未来工厂服务中心

物联网和大数据在制造型工厂的应用重点

物联网和大数据分析技术能够帮助 制造工厂应对转型挑战， 但要想充分发挥其效能， 需统一考虑物理层级与虚拟 层级的能力建设要求， 我们建议按照以 下两个方面进行能力建设：

首先推进生产过程数字化及管理流 程智能化。 在工厂规划设计和技改过程 中， 通过安装布设和升级传感器、数据 采集设备及工控设备， 将连续的、没有 中断的数据进行集成管理， 实现设备的 互联互通， 提高设备智能化水平。 该阶 段关注的重点是提升管理及生产效率、 产品质量和降低生产成本， 在设备数字 化的基础上，利用物联网技术和监控技术 加强信息管理服务水平， 通过与 MES 和 ERP 系统等信息系统的融合，提高生产过 程可控性， 减少生产线人工干预， 合理 计划排程，初步实现管理流程智能化。

其次进行决策智能化建设。 在自动 化和设备智能化的基础上构建大数据分 析能力， 使“数据“转化为“洞察”， 再由洞察产生行动， 不仅要从技术上提 升洞察分析能力， 也要从组织、管控、 能力角度同步提升，真正实现”感知 - 洞 察 - 评估 - 响应”闭环的顺利运作与循环 提升。

埃森哲建议该部分分为三个阶段、 八个方面进行实施（见图六）。

第一阶段是数据管理：本阶段聚焦 于信息和数据管理，建立数据管理规则， 指导海量数据辨识处理与信息提炼。

第二个阶段信息转化为洞察：这一 阶段建设重点是通过相应的运行机制、 数据分析平台和数据分析手段， 利用数 据分析挖掘根因，为管理决策提供支持。 本阶段需要从 6 个方面着手进行建设， 包括①支持和管控体系建设；②组织和 人才管理；③获悉洞察管理；④洞察到 行动的管理；⑤服务与技术管理；⑥平 台能力发展。

第三个阶段由洞察产生行动：这一 阶段通过应用洞察分析结果， 确保价值 实现。 本阶段通过将分析洞察引入业务 运营， 实现最优决策的相关工作流程及 建立相关评价工具、方法与流程， 衡量 大数据分析带来的业务洞察对业务产生 的实际价值。

在设备智能化的基础上应用物联 网和大数据分析技术， 实现数据洞察驱 动业务经营管理全面提升， 帮助制造工 厂商业实现商业模式创新、生产模式创 新、运营模式创新和科学决策能力， 以 应对不同挑战， 从而让企业真正赢在智能时代。