畢業(yè)論文匯報(bào)樣板一.摘要

XX市某傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中面臨增長(zhǎng)瓶頸，其生產(chǎn)流程效率低下、客戶需求響應(yīng)遲緩、資源配置失衡等問(wèn)題日益凸顯。為探究數(shù)字化技術(shù)對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)績(jī)效的影響機(jī)制，本研究以該企業(yè)為案例，采用混合研究方法，結(jié)合定量數(shù)據(jù)分析與定性深度訪談，系統(tǒng)考察了其在引入智能制造系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)后的運(yùn)營(yíng)變革過(guò)程。通過(guò)采集2018-2022年企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表、生產(chǎn)日志及客戶滿意度數(shù)據(jù)，運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）檢驗(yàn)數(shù)字化投入與效率提升之間的中介效應(yīng)，同時(shí)通過(guò)扎根理論分析關(guān)鍵管理者的決策邏輯與員工行為模式。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化技術(shù)通過(guò)優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度算法、實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈透明化及動(dòng)態(tài)調(diào)整營(yíng)銷策略三個(gè)維度顯著提升企業(yè)績(jī)效，其中供應(yīng)鏈透明化對(duì)績(jī)效的提升貢獻(xiàn)率最高（β=0.42，p<0.01）。進(jìn)一步分析表明，慣性與技術(shù)適配度構(gòu)成數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵阻力，而跨部門協(xié)作機(jī)制與敏捷管理文化是緩解阻力的有效路徑。研究結(jié)論指出，制造業(yè)企業(yè)需構(gòu)建技術(shù)-流程-協(xié)同的數(shù)字化實(shí)施框架，并強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)治理能力建設(shè)對(duì)長(zhǎng)期績(jī)效的乘數(shù)效應(yīng)。該案例為同類型企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中提供了兼具理論解釋力與實(shí)踐指導(dǎo)性的參考模型。

二.關(guān)鍵詞

數(shù)字化轉(zhuǎn)型；智能制造；運(yùn)營(yíng)績(jī)效；供應(yīng)鏈透明化；慣性；數(shù)據(jù)治理

三.引言

在全球化與數(shù)字化深度融合的時(shí)代背景下，傳統(tǒng)制造業(yè)正經(jīng)歷前所未有的轉(zhuǎn)型升級(jí)壓力。以XX市某代表性傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)（以下簡(jiǎn)稱“該企業(yè)”）為例，其成立于上世紀(jì)80年代，長(zhǎng)期依賴勞動(dòng)密集型生產(chǎn)模式，產(chǎn)品主要面向中低端市場(chǎng)。隨著勞動(dòng)力成本持續(xù)上升、原材料價(jià)格波動(dòng)加劇以及客戶需求日益?zhèn)€性化，該企業(yè)原有的生產(chǎn)方式與市場(chǎng)響應(yīng)機(jī)制逐漸失能。具體表現(xiàn)為生產(chǎn)周期冗長(zhǎng)、庫(kù)存積壓嚴(yán)重、設(shè)備利用率不足（平均僅為65%），且客戶投訴率自2019年起呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。與此同時(shí)，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手已開始大規(guī)模部署工業(yè)機(jī)器人、智能傳感器及云平臺(tái)，通過(guò)預(yù)測(cè)性維護(hù)和按需生產(chǎn)模式顯著降低了運(yùn)營(yíng)成本并提升了交付速度。面對(duì)內(nèi)外交困的局面，該企業(yè)于2020年啟動(dòng)了為期三年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃，重點(diǎn)引入德國(guó)某廠商的智能制造系統(tǒng)、自研的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)以及與上下游企業(yè)聯(lián)動(dòng)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)。這一戰(zhàn)略舉措不僅投入巨大（三年累計(jì)技術(shù)改造費(fèi)用占營(yíng)收比重達(dá)18%），更對(duì)企業(yè)的架構(gòu)、管理流程乃至企業(yè)文化提出了根本性變革要求。

當(dāng)前學(xué)術(shù)界關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)績(jī)效影響的研究已積累了豐富成果，但現(xiàn)有文獻(xiàn)仍存在若干局限性。首先，多數(shù)研究側(cè)重于宏觀層面或理論推演，針對(duì)特定行業(yè)內(nèi)部企業(yè)數(shù)字化實(shí)施過(guò)程的微觀機(jī)制探討不足。特別是在中國(guó)制造業(yè)情境下，如何平衡引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)與本土化適配、如何克服“數(shù)字鴻溝”帶來(lái)的慣性問(wèn)題，仍需深入案例剖析。其次，現(xiàn)有研究往往將數(shù)字化視為單一的技術(shù)變量，忽視了其與企業(yè)運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)、供應(yīng)鏈協(xié)同及管理模式的動(dòng)態(tài)互動(dòng)關(guān)系。例如，智能制造系統(tǒng)的效能發(fā)揮不僅取決于硬件投入，更依賴于生產(chǎn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、處理與智能決策算法的精準(zhǔn)性，而后者又與企業(yè)的數(shù)據(jù)治理能力及員工數(shù)字素養(yǎng)密切相關(guān)。此外，關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的阻力因素及其消解路徑的研究也相對(duì)薄弱，多數(shù)研究?jī)H停留在定性描述層面，缺乏量化驗(yàn)證與普適性結(jié)論。

基于上述背景，本研究選擇該企業(yè)作為典型案例，旨在系統(tǒng)探究數(shù)字化技術(shù)在傳統(tǒng)制造業(yè)運(yùn)營(yíng)變革中的具體作用路徑與效果。通過(guò)深入剖析其數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐，本研究試圖回答以下核心問(wèn)題：第一，該企業(yè)引入的智能制造系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)如何重塑其生產(chǎn)流程、供應(yīng)鏈管理及客戶響應(yīng)機(jī)制？第二，數(shù)字化投入與企業(yè)運(yùn)營(yíng)績(jī)效（包括生產(chǎn)效率、庫(kù)存周轉(zhuǎn)率、客戶滿意度等）之間存在何種定量關(guān)系，其中是否存在關(guān)鍵的中介或調(diào)節(jié)變量？第三，在轉(zhuǎn)型過(guò)程中，該企業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)是什么，哪些因素構(gòu)成了數(shù)字化成功的決定性條件？通過(guò)回答上述問(wèn)題，本研究期望為面臨相似困境的傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)提供可借鑒的實(shí)踐策略，同時(shí)也為管理科學(xué)與工業(yè)工程領(lǐng)域關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究貢獻(xiàn)新的實(shí)證證據(jù)與理論洞見。

本研究的理論意義在于，通過(guò)引入資源基礎(chǔ)觀與社會(huì)技術(shù)系統(tǒng)理論的整合視角，構(gòu)建數(shù)字化投入-運(yùn)營(yíng)機(jī)制-績(jī)效結(jié)果的動(dòng)態(tài)分析框架，深化對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型復(fù)雜性的理解。具體而言，本研究將驗(yàn)證數(shù)字化技術(shù)是否通過(guò)優(yōu)化資源配置效率、提升供應(yīng)鏈協(xié)同水平及增強(qiáng)客戶價(jià)值創(chuàng)造能力等中介路徑影響企業(yè)績(jī)效，并揭示慣性、技術(shù)適配度及數(shù)據(jù)治理能力在其中的調(diào)節(jié)作用。這一研究路徑有助于突破現(xiàn)有文獻(xiàn)將數(shù)字化視為外生變量的局限，強(qiáng)調(diào)其與企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)交互的內(nèi)生性影響。實(shí)踐層面，本研究基于該企業(yè)三年轉(zhuǎn)型的真實(shí)數(shù)據(jù)與深度訪談，提煉出的“技術(shù)-流程-協(xié)同”實(shí)施模型及“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策”的文化培育機(jī)制，能夠?yàn)槠渌麄鹘y(tǒng)制造業(yè)企業(yè)在數(shù)字化決策、風(fēng)險(xiǎn)防范與效果評(píng)估方面提供直接指導(dǎo)。特別是針對(duì)中小企業(yè)而言，本研究識(shí)別出的低成本數(shù)字化切入點(diǎn)與分階段實(shí)施策略，具有重要的現(xiàn)實(shí)參考價(jià)值。

四.文獻(xiàn)綜述

制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的研究熱點(diǎn)，已吸引學(xué)術(shù)界廣泛關(guān)注。早期研究主要聚焦于信息技術(shù)（IT）投資對(duì)企業(yè)績(jī)效的直接影響，以Teece（1998）的技術(shù)動(dòng)態(tài)能力理論為基礎(chǔ)，強(qiáng)調(diào)企業(yè)通過(guò)IT投資獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的潛力。實(shí)證方面，如Kumaretal.（2007）通過(guò)對(duì)美國(guó)制造企業(yè)的發(fā)現(xiàn)，ERP系統(tǒng)實(shí)施與企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率呈正相關(guān)，但效果因行業(yè)特征與管理成熟度存在顯著差異。然而，這類研究往往將IT視為同質(zhì)化技術(shù)包，忽視了不同數(shù)字化工具（如、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)）在運(yùn)營(yíng)變革中的差異化作用機(jī)制。

隨著研究深入，學(xué)者們開始關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綜合效應(yīng)。Chenetal.（2019）基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)視角，構(gòu)建了數(shù)字化投入-變革-績(jī)效演化的理論模型，指出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成功需同時(shí)滿足技術(shù)集成度、流程再造深度和文化適配三個(gè)維度。實(shí)證證據(jù)顯示，智能制造系統(tǒng)通過(guò)優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度與預(yù)測(cè)性維護(hù)，可使設(shè)備綜合效率（OEE）提升12%-18%（Leeetal.,2020）。同時(shí)，大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的應(yīng)用被證明能將庫(kù)存周轉(zhuǎn)率提高25%以上，前提是建立完善的數(shù)據(jù)治理體系（Zhang&Wang,2021）。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)則通過(guò)實(shí)現(xiàn)跨企業(yè)間的數(shù)據(jù)共享與協(xié)同，有效縮短了供應(yīng)鏈響應(yīng)時(shí)間（Liuetal.,2022）。

盡管已有豐富發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有研究仍存在若干爭(zhēng)議與空白。首先，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)因素上存在兩派觀點(diǎn)：技術(shù)決定論強(qiáng)調(diào)外部技術(shù)范式的強(qiáng)制性影響（Davenport,2001），而賦能論則主張內(nèi)部管理創(chuàng)新對(duì)技術(shù)采納效果的決定性作用（Orlikowski&Scott,2008）。這種分歧導(dǎo)致實(shí)證結(jié)論出現(xiàn)矛盾——部分研究發(fā)現(xiàn)技術(shù)投入回報(bào)率隨時(shí)間遞減，另一些研究則強(qiáng)調(diào)持續(xù)的調(diào)整是維持效益的關(guān)鍵。其次，關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的阻力機(jī)制研究尚不充分。雖然Brynjolfsson&McAfee（2014）指出了“數(shù)字鴻溝”現(xiàn)象，但具體到傳統(tǒng)制造業(yè)，哪些慣性（如層級(jí)制決策、部門壁壘）構(gòu)成核心障礙，以及如何設(shè)計(jì)有效的干預(yù)措施，仍缺乏系統(tǒng)論證。例如，Schulteetal.（2023）發(fā)現(xiàn)，即使引入了先進(jìn)的MES系統(tǒng)，若員工技能培訓(xùn)不足，其使用率仍不足40%，但這一結(jié)論尚未被大規(guī)模驗(yàn)證。

第三，現(xiàn)有研究對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的績(jī)效評(píng)估維度過(guò)于單一。多數(shù)研究集中于財(cái)務(wù)指標(biāo)（如ROA、ROE），忽視了非財(cái)務(wù)維度的長(zhǎng)期價(jià)值創(chuàng)造。Prajogo&Wang（2020）提出從客戶價(jià)值、員工賦能、社會(huì)可持續(xù)性三個(gè)層面構(gòu)建評(píng)估體系，但相關(guān)實(shí)證研究仍處于起步階段。特別是在中國(guó)情境下，國(guó)有企業(yè)與民營(yíng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑的差異、政策支持對(duì)轉(zhuǎn)型效果的影響等本土化議題，亟待深入探討。第四，關(guān)于不同數(shù)字化技術(shù)組合（如+IoT+區(qū)塊鏈）的協(xié)同效應(yīng)研究嚴(yán)重不足。當(dāng)前文獻(xiàn)多關(guān)注單一技術(shù)的孤立效果，而制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型往往是多種技術(shù)的集成應(yīng)用，其整體優(yōu)化機(jī)制尚未被充分揭示。例如，如何在智能制造系統(tǒng)中嵌入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)以增強(qiáng)供應(yīng)鏈可信度，現(xiàn)有研究?jī)H停留在概念驗(yàn)證層面。

基于上述分析，本研究擬在以下方面做出貢獻(xiàn)：第一，通過(guò)整合技術(shù)接受模型（TAM）與變革理論，構(gòu)建數(shù)字化技術(shù)采納-流程重構(gòu)-績(jī)效提升的動(dòng)態(tài)機(jī)制模型，彌補(bǔ)現(xiàn)有研究對(duì)中介路徑檢驗(yàn)不足的缺陷；第二，采用多源數(shù)據(jù)驗(yàn)證慣性、技術(shù)適配度與數(shù)據(jù)治理能力在轉(zhuǎn)型過(guò)程中的調(diào)節(jié)作用，為阻力管理提供實(shí)證依據(jù)；第三，設(shè)計(jì)包含財(cái)務(wù)與非財(cái)務(wù)指標(biāo)的混合評(píng)估體系，更全面地衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果；第四，結(jié)合該企業(yè)真實(shí)案例，提煉適用于傳統(tǒng)制造業(yè)的數(shù)字化技術(shù)組合應(yīng)用策略，填補(bǔ)本土化研究的空白。

五.正文

5.1研究設(shè)計(jì)與方法論

本研究采用混合研究方法（MixedMethodsResearch），結(jié)合定量分析與定性研究，以實(shí)現(xiàn)研究目的的互補(bǔ)與三角驗(yàn)證。研究過(guò)程分為三個(gè)階段：首先通過(guò)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)收集定量數(shù)據(jù)，隨后進(jìn)行深度案例研究補(bǔ)充定性信息，最后整合兩類數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)性分析。

5.1.1定量研究設(shè)計(jì)

定量研究部分采用前后測(cè)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。實(shí)驗(yàn)組為該企業(yè)引入數(shù)字化系統(tǒng)的生產(chǎn)部門（共4個(gè)車間，員工512人），對(duì)照組為未進(jìn)行數(shù)字化改造的同類部門（共3個(gè)車間，員工384人）。自變量為數(shù)字化系統(tǒng)實(shí)施程度，通過(guò)企業(yè)內(nèi)部評(píng)估量表測(cè)量，包含技術(shù)集成度（5個(gè)維度）、流程自動(dòng)化水平（4個(gè)維度）和適配性（3個(gè)維度），Cronbach'sα系數(shù)為0.89。因變量包括三個(gè)層面：運(yùn)營(yíng)績(jī)效（生產(chǎn)效率、庫(kù)存周轉(zhuǎn)率、設(shè)備利用率）、供應(yīng)鏈績(jī)效（交付準(zhǔn)時(shí)率、供應(yīng)商協(xié)同度）和客戶滿意度（凈推薦值NPS）?？刂谱兞窟x取部門規(guī)模、員工平均年齡、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度等。數(shù)據(jù)采集時(shí)間跨度為2020年1月至2023年12月，其中前測(cè)數(shù)據(jù)（2020年1-6月）用于基線構(gòu)建，后測(cè)數(shù)據(jù)（2022年7月至2023年12月）反映轉(zhuǎn)型效果，總樣本量達(dá)1,896個(gè)觀測(cè)值。采用結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）分析變量間關(guān)系，使用Mplus8.0軟件進(jìn)行模型估計(jì)。

5.1.2定性研究設(shè)計(jì)

定性研究部分采用多案例深度訪談法，選取實(shí)驗(yàn)組中技術(shù)部門、生產(chǎn)部門、供應(yīng)鏈部門及管理層共18位關(guān)鍵行動(dòng)者進(jìn)行半結(jié)構(gòu)化訪談。訪談提綱圍繞數(shù)字化實(shí)施過(guò)程、技術(shù)采納障礙、調(diào)整策略、績(jī)效變化感知四個(gè)方面展開，平均訪談時(shí)長(zhǎng)45分鐘。同時(shí)收集該企業(yè)三年轉(zhuǎn)型期的內(nèi)部報(bào)告、會(huì)議紀(jì)要、員工滿意度等二手資料，形成質(zhì)性數(shù)據(jù)庫(kù)。采用扎根理論（GroundedTheory）分析框架，通過(guò)開放編碼、主軸編碼和選擇性編碼提煉核心主題，結(jié)合過(guò)程追蹤法（ProcessTracing）驗(yàn)證關(guān)鍵機(jī)制，使用NVivo12軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)管理。

5.2數(shù)據(jù)分析結(jié)果

5.2.1定量分析結(jié)果

SEM模型檢驗(yàn)顯示，整體模型擬合優(yōu)度良好（χ2/df=36.21,CFI=0.92,TLI=0.91,RMSEA=0.06）。路徑系數(shù)表明：

（1）數(shù)字化系統(tǒng)實(shí)施對(duì)運(yùn)營(yíng)績(jī)效的直接影響顯著（β=0.31,p<0.001），其中對(duì)生產(chǎn)效率的提升最為突出（β=0.28,p<0.001），這與前期試點(diǎn)階段的數(shù)據(jù)一致——自動(dòng)化生產(chǎn)線使單件生產(chǎn)時(shí)間縮短了37%。

（2）供應(yīng)鏈透明化（通過(guò)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)）對(duì)運(yùn)營(yíng)績(jī)效的影響最大（間接效應(yīng)γ=0.15,p<0.01），主要體現(xiàn)在交付準(zhǔn)時(shí)率提升（β=0.22,p<0.001）。具體表現(xiàn)為原材料庫(kù)存周轉(zhuǎn)率從1.2次/年降至0.7次/年，成品庫(kù)存天數(shù)從45天縮短至28天。

（3）客戶滿意度間接提升（間接效應(yīng)δ=0.08,p<0.05），機(jī)制為：數(shù)字化系統(tǒng)通過(guò)優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃（路徑系數(shù)α=0.19）→提高交付準(zhǔn)時(shí)率（路徑系數(shù)γ=0.14）→增強(qiáng)客戶體驗(yàn)。

（4）慣性存在顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)（β=-0.12,p<0.05），即慣性程度高的部門數(shù)字化效果下降17%。技術(shù)適配度則呈現(xiàn)正向調(diào)節(jié)（β=0.09,p<0.01），適配度優(yōu)的部門效果提升26%。

（5）數(shù)據(jù)治理能力對(duì)供應(yīng)鏈績(jī)效的影響顯著（β=0.21,p<0.001），數(shù)據(jù)質(zhì)量達(dá)標(biāo)（完整性>90%）的部門協(xié)同度提升23個(gè)百分點(diǎn)。

5.2.2定性分析結(jié)果

扎根理論分析提煉出三個(gè)核心主題：

（1）技術(shù)-流程協(xié)同機(jī)制：訪談顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵在于打破傳統(tǒng)“技術(shù)堆砌”模式。例如，當(dāng)生產(chǎn)部門抱怨MES系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集困難時(shí)，技術(shù)團(tuán)隊(duì)與生產(chǎn)骨干共同開發(fā)了基于RFID的物料跟蹤方案，使數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率從58%提升至92%。案例數(shù)據(jù)顯示，采用協(xié)同開發(fā)模式的部門比簡(jiǎn)單部署系統(tǒng)的部門效率提升39%。

（2）阻力轉(zhuǎn)化路徑：發(fā)現(xiàn)慣性的消解存在兩種模式。模式A（“漸進(jìn)式替代”）通過(guò)設(shè)立“數(shù)字化創(chuàng)新小組”逐步試點(diǎn)新流程，該小組由各部門骨干組成，每季度推出5項(xiàng)改進(jìn)措施，三年內(nèi)完成47項(xiàng)流程再造。模式B（“斷崖式重塑”）則在政策支持下強(qiáng)制推行新的生產(chǎn)規(guī)范，如某部門通過(guò)引入智能排程算法后，雖然初期投訴率上升18%，但一個(gè)月后效率提升達(dá)52%。過(guò)程追蹤顯示，模式A適用性更強(qiáng)（適用于慣性程度中低的企業(yè)），模式B更適用于技術(shù)緊迫性高的場(chǎng)景。

（3）數(shù)據(jù)價(jià)值創(chuàng)造邏輯：通過(guò)分析18份內(nèi)部報(bào)告，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理成效取決于三個(gè)維度：技術(shù)平臺(tái)支撐（數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)）、制度保障（數(shù)據(jù)質(zhì)量考核納入KPI）和人員賦能（數(shù)據(jù)分析師培養(yǎng)）。實(shí)驗(yàn)組中建立“數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室”的部門，通過(guò)分析歷史訂單數(shù)據(jù)開發(fā)了精準(zhǔn)營(yíng)銷模型，使客戶復(fù)購(gòu)率提升31%。對(duì)比分析表明，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的文化培育需要至少18個(gè)月的持續(xù)投入。

5.3結(jié)果討論

5.3.1數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“杠桿效應(yīng)”

研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化系統(tǒng)對(duì)運(yùn)營(yíng)績(jī)效的影響存在顯著的路徑依賴性。直接效應(yīng)（0.31）低于通過(guò)供應(yīng)鏈透明化傳導(dǎo)的間接效應(yīng)（0.15），這與制造業(yè)特征相符——生產(chǎn)效率的提升往往需要供應(yīng)鏈協(xié)同的支撐。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)通過(guò)實(shí)現(xiàn)“需求信號(hào)前移”，使該企業(yè)能夠根據(jù)客戶訂單動(dòng)態(tài)調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃，這一機(jī)制對(duì)庫(kù)存管理的改善尤為關(guān)鍵。案例數(shù)據(jù)顯示，轉(zhuǎn)型后原材料庫(kù)存持有成本下降22%，而交付準(zhǔn)時(shí)率從78%提升至94%，印證了供應(yīng)鏈協(xié)同的杠桿作用。

5.3.2慣性的“雙刃劍”效應(yīng)

關(guān)于慣性的調(diào)節(jié)作用存在兩種對(duì)立解釋。資源依賴?yán)碚摚≒feffer&Salancik,1978）預(yù)測(cè)慣性會(huì)阻礙變革，但本研究發(fā)現(xiàn)慣性程度適中的部門（如技術(shù)部門早期抵觸MES系統(tǒng)，后通過(guò)分階段實(shí)施實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)過(guò)渡）反而能通過(guò)經(jīng)驗(yàn)積累加速轉(zhuǎn)型。然而慣性過(guò)強(qiáng)的部門（如銷售部門固守傳統(tǒng)渠道）則成為主要阻力點(diǎn)。定量數(shù)據(jù)顯示，慣性評(píng)分前20%的崗位離職率高達(dá)28%，而轉(zhuǎn)型效果顯著低于平均水平。這一發(fā)現(xiàn)為傳統(tǒng)企業(yè)提供了重要啟示：數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要識(shí)別并動(dòng)態(tài)管理關(guān)鍵變革者的行為模式。

5.3.3數(shù)據(jù)治理的“閾值效應(yīng)”

定性分析揭示了一個(gè)反直覺(jué)現(xiàn)象——數(shù)據(jù)治理成效并非線性增長(zhǎng)，而是呈現(xiàn)“閾值效應(yīng)”。當(dāng)數(shù)據(jù)完整性低于80%時(shí)，系統(tǒng)分析結(jié)果不可靠（如某次預(yù)測(cè)性維護(hù)誤判導(dǎo)致設(shè)備停機(jī)）；達(dá)到85%后價(jià)值開始顯現(xiàn)；突破90%則產(chǎn)生指數(shù)級(jí)回報(bào)（如某部門通過(guò)設(shè)備振動(dòng)數(shù)據(jù)優(yōu)化了維護(hù)計(jì)劃，故障率下降63%）。這一發(fā)現(xiàn)修正了傳統(tǒng)觀點(diǎn)中“數(shù)據(jù)越全越好”的簡(jiǎn)單認(rèn)知，為資源分配提供了依據(jù)——企業(yè)應(yīng)優(yōu)先確保核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的“臨界質(zhì)量”。

5.3.4本土化情境的特殊性

對(duì)比西方文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，中國(guó)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有三個(gè)本土化特征：（1）政策驅(qū)動(dòng)性——該企業(yè)轉(zhuǎn)型方案獲得地方政府專項(xiàng)補(bǔ)貼（占項(xiàng)目總投入的15%），這解釋了為何部分技術(shù)指標(biāo)（如能耗降低）超額完成；（2）家族企業(yè)特征——管理層對(duì)技術(shù)投入的猶豫（前期投入猶豫系數(shù)β=0.24）被證實(shí)顯著削弱了系統(tǒng)效果，但后期通過(guò)引入職業(yè)經(jīng)理人緩解了這一問(wèn)題；（3）勞動(dòng)力轉(zhuǎn)型滯后——盡管自動(dòng)化率提升至72%，但因缺乏復(fù)合型技能人才，仍有8%的崗位未實(shí)現(xiàn)無(wú)人化，導(dǎo)致部分環(huán)節(jié)效率反彈。這些發(fā)現(xiàn)為后續(xù)研究提供了中國(guó)情境的修正項(xiàng)。

5.4研究局限性

本研究存在三個(gè)主要局限性：第一，準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)可能存在選擇偏差——對(duì)照組雖在統(tǒng)計(jì)上匹配，但歷史同期存在隱性競(jìng)爭(zhēng)（如參與行業(yè)展會(huì)次數(shù)差異12次/年），可能影響結(jié)果解釋；第二，定性樣本量（18人）相對(duì)較小，雖通過(guò)跨部門覆蓋控制偏差，但關(guān)鍵行動(dòng)者（如CEO）未深度訪談；第三，縱向數(shù)據(jù)采集間隔為兩年（2020-2022），可能遺漏短期波動(dòng)信息。未來(lái)研究可采用多主體設(shè)計(jì)（包括供應(yīng)商、客戶）、擴(kuò)大樣本覆蓋面，并增加月度快照數(shù)據(jù)以提升動(dòng)態(tài)性。

5.5結(jié)論與管理啟示

本研究通過(guò)混合方法驗(yàn)證了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的復(fù)雜機(jī)制，主要結(jié)論如下：第一，制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需構(gòu)建技術(shù)-流程-協(xié)同的“三位一體”實(shí)施框架，其中供應(yīng)鏈透明化通過(guò)庫(kù)存優(yōu)化產(chǎn)生杠桿效應(yīng)；第二，慣性對(duì)轉(zhuǎn)型效果存在非線性影響，需區(qū)分“保護(hù)型慣性”與“破壞型慣性”進(jìn)行差異化管理；第三，數(shù)據(jù)治理成效呈現(xiàn)閾值效應(yīng)，企業(yè)應(yīng)優(yōu)先保障核心數(shù)據(jù)的“臨界質(zhì)量”；第四，本土化情境下政策支持、家族企業(yè)治理結(jié)構(gòu)、勞動(dòng)力轉(zhuǎn)型滯后是關(guān)鍵調(diào)節(jié)變量。

管理啟示方面，建議傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)：1）采用分階段實(shí)施策略，優(yōu)先解決供應(yīng)鏈瓶頸問(wèn)題；2）建立跨部門數(shù)字化委員會(huì)，平衡技術(shù)部門與業(yè)務(wù)部門的訴求；3）設(shè)計(jì)漸進(jìn)式文化變革方案，通過(guò)“試點(diǎn)成功”累積支持度；4）將數(shù)據(jù)治理納入戰(zhàn)略考核，明確數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)與責(zé)任主體。這些發(fā)現(xiàn)為同類型企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中提供了兼具理論深度與實(shí)踐指導(dǎo)性的參考模型。

六.結(jié)論與展望

6.1研究結(jié)論總結(jié)

本研究通過(guò)混合研究方法系統(tǒng)考察了XX市某傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中的運(yùn)營(yíng)變革機(jī)制與效果，得出以下核心結(jié)論：

首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)運(yùn)營(yíng)績(jī)效的改善呈現(xiàn)顯著的路徑依賴性，其作用機(jī)制復(fù)雜且動(dòng)態(tài)。定量分析證實(shí)，數(shù)字化系統(tǒng)實(shí)施對(duì)運(yùn)營(yíng)績(jī)效的直接效應(yīng)（β=0.31）低于通過(guò)供應(yīng)鏈透明化傳導(dǎo)的間接效應(yīng)（γ=0.15），表明制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型效益很大程度上依賴于供應(yīng)鏈協(xié)同水平的提升。具體表現(xiàn)為，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)通過(guò)實(shí)現(xiàn)跨企業(yè)間的數(shù)據(jù)共享與協(xié)同，使該企業(yè)原材料庫(kù)存周轉(zhuǎn)率從1.2次/年降至0.7次/年，成品庫(kù)存天數(shù)從45天縮短至28天，交付準(zhǔn)時(shí)率從78%提升至94%。這一發(fā)現(xiàn)驗(yàn)證了供應(yīng)鏈透明化在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的杠桿作用，與Chenetal.（2019）提出的“技術(shù)-流程-協(xié)同”模型一致，但也強(qiáng)調(diào)了制造業(yè)供應(yīng)鏈特性對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑的塑造作用。

其次，慣性對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果存在顯著的調(diào)節(jié)作用，但其影響呈現(xiàn)非線性特征，構(gòu)成研究的核心爭(zhēng)議點(diǎn)之一。SEM模型顯示，慣性程度高的部門數(shù)字化效果下降17%（β=-0.12），而技術(shù)適配度則呈現(xiàn)正向調(diào)節(jié)（β=0.09）。定性分析進(jìn)一步揭示，這種調(diào)節(jié)作用源于慣性的雙重屬性：一方面，慣性強(qiáng)的部門（如銷售部門固守傳統(tǒng)渠道）因路徑依賴而抵制變革，導(dǎo)致轉(zhuǎn)型效果顯著低于平均水平（離職率28%，效果下降23%）；另一方面，慣性程度適中的部門（如技術(shù)部門早期抵觸MES系統(tǒng)）反而能通過(guò)經(jīng)驗(yàn)積累加速轉(zhuǎn)型，特別是當(dāng)存在有效的調(diào)整機(jī)制時(shí)。這一發(fā)現(xiàn)修正了傳統(tǒng)觀點(diǎn)中慣性僅具破壞性的認(rèn)知，為理解變革的復(fù)雜性提供了新視角。

第三，數(shù)據(jù)治理能力對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果的影響呈現(xiàn)明顯的閾值效應(yīng)，而非簡(jiǎn)單的線性關(guān)系。定量分析顯示，當(dāng)數(shù)據(jù)完整性低于80%時(shí)，系統(tǒng)分析結(jié)果不可靠，導(dǎo)致決策失誤；達(dá)到85%后價(jià)值開始顯現(xiàn)；突破90%則產(chǎn)生指數(shù)級(jí)回報(bào)。例如，某部門通過(guò)設(shè)備振動(dòng)數(shù)據(jù)優(yōu)化維護(hù)計(jì)劃，故障率下降63%。這一發(fā)現(xiàn)修正了傳統(tǒng)觀點(diǎn)中“數(shù)據(jù)越全越好”的簡(jiǎn)單認(rèn)知，為資源分配提供了依據(jù)——企業(yè)應(yīng)優(yōu)先確保核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的“臨界質(zhì)量”，避免在低質(zhì)量數(shù)據(jù)上浪費(fèi)資源。這與Zhang&Wang（2021）關(guān)于數(shù)據(jù)治理重要性的論述相呼應(yīng)，但強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)質(zhì)量的邊際效益遞減規(guī)律。

第四，本土化情境下的數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在特殊性，政策支持、家族企業(yè)治理結(jié)構(gòu)、勞動(dòng)力轉(zhuǎn)型滯后是關(guān)鍵調(diào)節(jié)變量。研究發(fā)現(xiàn)，該企業(yè)轉(zhuǎn)型方案獲得地方政府專項(xiàng)補(bǔ)貼（占項(xiàng)目總投入的15%），顯著增強(qiáng)了技術(shù)指標(biāo)的達(dá)成度。同時(shí)，管理層對(duì)技術(shù)投入的猶豫（前期投入猶豫系數(shù)β=0.24）被證實(shí)顯著削弱了系統(tǒng)效果，但后期通過(guò)引入職業(yè)經(jīng)理人緩解了這一問(wèn)題。此外，由于缺乏復(fù)合型技能人才，盡管自動(dòng)化率提升至72%，仍有8%的崗位未實(shí)現(xiàn)無(wú)人化，導(dǎo)致部分環(huán)節(jié)效率反彈。這些發(fā)現(xiàn)為理解中國(guó)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的復(fù)雜情境提供了重要證據(jù)，也為后續(xù)研究提供了本土化修正項(xiàng)。

6.2管理建議

基于上述研究結(jié)論，本研究為面臨相似困境的傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)提供以下管理建議：

（1）構(gòu)建技術(shù)-流程-協(xié)同的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施框架。企業(yè)應(yīng)避免“技術(shù)堆砌”模式，將數(shù)字化系統(tǒng)與業(yè)務(wù)流程再造、結(jié)構(gòu)調(diào)整緊密結(jié)合。具體而言，需首先診斷供應(yīng)鏈瓶頸，通過(guò)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)需求信號(hào)前移；其次，開發(fā)適配企業(yè)自身特點(diǎn)的數(shù)字化流程，如案例中通過(guò)RFID技術(shù)優(yōu)化物料跟蹤；最后，建立跨部門協(xié)作機(jī)制，特別是打破生產(chǎn)、技術(shù)、銷售等部門間的壁壘。研究表明，采用協(xié)同開發(fā)模式的部門比簡(jiǎn)單部署系統(tǒng)的部門效率提升39%，這一經(jīng)驗(yàn)值得推廣。

（2）實(shí)施差異化的慣性管理策略。企業(yè)需識(shí)別關(guān)鍵變革者的行為模式，區(qū)分“保護(hù)型慣性”與“破壞型慣性”。對(duì)于破壞型慣性（如傳統(tǒng)銷售渠道），應(yīng)采取斷崖式重塑策略（如強(qiáng)制推行新的營(yíng)銷規(guī)范），但需做好預(yù)案應(yīng)對(duì)短期波動(dòng)；對(duì)于保護(hù)型慣性（如生產(chǎn)部門的操作經(jīng)驗(yàn)），則應(yīng)采用漸進(jìn)式替代策略（如設(shè)立數(shù)字化創(chuàng)新小組），通過(guò)試點(diǎn)成功累積支持度。案例數(shù)據(jù)顯示，采用協(xié)同開發(fā)模式的部門比簡(jiǎn)單部署系統(tǒng)的部門效率提升39%，這一經(jīng)驗(yàn)值得推廣。

（3）建立數(shù)據(jù)治理的“臨界質(zhì)量”管理機(jī)制。企業(yè)應(yīng)優(yōu)先保障核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性，避免在低質(zhì)量數(shù)據(jù)上浪費(fèi)資源。具體而言，可建立數(shù)據(jù)質(zhì)量考核制度，將數(shù)據(jù)質(zhì)量達(dá)標(biāo)率納入KPI；同時(shí)，通過(guò)數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)提升數(shù)據(jù)整合能力，并培養(yǎng)復(fù)合型數(shù)據(jù)分析師團(tuán)隊(duì)。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)質(zhì)量達(dá)標(biāo)（完整性>90%）的部門協(xié)同度提升23個(gè)百分點(diǎn)，這一經(jīng)驗(yàn)為資源分配提供了依據(jù)。

（4）關(guān)注本土化情境下的特殊挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中需特別關(guān)注政策支持、家族企業(yè)治理結(jié)構(gòu)、勞動(dòng)力轉(zhuǎn)型滯后等問(wèn)題。具體而言，應(yīng)積極爭(zhēng)取政府補(bǔ)貼與稅收優(yōu)惠；通過(guò)引入職業(yè)經(jīng)理人或建立外部顧問(wèn)機(jī)制，緩解決策猶豫；加強(qiáng)員工培訓(xùn)，特別是數(shù)字化素養(yǎng)與復(fù)合技能的培養(yǎng)。研究表明，勞動(dòng)力轉(zhuǎn)型滯后導(dǎo)致8%的崗位未實(shí)現(xiàn)無(wú)人化，這一經(jīng)驗(yàn)提醒企業(yè)需同步推進(jìn)人力資源轉(zhuǎn)型。

6.3研究展望

盡管本研究取得了一定發(fā)現(xiàn)，但仍存在若干局限性，并為后續(xù)研究提供了方向：

（1）深化混合方法的整合深度。本研究采用準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)+深度案例的混合方法，但兩類數(shù)據(jù)的整合仍處于描述性層面。未來(lái)研究可嘗試采用多源數(shù)據(jù)三角驗(yàn)證（如結(jié)合問(wèn)卷、系統(tǒng)日志、訪談文本），或采用設(shè)計(jì)型研究（DesignScienceResearch）方法，開發(fā)更精密的數(shù)字化轉(zhuǎn)型評(píng)估工具，實(shí)現(xiàn)理論構(gòu)建與實(shí)踐改進(jìn)的良性循環(huán)。

（2）拓展研究情境的多樣性。本研究聚焦于中國(guó)制造業(yè)的特定情境，未來(lái)研究可擴(kuò)展至其他行業(yè)（如服務(wù)業(yè)、農(nóng)業(yè)）或國(guó)際比較研究。特別是關(guān)于發(fā)展中國(guó)家制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中政策干預(yù)、文化差異等因素的作用機(jī)制，仍需深入探討。此外，可關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型的長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)演化過(guò)程，通過(guò)縱向追蹤研究揭示“沉沒(méi)成本”與“適應(yīng)性投資”的平衡策略。

（3）探索新興技術(shù)的集成效應(yīng)。本研究主要關(guān)注了智能制造系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)，但（）、區(qū)塊鏈、元宇宙等新興技術(shù)正在加速與制造業(yè)融合。未來(lái)研究可探索這些技術(shù)的集成應(yīng)用模式，如驅(qū)動(dòng)的供應(yīng)鏈協(xié)同、區(qū)塊鏈增強(qiáng)的設(shè)備全生命周期管理、元宇宙賦能的虛擬培訓(xùn)與設(shè)計(jì)等，并評(píng)估其對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)績(jī)效的綜合影響。

（4）關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型的社會(huì)價(jià)值創(chuàng)造?，F(xiàn)有研究多聚焦于財(cái)務(wù)績(jī)效與運(yùn)營(yíng)效率，但對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在促進(jìn)就業(yè)、提升社會(huì)責(zé)任、增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈韌性等方面的作用關(guān)注不足。未來(lái)研究可構(gòu)建包含經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境維度的綜合評(píng)估體系，探討制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。例如，研究數(shù)字化技術(shù)如何賦能中小企業(yè)、促進(jìn)包容性增長(zhǎng)、助力“雙碳”目標(biāo)實(shí)現(xiàn)等議題。

（5）加強(qiáng)理論模型的構(gòu)建與檢驗(yàn)。本研究雖然提出了“技術(shù)-流程-協(xié)同”框架，但該框架仍較為宏觀。未來(lái)研究可基于扎根理論或比較案例，提煉更精細(xì)的理論模型，如數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“階段-模式”匹配模型、數(shù)據(jù)價(jià)值的“生成-應(yīng)用-反饋”循環(huán)模型等，并采用實(shí)驗(yàn)或準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)方法進(jìn)行嚴(yán)格檢驗(yàn)。此外，可嘗試將復(fù)雜性理論、網(wǎng)絡(luò)理論等引入數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究，以更動(dòng)態(tài)、系統(tǒng)的視角解釋轉(zhuǎn)型過(guò)程中的涌現(xiàn)現(xiàn)象與非線性關(guān)系。

總之，制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)復(fù)雜且持續(xù)演化的過(guò)程，需要理論界與實(shí)踐界共同努力，通過(guò)更深入的研究揭示其內(nèi)在機(jī)制，為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)提供更科學(xué)、更有效的指導(dǎo)。本研究雖然取得了一定發(fā)現(xiàn)，但僅為這一宏大命題的初步探索，未來(lái)仍有廣闊的研究空間。

七.參考文獻(xiàn)

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八.致謝

本研究能夠順利完成，離不開眾多師長(zhǎng)、同事、朋友及家人的鼎力支持與無(wú)私幫助。在此，謹(jǐn)向所有為本論文付出辛勤努力的人們致以最誠(chéng)摯的謝意。

首先，我要衷心感謝我的導(dǎo)師XXX教授。從論文選題的初步構(gòu)思到研究框架的搭建，從數(shù)據(jù)收集的困難突破到理論分析的深度打磨，X老師始終以其深厚的學(xué)術(shù)造詣、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度和寬厚的人格魅力給予我悉心的指導(dǎo)和無(wú)私的幫助。每當(dāng)我遇到瓶頸時(shí)，X老師總能一針見血地指出問(wèn)題所在，并提出富有建設(shè)性的解決方案。他不僅傳授了我研究方法的專業(yè)知識(shí)，更教會(huì)了我如何獨(dú)立思考、如何面對(duì)挑戰(zhàn)，其言傳身教將使我受益終身。本論文中關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)制分析框架，正是在X老師“技術(shù)-流程-協(xié)同”核心思想的啟發(fā)下逐步完善的。

感謝XX大學(xué)管理學(xué)院的研究生團(tuán)隊(duì)，特別是我的同門XXX、XXX、XXX等同學(xué)。在研究過(guò)程中，我們經(jīng)常就研究方法、數(shù)據(jù)解析等問(wèn)題進(jìn)行深入的討論與交流，他們的真知灼見時(shí)常令我茅塞頓開。特別是在定量數(shù)據(jù)分析階段，XXX同學(xué)在統(tǒng)計(jì)軟件操作方面給予了我極大的幫助；XXX同學(xué)則在我進(jìn)行定性訪談提綱設(shè)計(jì)時(shí)提出了寶貴的修改意見。這段共同奮斗的時(shí)光，不僅提升了我的研究能力，也加深了彼此的友誼。

感謝XX市某傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)層及參與本研究訪談的各位員工。沒(méi)有該企業(yè)的信任與配合，本研究的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)將無(wú)從談起。特別感謝企業(yè)CEOXXX先生在百忙之中抽出時(shí)間接受我的訪談，他分享的管理實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)為本論文提供了寶貴的真實(shí)情境信息。同時(shí)，生產(chǎn)部門經(jīng)理XXX、技術(shù)部門主管XXX以及供應(yīng)鏈部門員工XXX等人的坦誠(chéng)分享，使得本研究能夠更深入地揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)際過(guò)程與挑戰(zhàn)。他們的支持與配合，是本研究得以順利完成的重要保障。

感謝XX大學(xué)學(xué)術(shù)委員會(huì)的各位委員，他們?cè)谡撐拈_題和預(yù)答辯過(guò)程中提出了諸多寶貴的修改