制造业敏捷转型迫在眉睫

在中国，最早进行敏捷转型的一批企业分布在通信行业，紧接着是互联网企业，随后是金融业，特别以银行为代表。Thoughtworks为其中很多知名企业提供了长期的敏捷咨询服务，助力企业以价值为驱动提升市场响应力。在通讯、互联网、金融行业这三波敏捷转型浪潮之后，紧随其后的是传统制造业的敏捷转型，因为传统制造业正同样面临着提高市场响应力和数字化转型的多重挑战，其敏捷转型迫在眉睫！

1 为什么制造业也需要敏捷转型？

1.1 制造业的运营工具和产品中软件所占的比例和重要性越来越高，需要拥抱软件敏捷研发模式

进入工业4.0时代，企业需要从过去传统的 “制造能力”转变成 “制造能力 + 数字化能力”。

一方面企业为了提高内部的管理运营效率及质量，必须从“研、产、供、销、服“全价值链进行信息化和数字化变革，快速提供信息化和数字化工具以支撑企业的高效运营活动。然而，传统研发模式往往响应较慢，这时便需要向敏捷方式转变。我们用敏捷模式为某手机厂商开发了全球销售管理系统和全球售后管理系统，为某豪华车企开发了一站式经销商管理系统，研发效能、质量和价值成效有很大提升。

【资料图】

另一方面，企业为客户提供的软硬一体化的智能互联产品及以软件为主导的产品越来越多，以软件为基础的创新正在发力，软件变得和硬件一样重要，为了提高软件研发能力在制造业数字化转型中的竞争力，企业的软件产品研发也必须由传统的研发模式向敏捷模式转变。我们帮助一家全球知名的润滑油供应商采用敏捷方式在三至五个月时间内孵化出了一套基于物联网和机器学习技术的实时润滑油状态监测模型系统，快速验证了技术与业务模式的可行性；与此同时，我们也帮助这家公司在两个月内完成了智能计划Smart Planning中第一个大模块的落地，接入了该公司和客户方的供应链数据，完成了双方数据整合、供应链看板展示、和对当下及未来供货情况的计算和预测，用敏捷方式做到了快速交付和及时验证。

1.2 制造业也需要通过敏捷方式更快响应市场的变化，敏捷正成为企业应对竞争的制胜要素之一

敏捷宣言第四条：响应变化胜于遵循计划。工业4.0时代，制造企业及其所处的市场是一个典型的复杂系统，具有突现性、不稳性、非线性、不可预测性等不确定特征，同时市场竞争在不断加剧，产品周期在不断缩短，因此提高企业的敏捷响应力迫在眉睫。

以特斯拉为例，其生产的电动汽车达成第一个百万辆目标用了12年，达成第二个百万辆目标用了18个月，达成第三个百万辆目标用了11个月，而达成第四个百万辆目标仅用了7个月。特斯拉把硅谷软件业的理念和方法论，带到了制造业产品的开发中，借助软件系统、硬件开发和工厂流水线制造的多重敏捷，加快了汽车的生产速度和创新速度。

1.3 制造业也需要转变为以客户为中心，采用敏捷方式快速创新和验证客户价值

当前制造业正面临着客户需求多样化和细分的趋势，客户的场景定制化要求不断涌现，甚至在产品创新中也需要提高客户的参与水平以改进创新产品的服务水平与服务模式，为客户创造更精准的价值。这就要求制造业要由原来的以产品为中心转变为以客户为中心，主动关注客户，从过去的只是 “通过制造增值”转变成 “通过制造增值 + 通过数字技术增值”，为用户提供更深入的服务，从纯产品的商业模式向客户服务的商业模式进行转型。

例如，某光伏企业不仅为光伏电站提供光伏组件等硬件产品，还利用数字化产品助力光伏电站优化效能设计，实现了智能化远程跟踪维护等功能，为客户提供了一系列全生命周期运营的数字化增值服务，提升了客户粘性和商业价值。我们利用自身的敏捷经验，为某全球著名的家居用品品牌构建了统一智能设计平台，平台的交互式推荐引擎允许客户主导设计自己家中的家居风格，企业则可以通过平台快速响应客户反馈，满足其自助式选购的需求。

1.4 工业4.0的目标是创造更智能的产品、方法和流程，企业必须融入敏捷的思维

工业4.0标志着制造业进入了大规模定制2.0的时代。大规模定制2.0有很多新的特点：

1、订单的生产顺序可以由产品和制造设备自行决定。

2、每一张订单的生产路线可以灵活、智能地进行调整。

3、相应的原材料和零部件的供应需要实时适应生产的变化。4、物流不再遵循固定的路线，需要灵活地调整，并具备一定的智能。

以特斯拉为例，要想使得产线及时跟上产品迭代，这意味着产线要非常灵活，能快速适应新的零部件和变动的流程。为此，特斯拉将自动驾驶的理念引入了产线：让流水线和工位能随物料、订单等环境变化而学习、进化，而不是被精细分工到相对固定的流程。流水线快速柔性适应模式帮助缩短了研发⻋型到量产之间的周期，这种加快量产交付的方式则与软件业的敏捷开发类似。在特斯拉的敏捷思维中，工厂是一种产品，一种制造机器的机器，汽车在其中并不是最重要的产品，重要的反而是制造汽车的方法，以及发明出这种方法的能力。

眼下，制造业已经进入了全面的数字化转型，以敏捷的方式实现智能制造的趋势正在推动着数字化转型。Thoughtworks全球首席科学家马丁·福勒 ，也是敏捷宣言签署者之一，他这样描述敏捷和数字化转型的关系：

“

我认为敏捷和数字化转型有着非常紧密的联系。数字化转型是一项战略性的工作，涉及每个人工作方式的改变，但个人身处其中又无法预测所做的改变将对工作产生多大的影响。因此，必须有一个非常动态的策略。为了成功地进行数字化转型，大家必须考虑切换到敏捷的思维方式。

” 2 制造业如何进行敏捷转型？

制造业的核心业务主要有三大类：第一类是日益增长的数字化业务，包括提高企业内部运营的信息化和数字化软件及为客户提供的数字化软件增值服务，为此很多制造业已经成立了自己的数字化部门；第二类是实体产品的创新与研发，这是制造企业的安身立命之本；最后一类是工厂的智能制造，即通过智能化技术和工艺来制造出高效、高质的创新产品，虽然有些制造企业把生产外包给第三方来做，但是也需要整体管控效率、工艺和质量等。

对于制造业这三类核心业务，Thoughtworks提出了制造业的三大敏捷模式 - 软件系统敏捷、实体产品敏捷和工业制造敏捷，如果企业能够做到这三种模式，必将对行业起到引领作用。

（图一：Thoughtworks提出的制造业三种敏捷模式）

2.1 软件系统敏捷

在信息化时代，制造企业的软件系统通常以外采模式为主，即所谓的传统IT模式。这种模式下构建的系统基本能够满足企业内部的生产管理运营需求，但是其主要问题是外采的系统往往要求业务需求标准和稳定，当业务有个性化差异或者发生变化时就显得力不从心。为了应对这种情况，企业会采取二次开发（二开）模式进行系统的业务定制适配。进入数字化、智能化时代后，制造企业需要完成智能制造升级以及快速响应客户日益丰富的数字化增值服务需求，以提高客户满意度，因此，企业越来越重视以敏捷迭代模式自主研发（自研）数字化产品。

（图二：制造业软件实现方式演进）

在这种背景之下，对于不同的软件系统实现方式，敏捷呈现出多模态的形式，主要包括以下三种模式：精益稳态、敏稳结合、敏捷迭代。

模式一：精益稳态

对于传统职能支撑类的软件系统，比如：OA、HR等软件，其通用性较强，多以外采标准成熟的软件包为主，采用偏传统稳态的方式，但是考虑到业务维护发展的需要，在后期的运维工作中需要渗透敏捷思维，如引入精益看板实践。当业务人员或者用户发起系统配置或者维护任务时，IT运维团队使用精益看板实践，拉动式管理任务，以提高任务响应力和流动效率。

（图三：软件系统敏捷模式 1：精益稳态）

模式二：敏稳结合

对于与生产业务强相关的软件系统，比如支撑内部生产运营的ERP、MES、PLM等标配系统，以外采市场上已有的成熟软件包为主，这类系统的业务需求相对稳定、不确定性低，但是部分组件需要进行持续定制化以适配业务。

对于此类系统可采用敏稳结合的方式，对于稳定的主体系统仍以供应商为主，以稳态模式提供交付，而对于需要进行适配的定制化组件则采用敏态模式进行二次开发；对于出现的两个交付管道 - 稳定研发的瀑布模式交付管道和定制开发的敏捷迭代交付管道，统筹版本规划，拉齐版本交付节奏，进行组合发布及快速集成验证。

“

敏稳结合方法是一种将计划驱动的原则和实践与敏捷（自适应）的原则和实践按适当的比例混合以适应给定情况的方法，目的是实现价值驱动、高效协同、快速集成反馈。

” 有一个典型的敏稳混合案例：客户的研发项目中有两个团队，一个团队采用瀑布方法开发上游系统，另一个是Thoughtworks团队则使用敏捷开发方式开发下游系统。在研发过程中，经常出现上游系统和下游系统集成联调时发现大量接口无法满足需求导致大量返工的状况，以及异地多团队合作带来的不信任问题。我们针对这些问题采用了“敏稳结合”的方式，方案是团队约定契约各自开发、计划联调日期、尽早进行集成测试，尽早发现问题；两个团队定期高效沟通，客户关键角色同时参与，也定期给客户展示阶段性成果。采用敏稳结合后整体的研发效能和价值成效得到很大改善，并最终顺利完成了研发项目。

（图四：软件系统敏捷模式 2：敏稳结合）

模式三：敏捷迭代

与企业核心业务强相关的软件产品，特别是以数据驱动为特征的数字化创新业务，比如面向市场客户的数字化产品（客户App或小程序、协同设计平台、工业软件/应用App等），或者建设长期的内部数字化能力的产品（数字化营销平台、模拟仿真设计平台、软硬件集成仿真测试平台、技术中台、业务中台、数据平台、智能工厂应用等），大部分企业采用自研的方式来构建未来的商业竞争力，这类产品通常从0到1开始研发，建立跨职能产品研发型团队，采用数字化原生企业/互联网企业的端到端的敏捷方法，称为敏捷迭代。

Thoughtworks提供了一套业技融合的端到端的业务敏捷落地方法 - EDGE，已经在不少制造企业的自研软件产品中落地使用，比如我们给某光学巨头研发的工业质量商城应用和一些车企的中台等；我们也为某光学巨头组建了跨职能的业技融合的敏捷团队，导入了EDGE业务敏捷方法，重新梳理了业务和产品战略、产品方案设计及价值成效闭环指标，采用敏捷迭代方式3个月后MVP按时上线，获得客户的高度认可。通过精益价值树工具动态滚动地对齐业务愿景、目标、投资机会与举措，保持战略的敏捷性；数字化创新产品都要为业务战略服务，根据业务举措进行数字化产品动态投资组合管理、产品业务专题的分解和特性的拆分；建立以客户为中心的持续的产品方案设计和版本发布计划；在产品持续交付阶段以敏捷迭代的方式快速交付产品增量并进行产品运营；通过产品运营数据进行价值成效度量和阶段性价值评审，优化业务、产品战略方向及产品设计方案，构建一个以价值数据驱动的数字化产品经营闭环。

（图五：软件系统敏捷模式 3：敏捷迭代）

敏捷迭代中，业技融合的需求管理挑战最大。

我们帮助一家钢铁加工企业整理和指导了敏捷需求管理和迭代管理流程。过去，该企业的各个业务人员直接向IT提出需求，导致IT虽然对需求的目标和价值一知半解，却需要被动地满足需求。结果是业务部门抱怨IT研发速度慢，而IT则抱怨业务部门乱提需求，形成了混乱的局面。针对这种情况，我们提出的解决方案是首先从公司数字化转型的价值管理角度对需求进行分类。我们将需求分为三类：

第一类是项目型/产品型需求。比如需要开发新系统（模块）或开发改进时间超过3个月的需求。按照EDGE的分层框架，我们首先确定背后支撑的业务战略，然后业务和IT团队共同制定项目/产品战略和需求方案，并由数字化中心进行价值立项评审；第二类是改善型需求。业务人员需要通过钉钉流程提报需求，清晰地说明业务价值等要素。我们严禁使用简短的一句话需求或口头需求，而要详细说明需求的上下文背景、为什么要做这个需求以及需求的业务价值和描述等。然后，由各个业务专员（从研发、产销供应链等关键业务价值链中选出的业务负责人）进行价值审核，对需求进行统一透明管理，避免不同业务人员只从个人角度提出需求而没有考虑整体业务全局的情况（过去出现过不少这样的恼火问题，IT改完代码上线后又改回去了）。在此基础上，IT的BA人员与业务人员充分沟通、高效协同，从用户价值出发对需求进行详细分解和定义，并将其纳入Product Backlog需求池进行统一管理。同时，与运营管理室共同决定需求的优先级、排期和协调开发资源，以确保按时交付。在迭代完成后，IT向业务部门进行演示反馈闭环，确保研发结果符合业务预期；第三类需求是紧急需求。比如影响业务运营的BUG修复、系统故障、新功能部署或升级等需要在一日内完成的需求。通过在每个迭代中设置一定的缓冲时间，能够及时应对这类紧急需求。需求管理进行敏捷改造后，信息通道透明、业技协同有序，公司的一期迭代完成率就提高到了90.3%，而往期平均迭代完成率只有65%；需求提报质量也有很大提升，同时通过合理配置需求与资源，实现精准实施及既定的业务效果目标。尤为重要的是借此敏捷过程帮助企业在组织内建立了价值思维、产品思维和客户思维。我们也为一家行业领先的制造业企业的互联网事业部提供了长期的敏捷转型服务，基于EDGE方法论，建立了整个事业部以价值为驱动的动态战略与精益投资组合管理运营模式，并且从零建立了一套成熟的产研敏捷研发体系，包括价值提升、效能提升和组织能力三大板块，帮助科技管理者从管理无序到有序，从事务导向到价值目标导向。团队研发响应从平均3个月缩短到2~4周、人均产能提升30%、团队质量显著提升，有些团队达成零缺陷的目标、员工也形成了统一的价值判断标准，提高了协作沟通效率和决策速度。不少制造企业的信息化/数字化部门也开始尝试敏捷实践，但效果不佳。在进行了敏捷导入培训后，没有在试点团队做深入实践和内外部教练的持续赋能辅导，有些甚至连最基本的可视化管理都慢慢没有了，敏捷流程没有真正建立起来，究其原因是没有建立敏捷型组织和敏捷文化。所以，制造企业要学习通信、互联网和金融企业，建立敏捷型组织和内部敏捷教练团队，把敏捷真正落地。

2.2 实体产品敏捷

制造企业的核心在于实体产品的创新和研发。随着工业4.0的到来，网络物理系统CPS（Cyber-Physical System）、物联网、云计算、移动技术、大数据、内存计算、机器学习和增强现实等八大主要技术推动制造业在制造智能化和企业数字化转型方面取得了巨大进展。特别是CPS作为标志性技术的广泛应用，使得制造企业能够以更快的速度、更低的成本在数字化环境下进行产品创新。

从智能化的角度来看，制造业的实体产品可以分为两类。一类是没有软件加持的非智能传统实体产品，例如钢铁、纺织、金属、日化等。另一类是具有软件控制的智能实体产品，如智能汽车、智能装备、智能电器等。根据产品的使用目的不同，一些智能产品支持持续的软件升级，而另一些产品则在出厂时设定了固定的控制流程，不再进行软件升级。基于不同产品的特点，Thoughtworks针对企业定制了基于敏捷模式的产品研发模型，以满足其需求。

2.2.1 非智能实体产品研发的敏捷转型

以下是我们为某钢品制造企业规划的工业4.0背景下的非智能实体产品的敏捷创新研发流程，引入了敏捷方法及CPS等技术，为产品研发优化了流程，降低了成本，提高了效率和质量。

（图六：制造业非智能实体产品敏捷创新研发流程）

如图所示：

1、非智能实体产品的敏捷创新仍然以产品愿景、战略和业务目标为底层支撑，需要明确硬件产品的方向。

2、图示1-6展示了一个端到端的大闭环冲刺过程，包括初始概念、方案设计、样品原型验证、试生产和试安装，以及售卖量产和最后的闭环持续升级等阶段。与传统的瀑布模型不同，每个阶段都有反馈环节，通过快速反馈和调整，将质量验证前移。

3、特别是在方案设计阶段引入了数字化技术辅助，例如3D打印自动化变化的零件、仿真和数字孪生技术等。利用这些技术，可以更快速地进行模块化设计验证，更准确地预测技术可行性和经济可行性，从而在数字化环境中实现快速、低成本的产品探索和创新。

4、在样品原型和试生产阶段，可以继续应用仿真和数字孪生技术。通过这些技术，可以模拟实际生产情况，反复进行工序流程的模拟设计，探索最佳的节拍时间、作业周期、组装顺序、工序能力和质量参数，直到找到最佳的设定值和效率，提前实现研发和生产的紧密结合验证。

5、产品上市后，还需要持续收集价值成效指标数据和客户反馈，并以此为基础进行产品的持续迭代升级和持续创新，不断追求精益求精的目标，从而实现业务愿景和目标的实现。

2.2.2 智能实体产品研发的敏捷转型

随着智能化和互联化时代的到来，软硬件结合的智能产品市场正在迅速发展，例如智能手机、智能家居、智能家电、智能装备、智能电动车以及智能城市设施等。这些产品将成为市场的主流趋势。同时，一些非智能实体产品也会根据用户需求进行智能化升级。因此，如何提高软硬件结合智能产品的研发效率，尤其是解决软件和硬件节奏协调的问题，成为当前许多制造企业面临的重大挑战。

经过Thoughtworks在手机行业和汽车行业的多年深入研究和实践，我们发现解决上述挑战的关键是建立基于敏捷模式的软硬件结合的双速研发体系，以满足产品研发持续迭代和快速升级的需求。

（图七：智能实体产品，软硬结合的双速研发体系模型）

对于偏向互联网应用的智能产品的可持续升级，如汽车中控屏和手机应用程序中的互联网应用，Thoughtworks采用敏捷模式。我们根据客户的反馈进行短周期迭代，快速进行优化和更新，以持续提升客户的体验和满意度。对于与硬件相关的软件开发或升级，我们采用精益模式，即软硬件并行开发。我们建立了软硬一体的主版本规划并统一排期，同时结合短周期迭代开发和验证，加速质量反馈。

在精益模式的软硬件并行开发中，硬件团队与软件团队会在初始的价值管理阶段共同进行战略和投资决策的规划，以达成共识。在具体的规划阶段，软硬件团队一起讨论总体架构方案并制定统一排期。为了实现软硬件的并行开发，硬件团队进行模块化拆分和设计，并制定硬件抽象接口API。软件团队采用领域驱动设计的方法，建立与硬件模块化相适应的领域拆分设计，最后与硬件团队对齐联调和发布大版本计划。

进入敏捷交付阶段后，软硬件解耦，软件团队可以相对较快地进行交付，但需要建立一套软硬件集成仿真测试平台，实现软件对硬件的模拟，类似于DevOps中频繁提交测试的方式，尽早发现软硬件集成的质量问题并进行快速修复。硬件团队可能在几个迭代后在主版本节点进行交付，这时进行软硬件联合版本测试。不论是软件迭代还是硬件迭代，每个迭代都需要明确的准备好的定义（DoR）和完成的定义（DoD）。在许多软硬件一体化的研发中，单独测试可能没有问题，但一到集成测试就会出现各种问题，因此建立一套软硬件的DevOps持续集成系统非常重要，以连续、频繁地进行测试验证，提高持续交付的质量和效率。

在汽车行业中，Thoughtworks将敏捷和DevOps实践引入到某客户的智能产品研发的全过程中，利用软硬件解耦技术，通过优先制定契约，实现了软硬件并行开发，有效缩短了投产时间，突破了研发效能的瓶颈，使产品可以及早推向市场并获得反馈。

（图八：并行开发软件与车机应用）

Thoughtworks为多家手机厂商提供了软硬件架构解耦的技术服务，通过组件平台核心和API的使用，促进并约束软硬件架构的解耦，从而提高软件的业务响应速度和产品发布频率。

具体实施方案是建立可插拔组件的模块平台基座，并规范守护组件使用的所有接口。独立演进的组件是可以插拔在基座上的应用、驱动、内核和框架库，它们提供差异化的特性和复用能力。只要组件遵循规范，就能独立运作。基座起到将组件和基线组装在一起的关键作用，通过基座的稳定性和组件的灵活演进，实现了组件快速移植到各个平台基线的目标。

通过这种软硬件架构解耦的方法，客户取得了显著的成果。在解耦前，系统发布频率只有每年一次，应用无法独立发版；而在解耦后，系统每年可以发布4次，应用只需2周即可触达灰度用户。特性功能的调试时间也从1小时缩短到10分钟以内。组件化实施一年后，机型升级率提高了123%，三年后提升了300%。

特斯拉在硬件开发方面也采用了敏捷的方法，将小批量思维应用于硬件开发中。他们将硬件产品划分为可以并行执行的小模块，例如底盘、踏板、正面碰撞结构、悬挂模块、传动系统模块等。这些模块在30天甚至更短的时间内完成设计、分析、构建、测试和部署，实现硬件的快速发布，几乎与软件的交付速度相当。每个模块都是独立的，可以独立实施、测试和修改，模块之间相互解耦，无需相互等待。通过接口API和自动集成连接这些独立的模块，目标是拆分成可以同时执行的更小部分，尽早连续测试各自的模块，避免基于集成的延迟。这样构建了所谓的硬件DevOps，提高了发布速度并降低了风险。特斯拉的电池组硬件采用了广泛的硬件API接口，并采用了面向对象的架构设计，与多个系统进行无缝对接。为确保良好的维护和管理，特斯拉的维修技术人员经过专门的接口培训。他们能够分析和检测出潜在问题，并迅速更换故障模块。有缺陷的模块将被送回工厂进行回归测试，以便回收不良产品。

2.3 工业制造敏捷

为了适应工业4.0驱动的大规模定制2.0的需求，制造工厂需要利用各种技术实现产品与机器、机器与机器、人与机器之间的智能化交互。这包括生产订单数据的提取和工艺转换、动态调整生产顺序和路线组合、实时供应零部件、灵活的生产物流以及在线产品质量检测等。此外，产品设计也需要更加模块化，并与生产的灵活性相结合，以提高生产效率和生产的柔性化，从而实现业务模式的革新。

哈雷摩托为了适应工业4.0的变革，采用了面向大规模定制的新配置规则来取代静态的BOM（物料清单）系统。通过使用2500种变量对产品进行描述，如车型、目标市场、颜色和选配等，实现了大规模定制的生产。同时，哈雷摩托还在软件平台上实现了销售、计划和制造环节的数据集成和转换。其中最核心的是，在计划环节采用集成的产品和工艺规程来定义产品结构，并实现产品变量结构、工厂布局和工艺模型之间的映射。这使得他们能够在生产线上制造具有2500个变量的摩托车，并每90秒交付一台定制的摩托车。生产计划的锁定期也从以前的21天缩短到仅需6小时。

3 我们对制造业敏捷模式的总结

敏捷转型路线。为了更好的以客户为中心并快速响应市场变化，制造业必须全面拥抱敏捷加速数字化转型。信息化和数字化已经成为了制造业数字化转型的重要抓手，企业可以先从软件系统敏捷切入，业界对此已经沉淀了很多可参考的经验，能够快速看到成效并逐步建立良性价值闭环。同时，在实体产品的研发中也必须融入敏捷思维，以此加速研发效率、提高创新速度，以尽早确立市场竞争力。一个比较务实的敏捷转型路线是：夯实软件系统敏捷 -> 落地实体产品敏捷 -> 试点工业敏捷！

（图九：制造业敏捷模式说明）

组织保障。为了确保敏捷模式的顺利开展，企业需要采取组织级的保障措施。这包括建立敏捷型组织和跨职能的产品化组织，以及建立业技融合的高绩效研发体系，并持续培养敏捷人才。同时，研发数字化转型也是实现敏捷模式成功运作的重要一环，传统的IT研发组织需要进行数字化转型，以适应快速变化的市场需求。

制造业的敏捷转型也是制造业数字化转型的重要组成部分。这需要企业的高层领导具备坚定的信心，并高度关注和支持敏捷转型的进行。只有在高层领导的积极推动下，敏捷转型才能取得卓越的成效。

作者：

白玉：Thoughtworks中国区制造业数字化转型负责人、精益敏捷总监级咨询顾问

朵宝林：Thoughtworks制造业行业专家、数字化转型高级咨询师

感谢 Thoughtworks数字化转型咨询团队的姚安峰老师对软硬结合的双速研发体系模型的贡献和覃宇老师对软硬件解耦案例的贡献，同时感谢Thoughtworks制造行业的敏捷交付团队对本文部分案例的贡献！

参考资料：《工业4.0驱动下的制造业数字化转型》

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