制造业数字化转型已是大势所趋，工业互联网平台对于制造业数字化转型的支撑作用将会越来越强，其应用为制造企业生产和运营优化的能力提升提供了探索应用模式和路径。平台的不断创新和应用突破，将不断为制造业的升级转型赋能。实施制造业数字化转型，加快工业互联网规模化应用，在加快数字化转型中赋能经济社会发展，塑造高质量发展新动能新优势。
制造业数字化的背景及现状
从自动化的工业 3.0 到智能化的工业 4.0，必然会经历“自动化→信息化→网络化→协同化→数字化→智能化”过程。传统工厂通过对产线和设备的自动化升级改造实现企业自动化 ；自动化企业通过对工厂全实体全业务流程的信息化建模和实施工业软件实现企业信息化 ；信息化企业通过网络部署的优化改造升级，接入以高带宽、高速率、高频率、低延迟为特征的 5G 通信网络，通过信息化和自动化的两化深度融合及工厂网络资源的优化配置实现网络协同，将业务和生产数据打通，实现各网络层和系统间的信息互通流转，使企业生产制造实现数字化转型 ；数字化企业通过智能化应用（机器视觉辅助、AI 人工智能应用、机器人替代人工、BI 智能分析决策等）使企业具备智能化生产制造能力，实现智能化。从工业 3.0 迈向工业 4.0 过程中，制造业实现数字化转型是重中之重。
当前，国内大多数产值 2000 万以上的规上企业，处在从工业 3.0 向工业 4.0 时代迈进的不同阶段，这一次变革仍然处于起步阶段。从规模和复杂度划分，工业企业可以划分为以下 3 种类型。
1.车间自动化型 ：传统小微企业已经从简单人工作坊转变为车间企业，并实现了车间自动化。该类企业工厂车间管理比较简单，仅实施信息化系统，数字化和智能化的需求不高，数据信息相对分散。这类企业的目标是实现数字化车间。
2.内部大系统型 ：企业经过多年发展，生产管理和横向业务开始扩展，企业进一步实施信息化，拥有多个智能单元（多工业软件），企业内部开始进行数据采集和系统集成，深入开展自动化和信息化融合，进一步对企业资源进行配置优化，从而满足内部快速连续变化的需求，逐步实现内部大系统的网络化、数字化智造。这类企业以大中企业为主，目标是实现智能工厂、未来工厂。
3.复杂产业链系统型 ：内部大系统型企业进一步发展后成为集团级的大型数字化企业，随之而来的就是希望向更高层次的产业 / 行业数据共享和网络化协同的数字化企业迈进。该类企业拥有更多的智能单元（工业软件群），通过产业链上下游的设计协同、服务协同、制造协同、物流协同进一步实现在所在产业 / 行业的产业链资源数据集成、产业链资源配置优化和产业链供应链双链快速响应。这类企业以集团级大型企业为主，目标是组织建立所在行业的产业大脑。
工业企业生产制造的痛点和需求
在工业企业数字化转型的进程中，由于企业自身发展、软硬件设备条件、信息化状况等都有着千差万别，肯定会碰到诸多问题，本文在工业企业实施数字化转型服务项目的经验基础上，总结归纳了企业数字化转型的典型问题。业务决策难 ：企业在规模小的时候，管理也比较简单，数据和信息也不多，企业主可以轻松做决策。但企业规模大了以后，人员几百上千，收入几十上百亿，要准确掌握大企业内部的复杂结构，做一些关键决策反而很难。
1．数据孤岛 ：企业在不同阶段安装了各类软件系统，数据也保存在不同的系统中，产生“烟囱式”相对独立的工厂信息化系统，数据分散冗余且不统一，信息不能互通流转，系统业务之间很难融合。
2.数据利用率低 ：穿插于各个信息化系统中的业务数据如何被利用起来？一些有价值的数据可以从深层次分析企业在制造、经营、管理上的业务改善机会，如何利用这些数据去辅助企业进行决策？
3.IT 成本很高 ：工业软件厚重，IT 系统运维难，难以精益解决企业问题，信息化投入、运营及优化升级成本高。经验传承难 ：工艺经验、操作参数、长期积累的工业知识难以保留和传承，工厂关键岗位的人员离开以后，没有合适的人能快速顶替，或者说随后的产品质量和生产效率难以跟上。
4.工艺改善难 ：工业上的工艺流程知识不普及，工艺“黑盒子”较多，很难将工艺路线拆解再优化配置，企业希望能用工业大数据、人工智能等新技术预测、沉淀工业知识，优化配置定义产品工艺路线。
5.数字化需求多变 ：随着企业经营环境越来越复杂，工业软件信息化系统经过 3 ～ 5 年的使用后，需要按新的需求更新优化迭代，很多数字化软件的新需求层出不穷，难以满足。企业经营节奏快，传统服务商响应慢，IT 人员难以发挥价值。
6.数字化能力复制难 ：如何把企业管理和运营经验从一个工厂快速沉淀复制到另一个新的工厂是面临的挑战。可以通过以工业操作系统为核心的工业互联网平台，解决企业在数字化转型中遇到的难题。通过通用连通器向下连接海量工业装备、仪器和产品，实现工厂万物互联，利用工业操作系统提供的平台化的数据底座能力，向上支撑工厂工业软件的集成对接和工业 App 的快速开发部署。工业操作系统就像工业的安卓系统，把工业企业的实体对象，如人员、产线、设备、工序、物料、工艺、环境、业务流程等核心全要素数据统一管理起来，以统一的标准化建模方式汇聚到平台，并提供低门槛的开发环境和工具，为企业赋能，让企业中更多的业务专家和外部应用开发商快速地构建轻量化的工业智能应用。按企业需求开发 App 应用，主要包括业务经营管理 App、生产管控 App 和其他创新应用场景App。开发应用不再是 IT 人员的专属能力，让懂业务的专家一起参与企业数字化转型，激发全员创新活力，进一步提升企业核心竞争力。
工业互联网平台解析
工业互联网平台以工厂数据 / 信息全集成为基础，构建多元对象化工业数据湖，企业可通过平台内置的工业 App 开发平台，实现生产控制、生产管理、企业经营等多维、多元数据的融合应用。平台提供对象模型建模、边缘计算、大数据分析和人工智能应用、场景化分析服务、智慧决策等功能，以集成化、数字化、智能化手段解决生产管控、业务管理和企业经营的综合问题，打造服务于企业、赋能于工业的智慧大脑。通过工业互联网平台，把企业中的设备、产线、加工中心、智能产品、服务甚至生产链上下游紧密地连接融合起来，帮助企业拉长产业链，形成跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的互联互通，从而提高运营效率，推动制造业体系智能化。
工业操作系统是工业互联网平台的核心，从功能应用上分为 3 层 ：
1. 物联套件，主要负责边缘端数据采集和控制，包括智能物联网关、IoT 边缘智能服务器以及人工智能控制器等 ；
2. 工业操作系统平台，主要负责物联套件设备接入、对象化模型组织、数据存储处理、可视化数据分析、工业 App 开发、大数据分析和人工智能算法应用等 ；
3. 智能工业 App生态，通过工业操作系统平台构建面向特定场景的智能工业 App，逐步积累形成面向不同行业的智能制造解决方案。
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优德普ERP信息全集成平台集成了财务管理、生产管理、供应链管理、销售管理、人力资源管理等多个功能模块，提供一站式管理解决方案。通过采用模块化设计，企业可以根据实际需求选择不同的功能模块，实现灵活配置和扩展。同时，该平台能够与WMS、SRM、MES、APS、QMS、BI各类业务系统无缝集成，实现数据的即时传输和共享，避免了信息孤岛现象。
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