9游会数字化工厂由设备、机器人、AGV、网络、信息数据等构成，集成了产品制造过程和工厂模型的数据库，以提高产品的质量和生产过程所涉及的质量和动态性能。通过借助计算机，对整个生产过程进行数据采集，并可进一步扩展到整个产品制造过程的全生命周期，将打通产品设计和产品制造之间的桥梁，实现信息的集成。而生产车间是组成工厂最重要的组成部分，实现了生产车间的数字化，基本上完成了数字化工厂最核心的部分。在数字化系统建设中以数据的可视化管理和应用为核心，而非简单注重完全的自动化程度。利用PLM系统实现主数据流和工业网络、智能装备、智能仓库、智能系统等方面系统集成，实现数据流贯通与共享。
随着技术创新、客户需求以及外部环境因素的加速变化，数字化技术和制造业的结合越来越紧密，制造业企业的数字化车间转型也正在加速推进。
数字化转型现在是一个势不可挡的趋势，根据著名的咨询机构IDC预测，2020年全球数字化转型相关的产业的增加值会达到18万亿美元。从制造业企业的角度，主要有以下几个方面的问题需要解决：
如果说疫情对制造业数字化转型有鞭挞的推动作用，那么新基建的提出则是拉动了国内制造业进入数字化转型的“高铁时代”。在国家政策和经济环境利好的情况下，制造企业进行数字化转型还是面临着很多的困难，主要表现在战略方向模糊、价值闭环缺失、转型意识薄弱、人才建设不足、基层参与度低等五个方面。不同制造企业的发展速度不同，信息化基础也不一样，其所处的数字化转型阶段也不尽相同，企业推动数字化转型工作的前提条件就是明确自身所处的阶段，根据中国信通院2020年9月发布的IOMM标准来评估制造企业当前数字化转型的成熟度，让企业清晰的认识到自身能力的不足，然后以此作为切入点开始推动数字化转型工作，并制定相应的战略方向。
数字化转型涉及到的工作内容非常繁杂，且其成果一般很难衡量，如何让管理者看到引入高精尖的制造设备或搭建数据中心带来的实际效益？这一点至关重要，制造企业可以引入价值闭环评估模式，围绕企业经营管理过程，设计合理的PI指标来衡量数字化转型的成果。
通过调研发现，数字化转型表现优异的制造企业，高层管理者在转型意识和战略上尤为重视。通过自上而下的企业文化变革和内外部意识宣导与培养，让不同层级管理者对数字化转型工作达成统一的认知，避免转型道路上不必要的内耗。而生产车间是组成工厂最重要的组成部分，实现了生产车间的数字化，基本上完成了数字化工厂最核心的部分。在数字化系统建设中以数据的可视化管理和应用为核心，而非简单注重完全的自动化程度。利用PLM系统实现主数据流和工业网络、智能装备、智能仓库、智能系统等方面系统集成，实现数据流贯通与共享。
智能化在引入数控机床、机器人等生产设备并实现生产自动化的基础上，再以ERP、MES 等管理软件作为中枢管理系统，以视觉相机、RFID标签、扫码器、条码、传感器等为组件，以NC数控系统或PLC为控制单元，以现场总线 PROFIBUS、工业以太网PROFINET、MODUBUS等通信技术为传输网络。能够借助完善的系统获取状态信息、传递控制指令，以此实现科学决策、智能设计、合理排产，监控设备状态，提升设备使用率，指导生产运行，让自动化生产智能设备高效运转。
智能化生产车间以信息化作为根基，通过将生成车间的不同设备与通讯网络连接，收集设备的状态数据和质量数据，并作为数据采集和分析的基础。对不同生成设备，采取不同的数据采集方式：对存在数据接口的设备，如加工中心、磨床、PLC控制器、机器人、仪器仪表等，通过Profibus或Profinet网络将设备数据传输到网关；对于没有数据接口的设备，通过外接传感器完成设备状态采集，提升通讯能力9游会，可采取有线或无线两种方式进行，数据传输到网络后，通过边缘计算方式完成数据就地分析和存储，对于数据分析结果汇总，并采用有线或无线的方式，存储到云服务器进行数据显示和后续数据分析工作。设备的联网接入需完成三项重要的工作：硬件接口的连接、软件数据接口互通、接口规范定义。
完整的制造设备应具备完善的档案信息9游会，包括产品编号、产品描述、产品状态、产品时间戳等信息。按照已定义的通信接口，与其他设备、装置以及执行层实现设备和数据的互联互通。对收集完成的数据进行分析，筛选出合格数据，对于不合格数据采用自动处理和人工处理两种模式完成，最终保证产量质量状态的稳定，并可满足产品的质量追溯。
建立MES制造执行系统，运用生产调度管理、工艺执行与管理、过程控制管理、排程管理、质量管理、设备管理等模块，可时刻管理和展示生产制造全流程。通过开发数字化生产制造执行平台，打通计划、生产、物流、设备间的数据流，构成计划、控制、反馈、调整的完整系统，通过规范的定义接口实现计划、命令的传递和实际生产的无缝衔接，使生产计划、控制命令、信息数据在整个 MES 系统、过程控制系统、自动化体系中透明、及时、顺畅地交互传递，最终实现生产全过程数字化，打造数字化生产车间。
总结出数字化转型必不可少的六大模块，包括企业战略转型、组织能力提升、管理模式变革、业务运营改善、产品技术创新、基础设施建设等，覆盖了IOMM模型中的I（Infrastructure数字基础设施服务运营能力）和O（Operation企业整体数字化经营能力）两大能力项。
数字基础设施服务运营能力中最核心的就是数据资产管理，制造业业务环节繁多、流程复杂，往往某一环节的数据出现问题会导致牵一发而动全身，例如供应链订单管理中线索获取、销售计划、采购过程、生产执行、入库出库、物流交付、票据回款等环节都产生了大量的数据，利用物联网IOT平台技术打通订单全生命周期的数据链，确保数据采集的实时性、真实性，再通过数据治理完成对数据质量的清洗、主数据管理等，然后利用大数据技术搭建数据中心，打通数据壁垒、实现高性能实时分析计算，最后利用BI工具以及微服务技术搭建企业的数字化经营管理平台和面向供应商与客户的三位一体式监造平台，实现了供应链订单数据从采集、处理、分析到应用的全过程数字化管理。制造企业推进数字化转型工作的建议路线：
● 第一步要根据成熟度评估模型明确自身所处的阶段，列出当前的不足与重要紧急程度。● 第二步利用战略规划工具制定战略目标并拆解到具体落地事项，列出主计划日程。● 第三步引入外部资源进行数字化转型咨询与培训，企业内部培训并宣导，纳入企业文化变革中。● 第四步组织能力提升与管理模式变革双管齐下，通过信息化工具或产品确保员工工作顺利开展、辅助管理者进行有理有据的决策。● 第五步标杆示范项目落地，利用新技术、新产品或新管理模式对具体业务运营结果产生巨大的提升效果。● 第六步不断完善基础设施服务，并开展新项目，填充数字化战略蓝图。● 第七步，阶段性进行数字化转型成熟度评估，并根据评估结果不断调整战略。
随着制造业的不断发展以及工业4.0的不断推进，数字化转型工作将会衍生出新的解读和增加新的内容，制造企业应时刻跟紧时代的步伐，不断超越自我，争做数字化转型的先行者。
结合上述的数字化转型五大困境和六大模块，任敏也针对性的提炼出制造企业推动数字化转型成功的三大关键要素。
制造业落地数字化转型工作的一个核心要素就是，如何确保高层管理者、中层运营者、基层执行员工全身心的投入进去，即如何做到战略与组织能力协同。根据“杨三角理论”企业持续成功=战略*组织能力，制造业的数字化转型工作也同样适用。根据PEST+CC分析方法帮助企业分析自身的不足，从新技术、新产品、新客户、新业务、新管理等方面寻找突破点来制定战略，同时为了确保战略有效执行，需要匹配相应的组织能力，其包括员工能力、员工意愿和员工治理三个方面。
员工能力即数字化人才所需的各项技能，企业需建立一套完善的数字化人才建设制度，核心技术人才需通过招聘来满足，管理人才和非核心技术人才可内部自己培养9游会，同时还需引入外部资源进行咨询与培训。
员工意愿即员工的价值观行为与工作投入度，数字化转型不是开几场会议喊喊口号，管理者应身体力行、以身作则，结合企业文化变革，宣导使命愿景和价值观，同时将员工的绩效与数字化转型工作成果强相关。
员工治理即企业提供相应的资源让员工发挥其价值，这些资源包括硬件设备、流程制度、信息系统、组织权责等，在制造业数字化转型工作上表现为工业互联网设备、大数据平台、数据治理、数字化经营分析平台等。
数字化能力建设包含三个方面，工具体系、知识体系和经验学习。知识体系是利用理论知识培养员工认知能力，包括技能培训、管理培训与数字化应用培训。工具体系是员工治理的表现形式之一，也是理论知识用于实践的有效途径，对于数字化经营能力来说，可以利用BI工具搭建统一的数字化经营管理分析平台。经验学习指的是引入外部资源，学习一些行业经验、参观优秀的客户、进行一些实践课题，多方位的提升数字化能力。数字化能力表现在个人、组织和企业三个维度上，不同维度的能力提升侧重点也不一样，个人数字化要体现在一些技术、技能等，组织数字化要体现在流程制度、信息系统等，企业数字化要体现在管理模式、经营能力、数据资产管理等，这三个维度共同组成了企业的数字化能力网。
在数字化车间建设与实施过程中，关键点是引用PLM系统实现主数据流贯通和系统集成，数据流贯通保证了数据的准确、及时、共享，系统集成实现了数据的互联互通。并在此基础上进一步实现数据可视化、透明化。顶层规划很重要，在项目开始阶段，完成顶层设计方案，确保项目实施过程可控性和可预知性。智能工厂建造过程通过数字化双胞胎，实现全集成可视化工厂。实现软件和硬件的智能互联，通过设置标准网络接口实现机床间互联互通。返回搜狐，查看更多
