制造業數字化轉型模式淺談

趙京鶴 李靜 徐可/文

數字化方面我國企業依舊處于啟蒙階段。企業對于數字化和數字資產的認知較低，通過新一代信息技術有效管理和運營的意識較差，企業數字化轉型尤為嚴峻。

制造企業數字化轉型必要性

在我國傳統制造企業經歷了近二十年的智能化和信息化發展，目前已逐漸實現了企業的信息化管理和生產制造環節的智能化。尤其在航空航天、生物醫藥、汽車制造、石油化工等科技性較強、工業智能化需求較高的產業已經逐漸實現了生產制造全過程的智能化管理和企業流程的信息化管理。

企業方面，1998 年前后ERP 等基礎信息化軟件在國內得到了廣泛認可并持續發展至今，為企業信息化提供了大量的基礎工具，軟件適用性能夠滿足日常經營的絕大部分需要，大量的企業依舊將信息軟件改造作為其信息化向數字化轉型的主要工作，忽視了在企業迅速變革中，信息系統之間缺乏關聯所帶來數據資產無法統一管理、分析和再次應用的問題，這也是數字化轉型的問題所在。

作為制造型企業，進行數字化轉型的根本需要是抓住生產工具、生產方式和生產關系這三條主線進行數字化建設。并在此基礎上對于數據進行深層的分析與應用，從而幫助企業在降低運營成本、提高企業的生產工藝、優化生產流程，為實現企業提高經濟效益提供支撐，從而達到提升企業生產力的目的。

《“十四五”數字經濟發展規劃》中特別提出“十四五”期間，要大力推進產業數字化轉型。其中特別提出加快企業數字化轉型升級，引導企業強化數字化思維，提升員工數字技能和數據管理能力，全面系統的推動企業研發設計、生產加工、經營管理、銷售服務等業務數字化轉型。支持有條件的大型企業打造一體化數字平臺，全面整合企業內部信息系統，強化全流程數據貫通，加快全價值鏈業務協同，形成數據驅動的智能決策能力，提升企業整體運行效率和產業鏈上下游協同效率。

面向生產工具數字化轉型路徑分析

面向生產工具的數字化轉型主要以生產設備的數字化改造作為切入點，以設備數據的接入、分析、管理和反向控制為重點，開展設備域的數據體系構建，形成設備監控、設備故障報警、設備運行狀態分析與預警、設備運行維護管理的全生命周期的可知、可視、可管。最終構建起基于數字化的設備資產管理模式，保障生產工具的日常持續運行和問題生產工具的提前預警與檢修，為企業生產過程提供保障。

整個數字化轉型路徑如下：構建邊緣層設備接入體系，一方面對于DCS、PLC、SCADA等工業控制系統實現數據集成，一方面通過構建工業數據采集平臺將各類加裝傳感器設備數據、儀器儀表數據實現數據集成，形成圍繞設備域動靜電儀各類數據的全面接入，形成時序數據前置數倉。

基于時序數據前置數倉，結合相關設備報警模型、設備運行機理模型、組態建模工具，開展對于實時數據的初步分析，構建設備運行狀態、故障報警、設備問題的預警及安全監管多維一體的組態儀表盤模式。一方面打造邊緣側的設備運行狀態可視化，并實現對于部分原有設備運行監測系統、設備故障報警等原有單一信息系統的替代。另外一方面打造邊緣側設備數據倉庫，為設備數據資產化提供支撐。

在云端，基于多源異構數據融合技術，結合相應的設備主數據和邊緣側數據倉庫形成設備數據，構建設備域數據主數據庫（基礎數據）、時序數據庫（運行數據）。并在此基礎上結合相應的機理模型、指標模型、AI 模型等對于基礎數據和運行數據進行深層分析，生成相應運行監測和故障診斷報告類數倉。實現對于設備的全方面監控與遠程故障預測。

在云端，基于基礎數據、運行數據、報告數據，通過知識圖譜技術，實現對于故障的遠程診斷與相應維修方案的生成。而后在此基礎上融合檢測維修管理系統與數字孿生建模工具，構建起設備運行維護的仿真空間，為設備遠程故障診斷、維修方案研究推演等應用提供環境支撐，最終達到確定有效的維修方案的目的。

將確定好的維修方案通過云邊協同的方式反饋到相應維修保養人員的手持終端和設備檢測維修應用系統中，幫助相關維修人員開展維修作業。

最終融合原有的設備管理系統、設備檢測維修系統、備品備件系統等原有的單一系統，構建微服務體系，形成對于設備全生命周期管理的矩陣式工業APP 群，形成數字化應用服務。從而保障了設備數據資產的統一采集與綜合應用，實現了面向生產工具數字化轉型。

面向生產流程數字化轉型路徑分析

與面向生產工具的數字化轉型不同，面向生產流程的數字化轉型主要是圍繞企業在生產制造流程的信息化改造為基礎展開的系列性工作。一般來說，傳統的生產流程信息化主要是以MRP 或ERP的生產制造模塊為基礎開展包括MES、WMS、APS、MOM、QIS等信息系統建設，并在此過程中伴隨線下的各類工單、報表、會議等形成的龐大的生產管理運行體系。在這種狀況下，產生的各系統和線下數據基本獨立存在。在流程制造業中，通常最終借助MES 或者ERP 將流程固化，形成一種固有模式實現生產計劃安排、生產任務調度與生產過程監控。而在離散制造業中，由于生產過程無法實現完全固化、線下參與程度過多，導致整個生產計劃無法有效執行、生產過程無法有效監控、生產調度的難度增加。

在進行生產流程的數字化轉型中需要以滿足生產全流程的可視化為切入點，對于生產流程的斷點、堵點和管理指標開展全面梳理，構建起一整套的生產制造流程的數據治理與數據資產管理模式，并在此基礎上圍繞業務需求對原有信息系統和線下流程構建基于微服務的應用矩陣，最終達到支撐生產制造過程的精益化管理，達到提高整個生產全流程效率的目標。

整個數字化改造流程如下：利用制造業精益管理的方法論為牽引，對于整個生產制造過程、生產制造流程和生產制造產生的數據與相關考核指標開展全面梳理。在此過程中以項目或訂單的生產過程為主線，對于涉及的所有生產環節進行逐一梳理，并確定各環節的線上和線下流程內容和產生數據，找尋出整個生產過程的堵點、斷點、盲點和重復點。

針對以上問題進行分析，確定造成問題原因。基于這些問題原因結合相應的生產流程需求，開展流程優化或再造的解決方案設計，確定生產管理的新模式與新路徑。

圍繞生產流程管理的新路徑結合原有的信息系統構建相應的數字化轉型應用架構。先期在保留已有系統的基礎上，通過微服務的方式補充缺失流程，形成一系列的微服務應用，并針對不同的微應用形成相應的數據需求。

圍繞生產管理的新模式，基于產業組織學和產業經濟學的相關原理，進行管理指標設計工作。在新模式和新路徑下開展業務數據需求梳理，并結合已有線上和線下數據項目開展數據供需關系構建，對未能采集到數據，構建相應的智能填報工具，為數據資產構建提供支撐。

圍繞整體的數據資產進行一整套的數據標準體系構建工作，并指導數據中臺的構建。根據數據采集圍繞已有的信息系統、線下數據表格及智能填報工具構建貼源層數據庫，并在此基礎進行清洗、比對等數據加工工作。數據治理圍繞已有的信息系統和擬建的應用構建數據主題倉庫；圍繞數據指標結合相應的指標算法模型構建數據專題倉庫。數據算法模型將基于已梳理的指標結合相應的知識圖譜工具、人工智能算法工具等相關算法模型工具進行算法模型庫的構建。數據服務則是構建面向應用層的統一接口服務。數據可視化基于業務需求在不同的層面構建可視化看板。數據質量管理則全面根據數據標準，結合數據中臺不同階段的數據情況進行數據質量報告的生成。

根據業務需求和企業發展狀況，不斷調整應用層和數據中臺內容，實現對于業務流程持續優化過程的支撐。最終達到數字化技術和數據資產支撐生產流程的變革與優化。

面向生產工藝數字化轉型路徑分析

面向生產工藝的數字化轉型與前兩者不同，其核心在于對生產工藝的優化，并在這種優化過程中通過數字孿生的技術構建起一整套的仿真實驗平臺。并對于優化的工藝與傳統的工藝進行對比，預先判斷出生產工藝改變對于生產流程與生產過程造成的正向和反向影響，從而減少因為工藝改變造成反向影響的風險，支撐企業構建技術改造體系和工藝優化體系。

整個數字化改造過程包括如下：結合業務需求對于現有工藝、未來需要改進的工藝進行指標化，形成相應的指標庫，用于技術改造的評判。

圍繞生產制造工藝構建一系列的模型，并形成工藝流程管理體系和試驗體系。從而達到工藝內容的數字化的目的。

基于生產工具數字化和生產流程數字化，結合目前現有工藝內容數字化模型構建出現有工藝數字化模式。

基于數字孿生技術構建工藝仿真平臺，結合生產工藝模型、生產工具數據倉庫、生產流程數據倉庫構建起數字孿生的仿真環境，為工藝仿真推演提供支撐環境。

將工藝仿真模型體系與現有工藝的數字化模型帶入到數字孿生仿真環境中進行推演。推演后對于仿真結果結合工藝指標庫進行比對，量化出生產工藝改變后的正向和反向的指標。之后對正反向指標進行分析，確定工藝改變對于生產制造產生的正面和負面影響程度。形成相應的工藝改變影響結果報告。在此過程中可以對不同的工藝改變模型進行組合，形成多層次的影響結果報告。

對于所有報告進行綜合分析，幫助企業尋找到工藝優化或技術改造的最優解，并在此基礎上形成細化的工藝改造解決方案。后期可根據解決方案在生產線中進行實驗性驗證，并對驗證中存在的問題返回到仿真環境中進行再次推演和相應的評價。

最終將處于能夠滿足生產需求的工藝改造方案進行實踐，并對于最終的生產工具、生產流程和生產工藝信息在數字孿生平臺中進行更新，成為后期工藝優化與仿真的對比模型。

制造企業數字化轉型展望

生產工具、生產流程和生產工藝是支撐生產制造可持續運行的重要條件，也是制造企業數字化轉型的三個重要切入點。通過大數據、云計算、人工智能等新興技術進行數字化改造是未來企業數字化轉型必經之路。而基于以上改造所構成的邊緣云—物聯網—數據中臺—微服務應用平臺—數字孿生仿真平臺的五層體系則是工業互聯網的核心架構體系。該體系在未來將不僅用于生產制造領域的數字化轉型，同樣可以擴展到研發、設計、采購、企業管理、供應鏈協同、戰略決策等眾多領域，從而支撐制造企業的整體數字化轉型。

未來越來越多的供應鏈鏈主制造型企業將參與到基于工業互聯網的企業數字化轉型中，并逐漸在這個轉型中實現向供應鏈及其他企業的拓展，最終打造成為基于數字化的產業鏈運行模式。