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制造业数字化转型的挑战和落地路径探索


          制造业数字化转型的挑战和落地路径探索

 

随着科技的飞速发展和数字化时代的到来,制造业企业面临着前所未有的机遇和挑战。数字化转型已经不再是企业的选择,而是生存和发展的必经之路。本文将探讨制造业数字化转型所面临的机遇和挑战,以及如何应对这些挑战,抓住数字化转型的机遇,探讨制造业数字化转型基本路径,提升企业的竞争力和创新能力。

 

一. 数字化转型背景机遇

市场竞争越来越激烈,企业需要提高自身的竞争力和创新能力,以适应市场的变化。其次,客户需求日益多样化,企业需要更好地满足客户需求,提高客户满意度。数字化技术不断发展,企业需要不断学习和应用新技术,以保持领先地位。

 

为此,制造业数字化转型对推动制造企业业务转型、技术转型和组织转型提供了良好的机遇。其中,业务转型是要推动企业通过全价值链的数字化变革实现运营指标的提升,包括在销售和研发环节利用数字化手段增加收入,在采购、制造和支持部门利用数字化技术降低成本,在供应链、资本管理环节利用数字化方式优化现金流;技术转型是要搭建企业数字化转型所需的工业物联网架构和技术生态系统;组织转型是要促进企业在组织架构、运行机制、人才培养和组织文化上的深刻变革。然后数字化转型依然面临着重重挑战:

 

二、数字化转型挑战

 

一是系统平台接口标准极不统一,互联互通难度大。互联网在设备互联互通方面,有了较为完善的顶层设计,全球不同厂商生产的网络和计算设备只要遵守TCP/IP协议,都能够方便快捷的接入到互联网中。与互联网发展截然不同,工业网络发展起步晚,发展初期没有跨地域大规模信息共享需求,只有企业内部车间小范围内信息共享需求,不同企业为满足此类需求,开发了不同工业现场总线。据不完全统计,市场上主流的工业现场总线数量就多达数十种。工业现场总线的多样性,增加了采用不同协议设备连接的难度。另外,与普通计算机不同,工业数字装备外部通信硬件接口形式多样、标准不统一,也增加了硬件设备互联互通难度。

 

二是传统设备数字化改造难度大,难以一体化接入。制造企业数字化转型过程中,对传统高端装备进行适度的数字化改造再利用,是当前推进制造企业数字化转型必经路径。传统设备数字化改造难度大,主要表现在以下几点:一是来自不同知名企业的不同设备,因配备了不同的外联通信接口或工业现场总线协议,导致异构网络综合集成互联难度较大,影响了产品的一体化接入和互联互通。二是部分数字装备系统严格封闭,缺乏外部通信连接和数据共享标准接口设计,或者设计接口非标准化,系统开放改造和数据共享难度较大。三是大量传统机械化和自动化装备因设计之初没有考虑数据采集、数字化控制、网络控制等需求,进行数字二次改造升级难度极大,影响了装备网络接入和互联互通。

 

三是企业重数据采集、轻数据挖掘,数据红利难释放。深化数据开发利用、促进业态创新是制造业数字转型的重要路径和目的。但目前来看,制造业在数据开发利用方面存在以下问题,影响了数字化转型成效,主要表现为以下几点:一是部分工业互联网平台重视工业数据采集,但缺乏对采集工业数据深度开发利用能力,不仅数据红利没有释放,也因一味过度采集存储造成了沉重存储负担。二是部分企业尚未理解工业大数据和消费大数据区别,过度高估工业大数据潜在价值,缺乏对工业大数据关联有限性、价值密度稀疏性等认识,尚未找到工业大数据应用盈利突破点。

 

四是企业商业模式未能根本创新,转型效益难发挥。促进企业业态创新、提升商业模式核心竞争力是制造业数字化转型的根本目的。但目前来看,部分企业注重企业内部管理信息化建设,但缺乏利用信息技术推动业务商业模式变革创新认识,信息技术应用促进企业业态创新的作用没有发挥出来。例如,部分企业把工业互联网平台设计成了企业内部机器在线管理和远程运维系统,但由于缺乏利用机器在线管理能力增强促进商业模式创新设计,使得工业互联网应用在发挥资源整合、促进产业链协作、推动商业变革方面的作用没有发挥做出来。

 

三、制造业数字化转型的路径

 

   推动制造业数字化转型,数据是资源、网络是平台、算法算力是工具。加快制造业数字化转型,需要找准发力点,包括制造业企业发展痛点、潜在价值点或优势点,基于数据驱动的洞察与决策、数字化运营与供应链管理、以客户体验为中心、推动产品与服务创新等,形成各自不同的重点和路径。具体分析,制造业数字化转型主要有以下实现路径:

 

 一是构建制造业全过程数字孪生体

制造业企业要依托工业互联网平台,采集和汇聚研发设计、生产制造、用户服务、经营管理等活动产生的业务数据,并开展数据云端存储、主数据管理、数据标准化、数据质量管理、数据分级分类管控和安全维护等基础工作,在虚拟空间打造企业业务活动的数字双胞胎,形成格式统一、可计算、可分析的业务数据链条。同时,要结合业务逻辑和工业知识机理开发数据模型,并在研发、生产、经营、服务等业务活动中部署应用,构建企业级或行业级工业知识图谱,以数据为驱动提升企业科学管理、精准决策水平。

二是实现制造流程与生产资源的数字化管理

制造业企业要以虚拟化技术为基础,基于企业业务活动全过程数字孪生体实现 数据与业务的综合集成,通过全过程场景的虚拟化实现ITOT的真正融合。运用流程规划设计工具、流程监测管理工具、运营管理云化软件等软件工具,开展业务流程分层分级规划与设计,构建完善的业务流程体系,实时监控业务流程执行过程,评价分析流程执行绩效,确保业务流程的有效执行。制造企业需基于工业互联网平台全面采集生产资源数据、解析相关协议,构建设备、制造单元、产线、车间和工厂的数据模型,开展生产资源全生命周期规范化管理。通过建设完善的生产资源数据模型库、知识机理库和运维策略库,开展设备运行状态监控、生产调度优化、故障预警处置、能耗安全管理等活动,监测、评价和优化设备的运行效率、能耗、环保、安全等绩效状况,并基于平台开展跨企业的产能共享和协同生产,提升生产管控和创新应用的经济效益和附加价值。

 

  三是智能制造为重点推动企业数字化转型

实现智能制造是企业层面加快数字化转型的主攻方向。通过机器换人、建立智能工厂和智能车间,全面提升传统制造方式自动化、网络化、智能化水平,并以此为基础催生个性化定制、智能化生产、网络化协同、服务型制造等新模式、新业态。要充分应用物联网、云计算和自动化控制等技术,对机器设备和生产流程等进行优化更新,加快企业数字化技术改造,使企业从单机生产向网络化、连续化生产转变,显著提升企业的生产效率与产品品质;中小企业要全面实现"上云",建立工业互联网基础,推动低成本、模块化设备和系统的部署实施;着力打通中小企业生产过程各环节的全数据链,鼓励企业深入挖掘数据价值,促进设计、生产、物流、仓储等环节高效协同;培育一批工程技术服务企业,面向重点行业建设智能制造单元、智能生产线、智能车间、智能工厂,通过示范推广、技术对接,引导企业应用先进技术和智能化装备,大幅提升企业智能制造水平。

四是以平台赋能推动制造业行业数字化转型

     制造业数字化转型需要工业互联网平台的支撑。工业互联网是ERPMESPLMPDMCRM等传统工业信息化软件与物联网、云计算、大数据、人工智能等互联网新兴技术结合而成的产物。其本质是通过开放的工业级网络平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接和融合起来,高效共享制造流程中的各种要素资源,促使工业制造由生产驱动”转变为数据驱动,进而帮助企业实现信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自学习等功能的先进制造过程。

 

 五是以生态建构推动制造业园区数字化转型

产业园区是制造业发展的重要载体,对引导产业集聚、促进体制改革、改善投资环境发挥了重要作用。在园区的规划、设计、建设、管理等方面使用数字化手段进行管理,通过信息技术和各类资源的整合,将"智慧"渗透到园区建设与运营的每个细节,使得园区的整体数据可以从多个层面进行分析,提升园区的数字化基础设施和智慧管控、服务水平;围绕企业的发展要求和人才的精神需要,着力推动产业集群、产业园区、小微园区、特色小镇等数字化转型,提升与推广应用工业园区数字化服务平台,加快探索形成一批推动产业升级的大数据解决方案,建成一批示范性数字化小微企业园;瞄准园区企业数字化转型的共性需求,结合数字化规律和特点,以原有公共平台为基础,加强政府、企业、高校院所、金融机构和中介机构等紧密合作,开展基础共性技术的研究,配套完善集人员培训、应用示范、测试认证等环节于一体的支撑体系,切实降低中小微企业数字化成本。 

 

四、结论

数字化转型对于制造业企业来说具有重要意义和挑战。通过抓住数字化转型的机遇,企业可以提高生产效率、优化管理和推动创新,提升竞争力和创新能力。然而,数字化转型也面临着缺乏人才、技术难度大和风险高等挑战。为了应对这些挑战并抓住机遇,企业需要不断学习和探索新技术、以专业的智慧园区管理平台做好业务管理和数据赋能,不断提高用户体验等措施。

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关键词:

数字化转型,智慧园区管理平台,制造业数字化,数字孪生

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