装备制造企业数字化转型 企业信息化找ERP服务商优德普

企业数字化转型是通过将业务数字化整合，实现数据的全链贯通，帮助企业规避转型困难。同时，数字化转型不能一蹴而就，也具有曲折往复的特点。鉴于装备制造业工序多、路径长、离散化程度高，开展数字化转型实践时，应该从企业核心竞争力出发，以提质增效为目标，结合生产主要问题，依托新技术，思考如何选型，如何组织，如何实施。

装备制造业数字化转型的现状

装备制造业是国民经济发展的基础产业，装备制造业的发展水平是新型工业化的重要支撑力量，也代表着一个国家综合国力和技术水平。下游产业转型升级对装备制造业提出更高的要求，装备数字化已成为企业发展的必然选择。在数字化转型中企业将面临一些问题：

（1） 产品结构BOM及设计变更

大型装备制造业产品结构复杂，技术难题多，涉及不同种类的 BOM 清单，需要有针对性的产品结构设计，变更配套工艺，修改技术文档及有效管控过程。

（2） 生产周期长，在制品难管控

产品生产往往需要经过几十道加工工序，成品经装配、调试、入库、出厂后还需要继续售后服务。由于产品的零部件来自不同制造厂，各环节生产数据分散存储，“信息孤岛”效应明显，某一加工环节出现问题会给产品进度带来较大影响。此外，现有大型装备的订单管理模式较为粗犷，制约企业加工效能的提升。

（3） 标准工艺难制定

由于机械行业设备、人员状况复杂，实际生产中无法按标准工艺执行；导致多种加工工艺流程并存，成为生产现场管理的难点。

（4） 生产现场状况无法实时反馈

生产现场发生缺料、返工，以及工艺问题时，管理人员往往无法及时知晓，因而延误解决，影响生产进度。而某些生产环节出现问题可能导致交货延期，库存激增等问题。

装备制造行业数字化转型趋势

如今，装备制造行业已经从指数增长进入存量增长阶段，面临产品开发投入大、效率低、服务响应慢，售后服务被动，成本居高不下，行业增速放缓、市场环境变化等不利局面，数字化转型已成为装备制造企业的迫切需求。

（1） 解决方案

在数字化转型的背景下，企业基于数据和模型发现问题，通过场景化解决方案解答难题。

（2） 商业模式由产品向客户转变

随着市场要求不断提高，装备制造企业从单纯的设备供应者变为整体方案的解决者，从提供标准化产品转变为提供定制化产品。相应的，产品和服务的内在逻辑也从“以产品”转向“以客户，倒逼企业通过数字化手段提升自身实时洞察能力，为客户参与产品设计、生产、制造、服务等全生命周期打造良好体验环境。

（3） 企业决策模式发生改变

随着以数据为基础的深度学习技术飞速发展，人工智能技术改变了装备制造企业的决策模式。通过大数据、机器学习等前沿技术，将企业生产、仓储、配送、销售等环节进行数字化建模及过程优化，智能排查经营漏洞、生成策略、选择策略，实现数据驱动的人工智能决策。

企业数字化转型的评价标准

智能制造模型可将企业智能制造能力成熟度划分为4个等级，提升企业智能制造水平由低到高，逐步递进，不能越级提升。

以 《智能制造能力成熟度模型》 作为评估装备制造企业制造能力的量化依据，从“智能”与“制造”两个方面出发，涵盖企业 10大类关键能力，涉及 27个细化要素，具体包括设计、生产、物流、销售、服务等环节，按照不同等级要求，构建智能制造能力成熟度矩阵模型，通过线上测评、人员访谈、系统演示、现场勘查等方式验证企业智能制造能力，帮助企业明确改进方向。

企业通过评估并与模型对标，了解自身智能制造水平，设定改进目标，通过分析，找出存在问题，制定合适的升级路径，提升自身的能力。通过分解智能制造成熟度模型，理清企业智能制造成熟度的递进框架、各业务层级之间的联系，以及每级智能制造水平的主要特征，为企业建立一个描述智能制造综合水平的模型，同时，为不同类型企业智能制造水平的评估提供依据。

数字化转型关键技术与应用

（1） 智能化改造

①制造装备智能化

伴随下游需求的升级，对企业高质量制造能力要求提升，对关键工序的控制尤为重要，一方面要求设备在计算、通信能力的基础上，还要具备一定的感知、思维与判断、执行等力；

另一方面，借助感知、连接及分析技术，采集分析现有设备数据，实现设备的智能化。目前，企业关键工序数控化率已达 65%，随着“智改数转”深入推进，数字化能力有望进一步上升。

②产品设计智能化

step1: 基于数字孪生新技术，结合有限元仿真分析手段，基于知识库架构，进行产品设计，建立原型模型，围绕产品全生命周期，构建基于设计、制造、订单管理等全要素一体的系统工程框架，进行产品数字化设计。

Step2: 应用人机工效学技术，提高安全性及工作效率。

Step3: 结合 ESG 发展要求及“碳中和”目标下企业发展的新机遇，开展绿色设计，减少制造、使用和回收过程中的环境污染及能源利用。

③设备管理智能化

针对生产全过程进行设备智能化管控。在初始阶段进行设备建模与工序匹配；采集生产过程中的关键数据，传输到 EIMS/MES 等智能决策终端，实现设备状态监测、故障报警、维保预警等过程管理；为提升企业过程管理能力，将设备能效模型、MTTR/MTBF 可靠性评估模型、SPC 风险预警控制模型融入到设备状态分析环节，通过量化指标，让管理者动态掌握企业的生产情况，通过全过程数据可视化为后续业务优化改进提供数据支撑。

（2） 数字化转型

整合企业内、外部任务流、信息流及数据流，以智能化应用为指引，优化生产与运营等核心环节。实现数字化主要体现在三个方面：

①数据打通：在实现核心体系互联的基础上，进一步与外部数据连接整合，为生产管理提供跨流程决策支撑。

②柔性自动化：通过模块化生产单元、新型数字设备，以及生产过程管理系统等增强生产系统的柔性，加强对需求变化的适应能力。

③工厂精益管理: 通过建立从设备层到工厂层的精益生产管理体系，使生产流程；以设备物联、生产制造流程信息化等为基础，打造信息透明工厂，提升异常事件的响应速度。

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