制造行业数字化转型：智能制造大数据平台建设方案深度解析PPT

在数字化浪潮的推动下，制造行业的转型已成为企业发展的必然选择。作为领先的咨询公司，我们深入研究并提出了一套全面的智能制造大数据平台建设方案，旨在助力企业实现数字化转型，提升核心竞争力。

一、转型背景与需求

随着网络化战略的推进，甲方企业积极探索全流程用户交互，颠覆传统的创新流程，实践用户全流程参与创新。在此过程中，甲方面临供应链透明度不足、设备监控与分析实时性不高等问题。

二、数字化转型核心框架

我们的方案基于五大体系构建：

三、数据管理体系

企业在业务发展的关键时期，需要将业务与信息技术变革相结合，依赖于数据管理保障数据应用的高效率。我们提出：

四、项目实施路径

我们的方案将通过以下步骤实施：

五、智能制造可视化需求

我们构建了信息可视化蓝图，包括定单分析、设备分析、质量分析、物料分析和人员分析五大模块，为企业提供全面的决策支持。

六、关键指标体系构建

通过定单、设备、质量、物料和人员的分析，构建企业关键指标体系，实现业务的全面监控与管理。

七、成功案例与专业团队

作为世界500强企业，我们拥有丰富的行业经验和专业团队，包括管理咨询、IT咨询、业务流程外包等全方位服务。我们的团队遍布全球，能够提供端到端的解决方案，支持在岸和离岸交付模式。

八、结语

数字化转型不仅是技术的升级，更是企业战略、文化和管理的全面革新。我们致力于成为企业数字化转型道路上的“最值得信赖的伙伴”，共同开启智能制造的新篇章。

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以下为方案部分截图：

工业大数据浅析

1.引言

近年来，随着新一代信息技术与工业融合不断深化，特别是在国家“智能制造”战略牵引和工业互联网产业创新发展的大背景下，工业大数据迈出了从理念研究到技术探索、再到应用落地的关键步伐，在工业生产端、需求分析、流程优化、预测运维、能源管理等环节，数据驱动的工业新模式、新业态不断涌现。工业大数据是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。无论是德国工业4.0还是美国工业互联网，各国都将工业发展战略瞄准了“大数据”和“智能化”，未来以制造业为代表的工业创新发展都将以工业大数据技术为实施基础。下面将从工业大数据的概念讲起。

2.工业大数据概念

目前，无论是国家机关、工业部门、科技企业还是高校学者都在不断探索和理解工业大数据，但由于其涉及的应用领域广泛，技术内涵丰富，行业内外对工业大数据的概念尚未形成统一认识。我们挑选其中具有代表性的概念做简要介绍和理解。

工信部《关于工业大数据发展的指导意见》中的定义：“工业大数据是工业领域产品和服务全生命周期数据的总称，包括工业企业在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节中生成和使用的数据，以及工业互联网平台中的数据等。”

中国电子技术标准化研究院《工业大数据白皮书（2019）》中的定义：工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。工业大数据以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。

工业大数据具备双重属性：价值属性和产权属性。一方面，通过工业大数据分析等关键技术能够实现设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节智能化水平的提升，满足用户定制化需求，提高生产效率并降低生产成本，为企业创造可量化的价值；另一方面，这些数据具有明确的权属关系和资产价值，企业能够决定数据的具体使用方式和边界，数据产权属性明显。工业大数据的价值属性实质上是基于工业大数据采集、存储、分析等关键技术，对工业生产、运维、服务过程中数据实现价值的提升或变现；工业大数据的产权属性则偏重于通过管理机制和管理方法帮助工业企业明晰数据资产目录与数据资源分布，确定所有权边界，为其价值的深入挖掘提供支撑。

李杰教授：工业大数据是不可以定义的，因为它所有的本质都是它的属性，属性只能用来定性，不能用来定义。如果给它一个概念，那我认为工业大数据就是一个可以通过它了解工业系统本身，从而进行改进的信息流。工业大数据具有更强的专业性、关联性、流程性、时序性和解析性等特点，而这些特点都是传统的互联网大数据处理手段所无法满足的。正如下图所示，他提出的一个类似“荷包蛋理论”很好的诠释了产品与服务在整个工业大数据体系中的位置和作用。

3.工业大数据起源

介绍完工业大数据的概念，我们来讲讲工业大数据的由来。众所周知，人类社会的发展进程，与新技术的发明和应用有着密切关系，人类近现代史上经历过四次工业革命。其中，第四次工业革命是在21世纪以后发展起来的，是我们目前正在经历的以物联网、大数据、机器人及人工智能为代表的数字技术所驱动的社会生产方式的变革。概括来讲，第四次工业革命的核心在于智能化，即要解决以下问题：生产力的进一步升级和解放导致生产过程和商业活动的复杂性和动态性已经超越了依靠人脑加以分析和优化的能力。因此，需要依靠智能化的技术代替人的智能进行复杂流程的管理、庞大数据的运算、决策过程的优化和行动的快速执行，使系统像人一样思考和协同工作。

工业大数据正是在这样的背景和环境下产生的，并释放出源源不断的生命力。工业大数据与其他新技术相互促进，共同推动工厂之间、工厂与消费者、甚至消费者与消费者之间的“智能连接”，使生产方式从信息化支撑向信息化服务转变、从“产品生产”向“智能制造”转变。下面我们来看看世界各国近年来在工业大数据方面的实践。

4.各国工业大数据实践

4.1.德国的“工业4.0”

德国政府在2013年的汉诺威工业博览会上提出“工业4.0”战略，其目的是为了提高德国工业的竞争力，在新一轮工业革命中占领先机。该战略已经得到德国科研机构和产业界的广泛认同，并在世界范围内产生了极大的影响力。

德国“工业4.0”战略的实施重点在于信息互联技术与传统工业制造的结合，其中大数据分析作为关键技术将得到较大范围应用，以智能工业生产系统为例，主要体现在以下几方面：一是“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；二是“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等；三是“智能物流”，主要通过互联网、物联网、物流网，整合物流资源，充分发挥现有物流资源供应方的效率，需求方则能够快速获得服务匹配，得到物流支持。

“工业4.0”展现了一幅全新的工业蓝图：在现实和虚拟结合的网络世界里，互联网将渗透到所有的关键领域，价值创造过程将会改变，原有的行业界限将会消失，新兴的产业链条将会重组，全新的商业模式和合作模式将会出现。

4.2.美国的“CPS和工业互联网”

CPS全称是信息物理系统，是一个综合计算、网络和物理环境的**复杂系统，通过3C（Computation、Communication、Control）技术的有机融合与深度协作，实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务。CPS作为计算进程和物理进程的统一体，是集成计算、通信与控制于一体的下一代智能系统。2006年2月发布的《美国竞争力计划》将CPS列为重要的研究项目。2007年7月，美国总统科学技术顾问委员会(PCAST)在题为《挑战下的领先–竞争世界中的信息技术研发》的报告中列出了八大关键的信息技术，其中CPS位列首位。

与CPS侧重构建孪生智能系统不同，“工业互联网”概念更偏重于“连接”。这个概念最早由通用电气(GE)于2012年提出，随后美国五家行业龙头企业联手组建了工业互联网联盟(IIC)，将这一概念大力推广开来。除了GE这样的制造业巨头，加入该联盟的还有IBM、思科、英特尔和AT&T等IT企业。

“工业互联网”的本质和核心是通过工业互联网平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接融合起来。可以帮助制造业拉长产业链，形成跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的互联互通，从而提高效率，推动整个制造服务体系智能化。还有利于推动制造业融通发展，实现制造业和服务业之间的跨越发展，使工业经济各种要素资源能够高效共享。

4.3.日本的“精益生产”到“互联工业”

日本在制造业传统不可谓不悠久，精益生产（Lean Production，简称LP）最早就是由美国麻省理工学院数位国际汽车计划组织（IMVP）的专家对日本丰田准时化生产JIT（Just In Time）生产方式的赞誉称呼，即“在需要的时候，按需要的量，生产所需的产品”。该模式引领了日本上世纪60-80年代制造业的飞速发展，并逐步演变为“工匠精神”。

20世纪90年代后，随着经济泡沫的破灭，日本制造业不断向外转移，产业空心化现象严重，加之日本老龄化和制造业年轻一代大量短缺，日本制造业开始陷入困境。直到****年，日本经济产业省发布《****年版制造白皮书》，才被外界认为是对标德国工业4.0和美国工业互联网，摒弃IMS计划的重大战略转型。2018年，日经省又发布了《日本制造业白皮书2018》，提出了“非连续创新、现场力、互联工业”等概念，开始追随美国工业互联网概念，但其更强调“工业”核心地位。

4.4.法国的“新工业法国战略”

****年，法国推出“新工业法国战略”，总体布局为“一个核心，九大支点”。一个核心即“未来工业”，主要内容是实现工业生产向数字化、智能化转型，以生产工具的转型升级带动商业模式转型。九大支点，包括新资源开发、可持续发展城市、环保汽车、网络技术、大数据技术、新型医药等。一方面旨在为“未来工业”提供支撑，另一方面重在满足人们日常生活的新需求。该战略为期十年，主要解决三大问题：能源、数字革命和经济生活。

4.5.中国的“智能制造”

我国是全球第一制造大国，目前，已拥有41个工业大类、207个工业中类、666个工业小类，形成了独立完整的现代工业体系，是全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家，工业数据资源极为丰富，为工业大数据的发展奠定了坚实基础。但同时，中国制造业目前也面临转型升级的迫切需求，强调以推进信息化和工业化深度融合为主线，大力发展“智能制造”，希望通过“智能制造”构建信息化条件下的产业生态体系和新型制造模式，改变目前行业发展困局，走出制造业高质量发展之路。同时，提出了中国成为制造业强国的三步战略。第一步，到2025年迈入制造强国行列；第二步，到2035年中国制造业整体达到世界制造强国阵营中等水平；第三步，到新中国成立100年时，综合实力进入世界制造强国前列。

中国制造业目前最大的困境，是低端产业面对越南等东南亚国家的竞争，高端产业又面临德美新一轮的挤压。过去我们老是强调，中国由于历史原因，错过了前三次工业革命。但是在新一轮的工业革命到来之时，我们必须抓住机遇，打造“互联网+制造业”的生态模式，一方面以制造业为本，充分挖掘和分析行业需求和痛点，把握制造业的核心是提升生产力和优化生产关系；另一方面要充分利用互联网优势促进制造业产业转型升级，真正让新一代信息技术服务于传统行业，创造产业增值。

5.工业大数据变革影响

通过回顾各国工业大数据应用实践，不难看出它对传统工业、制造业形成了巨大冲击和影响，导致了工业生产方式发生深刻变革，供给侧结构需转型升级，概括为以下几个方面。

一、产品生产方式从大规模制造向大规模定制转变

以人工智能为基础的自动化设备、连接企业内外自动化设备和管理系统的物联网，能够使研发、生产以及销售过程更加迅捷、灵活和高效。简单地说，消费者的需求会更及时地传递到工厂，而工厂也会更灵活地切换生产线以满足不同需求。原来的单一产品大规模制造方式将逐渐被大规模定制方式所取代。

二、工业增值领域从制造环节向服务环节拓展

在大数据、云计算等技术的推动下，数据解析、软件、系统整合能力将成为工业企业竞争力的关键与利润的主要来源。利用大数据研究客户或用户信息，能够为企业开拓新市场，创造更多价值。比如，设备制造企业借助大数据技术，向设备使用企业提供预测性维护方案与服务，可以延伸服务链条，实现竞争力的提升和价值增值。如通用电气公司原来是以制造为主的企业，但现在将业务领域拓展到技术、管理、维护等服务领域，这部分服务创造的产值已经超过公司总产值的2/3。

三、程序化劳动被智能化设备所取代

由于数字技术的飞速发展，机器人在速度、力量、精度优势的基础上，识别、分析、判断能力也大大提高。2017年5月，人工智能围棋程序“阿尔法狗”（AlphaGo）与世界排名第一的中国围棋选手柯洁进行三场比赛并全部获胜，这说明人工智能在某些分析博弈领域已经超越了人类。从生产服务过程来看，原来认为只是重复性、手工操作的业务可以被自动化设备替代，但现在的设备已经可以识别多种业务模式，能够在相当广的范围担任非重复性、需要认知能力的工作。比如，大型商超里的导购机器人，很多已能够实现与顾客的自主对话和应急反应。未来，大多数程序化工作以及部分非程序化工作将被智能设备所替代，或得到智能设备的辅助而大幅度提高效率。

四、新的应用场景和商业模式将被创造和探索

随着工业大数据深入推进，更多的应用场景可以被定义和挖掘，更多的商业模式可以被创造和探索，工业应用场景和商业模式可能发生本质变化。传统以“流程为中心”的生产模式可能逐步过渡到以“数据为中心”的生产模式，这终将会打破传统业务系统的间隔，让应用变得更加灵活和丰富。在这个过程中，又会创造出新的应用场景，比如“数据驾驶舱”就是一个典型的被BI定义的应用场景，以前各个业务系统只关注自身业务实现，但对管理者或决策者而言，缺乏横跨应用的数据展示与统计分析场景。因此，以数据为中心的“驾驶舱”完美的解决了用户痛点，这并不是之前的技术无法实现，而是新技术带给人们新的思考方式，新的思考方式催生出新的应用场景。同理，新的应用场景必然会产生新的商业模式，通俗一点解释就是哪里创造了新的价值哪里就会有新的商业模式。智能化时代最典型的商业模式就是数据服务，以前的数据只供自己使用，未来的数据可以买卖交易，这就是时代赐予我们的改变。

总体来看，工业大数据必将极大地提高生产力，推动产业结构与劳动力结构的转变，引起国家间经济、社会与**格局的变化，进而改写人类发展进程。谁抓住了机遇，以最快的速度实现超越行业、企业边界的“智能链接”，谁就能率先进入大规模定制生产时代；谁有效地应用了大数据和智能设备，谁就能在价值链中占据优势；谁顺利地完成了劳动力转型，谁就能使国民经济快速提升。从这个意义上说，工业大数据不仅会重塑未来经济格局，而且还会改变国家竞争格局。下面再来看看工业大数据能创造哪些应用价值。

6.工业大数据应用价值

一、能够实现数据的全面采集并持久化

在前大数据时代，很多工业现场采集到的数据的生命周期仅仅是在显示屏上一闪而过，大量的数据由于种种原因被丢弃了，丢弃的一个很重要的原因就是无法有效存储，全部存储成本过高且数据量过大导致无法使用。大数据时代之后，新型的数据处理技术及云计算带来的低成本，使得数据的全面采集并且持久化成为可能，即采集到的数据可以实现长时间的存储，且海量的数据可处理、可分析，工业用户就有了存储数据的意愿。而这一切又反过来为大数据分析提供了坚实的数据基础，使得分析的结果更准确，成为一种正向循环。

二、能够实现全生产过程的信息透明化

随着现代生产技术的飞速提高，生产过程已经呈现高度复杂性和动态性，逐渐出现了不可控性。生产过程信息呈现碎片化倾向，只有专业部门、专业人员才掌握本部门、本专业的数据，企业无法全面有效了解全生产流程。随着大数据处理和可视化技术的不断发展，目前，通过全生产过程的信息高度集成化和数据可视化，从而达到了生产过程的信息透明化，企业总调度中心不仅可以清晰地识别产品，定位产品，而且还可全面掌握产品的生产经过、实际状态以及至目标状态的可选路径。

三、能够实现生产设备的故障诊断和故障预测

当前，已经可实现对设备各类数据的采集，包括设备运行的状态参数，例如温度、震动等，设备运行的工况数据，例如负载、转速、能耗等，设备使用过程中的环境参数，例如风速、气压等，设备的维护保养记录，包括检查、维护、维修、保养等信息，以及设备的使用情况，例如使用单位、操作人员等。收集到设备的各类数据后，再加上同类设备的数据、长周期的使用数据等等，就构成了大数据分析的基础数据。这个时候，再加上好的算法及模型，通过数据的分析处理实现设备的故障诊断和故障预测就是一个再简单不过的事情了。

四、能够实现生产设备的优化运行

在故障诊断和故障预测的基础上，机器、数据和生产指标构成了一个相互交织的网络，通过信息的实时交互、调整，再加上优化准则，将它们进行比对、评估，最终选出最佳方案。可以进一步提高设备的效率和精度，更加合理化和智能化的使用设备，这就使生产更具效率，更环保，更加人性化。并且设备的使用更加高效、节能、持久，同时还可减少运维环节中的浪费和成本，提高设备的可用率。

五、能够提高企业的安全水平

由于设备信息、环境信息和人员信息的高度集成，经过数据分析可实现安全报警、预警，隐患评估、预警等，从而大幅度提高安全水平，并且可提升人员效率；

六、能够实现定制化生产

近几十年里，技术开发面临的最大挑战是产品乃至系统无限增加的复杂性。与此同时，这还导致开发和制造的工业过程的复杂性也倾向于无限增加。而工业企业欲在未来长期保持竞争优势，又必须提高生产灵活性。因为只有这样，才能降低成本，缩短产品上市时间，并通过提高产品的种类，满足个性化的生产需求。单靠人脑进行管理，是无法对如此复杂的流程和庞大的数据进行匹配的，通过大数据技术的引入，可以将客户的需求直接反映到生产系统中，并且由系统智能化排程，安排组织生产，使得企业定制化生产成为现实；

七、能够实现供应链的优化配置

通过RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。供应链体系以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合供应链资源和用户资源。在供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，企业就能够持续进行供应链改进和优化，保证了对客户的敏捷响应。

八、能够实现产品的持续跟踪服务

随着物联网技术的发展，对于已售出的产品，现在可实现运行数据的全面收集，从而可分析已售出产品的安全性、可靠性、故障状态、使用情况等，在这些数据的基础上，产品运行数据可以直接转化到生产过程中，可以改进生产流程、提高产品质量、开发新产品，更进一步，生产信息也可以直接作用于优化产品研发及生产过程的上游工序中。

九、能够为企业提升新的服务价值

商家卖的是产品，用户看重的是产品带来的价值。一切技术或产品都只是手段，其核心目的是在使用中创造价值。当企业能够使用新的技术为用户提供服务时，卖的已经不是或者不只是冰冷的产品了，而是新的价值服务，这种价值服务在工业大数据范畴可以定义为数据或信息服务以及与之有关的技术服务。这样，一个生产商就从过去单纯的产品提供者转变为如今的信息服务商。

综上，不难看出工业大数据可以创造丰富的应用价值，既然它这么有用，我们更要深入了解和研究工业大数据，后续将为大家带来工业大数据浅析（下篇）——工业大数据的技术、实践与展望，精彩内容，不容错过！

7.概念术语

第四次工业革命：由于互联网和计算机技术的高度发展 在与工业系统深度融合过程中引发的生产力、生产关系、生产 技术、商业模式以及创新模式等方面的深刻变革，是整个工业 系统迈向全面智能化的革命性转变。

工业4.0：由德国提出和倡导的，以Cyber-Physical Production System（CPPS,信息物理生产系统）为核心技术的的制造系统变革。

工业互联网：由美国通用电气公司（GE）提出，代表全 球工业系统与智能传感技术、高级计算、大数据分析，以及互 联网技术的连接与融合。其核心三要素包括智能设备、先进的 数据分析工具，以及人与设备的交互接口。工业互联网是智能 制造体系与智能服务体系的深度融合，是工业系统产业链与价 值链的整合与外延。

信息物理系统：又译为网络实体系统，英文表述为Cyber-Physical System（CPS），由美国NSF（美国国家科学基金会）于2006年提出。是通过网络虚拟端的数据分析、建模和控制对实体活动内容的深度对称性管理。CPS是第四次工业革命的核心技术。

物联网（IoT）：实体之间通过传感器数据与控制信号实 现相互索引、相互连接、相互通信和相互协同的集群网络。其 主要技术元素包括智能传感网、M2M (机器对机器通信)和 云计算与存储技术等。

互联网+：互联网与传统行业相融合的模式，其本质是利 用互联网技术颠覆传统行业商业模式和服务模式的经济新形态， 是生产系统革命引起生产关系和商业模式变革的必然趋势。

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