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制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案

應(yīng)用場景

制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

面對(duì)數(shù)字化變革下的全球產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu),傳統(tǒng)制造業(yè)依賴人工、粗放管理的模式已難以融入現(xiàn)代化生態(tài)鏈,隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)字孿生等技術(shù)逐漸成熟,數(shù)字化轉(zhuǎn)型從單點(diǎn)應(yīng)用擴(kuò)展到全鏈重構(gòu),進(jìn)入不可逆的深水區(qū),制造業(yè)的智能化協(xié)同發(fā)展勢在必行。

面臨挑戰(zhàn)

決策層
信息化投入較大,卻不能及時(shí)有效了解公司整體業(yè)務(wù)運(yùn)營情況; 海量業(yè)務(wù)報(bào)表,卻無法對(duì)決策管理提供有效支撐; 無法通過企業(yè)關(guān)鍵績效指導(dǎo)決策。
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業(yè)務(wù)運(yùn)營管理層
大量時(shí)間精力被投入到數(shù)據(jù)收集、報(bào)表制作中; 缺乏統(tǒng)一的業(yè)務(wù)運(yùn)營口徑和指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn); 業(yè)務(wù)的管理口徑不一致,各部門運(yùn)營管理信息存在交叉重復(fù); 對(duì)上級(jí)部門運(yùn)營管理匯報(bào)要求不夠靈活,響應(yīng)效率低下,對(duì)各部門數(shù)據(jù)收集不及時(shí)、不準(zhǔn)確; 運(yùn)營管理缺乏綜合性系統(tǒng)和完整的數(shù)據(jù)支撐能力。
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IT服務(wù)支撐層
缺少統(tǒng)一的平臺(tái)滿足決策層、管理層和運(yùn)營層等對(duì)數(shù)據(jù)應(yīng)用的各種需求; 運(yùn)營管理需求反復(fù)變更、“多對(duì)多”的情況,IT服務(wù)部門疲于應(yīng)付; 運(yùn)營管理應(yīng)用需求類型多、數(shù)量多、口徑不一和數(shù)據(jù)質(zhì)量差等原因,導(dǎo)致開發(fā)周期較長,時(shí)效性差等問題; 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來源分散,缺乏整合統(tǒng)一的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)采集難,無法有效支撐決策和管理。
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解決之道

數(shù)據(jù)接入與處理

實(shí)現(xiàn)全面的數(shù)據(jù)接入,支持跨部門、多業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享交換,IoT物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)源接入以及SAP接入。并提供大量組件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換,支撐數(shù)據(jù)搬遷與處理; 提供一站式的可視化數(shù)據(jù)開發(fā)平臺(tái),涵蓋任務(wù)調(diào)試、開發(fā)、運(yùn)維等環(huán)節(jié),提供離線數(shù)據(jù)開發(fā)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)開發(fā)模式,為開發(fā)人員提供多種計(jì)算和處理引擎服務(wù)。

構(gòu)建數(shù)據(jù)模型

數(shù)據(jù)信息聯(lián)動(dòng):以多維關(guān)系網(wǎng)為基礎(chǔ),構(gòu)建產(chǎn)品全生命周期追溯體系,關(guān)聯(lián)產(chǎn)品端、供應(yīng)端與客戶端數(shù)據(jù),打破信息孤島,實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)響應(yīng)與多維度質(zhì)量追溯; 主數(shù)據(jù)編碼管理:將編碼進(jìn)行詳細(xì)分段劃分,通過編碼引擎實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一編碼; 主數(shù)據(jù)體系建立:通過多維度數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析,明確產(chǎn)品、供應(yīng)鏈、客戶等各維度數(shù)據(jù)追溯的業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)范圍。

數(shù)據(jù)質(zhì)量管控

數(shù)據(jù)質(zhì)量改進(jìn):通過可配置方式自動(dòng)生成數(shù)據(jù)質(zhì)量檢核腳本,結(jié)合數(shù)據(jù)問題監(jiān)控與告警功能,找出質(zhì)量問題根因,制定解決方案,并提供數(shù)據(jù)質(zhì)量問題評(píng)估與分析功能,圖形化展示數(shù)據(jù)整改效果; 元數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng):以元數(shù)據(jù)智能為基座,提供智能生成數(shù)據(jù)元、智能生成質(zhì)量任務(wù)、智能識(shí)別數(shù)據(jù)模型、智能生成同步任務(wù)等功能; 數(shù)據(jù)血緣管理?:利用血緣自動(dòng)識(shí)別技術(shù)掃描數(shù)據(jù),自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)。根據(jù)掃描結(jié)果創(chuàng)建和維護(hù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)清單,包括數(shù)據(jù)表、字段、文件等詳細(xì)信息。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)與安全管理

數(shù)據(jù)分層架構(gòu):按照L1-L5進(jìn)行數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄分級(jí),提供清晰的目錄結(jié)構(gòu)和元數(shù)據(jù)描述,幫助用戶識(shí)別和聚焦高價(jià)值數(shù)據(jù)資產(chǎn); 檔案與指標(biāo)構(gòu)建:從業(yè)務(wù)、技術(shù)、運(yùn)營等維度構(gòu)建數(shù)據(jù)檔案,明確數(shù)據(jù)來源、采集方式和加工鏈路,幫助用戶快速定位數(shù)據(jù)資產(chǎn),同時(shí)以企業(yè)管理訴求為驅(qū)動(dòng),構(gòu)建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系,滿足制造企業(yè)分層分級(jí)管理監(jiān)控需求; 數(shù)據(jù)安全:通過分級(jí)分類授權(quán)、數(shù)據(jù)行權(quán)限控制、功能模塊權(quán)限分配、自定義安全規(guī)則配置以及黑白名單管理等方式,在統(tǒng)一平臺(tái)實(shí)現(xiàn)多維度、精細(xì)化的數(shù)據(jù)安全管控。

數(shù)字孿生運(yùn)營模式建設(shè):工作模式

運(yùn)維主題:實(shí)現(xiàn)全流程智能運(yùn)維調(diào)度,針對(duì)突發(fā)態(tài)運(yùn)維,系統(tǒng)可依據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則自動(dòng)生成工單,智能分配維修人員,并提供實(shí)地或線上維修指導(dǎo); 質(zhì)量分析:建設(shè)全流程質(zhì)量評(píng)估體系,全面覆蓋產(chǎn)品質(zhì)量、成本質(zhì)量、環(huán)保質(zhì)量等多個(gè)維度。利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)時(shí)采集生產(chǎn)數(shù)據(jù),結(jié)合數(shù)據(jù)分析模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的監(jiān)測和評(píng)估,精準(zhǔn)定位質(zhì)量問題源頭,為產(chǎn)品質(zhì)量改進(jìn)提供科學(xué)依據(jù); 能耗主題:對(duì)各類能源消耗進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測與全流程智能分析,發(fā)現(xiàn)能源浪費(fèi)環(huán)節(jié)與優(yōu)化點(diǎn),為企業(yè)提供精準(zhǔn)的能耗優(yōu)化建議,幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排。

數(shù)字孿生運(yùn)營模式建設(shè):訪客模式

基于數(shù)字孿生技術(shù),依托三維可視化平臺(tái)將企業(yè)智慧工廠全域場景模型實(shí)現(xiàn)高精度還原,通過三維場景結(jié)合宏觀、中觀、微觀數(shù)據(jù)指標(biāo),為不同參觀人員提供相應(yīng)的參觀體驗(yàn),針對(duì)不同參觀對(duì)象所指定的參觀路線進(jìn)入場景,有效獲取其關(guān)注的信息和充分了解。

數(shù)字孿生運(yùn)營模式建設(shè):應(yīng)急模式

企業(yè)安全應(yīng)急事件時(shí),數(shù)字孿生平臺(tái)可快速切換至應(yīng)急模式,自動(dòng)對(duì)接現(xiàn)場視頻監(jiān)控、應(yīng)急預(yù)案文檔以及三維場景模型,為應(yīng)急指揮人員提供全方位、直觀的現(xiàn)場信息支持,實(shí)現(xiàn)應(yīng)急處置流程的快速啟動(dòng)與閉環(huán)管理。

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整體規(guī)劃

圖片名

應(yīng)用價(jià)值

財(cái)務(wù)分析報(bào)表

財(cái)務(wù)分析決策基于數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)構(gòu)建財(cái)務(wù)分析主題域,基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)結(jié)合數(shù)據(jù)分析模型,支撐財(cái)務(wù)分析決策業(yè)務(wù)場景和企業(yè)財(cái)務(wù)日常經(jīng)營分析,提升財(cái)務(wù)工作的風(fēng)險(xiǎn)管控能力、企業(yè)預(yù)算工作與資源配置能力、為企業(yè)決策分析提供數(shù)據(jù)支持。

財(cái)務(wù)分析決策基于數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)構(gòu)建財(cái)務(wù)分析主題域,基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)結(jié)合數(shù)據(jù)分析模型,支撐財(cái)務(wù)分析決策業(yè)務(wù)場景和企業(yè)財(cái)務(wù)日常經(jīng)營分析,提升財(cái)務(wù)工作的風(fēng)險(xiǎn)管控能力、企業(yè)預(yù)算工作與資源配置能力、為企業(yè)決策分析提供數(shù)據(jù)支持。

企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理

從企業(yè)財(cái)務(wù)、產(chǎn)權(quán)股權(quán)、收入分配、投資項(xiàng)目、重要資產(chǎn)、現(xiàn)金流量、債權(quán)債務(wù)、企業(yè)法人治理結(jié)構(gòu)、黨建及人才隊(duì)伍等專題進(jìn)行制造企業(yè)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)管理分析及可視化決策。

從企業(yè)財(cái)務(wù)、產(chǎn)權(quán)股權(quán)、收入分配、投資項(xiàng)目、重要資產(chǎn)、現(xiàn)金流量、債權(quán)債務(wù)、企業(yè)法人治理結(jié)構(gòu)、黨建及人才隊(duì)伍等專題進(jìn)行制造企業(yè)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)管理分析及可視化決策。

設(shè)備故障預(yù)測

通過海量風(fēng)機(jī)歷史運(yùn)行 數(shù)據(jù),構(gòu)建風(fēng)電機(jī)組異常智能監(jiān)控預(yù)警以及風(fēng)電機(jī)機(jī)組故障預(yù)測模型,提前發(fā)現(xiàn)微小故障并預(yù)警,通過高頻諧波的占比預(yù)測風(fēng)機(jī)故障趨勢,提前2個(gè)月進(jìn)行發(fā)電機(jī)故障預(yù)警,風(fēng)機(jī)維護(hù)費(fèi) 用從30-50萬減少至2萬元每臺(tái)。

通過海量風(fēng)機(jī)歷史運(yùn)行 數(shù)據(jù),構(gòu)建風(fēng)電機(jī)組異常智能監(jiān)控預(yù)警以及風(fēng)電機(jī)機(jī)組故障預(yù)測模型,提前發(fā)現(xiàn)微小故障并預(yù)警,通過高頻諧波的占比預(yù)測風(fēng)機(jī)故障趨勢,提前2個(gè)月進(jìn)行發(fā)電機(jī)故障預(yù)警,風(fēng)機(jī)維護(hù)費(fèi) 用從30-50萬減少至2萬元每臺(tái)。

工藝參數(shù)優(yōu)化

將數(shù)據(jù)挖掘模型應(yīng)用于生產(chǎn)領(lǐng)域,對(duì)密煉工藝建模分析,推薦最優(yōu)工藝參數(shù),如:通過最優(yōu)參數(shù)推薦,優(yōu)化密煉工藝:門尼值標(biāo)準(zhǔn)差降低(密煉工藝關(guān)鍵參數(shù))、密煉時(shí)長減少,密煉溫度降低,大大降低密煉能耗和次品率。

將數(shù)據(jù)挖掘模型應(yīng)用于生產(chǎn)領(lǐng)域,對(duì)密煉工藝建模分析,推薦最優(yōu)工藝參數(shù),如:通過最優(yōu)參數(shù)推薦,優(yōu)化密煉工藝:門尼值標(biāo)準(zhǔn)差降低(密煉工藝關(guān)鍵參數(shù))、密煉時(shí)長減少,密煉溫度降低,大大降低密煉能耗和次品率。

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