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前言

本文素材來自于華為工業云平臺組織的工業數字化大講堂，本期主題為：制造業企業數據平臺建設最佳實踐分享。我們將從制造業的發展趨勢出發，分享華為云在制造領域里建設數據平臺的最佳實踐，幫助企業解決在數字化轉型中面臨的挑戰，并結合華為云數據平臺架構設計和數據應用等方面的豐富經驗，助力企業挖掘數據價值、驅動數字化轉型、創造發展新機會。

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一、制造行業數字化轉型和發展趨勢

當前“十四五”規劃進入到深入發展階段后，包括流程制造在內的整個制造業都遇到了前所未有的挑戰。

1.1、制造行業數字化轉型發展趨勢

行業規模穩步上漲，效益逐漸改善，信息化投入加大，整體來看是一片積極向上、欣欣向榮之景。通過具體的數據對比我們可以發現：

• 生產保持增長。工業增加值同比增長 2.8%。
• 價格總體穩定。工業出廠價格指數環比上漲 0.6%。
• 效益穩中有升。利潤總額 4871 億元，同比增長 3.2%。
• 出口實現增長。出口金額 387.5 億美元，同比增長 4.1%。
• 信息化投入加大。市場規模突破 50 億元，增長 34.66%。

在 2020 年中國大數據行業技術支出規模中更可以明確，具體如下圖所示：

1.2、制造行業數字化轉型遇到的挑戰

企業經營壓力不斷上升，數字化轉型勢在必行。

在制造行業數字化轉型發展過程中我們也遇到了一些新的挑戰，特別是在政策方面遇到的挑戰。如 2021 年年底國家出臺的節能減排政策，碳達峰、碳中和指標建設。企業的持續發展受到市場因素與政策因素的兩方面影響，具體如下圖所示：

給企業帶來的壓力——在企業的正向發展過程中如何切實控制到節能減排。在這個過程中千行百業都有很多數字化轉型，通過數據驅動業務改進的方法與解決方案。

1.3、政策牽引，加快數字化轉型升級

在工信部《建材工業智能制造數字轉型三年行動計劃（2021-2023年）》中我們可以看到對于不同的行業出臺了一系列的相關政策，我們列舉其中的九條，具體如下表所示：

行業	政策
水泥行業	重點形成數字規劃設計、智能工廠建設、自動采選配礦、窯爐優化控制等解決方案
玻璃行業	重點形成原料選礦和配料、熱工智能控制、融化成形數字仿真、自動切割等解決方案
陶瓷行業	重點形成原料標準數據、壓機控制管理、智能高壓注漿、窯爐優化控制等解決方案
石材行業	重點形成自動開采、智能鋸解、自動裁切、異形加工等解決方案
耐火材料行業	重點形成原料制備、壓機控制、窯爐優化、在線監測、全自動立體倉庫等解決方案
墻體材料行業	重點形成原料精準制備、墻體成形切割、干燥（蒸壓）養護等解決方案
保溫材料行業	重點形成原料配料優化、自動輸料投料、質量在線監測、設備故障預警等解決方案
防水材料行業	重點形成自動上料計量、過程質量控住、制造執行管理、封裝倉庫物流等解決方案
混凝土行業	重點形成集中攪拌分送、自動成型控制、骨架焊接運送等解決方案

在行業中如何通過數字化的技術更好地節省能耗、碳中和、提升效益，這是一個永久的命題。

二、數字化轉型-業務角度

數據使能助力關鍵業務流數字化轉型。在整個過程中從業務角度來看，華為公司本質上也是一家高科技的制造企業，提出了自己的數字化轉型戰略，其中涉及到智能生產、智能銷售、智能物流、智能供應鏈與智能決策等眾多方面，具體如下圖所示：

2.1、智能生產

• 生產計劃協同優化。通過計劃優化、調度優化、全局在線優化（RTO）、控制優化等應用，實現“計劃-調度-操作-控制”的協同優化。
• 多層級生產過程優化。應用大數據、人工智能以及自動化化驗設備，逐步實現工序級配料優化及自動調節-全流程過程優化-能耗產量綜合優化。
• 設備全生命周期管理。基于物聯網、大數據分析等數字化技術，實現設備預測性維修，優化設備資產性能，降低維護成本。

2.2、智能銷售

• 集中銷售。統一銷售門戶、價格體系，實現跨園區、產線協同銷售。
• 線上銷售。對企業庫中現貨商品通過互聯網進行銷售。
• 產品和服務優化。提供跨生產、質檢、銷售、服務部門的質量追蹤與服務，根據市場需求數據優化產品和服務。

2.3、智能物流

• 利用物聯網、可視化以及移動互聯終端等技術，實現“調運-運輸-配送/自提”等業務環節的在線管理，實現調運優化、物流追蹤、運輸分析、配送管理等應用。

2.4、智能供應鏈

• 供應鏈一體化優化。在生產經營層面，建設覆蓋產、供、銷、存各環節的供應鏈協同優化模型，實現從原料采購進廠、生產、物流運輸的產供銷存整體協同與優化。

2.5、智慧決策

• 價值鏈分析與優化。以生產成本為抓手，進行全流程價值分析及優化，實現“效益最大化”。

三、數字化轉型-數據角度

構建數據平臺，實現數據資產化，夯實數字化轉型基礎。我們通常將企業數字化轉型分為“數據四化”，具體如下圖所示：

現階段對于“數據四化”很多企業已經完成了第一階段，即業務數據化。通過前十年的 IT 信息化建設，在企業中已經完成構建 ERP、供應鏈系統，業務基本上可以通過信息化系統實現數字化，但是在這個過程中如何形成數據的資產、要素及指標，同時將這些數據孵化出來給業務部門使用，這是一個漫長的歷程。

特別是大型企業由于建設不統一，就會存在各種各樣的問題，具體如下圖所示：

所以我們要通過構建數據平臺，建設數據標準，實現數據資產化以解決上面存在的問題。

四、數據使能-制造建材行業解決方案

華為基于 aPaaS 平臺，構建數據驅動資產管理，讓數據資產找得到、看得懂、容易用。

華為數據使能在制造建材行業的解決方案架構具體如下圖所示：

• 基于云架構的安全可信數據平臺：實時數據湖；云化架構，湖倉一體，支撐業務彈性擴展，數據實時入湖，業務秒級可用；數據庫，數據加密，脫敏，可審計等安全可信方案。
• 提供建材行業的數據應用和數據資產：提供基于項目經驗提煉了建材行業業務場景和應用最佳實踐。同時提供建材行業相關的數據資產和模型。實現匹配業務的企業數據資產目錄，實現資產業務化。助力建材行業客戶，實現數據數字化轉型，通過數據平臺構建實現數據資產業務化，數據看得懂、數據找得到。
• 提供數據管理、數據治理方法論和實踐能力：結合華為自身智能制造在財務、倉儲、供應鏈、銷售、生產領域的實踐。結合華為 10 年+的數據治理、數據管理積累的經驗，為客戶提供完整和可落地的數據管理、治理方法論。

4.1、平臺層

平臺層的技術一直是華為引以為傲的根技術，在這個過程中我們提倡湖與倉的一體，提倡融合的數據存儲，具體如下圖所示：

華為融合的企業智能數據湖治理中心具體如下圖所示：

采集-存儲-分析-治理，構建數據全生命周期平臺，具體如下圖所示：

4.2、使能套件

華為 10 年+實踐沉淀，使能套件使得數據資產找得到、看得懂、容易用。

• 找得到：資產發現，一鍵檢索、智能關聯。360 度資產視圖，百度式智能搜索、資產推薦，數據獲取時間從數周到分鐘級，具體如下圖所示：

• 看得懂：業務信息樹，資產業務化，家底摸清。業務信息樹，匹配業務組織流程，看得懂、找得到資產運營看板，系統資產可計量，摸清家底，具體如下圖所示：

• 容易用：聯接 BI，數據申請，自助分析。數據服務自助申請，聯通 BI，業務自助分析，線下分析到在線自助，業務分鐘級迭代，具體如下圖所示：

4.3、數據資產中心

在使能的平臺之上我們構建的是數據資產中心。沉淀行業資產，加速企業數據資產構建進程。

根據華為的實踐我們將主題域分數到業務屬性分為 L1-L5，右面對應的是生產域的對象，具體如下圖所示：

厘清數據資產目錄展現數據分層架構，規范數據標準消除業務數據歧義，整合數據模型搭建業務橋梁，通過數據指標直擊業務本質。

4.4、經營管理駕駛艙

通過 IT&OT 數據融合實現橫向價值鏈打通，支撐全業務流綜合分析在生產、財務、倉儲、采購、銷售等領域，具體如下圖所示：

其業務價值在于：

• 打通數字化閉環，優化“需求-數據-改進”空間，為企業多場景多領域可視化數據分析提供數字化解決方案，助力高效管理。
• 管理駕駛艙可滿足集團領導決策支持需求，與各層級業務分析決策需求，其中細致程度、側重點各不相同，但互為支撐。
• 以成型的指標體系及管理方法促進科技與業務的融合，精準高效落地管理駕駛艙應用，為管理層提供的“一站式”決策支持的管理信息中心系統。
• 建立各領域價值鏈分析體系，利用各主題駕駛艙對戰略執行、業務運營、風險狀況進行監控預警、高效決策。
• 多口徑、多角度分析業務運營方式，為實現業務運營的動態平衡及協調發展，將協同分析貫穿至集團各層級。

4.5、管理駕駛艙：生產領域駕駛艙介紹

生產領域駕駛艙通過對于生產環節的監控，管理層將實時掌握生產情況，及時作出資源分配、計劃調整，高效提升生產效率；通過對于設備運行狀態的監控可以避免設備停機造成的不必要停產問題，設備綜合效率大幅提升；通過對于生產能耗的監控，可以避免停產時間的不必要資源浪費，大大降低生產成本，具體如下圖所示：

其業務價值在于：

• 實時接入數據，展示生產關鍵信息（如每日產量走勢、月度完成進度、每日計劃執行情況等），生產現場實時掌握計劃完成進度，合理安排工作。
• 生產工藝流程定制化展示設計，實時展示各環節進度、產量、設備狀態以及現場實時監控等信息，全面掌控各環節生產情況。
• 關鍵設備數據（如工作參數、狀態、產量等）聯網，針對設備運行情況、實時電流電壓等信息進行可視化展示，實時掌握設備運行狀態。

五、數據使能-制造建材行業案例分享

某大型玻璃生產集團：基于數據使能平臺構建集團能力中心，實現數字化轉型成功。

5.1、項目背景

某大型玻璃生產集團是全球 TOP3 玻璃企業，處于行業領軍地位，目前有十大工業園。集團期望通過數字化轉型，全面開展管理信息化、規范化、透明化，實現企業整體數字化水平提升、生產過程數字化/可視化、資源利用率提升、經營風險可是、業務創新，具體如下圖所示：

5.2、業務需求

• 經營數據無法實時獲取，難以支撐高層分析決策。
• IT 數據和 OT 數據沒有打通，無法支持生產數據分析。
• 產線大量監控需要人員值守，效率低。

5.3、解決方案

• 工業數據使能平臺：工業數據、IT 數據采集和數據分析、治理、服務開放。
• BI 展示：報表自動化和高管駕駛艙。
• 數字工廠：工廠三維可視、設備管理、能耗管理、設備反控等。
• AI 創新應用（場景孵化中）：通過 AI 團隊聯合創新，推動 AI 技術的應用，優化生產工藝。

5.4、客戶價值

• 生產過程優化：構建數據資產體系，建立工況、能耗、產量等車間評價指標，優化工藝流程。
• 管理決策優化：實現全球工廠的集中管控，基于數據的精細化輔助決策，支持管理改進。
• 資源配置優化：多工廠協同，經驗復制，資源數據共享，供應鏈上下游協同等，優化資源配置。
• 生命周期管理：對設備整體信息的管理，各關鍵部件運行狀態的監測。

在整個數據驅動的業務變革和提升中，我們始終以數據驅動賦能的業務價值為最終目標。

當前該項目已經完成一期進程，后續仍將持續推進。在一期進程中我們實現：數據標準規范 1200+，數據模型 210+，數據指標 300+。

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總結

華為與眾多伙伴一起幫助大家度過了這漫長的企業數字化轉型歷程，在方法論方面結合華為自身+業界的數據實踐與云數據服務產品，建立以“數據”為核心的管理和運營體系。在管理體系方面通過數據治理實現數據清潔，形成統一的數據資產，為應用提供智能數據服務；通過數據運營構建持續機制釋放數據價值，實現數據驅動運營。在技術平臺方面，協同合作伙伴，為大型政企客戶提供混合數據管理最佳實踐的數據湖技術體系架構的數據使能平臺。在應用場景方面，對標業務戰略、洞察業務需求，協助企業建設數據應用價值場景，使能卓越運營和有效增長。

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我是白鹿，一個不懈奮斗的程序猿。望本文能對你有所裨益，歡迎大家的一鍵三連！若有其他問題、建議或者補充可以留言在文章下方，感謝大家的支持！