技术标签: 企业级开发业务解决方案 企业级分布式架构方案与实践 工业云平台 数字化转型 白鹿第一帅 数据使能 应用平台ROMA 工业智能体 智能供应链
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当前“十四五”规划进入到深入发展阶段后,包括流程制造在内的整个制造业都遇到了前所未有的挑战。
行业规模稳步上涨,效益逐渐改善,信息化投入加大,整体来看是一片积极向上、欣欣向荣之景。通过具体的数据对比我们可以发现:
在 2020 年中国大数据行业技术支出规模中更可以明确,具体如下图所示:
企业经营压力不断上升,数字化转型势在必行。
在制造行业数字化转型发展过程中我们也遇到了一些新的挑战,特别是在政策方面遇到的挑战。如 2021 年年底国家出台的节能减排政策,碳达峰、碳中和指标建设。企业的持续发展受到市场因素与政策因素的两方面影响,具体如下图所示:
给企业带来的压力——在企业的正向发展过程中如何切实控制到节能减排。在这个过程中千行百业都有很多数字化转型,通过数据驱动业务改进的方法与解决方案。
在工信部《建材工业智能制造数字转型三年行动计划(2021-2023年)》中我们可以看到对于不同的行业出台了一系列的相关政策,我们列举其中的九条,具体如下表所示:
行业 | 政策 |
---|---|
水泥行业 | 重点形成数字规划设计、智能工厂建设、自动采选配矿、窑炉优化控制等解决方案 |
玻璃行业 | 重点形成原料选矿和配料、热工智能控制、融化成形数字仿真、自动切割等解决方案 |
陶瓷行业 | 重点形成原料标准数据、压机控制管理、智能高压注浆、窑炉优化控制等解决方案 |
石材行业 | 重点形成自动开采、智能锯解、自动裁切、异形加工等解决方案 |
耐火材料行业 | 重点形成原料制备、压机控制、窑炉优化、在线监测、全自动立体仓库等解决方案 |
墙体材料行业 | 重点形成原料精准制备、墙体成形切割、干燥(蒸压)养护等解决方案 |
保温材料行业 | 重点形成原料配料优化、自动输料投料、质量在线监测、设备故障预警等解决方案 |
防水材料行业 | 重点形成自动上料计量、过程质量控住、制造执行管理、封装仓库物流等解决方案 |
混凝土行业 | 重点形成集中搅拌分送、自动成型控制、骨架焊接运送等解决方案 |
在行业中如何通过数字化的技术更好地节省能耗、碳中和、提升效益,这是一个永久的命题。 |
数据使能助力关键业务流数字化转型。在整个过程中从业务角度来看,华为公司本质上也是一家高科技的制造企业,提出了自己的数字化转型战略,其中涉及到智能生产、智能销售、智能物流、智能供应链与智能决策等众多方面,具体如下图所示:
构建数据平台,实现数据资产化,夯实数字化转型基础。我们通常将企业数字化转型分为“数据四化”,具体如下图所示:
现阶段对于“数据四化”很多企业已经完成了第一阶段,即业务数据化。通过前十年的 IT 信息化建设,在企业中已经完成构建 ERP、供应链系统,业务基本上可以通过信息化系统实现数字化,但是在这个过程中如何形成数据的资产、要素及指标,同时将这些数据孵化出来给业务部门使用,这是一个漫长的历程。
特别是大型企业由于建设不统一,就会存在各种各样的问题,具体如下图所示:
所以我们要通过构建数据平台,建设数据标准,实现数据资产化以解决上面存在的问题。
华为基于 aPaaS 平台,构建数据驱动资产管理,让数据资产找得到、看得懂、容易用。
华为数据使能在制造建材行业的解决方案架构具体如下图所示:
平台层的技术一直是华为引以为傲的根技术,在这个过程中我们提倡湖与仓的一体,提倡融合的数据存储,具体如下图所示:
华为融合的企业智能数据湖治理中心具体如下图所示:
采集-存储-分析-治理,构建数据全生命周期平台,具体如下图所示:
华为 10 年+实践沉淀,使能套件使得数据资产找得到、看得懂、容易用。
在使能的平台之上我们构建的是数据资产中心。沉淀行业资产,加速企业数据资产构建进程。
根据华为的实践我们将主题域分数到业务属性分为 L1-L5,右面对应的是生产域的对象,具体如下图所示:
厘清数据资产目录展现数据分层架构,规范数据标准消除业务数据歧义,整合数据模型搭建业务桥梁,通过数据指标直击业务本质。
通过 IT&OT 数据融合实现横向价值链打通,支撑全业务流综合分析在生产、财务、仓储、采购、销售等领域,具体如下图所示:
其业务价值在于:
生产领域驾驶舱通过对于生产环节的监控,管理层将实时掌握生产情况,及时作出资源分配、计划调整,高效提升生产效率;通过对于设备运行状态的监控可以避免设备停机造成的不必要停产问题,设备综合效率大幅提升;通过对于生产能耗的监控,可以避免停产时间的不必要资源浪费,大大降低生产成本,具体如下图所示:
其业务价值在于:
某大型玻璃生产集团:基于数据使能平台构建集团能力中心,实现数字化转型成功。
某大型玻璃生产集团是全球 TOP3 玻璃企业,处于行业领军地位,目前有十大工业园。集团期望通过数字化转型,全面开展管理信息化、规范化、透明化,实现企业整体数字化水平提升、生产过程数字化/可视化、资源利用率提升、经营风险可是、业务创新,具体如下图所示:
在整个数据驱动的业务变革和提升中,我们始终以数据驱动赋能的业务价值为最终目标。
当前该项目已经完成一期进程,后续仍将持续推进。在一期进程中我们实现:数据标准规范 1200+,数据模型 210+,数据指标 300+。
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