制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略暨制造企業(yè)新基建數(shù)字化轉(zhuǎn)型建設(shè)方案

制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略暨制造企業(yè)新基建數(shù)字化轉(zhuǎn)型建設(shè)方案PPT整理制作：郎豐利1519制作時(shí)間：2023年睿利而行整理制作：郎豐利1519制作時(shí)間：2023年睿利而行整理制作：郎豐利1519制作時(shí)間：2023年睿利而行2023年數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景據(jù)調(diào)查，到2020年全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的行業(yè)增加值將達(dá)到18萬(wàn)億美元，全球1000強(qiáng)企業(yè)中的67%、中國(guó)1000強(qiáng)企業(yè)中的50%都會(huì)把數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為企業(yè)的戰(zhàn)略核心。數(shù)字轉(zhuǎn)型數(shù)字化程度業(yè)務(wù)數(shù)字化信息數(shù)字化85%：2020

年85%

的業(yè)務(wù)關(guān)系將實(shí)現(xiàn)無(wú)人類互動(dòng)的管理；90%：2020

年

90%的行業(yè)會(huì)受到數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的顛覆性影響；“數(shù)字”

階段4整理制作：郎豐利1519制作時(shí)間：2023年睿利而行整理制作：郎豐利1519制作時(shí)間：2023年睿利而行整理制作：郎豐利1519制作時(shí)間：2023年睿利而行“新基建”讓數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)動(dòng)機(jī)開(kāi)足馬力行業(yè)大數(shù)據(jù)政策工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)5G通信新材料新能源新交通全國(guó)31省市陸續(xù)出臺(tái)相關(guān)政策，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，各地出臺(tái)大數(shù)據(jù)相關(guān)政策共計(jì)160條。充分說(shuō)明了各地政府在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)布局方面的重視。大數(shù)據(jù)硬聯(lián)人工智能IT軟件等智能物聯(lián)網(wǎng)、智慧電網(wǎng)?

2020年中共中央、國(guó)務(wù)院《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場(chǎng)化配置體制機(jī)制的意見(jiàn)》，首次提出“加快培育數(shù)據(jù)要素市

場(chǎng)”，明確“引導(dǎo)培育大數(shù)據(jù)

交易市場(chǎng)”。?

《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016-2020年）》?

大數(shù)據(jù)能夠提供海量數(shù)據(jù)資源，為生產(chǎn)與服務(wù)決策提供信息內(nèi)容；?

5G技術(shù)能夠提升信息傳遞速度，為數(shù)據(jù)傳輸提供技術(shù)支撐；?

十九大報(bào)告中關(guān)于大數(shù)據(jù)的政策?

人工智能主要是信息處理技術(shù)，為數(shù)據(jù)的分析處理提供更為成熟、科學(xué)的決策方案。?《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃(2018-2020年)》5數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)力：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能等新技術(shù)的出現(xiàn)，不但加劇了企業(yè)內(nèi)部的管理矛盾，更開(kāi)啟了跨界競(jìng)爭(zhēng)沖擊，真正給企業(yè)發(fā)展帶來(lái)威脅也許不是往日的同行業(yè)企業(yè)，而是來(lái)自跨界者的顛覆性創(chuàng)新和對(duì)原有市場(chǎng)的搶奪。整理制作郎豐利。傳統(tǒng)業(yè)務(wù)：企業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資產(chǎn)：數(shù)字化轉(zhuǎn)型核心創(chuàng)新應(yīng)用：發(fā)展提升引領(lǐng)?

建設(shè)?

優(yōu)化?

整合?

集成?

共享?

挖掘?

無(wú)邊界正向驅(qū)動(dòng)反向倒逼?

融合創(chuàng)新?

探索洞察業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)用戶驅(qū)動(dòng)6幫助制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型目標(biāo)智能化生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同個(gè)性化定制服務(wù)化轉(zhuǎn)型價(jià)值化提升8生產(chǎn)計(jì)劃

數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的計(jì)劃物料采購(gòu)

全實(shí)時(shí)球監(jiān)采測(cè)購(gòu)物料供應(yīng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)

隨時(shí)調(diào)整產(chǎn)品定位預(yù)測(cè)性/定制化快速的設(shè)計(jì)協(xié)作、渲染?

客戶行為大數(shù)據(jù)分析?

設(shè)計(jì)工作站、VR?

渲染云計(jì)算???物料產(chǎn)能預(yù)測(cè)分析系統(tǒng)市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)分析敏捷的IT平臺(tái)?

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)時(shí)了解庫(kù)存?

云平臺(tái)和大數(shù)據(jù)監(jiān)控市場(chǎng)采購(gòu)趨勢(shì)?基于云計(jì)算的通用采購(gòu)平臺(tái)?

AR/VR操作員培訓(xùn)?

基于物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)線優(yōu)化?

ERP/VDI生

產(chǎn)數(shù)據(jù)！數(shù)據(jù)！數(shù)據(jù)！?

企業(yè)級(jí)的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)提高裝配效率/效率產(chǎn)線效率瓶頸監(jiān)控?

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)監(jiān)控?

基于數(shù)據(jù)的流程管理?

VR虛擬試生產(chǎn)?

基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的供應(yīng)鏈?

大數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)優(yōu)化供應(yīng)鏈供應(yīng)鏈優(yōu)化貨物追蹤倉(cāng)儲(chǔ)優(yōu)化供應(yīng)鏈管理質(zhì)量控制完善的流程管理操作員技能提高11整理制作：郎豐利1519制作時(shí)間：2023年睿利而行整理制作：郎豐利1519制作時(shí)間：2023年睿利而行整理制作：郎豐利1519制作時(shí)間：2023年睿利而行企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略數(shù)字化戰(zhàn)略數(shù)字化決策和應(yīng)用策略供應(yīng)鏈管理策略生產(chǎn)管理策略人力管理策略營(yíng)銷管理策略戰(zhàn)略研究策略銷售管理策略產(chǎn)品研發(fā)策略財(cái)務(wù)管理策略做什么？物流配送策略…數(shù)據(jù)管理體系管理組織管理制度管理流程怎么做？用何做？有什么？大數(shù)據(jù)技術(shù)支持體系大數(shù)據(jù)技術(shù)云計(jì)算技術(shù)AI技術(shù)算法模型企業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)源第一方數(shù)據(jù)（企業(yè)自有數(shù)據(jù)）第二方數(shù)據(jù)（合作伙伴數(shù)據(jù)）第三方數(shù)據(jù)（互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)）10大數(shù)據(jù)在制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型規(guī)劃中的定位研發(fā)管理工藝管理生產(chǎn)執(zhí)行營(yíng)銷&售后服務(wù)PLMBOPMES成品物流TMS運(yùn)營(yíng)層訂單管理計(jì)劃管理采購(gòu)協(xié)同原材料倉(cāng)儲(chǔ)成品倉(cāng)庫(kù)CLSAPSSRMWMSWMS設(shè)備管理

EAM質(zhì)量管理

QMS能源管理

EMS基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層感知層邊緣計(jì)算實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)SCADA工業(yè)網(wǎng)關(guān)PDA工業(yè)傳感器機(jī)械臂AOIPLCOCRRFID紅外感應(yīng)器掃描槍物理層攝像頭自動(dòng)化設(shè)備檢驗(yàn)設(shè)備電子貨架流水線AGV電子工位12集團(tuán)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)系統(tǒng)網(wǎng)狀連接算性能瓶頸系統(tǒng)間交叉訪問(wèn)，數(shù)據(jù)重復(fù)移動(dòng)，數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)統(tǒng)一口徑無(wú)法保障萬(wàn)級(jí)表復(fù)雜分析的數(shù)據(jù)處理效率慢，缺乏海量計(jì)算平臺(tái)支持未

來(lái)千億物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析。效率差報(bào)表、質(zhì)量報(bào)告等報(bào)表觸達(dá)時(shí)間長(zhǎng)，更無(wú)法支持實(shí)時(shí)報(bào)

表需求應(yīng)用探索、以及產(chǎn)品研發(fā)優(yōu)化及預(yù)防性維修等價(jià)值變現(xiàn)13行業(yè)案例：集團(tuán)大數(shù)據(jù)建設(shè)思路標(biāo)桿企業(yè)在實(shí)踐深入研究數(shù)據(jù)應(yīng)用，打造五類大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，形成數(shù)據(jù)產(chǎn)品建立大數(shù)據(jù)計(jì)算與分發(fā)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全鏈路敏捷分析與標(biāo)準(zhǔn)推送，結(jié)合內(nèi)宣等手段，推動(dòng)數(shù)字文化節(jié)，數(shù)字競(jìng)賽等形式，實(shí)現(xiàn)集團(tuán)數(shù)據(jù)決策推動(dòng)出起氛圍應(yīng)用搭建集團(tuán)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，對(duì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)統(tǒng)一調(diào)度、統(tǒng)一管理，利用平臺(tái)能力，服務(wù)于搭定標(biāo)準(zhǔn)供應(yīng)鏈、研發(fā)、營(yíng)銷、消費(fèi)者等大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、調(diào)度、計(jì)算。平臺(tái)完善主數(shù)據(jù)管理，制定元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)質(zhì)量等數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理標(biāo)準(zhǔn)，保證數(shù)據(jù)的完整性、權(quán)威性，實(shí)現(xiàn)內(nèi)部快速共享14Hadoop、MPP與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)對(duì)比與適用場(chǎng)景HadoopMPP低傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)開(kāi)放性運(yùn)維復(fù)雜度高低高，與運(yùn)維人員能力相關(guān)中中擴(kuò)展能力高中低擁有成本低中高系統(tǒng)和數(shù)據(jù)管理成本應(yīng)用開(kāi)發(fā)維護(hù)成本SQL支持高中中高中中低高高數(shù)據(jù)規(guī)模PB級(jí)別PB級(jí)別TB級(jí)別計(jì)算性能對(duì)非關(guān)系型操作效率高對(duì)關(guān)系型操作效率高對(duì)關(guān)系型操作效率中數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以看出，任何一種單一技術(shù)都難以數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理和對(duì)外服務(wù)的需求，多種技術(shù)并存才是發(fā)展趨勢(shì)。15集團(tuán)數(shù)據(jù)分類及使用需求集團(tuán)數(shù)據(jù)按生命周期劃分近線·數(shù)據(jù)在·線數(shù)據(jù)按照生命周期規(guī)劃，在線存儲(chǔ)、訪問(wèn)的數(shù)據(jù)無(wú)需在線存儲(chǔ)的數(shù)/審據(jù)。

向按數(shù)據(jù)形態(tài)劃分Hadoop批數(shù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，二維表結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)并管理的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)字段含義明確、清晰按數(shù)據(jù)時(shí)效性劃分

按數(shù)據(jù)時(shí)效性劃分據(jù)挖掘秒級(jí)（<=T+1

秒）小時(shí)級(jí)（<=T+1

小時(shí)）天級(jí)（=

T+1日）非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無(wú)法用傳統(tǒng)二維表管理的半/非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)。如：音視頻、工程圖紙等。數(shù)據(jù)初期以存儲(chǔ)

全文檢索

Hadoop

結(jié)準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)以日志、傳感器類數(shù)據(jù)為主，按照秒

別定

采集務(wù)生產(chǎn)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，來(lái)自RM、售后數(shù)據(jù)或其每日采集一業(yè)務(wù)生產(chǎn)操作產(chǎn)生的數(shù)據(jù)15分鐘、半小時(shí)頻率一日多批日?qǐng)?bào)、管報(bào)、QMS分析場(chǎng)景：準(zhǔn)實(shí)時(shí)報(bào)表、查照主定照預(yù)實(shí)MPP流計(jì)算&內(nèi)存計(jì)算構(gòu)化數(shù)整合，累積支撐傳統(tǒng)

BI析、機(jī)器學(xué)習(xí)類預(yù)測(cè)分析場(chǎng)景：報(bào)表查詢分析、數(shù)據(jù)挖掘據(jù)整合，參與分析場(chǎng)景：全文檢索、數(shù)據(jù)挖掘郎豐利整理制作。時(shí)決

（

警場(chǎng)景：實(shí)時(shí)查詢、實(shí)時(shí)決策16集團(tuán)數(shù)據(jù)服務(wù)中臺(tái)的整體架構(gòu)連接融合、標(biāo)準(zhǔn)化分析同源內(nèi)部應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)湖（數(shù)據(jù)分析SAP系統(tǒng)CRM系統(tǒng)MES系統(tǒng)財(cái)務(wù)系統(tǒng)……DBAPICDC報(bào)表服務(wù)(BI工具)Greenplum&Ha用戶平doop）集市數(shù)據(jù)IT人員業(yè)務(wù)人員數(shù)據(jù)科學(xué)家外部表結(jié)構(gòu)化訂閱推送服務(wù)數(shù)據(jù)采集臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)貼源數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)服務(wù)（開(kāi)發(fā)）DBAPIFile外部業(yè)務(wù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)探索（AI）HDFSAPI非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)DBAPI接口公有云數(shù)據(jù)半/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)管控平臺(tái)（主數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化）數(shù)據(jù)中臺(tái)服務(wù)工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)（邊緣計(jì)算）KafkaAPI17集團(tuán)數(shù)據(jù)服務(wù)中臺(tái)的架構(gòu)重點(diǎn)除集團(tuán)生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)外，還將增加物聯(lián)網(wǎng)及行為數(shù)據(jù)的掃描與捕獲，逐步構(gòu)建以Greenplum為基礎(chǔ)的MPP數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)銷售交易分析、物流管理、發(fā)貨信息、以及用戶終端設(shè)備返回的千億級(jí)物聯(lián)網(wǎng)信息的存儲(chǔ)計(jì)算分析平臺(tái)用戶越來(lái)越希望能夠更快速呈現(xiàn)變化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)結(jié)果的快速呈現(xiàn)；通過(guò)實(shí)時(shí)采集ERP數(shù)據(jù)相關(guān)的財(cái)務(wù)等管理信息，極大縮