qq_40821260的博客

在数字化转型的过程中，新技术的运用并不是目的，转型的根本目的是提升产品和服务的竞争力，让企业获得更大的竞争优势。数字化转型，是一场时代赋予组织的深度变革。需要顶层战略的引领、全局架构的支撑、业务流程的再造、数据要素的突破，还要从治理机制到组织文化全面升级。

通过APS智能排产系统，目标是实现将计划这件事变得可控可视可调，从而计划员可以将时间从反复排表的工作中解放出来，转向分析问题优化资源推进协同。

数字化转型不只是技术转型，从本质来说，是人的转型。早期的转型尝试往往采用一种自上而下、由CEO主导的"一把手工程"模式。然而，随着转型的深入，数字转型也需要向"全员参与"模式演进。

国际自动化学会ISA在《下一代数字孪生技术白皮书》定义：“数字孪生应具备感知-分析-决策-执行的闭环能力，其决策延迟需控制在秒级以内才能满足现代制造需求。在数字孪生车间的实践中，数据正在从“副产品”转变为“核心资产”。数字孪生技术的升级，也需要认知的更新——从“制造产品”到“运营数据”，从“经验决策”到“算法决策”。

百度百科定义：过程工业是通过物理变化与化学变化的耦合作用实现原料连续加工转化的工业形态 ，其生产流程具有原料连续投入、产品持续产出且制造过程不可中断的显著特征。该工业范畴涵盖钢铁、化工、建材、有色金属等基础性行业，在国民经济中承担重要支撑作用。冶金工业：通过高温冶炼改变金属元素存在形态化学工业：利用催化反应实现物质分子结构重构建材工业：依赖热工过程完成原材料晶型转变。

在最佳情况下，GPS 精度大概为 5 米，Wi-Fi 和蓝牙，如果没有障碍物，准确度最高可达 1 米（39 英寸），而UWB 是目前室内定位最精确的方式。UWB 的低功率信号对其他无线电传输的干扰很小，可以有效地测量距离。基于IEEE 802.15.4a 标准，UWB 可以确定视线内其他设备的相对位置，其空间距离范围可达 200 米（656 英尺），精度高达 10 厘米（3.9 英寸，Decawave 的 UWB 芯片承诺在室内环境中的精度甚至可达 2 厘米（0.78 英寸）。

在全球制造业竞争日趋激烈、数字技术加速渗透的今天，“智能制造” 已不再是未来概念，而是决定企业生存与发展的核心竞争力。《智能工厂梯度培育行动实施方案》（以下简称《方案》）对智能工厂的定义，精准勾勒出其核心内涵：通过部署智能制造装备、工业软件和系统，推动生产设备和信息系统互联互通，开展业务模式和企业形态创新，实现产品全生命周期、生产制造全过程和供应链全环节的综合优化和效率、效益全面提升。这一定义背后，是制造业从 “传统生产” 向 “智慧生产” 的根本性转变。

数字化转型浪潮下，企业常陷入投入与收益失衡的困境。《中国智能制造发展年度报告2023》显示，2020—2022年全国智能制造解决方案市场规模年均增长率超过18%，但企业项目成功率不足40%。

ERP管资源、MES管生产、WMS管仓储、PLM管设计、SCM管供应链！

灯塔工厂”由世界经济论坛（WEF）与麦肯锡联合评选，代表全球制造业智能化与数字化的最高水平。它们不仅实现了生产效率的飞跃，更在可持续性、敏捷响应和个性化定制方面树立了标杆。“灯塔工厂”是工业4.0技术的应用典范，工业4.0的核心技术包括:大数据分析、自主机器人、数字孪生、横向和纵向系统集成(一体化)、工业物联网、网络安全、云计算、增材制造(3D打印)以及增强现实。

超自动化 = 人工智能 × 机器人 × 数字孪生 × 人类决策

上世纪八十年代改革开放，该企业从西方国家引进技术，派了个团队过去学习，大家白天紧张的学习，晚上还要复盘交流总结，对别人的技术不仅知其然，而且知其所以然，也就是我们常说的掌握了“know-how”，即DIKW模型中的知识。企业需要加强知识管理，将许许多多团队的显性知识汇集成组织的显性知识，变成标准或规范，从而实现将这些标准和规范不断的复用持续赋能企业内部的个体，如此循环往复、螺旋式上升。比如对于钢铁行业，中国的钢铁企业的设备普遍比外国企业好，因为我们起步比别人晚，但外国企业的数据很好用。

人工智能必须要跟传统产业结合，融入传统产业，才能落地，才能产生巨大的倍增个几何级效果！！AI不应该停留在工具层面，AI不仅仅是工具，不仅仅是硬件和软件，而是软硬结合。人工智能需要通过软硬一体化，对传统产业进行渗透，最终相互融合，相得益彰，大幅提升产业的效率。

全球企业正面临“挤压式转型”的挑战，通过转型获得先手优势年的机会窗口被极大压缩。如何短时间内快速反应、化多方压力为多元机遇，成为了全球企业亟待厘清的难题。数字化已不再是简单的技术概念或技术选择，而是进化成为关乎企业生死存亡的整体战略。埃森哲的数字化规划方法论是一个全面、系统化的框架，旨在帮助企业通过数字化转型提升业务价值。本文将从核心框架、关键要素、行业案例三个维度进行相应介绍。

制造执行系统（MES） 是连接企业计划层（如ERP）与车间控制层（如SCADA、PLC）的核心信息化工具。它通过实时采集、处理和分析生产现场数据，解决制造过程中的核心痛点，显著提升生产效率、质量、成本控制与管理水平。实时性：MES系统能够实时监控生产现场的各类数据，如设备状态、生产进度、质量状况等，确保信息的及时传递和处理。准确性：MES系统采用先进的数据采集和处理技术，确保数据的准确性和可靠性，为企业决策提供有力支持。灵活性。

在上一篇文章中，我们系统阐述了AGV选型的五大核心决策要素：技术参数、场景适配、成本控制、扩展能力和服务保障。随着AI技术的发展，现已建立针对AGV技术参数和场景适配的专业提示词工程体系。本文将基于实际案例，深入探讨如何选择适合企业需求的AGV型号。

企业数字化转型是指通过数字技术和信息技术，将传统和进行重塑和优化的过程。其核心是利用云计算、大数据、人工智能、物联网等技术，提升企业的运营效率、创新能力和服务质量。数字化转型是和的全面变革。总结来说，数字化转型包括三个转变：管理模式的转变，业务模式的转变，架构和文化的转变。

核心作用：将销售需求转化为可执行的生产指令，管控从计划到完工的全过程。典型应用场景：汽车零部件厂收到客户订单 → PP运行MRP → 自动生成生产工单和原材料采购申请 → 工单下发车间 → 工人按工艺路线报工 → 系统实时更新库存及成本。核心作用：管控企业物料的采购、库存、消耗全流程，确保“在正确时间提供正确物料”。典型应用场景：PP模块触发原料采购申请 → MM创建采购订单 → 供应商送货 → 仓库按单收货入库 → 生产领料出库 → 财务校验发票付款。计划联动生产执行成本控制汽车制造业：快消行业：总结

百度百科给出的企业的数字化转型包括信息化、数字化、数智化三个阶段。

标准是对重复性事物和概念所做的统一规定，它以科学技术和实践经验的结合成果为基础，经有关方面协商一致，以特定形式发布作为共同遵守的准则和依据。标准化为在一定的范围内获得最佳秩序，对实际的或潜在的问题制定共同的和重复使用的规则的活动。标准化管理是指为在企业的生产经营、管理范围内获得最佳秩序，对实际或潜在的问题制定规则的活动。【百度百科】

技术架构，构筑企业业务运行的基石，涵盖硬件、软件、网络资源及服务。它让所有技术组件高效协同，为企业应用与数据架构提供坚实支撑。

数据架构，是组织管理数据资产的科学之道，描述如何管理从收集到转换、分发和使用数据。它为数据及其在数据存储系统中流动的方式设定了蓝图。涵盖数据的收集、存储、使用及管理等环节，涉及数据模型、数据库系统设计及集成治理技术的实施。

应用架构AA（Application Architecture）是规划支撑业务的核心系统与功能模块，实现端到端协同。应用架构描绘了企业中应用系统的构造与行为，以及它们间的联系和与业务目标的对接方式。它涵盖应用软件的设计、部署，确定支持业务和数据处理所需的系统，实现从业务到IT的转变，以保障其有效满足公司业务需求。例如，A接口、B管理平台、C客户服务端口等。

依据企业架构标准组织（The Open Group）的定义，企业架构用于描述构成企业的要素和要素之间关系，以及用于管控架构设计和演进的原则和指引，包括业务架构、数据架构、应用架构、技术架构四大部分。业务架构（Business Architecture，简称BA）- 基于TOGAF定义的定义，业务架构定义企业的治理结构、业务能力、业务活动、业务数据。业务架构是业务的结构化表达，描述组织如何运用业务的关键要素来实现其战略意图和目标。业务能力：企业做什么业务活动：企业怎么做。

业务架构定义企业战略、业务流程与组织能力，对齐客户需求与业务目标；应用架构规划支撑业务的核心系统与功能模块，实现端到端协同；数据架构确保各系统间的数据能够准确、一致地流动（如统一商品编码、实时库存同步）；通过技术架构选择合适的技术工具和基础设施（如云计算平台、微服务框架）。公众号中如下的图片，很好的体现了如同人体的“骨骼-肌肉-神经-血液”系统的4A 架构体系。

第 3层： 生产运营层：主要由MES、MIS系统、生产指挥、运行调度和办公终端组成，主要实现生产过程的执行管理（制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、工作中心/设备管理、工具工装管理、物料管理、生产看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解）、记录数据处理和生产指挥调度。第 2 层： 过程监控层：主要由操作员站、工程师站、OPC服务器、SCADA系统和DCS系统等组成，对生产现场和生产状态进行集中监控，整体把控企业的生产状况。该层是车间与企业级系统之间的桥梁。

MOM是Manufacturing Operation Management的缩写，美国仪器、系统和自动化协会(Instrumentation, System, and Automation Society, ISA)于2000年开始发布ISA-SP95标准，首次确立了制造运行管理(Manufacturing Operations Management, MOM)的概念，构建通用活动模型应用于生产、维护、质量和库存4类主要运行区域和各类运行系统的功能及各功能模块之间的相互关系。

ATO 和 CTO 模式更关注半成品和原材料库存，确保在订单到达时能快速组装。ATO/CTO 交货期仅是装配时间，成品库存较少，有半成品、原材料库存压力；MTS 模式则根据预测管理成品、半成品和原材料库存，保证快速交付。ETO 模式侧重于原材料库存管理，以应对定制设计所需的物料供应。MTO 模式重点是原材料库存，保障生产启动的原料供应。MTS 交货期最短，库存最大，有成品库存压力；成熟期，MTS 模式能加速库存周转，提高收益。ETO 交货期最长，库存较少，无库存压力。

制造业的各个领域因其产品结构（BOM）和业务模式的多样性，催生了多种生产类型与模式。按照产品结构和业务模式，制造业中的生产模式可以划分为五大类：按按库存生产（MTS）、按订单生产（MTO）、订单组装（ATO）、按订单设计（ETO）以及按配置生产（CTO）

在工业和信息化部和国家标准化管理委员会的指导下，全国信息化和工业化融合管理标准化技术委员会（SAC/TC573）归口管理下，由北京国信数字化转型技术研究院、国家工业信息安全发展研究中心等单位共同研制，通过国家市场监督管理总局（国家标准化管理委员会）批准的国家标准GB/T 45341-2025《数字化转型管理 参考架构》，属于数字化转型领域的基础架构类国家标准，通过标准引领两化深度融合和数字化转型发展提供支撑。

人们能将数据分析服务、数据建模和挖掘的过程进行全面的自动化、标准化，数据经过程序化的加工后能形成各种数据产品和智能工具等，能大大提高人们的洞察力和决策力。这个层次对应的关键词有：常态化、体系化、诊断化和可视化，即人们能开展常态化的、有一定思维框架的数据分析，能用数据诊断问题、发现问题了，能用数据可视化技术来展现数据分析的结果了。这种情况下，数据是对客观事物的写实，人们只是对就数据进行了简单的加工和处理，数据通常以原始的、粗颗粒度的形式（如数据包、日志等）呈现，数据的价值犹如一块蛮荒之地，未被充分发掘出来。

专家式控制系统，也叫做专家控制系统，广泛应用于故障诊断，工业设计和过程控制，为解决工业控制难题提供一种新的方法，是实现工业过程控制的重要技术。专家系统是一个具有大量的专门知识和经验的程序系统，应用人工智能技术和计算机技术，根据某一领域一个或者多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，已解决哪些需要人类专家才能处理好的复杂问题。专家系统的功能却决于它所含的知识，因此，有时也把专家系统称为基于知识的系统。

预测性维修（Predictive Maintenance，简称PdM）是以状态为依据(Condition Based)的维修。在设备运行时，对设备的主要（或需要）部位进行定期（或连续）的状态监测，利用数据分析和建模技术，识别出设备的潜在故障或性能下降趋势，从而提前进行维护操作，以避免设备故障导致的生产中断或安全事故。预测性维修集设备状态监测、故障诊断、故障（状态）预测、维修决策支持和维修活动于一体，提前预测设备可能出现的故障，从而在故障发生前进行有针对性的维护。

工业与信息化部《智能制造典型场景参考指南（2024年版）》由工信部发表，基于我国智能制造探索实践，结合技术创新和融合应用发展趋势，凝练总结了15个环节的40余个智能制造典型场景。

场景是指在实际生活中，某个技术、产品或者服务被应用的具体环境和场合，它涵盖了技术或产品使用的物理环境，以及用户在使用过程中的目标、活动事件、行为心理等多个维度。

共享内存是一种高效的进程间通信（IPC）机制，允许不同的进程访问同一块内存区域。共享内存本质就是建立一块供协作进程共享的内存区域，多个进程可以透过此共享区域读取或者写入数据来交换信息；

本文节选自国家智能制造专家委员会的微信公众号。

制造业企业数字化转型是一项系统工程，要以企业发展实际为出发点、以解决企业痛点难点问题为目标、以提升全要素生产率为导向、以场景数字化为切入点，综合考虑技术成熟度、经济可行性、商业模式可持续性，精准识别数字化转型优先领域和重点方向。

数字化转型是一把手工厂，是企业级战略，企业组织结构、客户洞察和战略决策的全面变革。数字化转型深刻影响着企业的战略方向、组织结构、业务流程乃至企业文化，需要企业从上至下、全方位地进行调整和优化。因此数字化转型需要企业最高层的全力支持和推动，即“一把手”的亲自参与和领导。参考数字化转型数字化转型+主要意义什么是数字化转型？数智赋能 | 赛迪报告：我国制造业数字化转型的成效、问题及对策研究。

信息化是指通过信息技术手段，将企业的生产、管理、经营等各个环节中的信息进行收集、整理、存储、传输和应用，实现信息的共享和高效利用。数字化是指在数字化的框架下，通过智能算法和技术进行深入分析已经采集的数据，从而为决策提供支持，优化业务流程，甚至引领创新，是指将物理世界中的信息转化为数字形式，通过数字技术对企业生产、管理等各个环节进行精准控制和管理。智能化是指利用人工智能、大数据、物联网等先进技术，实现制造业的智能化决策、智能化控制和智能化服务，从而使得事物所具有的能满足人的各种需求的属性。