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制造業數字化轉型解決方案

應用場景

制造業企業數字化轉型

面對數字化變革下的全球產業鏈重構,傳統制造業依賴人工、粗放管理的模式已難以融入現代化生態鏈,隨著大數據、人工智能、數字孿生等技術逐漸成熟,數字化轉型從單點應用擴展到全鏈重構,進入不可逆的深水區,制造業的智能化協同發展勢在必行。

面臨挑戰

決策層
信息化投入較大,卻不能及時有效了解公司整體業務運營情況; 海量業務報表,卻無法對決策管理提供有效支撐; 無法通過企業關鍵績效指導決策。
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業務運營管理層
大量時間精力被投入到數據收集、報表制作中; 缺乏統一的業務運營口徑和指標標準; 業務的管理口徑不一致,各部門運營管理信息存在交叉重復; 對上級部門運營管理匯報要求不夠靈活,響應效率低下,對各部門數據收集不及時、不準確; 運營管理缺乏綜合性系統和完整的數據支撐能力。
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IT服務支撐層
缺少統一的平臺滿足決策層、管理層和運營層等對數據應用的各種需求; 運營管理需求反復變更、“多對多”的情況,IT服務部門疲于應付; 運營管理應用需求類型多、數量多、口徑不一和數據質量差等原因,導致開發周期較長,時效性差等問題; 業務數據來源分散,缺乏整合統一的基礎數據,數據采集難,無法有效支撐決策和管理。
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解決之道

數據接入與處理

實現全面的數據接入,支持跨部門、多業務系統的數據共享交換,IoT物聯網數據源接入以及SAP接入。并提供大量組件對數據進行清洗、轉換,支撐數據搬遷與處理; 提供一站式的可視化數據開發平臺,涵蓋任務調試、開發、運維等環節,提供離線數據開發和實時數據開發模式,為開發人員提供多種計算和處理引擎服務。

構建數據模型

數據信息聯動:以多維關系網為基礎,構建產品全生命周期追溯體系,關聯產品端、供應端與客戶端數據,打破信息孤島,實現動態響應與多維度質量追溯; 主數據編碼管理:將編碼進行詳細分段劃分,通過編碼引擎實現統一編碼; 主數據體系建立:通過多維度數據關聯分析,明確產品、供應鏈、客戶等各維度數據追溯的業務和數據范圍。

數據質量管控

數據質量改進:通過可配置方式自動生成數據質量檢核腳本,結合數據問題監控與告警功能,找出質量問題根因,制定解決方案,并提供數據質量問題評估與分析功能,圖形化展示數據整改效果; 元數據智能驅動:以元數據智能為基座,提供智能生成數據元、智能生成質量任務、智能識別數據模型、智能生成同步任務等功能; 數據血緣管理?:利用血緣自動識別技術掃描數據,自動發現數據資產。根據掃描結果創建和維護數據資產清單,包括數據表、字段、文件等詳細信息。

數據資產與安全管理

數據分層架構:按照L1-L5進行數據資產目錄分級,提供清晰的目錄結構和元數據描述,幫助用戶識別和聚焦高價值數據資產; 檔案與指標構建:從業務、技術、運營等維度構建數據檔案,明確數據來源、采集方式和加工鏈路,幫助用戶快速定位數據資產,同時以企業管理訴求為驅動,構建數據指標體系,滿足制造企業分層分級管理監控需求; 數據安全:通過分級分類授權、數據行權限控制、功能模塊權限分配、自定義安全規則配置以及黑白名單管理等方式,在統一平臺實現多維度、精細化的數據安全管控。

數字孿生運營模式建設:工作模式

運維主題:實現全流程智能運維調度,針對突發態運維,系統可依據預設規則自動生成工單,智能分配維修人員,并提供實地或線上維修指導; 質量分析:建設全流程質量評估體系,全面覆蓋產品質量、成本質量、環保質量等多個維度。利用物聯網技術實時采集生產數據,結合數據分析模型,實現對產品質量的監測和評估,精準定位質量問題源頭,為產品質量改進提供科學依據; 能耗主題:對各類能源消耗進行實時監測與全流程智能分析,發現能源浪費環節與優化點,為企業提供精準的能耗優化建議,幫助企業實現節能減排。

數字孿生運營模式建設:訪客模式

基于數字孿生技術,依托三維可視化平臺將企業智慧工廠全域場景模型實現高精度還原,通過三維場景結合宏觀、中觀、微觀數據指標,為不同參觀人員提供相應的參觀體驗,針對不同參觀對象所指定的參觀路線進入場景,有效獲取其關注的信息和充分了解。

數字孿生運營模式建設:應急模式

企業安全應急事件時,數字孿生平臺可快速切換至應急模式,自動對接現場視頻監控、應急預案文檔以及三維場景模型,為應急指揮人員提供全方位、直觀的現場信息支持,實現應急處置流程的快速啟動與閉環管理。

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整體規劃

圖片名

應用價值

財務分析報表

財務分析決策基于數據應用平臺構建財務分析主題域,基于大數據分析技術結合數據分析模型,支撐財務分析決策業務場景和企業財務日常經營分析,提升財務工作的風險管控能力、企業預算工作與資源配置能力、為企業決策分析提供數據支持。

財務分析決策基于數據應用平臺構建財務分析主題域,基于大數據分析技術結合數據分析模型,支撐財務分析決策業務場景和企業財務日常經營分析,提升財務工作的風險管控能力、企業預算工作與資源配置能力、為企業決策分析提供數據支持。

企業風險管理

從企業財務、產權股權、收入分配、投資項目、重要資產、現金流量、債權債務、企業法人治理結構、黨建及人才隊伍等專題進行制造企業運行風險管理分析及可視化決策。

從企業財務、產權股權、收入分配、投資項目、重要資產、現金流量、債權債務、企業法人治理結構、黨建及人才隊伍等專題進行制造企業運行風險管理分析及可視化決策。

設備故障預測

通過海量風機歷史運行 數據,構建風電機組異常智能監控預警以及風電機機組故障預測模型,提前發現微小故障并預警,通過高頻諧波的占比預測風機故障趨勢,提前2個月進行發電機故障預警,風機維護費 用從30-50萬減少至2萬元每臺。

通過海量風機歷史運行 數據,構建風電機組異常智能監控預警以及風電機機組故障預測模型,提前發現微小故障并預警,通過高頻諧波的占比預測風機故障趨勢,提前2個月進行發電機故障預警,風機維護費 用從30-50萬減少至2萬元每臺。

工藝參數優化

將數據挖掘模型應用于生產領域,對密煉工藝建模分析,推薦最優工藝參數,如:通過最優參數推薦,優化密煉工藝:門尼值標準差降低(密煉工藝關鍵參數)、密煉時長減少,密煉溫度降低,大大降低密煉能耗和次品率。

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