赵京鹤 李静 徐可/文

数字化方面我国企业依旧处于启蒙阶段。企业对于数字化和数字资产的认知较低，通过新一代信息技术有效管理和运营的意识较差，企业数字化转型尤为严峻。

制造企业数字化转型必要性

在我国传统制造企业经历了近二十年的智能化和信息化发展，目前已逐渐实现了企业的信息化管理和生产制造环节的智能化。尤其在航空航天、生物医药、汽车制造、石油化工等科技性较强、工业智能化需求较高的产业已经逐渐实现了生产制造全过程的智能化管理和企业流程的信息化管理。

企业方面，1998 年前后ERP 等基础信息化软件在国内得到了广泛认可并持续发展至今，为企业信息化提供了大量的基础工具，软件适用性能够满足日常经营的绝大部分需要，大量的企业依旧将信息软件改造作为其信息化向数字化转型的主要工作，忽视了在企业迅速变革中，信息系统之间缺乏关联所带来数据资产无法统一管理、分析和再次应用的问题，这也是数字化转型的问题所在。

作为制造型企业，进行数字化转型的根本需要是抓住生产工具、生产方式和生产关系这三条主线进行数字化建设。并在此基础上对于数据进行深层的分析与应用，从而帮助企业在降低运营成本、提高企业的生产工艺、优化生产流程，为实现企业提高经济效益提供支撑，从而达到提升企业生产力的目的。

《“十四五”数字经济发展规划》中特别提出“十四五”期间，要大力推进产业数字化转型。其中特别提出加快企业数字化转型升级，引导企业强化数字化思维，提升员工数字技能和数据管理能力，全面系统的推动企业研发设计、生产加工、经营管理、销售服务等业务数字化转型。支持有条件的大型企业打造一体化数字平台，全面整合企业内部信息系统，强化全流程数据贯通，加快全价值链业务协同，形成数据驱动的智能决策能力，提升企业整体运行效率和产业链上下游协同效率。

面向生产工具数字化转型路径分析

面向生产工具的数字化转型主要以生产设备的数字化改造作为切入点，以设备数据的接入、分析、管理和反向控制为重点，开展设备域的数据体系构建，形成设备监控、设备故障报警、设备运行状态分析与预警、设备运行维护管理的全生命周期的可知、可视、可管。最终构建起基于数字化的设备资产管理模式，保障生产工具的日常持续运行和问题生产工具的提前预警与检修，为企业生产过程提供保障。

整个数字化转型路径如下：构建边缘层设备接入体系，一方面对于DCS、PLC、SCADA等工业控制系统实现数据集成，一方面通过构建工业数据采集平台将各类加装传感器设备数据、仪器仪表数据实现数据集成，形成围绕设备域动静电仪各类数据的全面接入，形成时序数据前置数仓。

基于时序数据前置数仓，结合相关设备报警模型、设备运行机理模型、组态建模工具，开展对于实时数据的初步分析，构建设备运行状态、故障报警、设备问题的预警及安全监管多维一体的组态仪表盘模式。一方面打造边缘侧的设备运行状态可视化，并实现对于部分原有设备运行监测系统、设备故障报警等原有单一信息系统的替代。另外一方面打造边缘侧设备数据仓库，为设备数据资产化提供支撑。

在云端，基于多源异构数据融合技术，结合相应的设备主数据和边缘侧数据仓库形成设备数据，构建设备域数据主数据库（基础数据）、时序数据库（运行数据）。并在此基础上结合相应的机理模型、指标模型、AI 模型等对于基础数据和运行数据进行深层分析，生成相应运行监测和故障诊断报告类数仓。实现对于设备的全方面监控与远程故障预测。

在云端，基于基础数据、运行数据、报告数据，通过知识图谱技术，实现对于故障的远程诊断与相应维修方案的生成。而后在此基础上融合检测维修管理系统与数字孪生建模工具，构建起设备运行维护的仿真空间，为设备远程故障诊断、维修方案研究推演等应用提供环境支撑，最终达到确定有效的维修方案的目的。

将确定好的维修方案通过云边协同的方式反馈到相应维修保养人员的手持终端和设备检测维修应用系统中，帮助相关维修人员开展维修作业。

最终融合原有的设备管理系统、设备检测维修系统、备品备件系统等原有的单一系统，构建微服务体系，形成对于设备全生命周期管理的矩阵式工业APP 群，形成数字化应用服务。从而保障了设备数据资产的统一采集与综合应用，实现了面向生产工具数字化转型。

面向生产流程数字化转型路径分析

与面向生产工具的数字化转型不同，面向生产流程的数字化转型主要是围绕企业在生产制造流程的信息化改造为基础展开的系列性工作。一般来说，传统的生产流程信息化主要是以MRP 或ERP的生产制造模块为基础开展包括MES、WMS、APS、MOM、QIS等信息系统建设，并在此过程中伴随线下的各类工单、报表、会议等形成的庞大的生产管理运行体系。在这种状况下，产生的各系统和线下数据基本独立存在。在流程制造业中，通常最终借助MES 或者ERP 将流程固化，形成一种固有模式实现生产计划安排、生产任务调度与生产过程监控。而在离散制造业中，由于生产过程无法实现完全固化、线下参与程度过多，导致整个生产计划无法有效执行、生产过程无法有效监控、生产调度的难度增加。

在进行生产流程的数字化转型中需要以满足生产全流程的可视化为切入点，对于生产流程的断点、堵点和管理指标开展全面梳理，构建起一整套的生产制造流程的数据治理与数据资产管理模式，并在此基础上围绕业务需求对原有信息系统和线下流程构建基于微服务的应用矩阵，最终达到支撑生产制造过程的精益化管理，达到提高整个生产全流程效率的目标。

整个数字化改造流程如下：利用制造业精益管理的方法论为牵引，对于整个生产制造过程、生产制造流程和生产制造产生的数据与相关考核指标开展全面梳理。在此过程中以项目或订单的生产过程为主线，对于涉及的所有生产环节进行逐一梳理，并确定各环节的线上和线下流程内容和产生数据，找寻出整个生产过程的堵点、断点、盲点和重复点。

针对以上问题进行分析，确定造成问题原因。基于这些问题原因结合相应的生产流程需求，开展流程优化或再造的解决方案设计，确定生产管理的新模式与新路径。

围绕生产流程管理的新路径结合原有的信息系统构建相应的数字化转型应用架构。先期在保留已有系统的基础上，通过微服务的方式补充缺失流程，形成一系列的微服务应用，并针对不同的微应用形成相应的数据需求。

围绕生产管理的新模式，基于产业组织学和产业经济学的相关原理，进行管理指标设计工作。在新模式和新路径下开展业务数据需求梳理，并结合已有线上和线下数据项目开展数据供需关系构建，对未能采集到数据，构建相应的智能填报工具，为数据资产构建提供支撑。

围绕整体的数据资产进行一整套的数据标准体系构建工作，并指导数据中台的构建。根据数据采集围绕已有的信息系统、线下数据表格及智能填报工具构建贴源层数据库，并在此基础进行清洗、比对等数据加工工作。数据治理围绕已有的信息系统和拟建的应用构建数据主题仓库；围绕数据指标结合相应的指标算法模型构建数据专题仓库。数据算法模型将基于已梳理的指标结合相应的知识图谱工具、人工智能算法工具等相关算法模型工具进行算法模型库的构建。数据服务则是构建面向应用层的统一接口服务。数据可视化基于业务需求在不同的层面构建可视化看板。数据质量管理则全面根据数据标准，结合数据中台不同阶段的数据情况进行数据质量报告的生成。

根据业务需求和企业发展状况，不断调整应用层和数据中台内容，实现对于业务流程持续优化过程的支撑。最终达到数字化技术和数据资产支撑生产流程的变革与优化。

面向生产工艺数字化转型路径分析

面向生产工艺的数字化转型与前两者不同，其核心在于对生产工艺的优化，并在这种优化过程中通过数字孪生的技术构建起一整套的仿真实验平台。并对于优化的工艺与传统的工艺进行对比，预先判断出生产工艺改变对于生产流程与生产过程造成的正向和反向影响，从而减少因为工艺改变造成反向影响的风险，支撑企业构建技术改造体系和工艺优化体系。

整个数字化改造过程包括如下：结合业务需求对于现有工艺、未来需要改进的工艺进行指标化，形成相应的指标库，用于技术改造的评判。

围绕生产制造工艺构建一系列的模型，并形成工艺流程管理体系和试验体系。从而达到工艺内容的数字化的目的。

基于生产工具数字化和生产流程数字化，结合目前现有工艺内容数字化模型构建出现有工艺数字化模式。

基于数字孪生技术构建工艺仿真平台，结合生产工艺模型、生产工具数据仓库、生产流程数据仓库构建起数字孪生的仿真环境，为工艺仿真推演提供支撑环境。

将工艺仿真模型体系与现有工艺的数字化模型带入到数字孪生仿真环境中进行推演。推演后对于仿真结果结合工艺指标库进行比对，量化出生产工艺改变后的正向和反向的指标。之后对正反向指标进行分析，确定工艺改变对于生产制造产生的正面和负面影响程度。形成相应的工艺改变影响结果报告。在此过程中可以对不同的工艺改变模型进行组合，形成多层次的影响结果报告。

对于所有报告进行综合分析，帮助企业寻找到工艺优化或技术改造的最优解，并在此基础上形成细化的工艺改造解决方案。后期可根据解决方案在生产线中进行实验性验证，并对验证中存在的问题返回到仿真环境中进行再次推演和相应的评价。

最终将处于能够满足生产需求的工艺改造方案进行实践，并对于最终的生产工具、生产流程和生产工艺信息在数字孪生平台中进行更新，成为后期工艺优化与仿真的对比模型。

制造企业数字化转型展望

生产工具、生产流程和生产工艺是支撑生产制造可持续运行的重要条件，也是制造企业数字化转型的三个重要切入点。通过大数据、云计算、人工智能等新兴技术进行数字化改造是未来企业数字化转型必经之路。而基于以上改造所构成的边缘云—物联网—数据中台—微服务应用平台—数字孪生仿真平台的五层体系则是工业互联网的核心架构体系。该体系在未来将不仅用于生产制造领域的数字化转型，同样可以扩展到研发、设计、采购、企业管理、供应链协同、战略决策等众多领域，从而支撑制造企业的整体数字化转型。

未来越来越多的供应链链主制造型企业将参与到基于工业互联网的企业数字化转型中，并逐渐在这个转型中实现向供应链及其他企业的拓展，最终打造成为基于数字化的产业链运行模式。