制造业数字化转型依然是大趋势

制造业数字化转型虽然是个老话题，但在这两年依然火热。在2021年不论是工信部、网信办等政府部门，还是麦肯锡、埃森哲等咨询公司、以及一些行业机构都有发布关于制造业数字化转型的指南、白皮书、调研报告等。制造业企业也在转型过程中不断收获数字化转型带来的价值，包括：降本增效、精益经营、产供销协同、提高生产效率、提高产品质量、减少人力成本、减少运营成本、加速产品迭代等。

如题，数字化转型以数据作为驱动。那么，数据从哪里来？

生产五大要素：人机料法环，其中“机器”或者说设备，广泛分布在各个车间，负责原材料到成品的各项加工环节，其发展水平是衡量企业核心竞争能力与数字化转型阶段的重要指标。

换言之，制造企业要实现数字转型，实现高价值管理，设备是关键。

如何了解设备？采集设备数据。

如何用好设备？让数据上云，即连接信息化平台。

通过智能边缘硬件采集设备数据，同时上传至信息化平台，可以实现对设备的实时监测，并进行能效优化等服务。让数据取之于生产，用之于生产。

比如采集机床的实时负载数据，并在云端进行计算，形成优化策略下发回机床，提升机床的加工效率；

通过实时监测设备的能耗数据，可以帮助企业降低能耗，管控电力成本。

通过电子看板，对设备运行状态、绩效进行监控、统计，从而高效管理车间生产进度。

当前数字化转型阶段面临的困惑

云厂商、AIoT厂商、数据平台厂商、行业应用软件厂商等提供了非常多的面向制造业的解决方案，比如：工业数据湖、智慧工厂、工业大脑、工业互联网平台、工业数据智能等等，企业到底该如何选择数字化转型方向或场景？

在上述的各类解决方案中，方案的实施落地基本都会使用到云计算、大数据、AI、数据分析建模等新技术，企业技术人才储备不够的情况下如何快速进行数字化转型？

当前需要收集和存储的各类业务数据爆炸式增长，数据来源复杂，数据体量大，数据结构多样化，如何收集，存储、治理，以及应用数据成为挑战。

对于数字化转型快的企业，已有大数据平台、IOT平台、BI分析系统等，如何进行更进一步的数字化转型？

制造业数字化转型建议

围绕企业未来业务发展，规划统一的数字化转型愿景和目标，并在企业内部各层级达成统一认识。基于现状对数字化转型目标进行拆解，分阶段建设，比如：第一阶段：搭建数据基础平台实现数据的采集和存储；第二阶段：按业务领域对数据资产数据治理实现数据可视化；第三阶段：构建数据+AI的数据智能服务平台；第四阶段：覆盖研发、生产、销售、经营管理全过程、全业务链、全价值链的数字大脑等。

优先选取能快速落地和见效的数字化转型场景进行落地和推广。

制造业的垂直细分行业多，比如：家电、电子、汽车、钢铁、石化、船舶、轨道交通、工程机械等，不同垂直行业在研发、生产、销售领域的差异非常大，不论是智慧工厂、工业大脑、还是工业数据智能等方案，企业都需要根据自身业务对数据挖掘需求的依赖程度进行场景选择，比如：经营数据可视化、销量预测、智能补货、设备故障诊断等。

选择合适的工具搭建数字化平台。

数字化转型规划和方案的落地离不开数据平台工具的支撑，当前市面上的数据平台产品非常多，开源的，商业的，大厂的，小厂的，这些数据平台产品的大部分功能差异性不大，基本包括了：设备数据和业务系统数据的采集；结构化、半结构化、非结构化数据的存储；数据可视化建模、ETL任务开发，数据资产治理、AI算法建模、数据服务等。企业客户在选择供应商时，不仅要了解产品能力，包括：平台的功能、可扩展性、与现有数据工具的兼容性等，还需要考察供应商对业务的理解能力、数字化转型的规划咨询能力，项目交付实施能力、后续服务能力。

当然，数字化转型不仅体现在设备方面，企业的各个部门对数据都有需求。

这就是需要推动建设信息化平台的原因，实现数据的采集、存储和应用一体化。利用数字化手段，围绕业务流程、生产方式进行优化，助力企业实现降本增效。

与此同时，数据的高价值不仅体现在企业内部生产线，未来还将深入产业链。据赛迪顾问最新报告预测，未来，工业智能将围绕更大尺度范围内的产业链数据，为企业提供供应链优化、物流调度优化、市场销售预测等方面的决策辅助支撑。

所以，使用数字化手段并不是实现数字化转型。数字化转型与业务有关，与商业模式，甚至与产业链有关。但数据是基础，平台是底座。

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