制造企业“数字大脑”建设分析.docx

《制造企业“数字大脑”建设分析.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《制造企业“数字大脑”建设分析.docx（11页珍藏版）》请在优知文库上搜索。

1、制造企业“数字大脑”建设分析1打造企业数字化领导力数字化大潮袭来，数字化力量正在不断冲击和颠覆企业领导者传统的认知、思维和管理实践。企业如何才能做到步步为营？抑或多迈一步，做出掌控先机的商业决策？数字经济时代，提升企业管理者和战略制定者的数字化领导力、洞察力，对于企业至关重要。当下，世界经济充满不确定性，面对持续散发的疫情冲击，在原材料价格剧烈波动、人流物流受阻、用工荒加剧、缺芯加速等各种不利因素的影响下，我国制造业面临着严峻挑战。积极推进智能制造和数字化转型已成为大势所趋。对于企业而言，数字化转型的基本逻辑，是基于企业战略、组织和文化基础上的企业变革，而准确和及时的洞察是数字化转型的前提。而

2、在这个过程中，仅仅实现传统的制造模式升级，或技术与局部应用的数字化，往往无法解决企业数字化转型的实际问题，也很难解决企业未来长远发展的问题，企业需要站在全局视角，构建“数字化领导力”，准确和及时地洞察到市场和用户需求变化的趋势，提升企业应对内外部不确定性的能力。传统企业由于流程和组织的划分，将原本统一的数据割裂，产生了不同的解读，不仅无法提高效率，更是在应对市场外部变化的道路上越走越远。数字化时代，企业会面临从产品模式到运营模式的重新定义和重新构建，这个过程就是从流程驱动向数据驱动的变革。因此，企业迫切需要提升“数字化领导力”一一以流程体系为主要载体，以数据驱动为核心的可持续改进文化和能力。要

3、将“垂直职能体系”转变为“横向流程体系”、从“经验驱动”转变为“数据驱动”、从“批量价值思维”转变为“流动价值的思维”，推进数据驱动下的端到端打通与网状协同，加速变革与转型。2迈向卓越运营管理数字化技术不仅改变着企业内部的运营模式，也在彻底变革企业的营销模式、研发模式、服务模式、管理模式和决策模式，数字化的大潮已经不再仅仅是一个又一个信息系统的选型、应用和集成，而是考验企业如何能够通过应用各种新兴信息技术，在复杂多变的环境下，探寻创新与发展之道。这也给企业运营管理提出了更高的要求和挑战：如何更加全面地了解企业形势，如何在数据采集、展现、分析的基础上，实现优化和预测，更加高效地做出经营决策。这也

4、意味着，企业需要从以往的主观分析和预判变成基于数据的分析和精细化、数字化运营，用数据说话，寻求业务痛点和需求，以数据驱动业务发展。这也是企业持续提升“数字化领导力”，真正迈向数字化企业的关键之一。对于制造企业而言，伴随着企业智能制造建设的推进，从设计到工艺、制造、物流到服务的各个环节，积累了海量的数据，包括产品数据、设备运行数据、质量数据、生产数据、能耗数据、经营数据、客户数据等。如何从中寻找隐藏其间的关系和联系，建立数据运营的闭环管理模式，成为了企业面临的挑战。虽然很多企业具备了一定的数据基础，也应用了不少数据分析工具，但面对跨工厂、跨系统的异构数据，如何确保获取数据的完整性、准确性与一致性

5、；如何打通“横向、纵向、端到端”三大数据流；如何找到生产各个环节的规律和异常；如何建立面向领域的数据分析应用，实现故障诊断、缺陷检测、目标检测、产品质量预测、设备剩余寿命预测、供应链风险预测、生产资源调度、产品质量管控、供应链优化等；面对外界变化，如何快速获得优化见解，快速调整决策企业生产制造向来环环相扣，哪怕有一个环节掉链子都可能影响整个生产进度，甚至影响到整个企业的运营管理，因此制造企业迫切需要一个覆盖制造全过程的智能运营管理平台，建立数据驱动的运营模式，驱动决策的智能化。另一方面，虽然不少企业建立了工厂运营中心，建设了数据大屏，但企业数字化运营的本质是对数据价值的挖掘，通过数字世界来洞察

6、物理世界，仅仅通过大屏并不能洞察背后的运营风险或感知问题。企业需要的是“察打一体”的智能运营平台，实现“洞察”和“打击”的一体化，作为企业中枢大脑，通过对数据的收集、治理、处理、分析、应用和反馈，洞察企业运营情况，为企业管理人员和运营人员开展决策、协调、调度、控制和应急指挥等工作提供数字化支撑，同时做到持续改进，以提高问题决策的准确性、及时性、科学性，真正实现数据驱动智慧运营。通过不断提升企业“数字化领导力”，加快数字化企业建设进程。3打造察打一体制造智能平台“不谋全局者，不足谋一隅”，只有站在全局视角，构建“数字化领导力”，才能实现准确、及时的洞察。赛意SMl制造智能平台正是站在企业智能制造

7、全景式视角，针对企业经营决策数字化变革需要，从顶层设计出发，高效的应用各类数据模型进行经营决策分析，为企业的战略制定、绩效分解、绩效监控、决策调整、战术落地提供系统的支撑，利用大数据挖掘建立企业的商业智能，为各级管理人员提供更有可见性、洞察性的信息，助力高效运营管理。同时不断优化不同企业的经营管理和分析模型，构建数字化企业治理模式，让数据成为企业的核心资产，形成企业可持续竞争力的有力保障。工业大数据应用具有非常强的个性化特征，不同的行业、企业规模等运营重点会不同，运营管理的指标数据会有不同，同时，基于企业不同的产品、制造工艺、数据基础、应用需求等，便会产生不同的应用方式和层次，在数据分析的模型

8、上会存在局部差异。为此，赛意SMl制造智能平台搭建了“1+5+N”的从平台到场景落地的完整工业大数据分析应用一体化解决方案，帮助企业实现从接单到发货的全过程数字化运营管理。3.1 力”个工业数字化运营平台作为整合多业务一站式运营数据分析平台，赛意SMl制造智能平台覆盖数据“采”、“存”、“管”、“用”、“服”各个环节，采用私有云部署模式+管控边的交互机制+执行端的通信链路，打通从数据接入、到数据建模与处理、再到数据分析与挖掘整个数据应用全链路，为企业构建察打一体的运营模式，满足企业制造过程中各类复杂的分析需求，帮助企业实现高效数字化转型。同时，赛意SMl制造智能平台搭建了统一的工业数据资产中台

9、，提供一站式数据集成开发、共享开放平台，实现数据从采集、开发、治理到资产共享的闭环，打造统一标准、稳定可靠的数据资产，发挥数据价值，完成端到端的数据敏捷交付、部署、应用。3.2 “5”层数据驱动体系在制造企业中，不同管理层及业务人员关注的数据指标与应用目标不尽相同，决策者需要功能强大的管理驾驶舱，洞察集团运营全貌，推动公司战略决策；管理人员需要实时和丰富的报表，通过数据分析、业务洞察发现运营优化的机会；生产人员希望实现数据的可视化，并得到及时预警与快速处置。为此，赛意SMl制造智能平台建立了科学的经营信息监控体系，构建了从工艺级、领域级、协同级、公司级、集团级的5层数据驱动体系，通过BSC战略

10、运营方法论构建科学的、系统的运营指标数据管理。并结合企业日常运营管理逻辑，数据的场景化和可视化更贴合业务实际，满足不同管理者角色场景化管理需求。3.3 个智能运营场景不同的行业、企业规模等运营重点会不同，运营管理的指标数据会有不同，在数据分析的模型上会存在局部差异。赛意SMl制造智能平台融入人工智能技术，通过梳理企业运营分析场景，结合企业管理逻辑，将数据分析场景化，为企业提供精准快速的更贴近业务实际的数据决策支撑，帮助企业管理者迅速找出业务问题的根源。4加速企业智能化决策对于制造企业而言，工业大数据的挖掘和应用贯穿于制造全流程价值链中，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等功能。在赛意S

11、Ml制造智能平台提供的“N”个智能运营场景中，涵盖了产品创新、供应链分析与优化、精益化生产、产供销协同、工艺优化、产品故障诊断预测等方方面，从工厂能耗优化管理到产线质量监测，从制造工艺优化到视觉识别检测，帮助企业从海量数据中挖掘出关键数据，对数据进行有效的管控与全面多维度的分析应用，提升企业业务的智能分析与智能化决策能力，重塑企业竞争力。4.1 场景一：工艺智能调优当下，工艺控制和优化已逐渐成为制造企业质量控制的重要手段。在具体应用中，通过对设备加工状态，如工艺参数、生产环境数据的监控，建立状态改变对于加工质量影响的数学分析模型，通过趋势分析预测加工质量的异常，并能够迅速采取措施，调整设备工艺

12、参数，形成监控一分析一调整一优化的闭环，防止废品、残次品产生。基于赛意SMl制造智能平台，依靠机理模型+数据模型的双轮驱动方式，将实现一定程度的工艺智能动态调优。同时，推动工艺知识以机理模型、业务模型、算法模型的形式共享、复用、传播，实现从技术到场景的价值闭环。4.2 场景二：设备智能运维设备数量多、故障频发、意外停机造成损失大、设备数据采集难等问题始终困扰着制造企业。随着技术的发展，设备运维也逐步从事后维修转变成预防性维护，甚至是预测性维护，这就需要实时监测设备状态，动态进行设备健康评估，快速异常识别及故障诊断，并快速响应提出维修策略。基于赛意SMl制造智能平台，通过对设备的数据采集与分析，

13、及时预警，将降低设备故障率、减少备件损耗，做到有效的事前预测，保证生产有序进行，将设备使用效率最大化。4.3 场景三：质量管理与预测在企业生产制造工程中，每天都会产生大几百万行质量检测的记录数据。在传统模式下，分别计算这些过程能力指数，工作量庞大复杂，并且很难从大量的过程能力数据中看出它们之间的关联性，更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与分析。基于赛意SMI制造智能平台，可以通过工业大数据对质量进行管理和分析，通过对各类过程能力指数的关联性分析，可以帮助企业实现质量数据分析与控制。此外，还可在产品产出之前就通过产线状态及相关生产数据分析预测出产品质量，并将生产流程调整为最佳产出状态以避免

14、残次品，实现质量预测。4.4 场景四：智能巡检机器人在传统的人工巡检方式下，巡检记录通常以纸张形式保存，巡检数据利用率低，难以综合分析、追溯和审核历史巡检数据。因此，也难以在巡检中实现预测性维护，进而对具有潜在问题的设备或状况及时制定特别的应对策略。通过智能巡检机器人的应用，可在巡检作业过程中自动采集和传输巡检数据，基于赛意SMI制造智能平台实现数据自动识别和数据对比，以及设备运行状态分析等，及时发现隐患和故障征兆，提高管理效率。4.5 场景五：智能计划与排程生产需求瞬息变化，需求波动频繁；原材料供应不稳定，订单无法准时交付；采购成本走高，库存和需求平衡困难；设备故障等突发异常导致无法满足客户

15、交期等种种挑战，让制造企业必须提升快速响应的能力。基于赛意SMl制造智能平台，可实现营销、计划、生产、仓储全业务链条数据的端到端集成与分析，通过智能算法为企业构建标准、透明、共享的计划体系，实现从物料接收、库存管理、生产计划、产前准备、生产执行、品质检验到成品入库、出货等生产制造全过程和人、机、料等生产制造全要素的统一调度、科学决策和动态优化，为企业提供决策建议。平台还可通过全面的监控和分析企业运营管理指标数据，识别存在问题，并通过预测模型实现提前预警，预防问题的发生。从而提升各业务环节地执行效率，实现订单履约率的提升。5结语目前，赛意信息成立已有17年，深度参与了20多个行业、上千家企业的数字化转型及业务变革，对制造业企业的生产制造、供应链、工业工程等全价值链及全要素，有深度理解和经验沉淀。在企业数字化转型过程中，赛意将持续通过丰富的应用场景优势，帮助企业在复杂环境中构建智能时代的“数字化领导力”，准确、及时地洞察到市场和用户需求变化的趋势，释放数据价值，提高企业应对内外部不确定性的能力，赋能制造业数字化未来。