率，節(jié)省人工成本

通過5G、4G、Wi-Fi 等可以滿足全量數(shù)據(jù)上傳的場景，將設(shè)備的全量數(shù)據(jù)上傳到平臺端，根據(jù)問題的發(fā)生時間和車輛、數(shù)采設(shè)備自動截取相關(guān)總線數(shù)據(jù)，并針對所要分析的問題進(jìn)行在線解析。

1.3.4 集中、規(guī)范數(shù)據(jù)管理，深挖大數(shù)據(jù)價值

建立試驗大數(shù)據(jù)平臺，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行解析、去重、清洗、合并、分類、轉(zhuǎn)換、增強等，建立完整的數(shù)據(jù)鏈。

1.3.5 基于大數(shù)據(jù)建模預(yù)測提升試驗仿真能力，實現(xiàn)驗證前移，減少實物驗證

如通過采集完整的電器測試過程中大數(shù)據(jù)，建立整車各種用電設(shè)備的時序模型，精確預(yù)測整車在一段工作時間內(nèi)的用電量。通過整車的耗電量，來提出電池發(fā)電機的補給模型，同時和測試結(jié)果作對比，進(jìn)而做出最優(yōu)化的電源系統(tǒng)選型。

2 吉利智慧試驗室頂層設(shè)計

2.1 設(shè)計原則

著重總體規(guī)劃、頂層設(shè)計，在規(guī)劃、搭建過程中需要科學(xué)理性地分析，既要考慮前瞻性，又要兼顧當(dāng)前現(xiàn)狀。遵循的原則有：

（1）以TOGAF 理論為指導(dǎo)，按照以業(yè)務(wù)架構(gòu)為需求牽引、數(shù)字化架構(gòu)為目標(biāo)、數(shù)字化建設(shè)體系為保障進(jìn)行總體設(shè)計；

（2）堅持以用戶需求→總體規(guī)劃→產(chǎn)品布局→項目實施→應(yīng)用運維→產(chǎn)品迭代為主線建設(shè)思路；

（3）一切業(yè)務(wù)流程化、流程標(biāo)準(zhǔn)化、標(biāo)準(zhǔn)流程系統(tǒng)化、系統(tǒng)產(chǎn)品化、產(chǎn)品集成化、系統(tǒng)平臺化、平臺一體化、平臺智能化、數(shù)據(jù)可視化；

（4）力求業(yè)務(wù)精細(xì)化、表格化、邏輯化、定量化；

（5）提倡專業(yè)系統(tǒng)做專業(yè)事情的理念；

（6）統(tǒng)一思想觀念：要求業(yè)務(wù)人員數(shù)字化思維、數(shù)字化人員業(yè)務(wù)化思維，傳統(tǒng)業(yè)務(wù)向數(shù)字化運營轉(zhuǎn)型。

2.2 數(shù)智架構(gòu)設(shè)計

按技術(shù)分層+專業(yè)布局方式進(jìn)行L1 總體應(yīng)用框架設(shè)計，如圖1所示。

圖1：總體應(yīng)用框架

2.2.1 架構(gòu)總體要求

高可靠性、安全性、組件化、可伸縮性、可擴展性、方便升級、可集成、可二次開發(fā)、自動化、易用性、主流開發(fā)語言、可分布式部署、可移植性。

2.2.2 架構(gòu)分層要求

輔助決策層：試驗數(shù)據(jù)集中管理平臺，通過集成業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)、試驗?zāi)芰?shù)據(jù)、體系文件數(shù)據(jù)進(jìn)行BI/AI分析；

業(yè)務(wù)流程層：試驗業(yè)務(wù)流程信息化，通過固化試驗主線及分支流程，實現(xiàn)流程線上全過程、精細(xì)化、透明化、自動化管理；

試驗?zāi)芰樱河址衷O(shè)備層和物聯(lián)網(wǎng)層。設(shè)備層主要由試驗設(shè)備、傳感器、下位機、上位機等組成；物聯(lián)網(wǎng)層由設(shè)備數(shù)據(jù)采集平臺、智能車聯(lián)網(wǎng)平臺、車機軟件測試平臺、虛擬驗證平臺等組成。

IT 基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)層：通過試驗數(shù)據(jù)機房Intranet 與私有云及公有云鏈接實現(xiàn)各試驗場網(wǎng)絡(luò)與中央試驗室互聯(lián)互通，應(yīng)用安全訪問、數(shù)據(jù)高速匯聚。

3 試驗流程數(shù)字化管理

建設(shè)覆蓋試驗全生命周期的試驗室管理平臺，實現(xiàn)試驗環(huán)節(jié)策劃、委托、排程、過程記錄、報告、驗收、結(jié)算、付款等的電子流程化作業(yè)管理。

3.1 業(yè)務(wù)流程設(shè)計

以大前臺的形式拉動資源，從試驗策劃向試驗集成轉(zhuǎn)化，針對不同產(chǎn)品特性進(jìn)行有針對性的策劃和試驗集成。導(dǎo)向“服務(wù)產(chǎn)品化、目標(biāo)責(zé)任化、行動戰(zhàn)區(qū)化”，從對試驗負(fù)責(zé)轉(zhuǎn)變?yōu)閷υ囼灣晒ω?fù)責(zé)。業(yè)務(wù)藍(lán)圖總體設(shè)計如圖2所示。

圖2：總體業(yè)務(wù)框架

3.2 產(chǎn)品功能設(shè)計

試驗業(yè)務(wù)綜合管理系統(tǒng)LIMS 產(chǎn)品各模塊功能規(guī)劃如圖3。

圖3：試驗業(yè)務(wù)綜合管理系統(tǒng)功能地圖

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理：通過對汽車試驗專業(yè)數(shù)據(jù)的梳理和主數(shù)據(jù)管理模塊實現(xiàn)汽車試驗基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化，構(gòu)建汽車試驗數(shù)據(jù)基礎(chǔ)資源庫。

試驗策劃：策劃管理包括年度計劃、年度預(yù)算、月度計劃、策劃完成率、預(yù)算執(zhí)行率，系統(tǒng)支持拖拉拽方式方便工程師快捷編輯計劃，計劃變更支持版本管理，按甘特圖方式顯示計劃進(jìn)度；

委托管理：委托管理包括需求提報、試驗類型、委托類型、預(yù)算明細(xì)維護(hù)、預(yù)算控制、委外明細(xì)維護(hù)、勞務(wù)明細(xì)維護(hù)、委托單審批、送樣通知、任務(wù)下發(fā)、任務(wù)分配、任務(wù)確認(rèn)等管理；

排程管理：支持全/半自動/向?qū)脚懦?、場地預(yù)約、設(shè)備預(yù)約、人員預(yù)約、樣品預(yù)約以及資源沖突管理；

任務(wù)執(zhí)行：任務(wù)執(zhí)行模塊涵蓋了試驗過程作業(yè)相關(guān)的所有工作，包括試驗準(zhǔn)備、樣品參數(shù)、設(shè)備、原始記錄、問題記錄以及附加費用等管理。任務(wù)執(zhí)行與試驗工藝流程關(guān)聯(lián)，能極大的減輕試驗人員工作量并減少人為誤操作；

報告管理：報告管理實現(xiàn)原始數(shù)據(jù)同步、報告生成及編輯、報告審批等。系統(tǒng)支持報告原始數(shù)據(jù)可追溯，按照相關(guān)要求通過電子歸檔以及查閱管理；

驗收&結(jié)算：委外、公告、勞務(wù)試驗或費用在EPS 系統(tǒng)中發(fā)起驗收&結(jié)算流程并審批通過后，系統(tǒng)通過接口傳遞驗收及結(jié)算信息至LIMS 系統(tǒng)；

付款管理：采購在EPS 系統(tǒng)中發(fā)起付款申請流程并審批通過后，系統(tǒng)通過接口傳遞付款信息至LIMS 系統(tǒng)，實現(xiàn)業(yè)財一體化；

報表分析：系統(tǒng)通過圖表方式展示試驗相關(guān)報表。

4 試驗?zāi)芰χ悄芑芾?/h2>

4.1 建設(shè)思路

試驗?zāi)芰χ悄芑ㄔO(shè)分為數(shù)字化試驗臺架、試驗設(shè)備數(shù)據(jù)集中采集平臺、車機總線數(shù)據(jù)采集平臺、新能源及智能駕駛場景測試平臺、虛擬驗證平臺的建設(shè)?？傮w建設(shè)原則為：

（1）軟硬件一體化，通過軟件控制硬件；

（2）按“云+邊+端”方式進(jìn)行互聯(lián)互通，實現(xiàn)軟件遠(yuǎn)程刷寫、試驗數(shù)據(jù)集中采集。

4.2 數(shù)字化試驗臺架

數(shù)字化試驗臺架全面采用數(shù)字化控制系統(tǒng)，通過大量的傳感器集成計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實現(xiàn)了自動化控制。隨著工控機技術(shù)和PLC 控制技術(shù)的引入，數(shù)據(jù)采集和分析處理實現(xiàn)了自動采集和分析處理，可實現(xiàn)報表打印和曲線自擬功能[1]，軟件中植入各種路試工況標(biāo)準(zhǔn)，硬件升級為實時性產(chǎn)品，具備了瞬態(tài)試驗測量能力，可完成試驗室內(nèi)的路況模擬，極大提升了試驗效率，提高了試驗的精確度。

4.3 設(shè)備數(shù)據(jù)采集平臺

各試驗設(shè)備處于分散式管理狀態(tài)，設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)聽、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理等功能均依賴于設(shè)備自身提供的能力。分散管理的設(shè)備，既不利于設(shè)備的統(tǒng)一管控，更不利于數(shù)據(jù)的聯(lián)網(wǎng)采集。運用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的思維和方法通過IOT 技術(shù)構(gòu)建試驗室的設(shè)備數(shù)據(jù)集中采集平臺EIM，實現(xiàn)設(shè)備聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)采集、遠(yuǎn)程監(jiān)控等功能。

4.3.1 構(gòu)建試驗設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)化集成環(huán)境

（1）通過串口設(shè)備服務(wù)器將各類串口試驗設(shè)備改造為網(wǎng)絡(luò)化設(shè)備；

（2）少量特殊的、無接口的設(shè)備，可考慮外接傳感器和采集器方式實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化集成；

（3）可連接試驗室內(nèi)的監(jiān)控攝像頭和麥克風(fēng)，實時查看試驗過程，與試驗人員溝通。

4.3.2 實現(xiàn)集中化試驗設(shè)備數(shù)據(jù)采集

（1）可定時采集或接收設(shè)備所產(chǎn)生的試驗數(shù)據(jù)，并將試驗數(shù)據(jù)根據(jù)規(guī)則自動打包存儲在服務(wù)器中；

（2）可定時采集設(shè)備日志信息，并將設(shè)備日志信息根據(jù)規(guī)則存儲在試驗網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器中；

（3）設(shè)備健康及狀態(tài)信息實時獲取，監(jiān)控設(shè)備運行/待機/故障/占位等情況；

（4）監(jiān)控各區(qū)域配電系統(tǒng)運行工況，對各項能源數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、分析，緊急情況下對各配電系統(tǒng)進(jìn)行遠(yuǎn)程分閘。

4.3.3 實現(xiàn)集中化設(shè)備和數(shù)據(jù)管理能力

（1）將打包存儲在試驗網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器內(nèi)的試驗數(shù)據(jù)及設(shè)備日志信息、能源采集數(shù)據(jù)集中解析并上傳數(shù)據(jù)湖；

（2）設(shè)備數(shù)據(jù)綜合分析包括：設(shè)備故障分析、設(shè)備使用情況分析、設(shè)備稼動率分析、設(shè)備能效分析等。

4.4 車載在線診斷平臺

車輛狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)（VMDS）將汽車通信總線技術(shù)、GPS 全球定位技術(shù)，5G/4G/WIFI 移動通信技術(shù)，Internet WEB 服務(wù)技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)等綜合應(yīng)用于一體，融合車輛運行、故障分析、道路試驗、試車場信息化管理等業(yè)務(wù)場景，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集與傳輸、實時監(jiān)控、遠(yuǎn)程診斷刷新、報警推送、數(shù)據(jù)分析等功能。

4.5 虛擬驗證平臺

通過BIM、高精度掃描、3D GIS、標(biāo)定及實時渲染等技術(shù)建立虛擬試驗場VPG，建立整車動力學(xué)模型，通過載荷提取和分解為臺架Lab 和仿真分析Math 提供載荷輸入，協(xié)助臺架試驗，參與制定臺架載荷輸入并跟蹤分析臺架試驗結(jié)果。同時針對碰撞安全法規(guī)的要求，內(nèi)置安全法規(guī)和各種碰撞模型（假人、壁障、安全帶等），輕松進(jìn)行碰撞安全仿真。

4.6 智能駕駛場景測試平臺

當(dāng)前普通場景下的自動駕駛算法已經(jīng)比較完善，突破難點在于一些極端場景。這些場景可以通過仿真平臺便捷生成，進(jìn)行針對性的測試和驗證。自動駕駛仿真測試平臺必須要具備幾種核心能力：真實還原測試場景的能力、高效利用路采數(shù)據(jù)生成仿真場景的能力、云端大規(guī)模并行加速的能力，使得仿真測試滿足自動駕駛感知、決策規(guī)劃和控制全棧算法的閉環(huán)[2]。為提升智能網(wǎng)聯(lián)汽車的測試驗證效率，吉利研究院也提出基于數(shù)字孿生的自動駕駛虛擬測試場景的建設(shè)，達(dá)成國內(nèi)最先進(jìn)、測試場景最完備的自動駕駛測試工具鏈；涵蓋自動駕駛算法仿真及驗證、場景庫搭建、傳感器建模、虛實結(jié)合的整車測試、整車場地測試等全鏈條能力。

5 試驗大數(shù)據(jù)管理平臺

試驗大數(shù)據(jù)管理平臺是通過建立一個標(biāo)準(zhǔn)一致的試驗數(shù)據(jù)湖，對試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行集中統(tǒng)一存儲和管理。平臺可實現(xiàn)試驗數(shù)據(jù)規(guī)范化存儲、結(jié)構(gòu)化管理，集成各系統(tǒng)打通上下游數(shù)據(jù)流，實現(xiàn)研發(fā)設(shè)計、仿真、試驗的高度一體化；試驗人員可在統(tǒng)一的平臺上進(jìn)行數(shù)據(jù)在線分析及管理，實現(xiàn)試驗業(yè)務(wù)的閉環(huán)管理，提升試驗數(shù)據(jù)協(xié)同、共享，試驗大數(shù)據(jù)管理平臺總體應(yīng)用架構(gòu)設(shè)計思路如下。

數(shù)據(jù)展現(xiàn)層：借助于圖形化手段，可按立體、表面、屬性以及動畫等方式清晰有效地展示試驗數(shù)據(jù)及其狀態(tài)，并對數(shù)據(jù)加以可視化解釋?？赏ㄟ^網(wǎng)頁、客戶端程序?qū)︱灁?shù)據(jù)進(jìn)行頻譜、Stereoscopic 3D、雨流計數(shù)、流場、燃燒、4D Graph、高線圖、氣泡圖、星云圖、GPS 等方式進(jìn)行展現(xiàn)。

數(shù)據(jù)分析層：基于平臺BI 統(tǒng)計分析及AI 建模工具，對試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行有效性管控開發(fā)，內(nèi)容包括：策劃完成率、預(yù)實分析、成本分析、行業(yè)對標(biāo)分析等試驗業(yè)務(wù)綜合分析；道路可靠性驗證、零件系統(tǒng)可靠性驗證、零部件/系統(tǒng)臺架耐久性、設(shè)計缺陷分析等試驗?zāi)芰C合分析。

數(shù)據(jù)湖層：按試驗方法、測試場景、業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)、過程記錄、試驗載荷、試驗報告等原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分類管理，數(shù)據(jù)湖層強大的輔助工具能夠幫助用戶高效擴展該系統(tǒng)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分類、索引和計算，提高數(shù)據(jù)的利用率和高可靠性。

數(shù)據(jù)抽取層：是通過平臺ETL、FTP、數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)等功能，對試驗原始數(shù)據(jù)進(jìn)行解析、去重、篩選、清洗、合并、分類、轉(zhuǎn)換、增強等一系列過程達(dá)到數(shù)據(jù)高可用性。

數(shù)據(jù)源：試驗數(shù)據(jù)通常來源于試驗室信息管理系統(tǒng)、公告型式認(rèn)證管理系統(tǒng)、設(shè)備資產(chǎn)管理系統(tǒng)、設(shè)備數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、車輛狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)、測試場景庫系統(tǒng)、能源管理系統(tǒng)、體系文檔、產(chǎn)品全生命周期管理系統(tǒng)、車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)等，數(shù)據(jù)類型包括：關(guān)系性數(shù)據(jù)庫、非關(guān)系性數(shù)據(jù)庫、文件、圖片、音頻、視頻等格式。

6 結(jié)語

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一種對業(yè)務(wù)、技術(shù)和管理等各方面進(jìn)行重塑的系統(tǒng)級工程，需要借助數(shù)字化技術(shù)和業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)、BI/AI 等進(jìn)行改造升級，沒有戰(zhàn)略規(guī)劃是完不成轉(zhuǎn)型任務(wù)的，沒有堅定的戰(zhàn)略定力，無法持續(xù)良性推進(jìn)工作。為防止在實操過程中走偏方向，需要組建一支能夠全權(quán)負(fù)責(zé)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略規(guī)劃及建設(shè)的團隊，這個團隊需配置數(shù)字化技術(shù)人員、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析人員和數(shù)字化轉(zhuǎn)型專家。通過長期數(shù)字化建設(shè)來總結(jié)方法論、建立流程、培養(yǎng)人才隊伍、合理規(guī)劃預(yù)算投入、建立數(shù)字化建設(shè)制度為科學(xué)推進(jìn)數(shù)字化建設(shè)保駕護(hù)航。