傳統工業廠區數字化轉型

來源：發布時間：2024-07-10

在智能制造的大趨勢下，傳統制造流程與工作流程得以重新整合，其目標在于達成產品的智能化生產。工業廠區數字化乃是傳統生產制造工藝與當下前沿技術的融合體，其追求的是在保障質量的前提下，通過降低成本來增強盈利能力，同時提升生產效率和市場競爭力。

工業廠區數字化不但能夠涵蓋從產品研發至銷售及售后的所有業務環節，還能延伸至橫向的供應商管理范疇，例如供應商與制造商之間的信息對接與共享，以及售后服務的快速響應等環節。它與數字化工廠一道，成為智能制造的關鍵構成部分。

當我們明晰當前工業廠區面臨的實際狀況與背景時，能夠從以下幾個要點著手推進工業廠區的數字化轉型：

1. 引入數字化智能硬件設備

所謂的數字化智能設備，是具備傳感、數據存儲與處理、網絡通信以及場景應用等功能的產品。此類產品具有出色的人機交互性能，對于工業廠區企業來說，數字化轉型的一個方向便是思考如何運用傳感、計算機和通信等技術，讓產品更加強大，以滿足生產需求、客戶提出的場景應用以及人機交互需求等，這實質上是將傳統產品升級為數字化產品的過程。

2. 增加工業智能化生產

智能化數字機器設備能夠大幅度提升工廠的工業品生產效率，滿足更高的生產標準。同時，應結合廠區工業產業的特點來發展數字機器設備，提升生產機器設備數字化、網絡化、智能化、精細化的作業操控能力。此外，還要大力發展工業網絡設備，提供標準統一的工業現場總線、工業數據網關、工業數據采集器、5G 專網等產品，支持數字設備與網絡集成互聯，為數字化轉型筑牢信息基礎。

這些相關設備的投入運用，猶如企業數字化轉型的加速引擎。制造業步入全新的數字化時代，構建新型智能工廠、數字化工廠與智能車間，助力傳統產業智能制造升級，將新一代信息技術融入設計、工藝、生產、物流等各個環節至關重要。其旨在完善創新體系、提升產品質量、推行綠色制造、增強核心競爭力以及提高客戶體驗。

3. 開發使用工業應用軟件

加快工業互聯網應用軟件的研發進程，廠區企業聯合大數據企業及工業軟件開發公司，依據自身當前的生產、業務、人員管理流程需求，積極開展工業互聯網軟件的技術研發、應用以及工程化迭代升級等工作。

4. 構建數字化服務模型

企業數字化變革的根本出發點在于提升用戶體驗和企業競爭力，所以將數字化的理念與技術融入服務當中，實現業務模式的重構與創新是關鍵所在。服務模型轉型將成為企業轉型升級的重要方向，其中通過產品服務 APP 實現個性化體驗、一站式服務是較為常見的方式。

5. 建立數據中臺統一管理

廠區所擁有的 ERP 系統、CRM 系統、OA、財務系統，生產制造所需的各種軟件系統以及各類傳感器和工業設備，在日常生產辦公管理過程中收集了海量的數據。而數字化轉型的前提是所有數據相互連通，因此需建設廠區企業大數據中心，運用現代化的數字設備進行信息收集，推動企業數據信息庫等建設，建立企業數據匯聚機制，促進信息系統整合互聯和數據共享交換，推進研發設計、生產制造、倉儲物流、市場營銷等環節數據實時匯聚，增強數據共享交換、流通交易等業務的統一技術服務支撐能力，推動數據開發利用，助力數字化轉型。

6. 數字化賦能商業決策

傳統的廠業園區許多管理者往往依靠主觀想法進行管理和營銷，這種方式通常風險頗高。當企業擁有海量數據后，就需要構建實時數據的采集機制，并實現各業務系統數據的集成與串聯，進而實現海量異構數據的多維度分析，提升數據分析的實時性和可視化程度，實現數據治理，基于數據驅動進行決策和商業營銷，并借助人工智能和大數據分析技術處理關鍵信息，進行實時的預警以及設備控制。如此一來，能夠極大程度地削減企業相關人力物力的預算，并且通過數字化控制實現各類業務的重塑，在推動業績增長的同時開辟全新的業務路徑。

在數字化轉型過程中，各企業根據自身情況有塊有慢，企典數智的“T云”平臺能夠在構建數字化服務模型、建立數據中臺統一管理以及數字化賦能商業決策等方面提供支持。“T 云”平臺借助強大的人工智能技術，實現服務模型的智能化定制，準確匹配用戶需求，提供個性化的一站式服務體驗。同時，它能夠高效整合和管理各類數據，打破數據孤島，實現數據的互聯互通。在商業決策方面，通過對海量數據的深度分析和挖掘，結合人工智能的預測能力，為企業提供準確的決策支持，提前預警潛在風險，優化資源配置，助力企業實現智能化的商業決策和業務創新。

總結

數字化是傳統工業廠區順應時代發展的必然選擇，以技術和智能化硬件革新應用領域，對生產、業務和商業模式進行系統性的變革與重塑，方能達成廠區模式轉型的目標。此外，善于從“數字化”視角分析和挖掘企業發展的新模式、新價值、新商機，能夠驅動生產管理效率提升、產品增值、辦公協同流程再造以及生態構建等。