2020年初的疫情给制造业带来了巨大的影响，而行业的下一步发展方向成为了关注的焦点。历史上，每次重大灾难都会推动社会各界探索新的发展机遇。据调研报告显示，2003年SARS疫情发生后，制造业对经济增长的贡献不仅大于当年服务业贡献，也大于邻近年份制造业的贡献。这表明制造业在应对重大灾难后的反应速度更快，对恢复经济的贡献也更大。

与17年前相比，当下的制造业已经拥有了更加先进的技术，如人工智能、大数据和5G等。随着“数字基建”时代的到来，工业互联网和数据平台已经被列入七大领域之一。从国家战略到企业应用场景，工业互联网平台的应用可以细分为新技术融合应用、数据集成应用和模式创新三个方向。在大数据、人工智能等新技术的驱动下，制造业数字化转型和智能化融合将是下一个发展风口。

基于以上的发展趋势和新技术的融合，本文将深入探讨如何加速推动制造业数字化转型，并借助人工智能、大数据和5G等技术实现智能化生产和管理。

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一、智能制造数字化升级的痛点与目标

1.痛点：数据与业务场景分离

当前，在数字化的推动下，我国制造业的综合实力不断增强。从营销、服务到设计环节，新业态的出现引领了生产组织、供应链和制造模式的智能化改革。企业整体业务实力得以提升，但在设备自动化和智能化等传统领域仍存在差距。

• 一方面，由于技术基础和制作工艺的欠缺，再加上成本问题，企业缺乏推动自动化升级的动力，导致智能工厂和智慧车间的普及率和利用率不高。
• 另一方面，数据流转水平不足以支持多个业务系统之间的自动化运行，数据孤岛导致业务链条的流畅性下降，系统之间的自动协作性也较低。

因此，为了进一步提升制造业的智能化水平，需要加强技术基础的建设和制作工艺的改进，同时解决成本问题，激发企业实施自动化升级的动力。此外，还需加强数据流转和共享，打破数据孤岛，提高业务系统之间的自动协作性，以实现制造业的更高效、智能化发展。

2.目标：加快数据流转，提升生产价值

新冠疫情首先在我国爆发，对供应链和制造业带来了许多挑战。根据报告显示，全球80%以上的汽车零部件来自中国制造，中国工厂停摆对全球供应链造成了冲击。在这种情况下，自动化流程和智能制造再次成为行业数字化转型的焦点。

智能工厂是行业发展的重要方向，设备互联的速度将进一步加快。在这个过程中，数据起到了关键的作用：通过数据监控，生产可以更好地进行标准化，从而降低因人为因素导致的风险，特别是在面对突发状况时。

随着"数字基建"时代的到来，数据将在企业的各个应用场景中得到全面应用，推动企业智能制造的进程，填补制造业智能化差距成为关键。

二、三驾马车助力智能制造转型升级

工业互联网和智能制造都涉及到将人、数据和机器设备等工业要素、产业链和价值链进行深度互联。与数字化程度较高的国外制造业相比，国内应用场景更多集中在生产过程管控和资源优化配置等方面。这涉及到数据一体化、数据文化、数据中台三个方面的问题。

1.数据一体化：建造数字工厂，助力精益生产

通过利用“报表平台+阿米巴平台”的双核驱动方式，企业以打造数字工厂为目标，将SRM、TPM、OA等系统数据整合起来，实现制造流程、计划管理、工序流程和质量管理等环节的完美衔接，进而实现流程溯源、数据预警、权限细化等精细化运营目标。

数字工厂的建设离不开基础数据的支撑和数据精准度的优化，FineReport数据平台在其中扮演了关键角色。企业智能化进程的推动得益于数据的流转与应用，一方面，全公司积极培养“用数据说话”的工作氛围，另一方面，多个系统的整合实现了精益生产。

用过我们的智能制造解决方案的某企业负责人表示：智能化平台的建设至少能为企业增加了2%的净利，价值超过五千万。这项投入极小产出巨大的工作成果赢得了高度评价。

2.数据文化：智慧工厂应承担重要作用

数字化的发展战略、总体框架、文化积累与企业的发展战略、管理模式和关键流程是相互提升的关系。信息中心需要站在企业发展的高度，积极主动地将IT价值进行展现，在企业数据文化建设方面承担起更多的责任，才能实现价值的最大化。

智能化转型主要集中于业务系统数字化和物联网两个方向。例如，为了让可视化数据的价值最大化，企业可以利用帆软报表搭建统一的报表分析平台，升级车间电子看板，从而推动BI分析平台的发展。

具体到业务应用方面，数据报表和预警信息会根据需求自动推送到邮箱和微信工作群中。在浓厚的数据文化氛围下，移动化办公有序推进，CS架构应用和移动端应用逐渐转变为BS架构应用，会议系统也得到了打造。这些技术基础为应对突发疫情提供了坚实支撑。

此外，还应特别强调商业智能在企业智能化转型中的重要性。首先，在数字化转型完成后，BI系统可以将相关业务进行可视化呈现，从而提升各个业务模块的运营效率；其次，通过数据分析，企业可以拿到具体的业务分析预测结果，有针对性地进行生产计划制定指导。

3.数据中台：梳理复杂业务场景，实现数字化升级

在迅速发展的工业互联网时代，许多传统企业在应对复杂的业务场景和快速市场竞争时，需要依靠数据中台来支持业务流转中的数据分析和业务模型。在许多企业建立数据中台的过程中，分析报表和商业智能能够提供很大的支持。

某车企从2015年开始进行信息化建设，但随着业务场景不断扩大，数万辆汽车行驶产生了大量数据，各业务系统之间存在数据耦合性强、数据应用缺失等问题，这成为公司发展过程中的挑战。

业务需求与数据应用之间的差距促使企业进行数字化转型，朝着自动化工厂的方向迈进。该车企采取了“大中台、小前台”的策略，整合各个业务系统的数据，通过统一数据口径、构建数据结构、建设数据监控平台等手段，开启了智能化转型的逆袭之路。

为了满足对全国数万辆新能源汽车实时跟踪的需求，信息中心在数据中台的基础上建立了车辆实时监控平台。公司在每辆行驶的新能源汽车上都安装了数据感应设备，这些车辆的数据会实时传输和更新至公司的数据库中。

同时，车辆实时监控平台支持联动钻取操作。通过点击地图上的车辆标识，可以查看该车辆的具体运行情况。汽车的行驶里程、当前车速、电池状态、预警状态等信息会实时更新到数据系统中，并进行实时呈现。汽车监控大屏每15秒更新一次数据，覆盖全国各地的汽车。

三、结语

随着数字基建政策在产业领域的深入实施，传统制造业将迎来一次转型升级的新浪潮。这一政策为企业提供了通往智能制造之路的路线图，数据互联是其主要支撑。工业物联网涉及到的设备数据采集与对接，以及产业互联网中依托的大数据分析平台工具和方法，构成了数据互联的主干道。

在产业数字转型的过程中，智能制造将成为制造业转型的重心，国内一众企业已经受益于转型红利。未来，越来越多的企业将以需求为导向，加速业务之间的智能互联，充分发挥数据的价值，创造更大的智能生态价值。

帆软软件深耕数字行业，能够凭借强大的产品，为企业快速搭建报表系统与数据分析平台。旗下产品FineBI——市场占有率第一的BI数据分析软件，旨在帮助企业的业务人员充分了解和利用他们的数据，加速企业数字化转型，提升市场竞争力。得益于FineBI强劲的大数据分析功能，用户只需简单拖拽便能制作出丰富多样的数据可视化信息，自由地对数据进行分析和探索。

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