制造业企业数字化转型-四方伟业人工智能

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应用场景

制造业企业数字化转型

面对数字化变革下的全球产业链重构，传统制造业依赖人工、粗放管理的模式已难以融入现代化生态链，随着大数据、人工智能、数字孪生等技术逐渐成熟，数字化转型从单点应用扩展到全链重构，进入不可逆的“深水区”，制造业的智能化协同发展势在必行。

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面临挑战

信息化投入较大，却不能及时有效了解公司整体业务运营情况；海量业务报表，却无法对决策管理提供有效支撑；无法通过企业关键绩效指导决策。
大量时间精力被投入到数据收集、报表制作中；缺乏统一的业务运营口径和指标标准；业务的管理口径不一致，各部门运营管理信息存在交叉重复；对上级部门运营管理汇报要求不够灵活，响应效率低下，对各部门数据收集不及时、不准确；运营管理缺乏综合性系统和完整的数据支撑能力。
缺少统一的平台满足决策层、管理层和运营层等对数据应用的各种需求；运营管理需求反复变更、“多对多”的情况，IT服务部门疲于应付；运营管理应用需求类型多、数量多、口径不一和数据质量差等原因，导致开发周期较长，时效性差等问题；业务数据来源分散，缺乏整合统一的基础数据，数据采集难，无法有效支撑决策和管理。

解决之道

数据接入与处理

实现全面的数据接入，支持跨部门、多业务系统的数据共享交换，IoT物联网数据源接入以及SAP接入。并提供大量组件对数据进行清洗、转换，支撑数据搬迁与处理；提供一站式的可视化数据开发平台，涵盖任务调试、开发、运维等环节，提供离线数据开发和实时数据开发模式，为开发人员提供多种计算和处理引擎服务。
构建数据模型

数据信息联动：以多维关系网为基础，构建产品全生命周期追溯体系，关联产品端、供应端与客户端数据，打破信息孤岛，实现动态响应与多维度质量追溯；主数据编码管理：将编码进行详细分段划分，通过编码引擎实现统一编码；主数据体系建立：通过多维度数据关联分析，明确产品、供应链、客户等各维度数据追溯的业务和数据范围。
数据质量管控

数据质量改进：通过可配置方式自动生成数据质量检核脚本，结合数据问题监控与告警功能，找出质量问题根因，制定解决方案，并提供数据质量问题评估与分析功能，图形化展示数据整改效果；元数据智能驱动：以元数据智能为基座，提供智能生成数据元、智能生成质量任务、智能识别数据模型、智能生成同步任务等功能；数据血缘管理：利用血缘自动识别技术扫描数据，自动发现数据资产。根据扫描结果创建和维护数据资产清单，包括数据表、字段、文件等详细信息。
数据资产与安全管理

数据分层架构：按照L1-L5进行数据资产目录分级，提供清晰的目录结构和元数据描述，帮助用户识别和聚焦高价值数据资产；档案与指标构建：从业务、技术、运营等维度构建数据档案，明确数据来源、采集方式和加工链路，帮助用户快速定位数据资产，同时以企业管理诉求为驱动，构建数据指标体系，满足制造企业分层分级管理监控需求；数据安全：通过分级分类授权、数据行权限控制、功能模块权限分配、自定义安全规则配置以及黑白名单管理等方式，在统一平台实现多维度、精细化的数据安全管控。
数字孪生运营模式建设：工作模式

运维主题：实现全流程智能运维调度，针对突发态运维，系统可依据预设规则自动生成工单，智能分配维修人员，并提供实地或线上维修指导；质量分析：建设全流程质量评估体系，全面覆盖产品质量、成本质量、环保质量等多个维度。利用物联网技术实时采集生产数据，结合数据分析模型，实现对产品质量的监测和评估，精准定位质量问题源头，为产品质量改进提供科学依据；能耗主题：对各类能源消耗进行实时监测与全流程智能分析，发现能源浪费环节与优化点，为企业提供精准的能耗优化建议，帮助企业实现节能减排。
数字孪生运营模式建设：访客模式

基于数字孪生技术，依托三维可视化平台将企业智慧工厂全域场景模型实现高精度还原，通过三维场景结合宏观、中观、微观数据指标，为不同参观人员提供相应的参观体验，针对不同参观对象所指定的参观路线进入场景，有效获取其关注的信息和充分了解。
数字孪生运营模式建设：应急模式

企业安全应急事件时，数字孪生平台可快速切换至应急模式，自动对接现场视频监控、应急预案文档以及三维场景模型，为应急指挥人员提供全方位、直观的现场信息支持，实现应急处置流程的快速启动与闭环管理。