本报记者 樊三彩
数字经济时代，数据已经成为新型生产要素，企业走向数据驱动成为共识。在4月26日举办的2023华为智能制造数据基础设施高峰论坛上，国家智能制造专家委员会委员、e-works数字化企业网CEO（首席执行官）黄培分享了一个他认可的观点：数字时代，如果一家企业不善于利用数字技术，不善于利用数据，甚至还没有建立起这样一种深层次的意识，它就是一家传统企业，未来将面临着被淘汰的风险。
调研数据显示，2022年，对数字化转型持非常支持态度、有详细计划且列入公司核心战略的制造企业占比50.8%；持支持态度、有初步规划的占比38.5%。同时，对制造企业所处的数字化建设阶段的调研结果显示，处于局部部署阶段的占比36.3%，全面部署阶段的占比20.3%，单点布局阶段的占比13.1%，深化应用阶段的12.1%，创新优化阶段的占比2.9%，尚未起步或计划起步阶段的占比15.4%。可以看出，绝大多数制造企业已经深刻认识到数字化转型的重要性，看到数据的价值，并有所行动。
“数字化转型不再是一道选择题，而是一道必答题，对数字技术的应用能力已成为制造企业形成比较优势的关键要素。”黄培表示。
制造企业需不断挖掘数据价值
实现从数据到智慧的跃升
黄培总结了制造企业数字化转型的7种模式。一是商业模式转型，如从卖产品转化为卖产品+服务，租赁产品按使用的时间和效果来付费。二是研发模式转型，即利用仿真驱动设计，采用数字孪生模型进行验证、分析，实现产品研发数字化、智能化。三是制造模式转型，包括推动IT（信息技术）与OT（运营技术）融合，实现柔性制造、增材制造。四是营销模式转型。制造企业要利用好一些外部的工业电商平台，同时考虑建立统一的订单管理系统，实现来自不同渠道销售信息的统一管理。五是服务模式转型，如实现客户自助服务、预测性维护等。六是运营模式转型，包括业务运营流程的数字化协同、移动化协同等。七是决策模式转型，即通过大数据分析，实现用数据驱动决策。
在这几种模式下，制造企业数字化转型的过程基本可以分为3步。第一步是业务数据化。通过引入ERP（企业资源管理）、MES（制造执行系统）、WMS（仓储管理系统）、PLM（产品生命周期管理）等业务系统，提升管理透明度。“在这个阶段，很多企业应用大量的工业软件和管理软件，但是也存在着很多信息孤岛，数据的价值尚未充分体现。”黄培说。第二步是数据成为核心资产。利用大数据、人工智能等方法从业务系统的数据中挖掘数据价值，优化经营状况。在这个阶段，数据开始驱动业务。第三步是数据业务成为核心业务。在这个阶段，数据能力开始向外输出，形成新的商业模式和利润增长点。
“当前，大部分制造企业仍停留在第一阶段，需要不断去挖掘数据的价值，实现从数据到智慧的跃升。”黄培指出，从数据到智慧，与之相对应的是DIKW（数据、信息、知识和智慧）模型，即将原始的数据素材进行挖掘、加工后，形成有逻辑、有意义的数据，即信息；接着，在对信息集合进行综合、提炼的基础上，获得经验、判断与理解，即知识；最后，合理地应用知识并形成正确决策的能力，即智慧。整个过程要经历数据的采集、编码、存储以及多维度的展现，再到数据的洞察与分析、优化与预测，最后到数据的治理。
夯实数字化转型“基石”
打造制造企业核心竞争力
“在制造业发展和转型的过程中，会产生多元的异构数据，有结构化的、半结构化的、非结构化的，还有很多实时数据、历史数据需要我们进行分析和存储。因此，制造企业需要用不同的方式来存储并利用数据。”黄培进一步阐释道，在整个产品生命周期中，不同阶段需要采取的数据采集方式是不同的，如对于产品设计中的关键尺寸、配合公差、表面质量等数据，以及制造工艺路线中的切削量、主轴转速、加工路线等数据，更多是要集成一些软件的数据；而对于制造过程、装配测试、运行使用过程中的数据（包括各种加工性能表现性数据、装配前的质检数据及性能测试数据以及实际运行过程中的故障数据等），更多需要现场采集。
数据采集方式的不同为制造企业处理数据增加了难度。“不论是对智能工厂还是对整个企业级的智能制造而言，数据都是在各个应用系统之间流动的‘血液’。我们倡导企业建立专门的数据管理部，对边缘计算、雾计算、云计算平台进行规划，确定哪些数据在设备端处理、哪些数据在工厂范围内处理、哪些数据需要在云端处理。”黄培提出。
不过，随着制造企业内的数字化应用对数据基础设施并发量计算能力、存储上线的要求越来越高，数据基础设施的节点规模出现了急剧的扩张，制造企业往往面临着量多、分散、难采、难用导致的缺乏统一数据视图、数据孤岛普遍存在、数据质量总体差、数据环境欠安全等现实问题。“数据基础设施是支撑企业数字化转型的‘基石’，不夯实这个基础的话，数字化转型将面临很多问题。”为此，他提醒企业，要在一开始就建立好数据架构，打通各个数据采集分析系统；同时，对于数据从什么地方来，如何存储、展现、应用、分析及预测，一定要有清晰的规划及应对措施。
“未来,能够实现可持续发展的企业一定是数据驱动的企业，能够把数据这个‘金矿’挖出来并进行有效的‘冶炼’，进而产生各种下游的应用。这也将是制造企业未来的核心竞争力之一。”黄培强调。
链接
2023年华为智能制造数据基础设施高峰论坛提出——
筑牢数据存储底座 让智能“血液”在各应用系统间流动
制造行业首个全场景解决方案应用的样板点发布
本报讯（记者樊三彩）4月26日，以“引领数据升级，激发制造新动能”为主题的2023年华为智能制造数据基础设施高峰论坛在湖北武汉举办。论坛上，东风汽车与华为携手打造的制造行业首个全场景解决方案应用的样板点、华为&赛美特半导体CIM（城市信息模型）联合解决方案发布。
据了解，该样板点涵盖了车辆制造研产供销全阶段，涵盖了华为云、数据中心互联、鲲鹏计算、计算型存储等多个产品，对于制造企业数字化建设与升级具备示范指导意义。半导体CIM（城市信息模型）联合解决方案将助力制造企业实现研发、生产、供应等业务的数字化、智能化，重塑制造行业价值链。
华为中国政企智能制造系统部总经理王剑伟为论坛致辞。国家智能制造专家委员会委员、e-works数字化企业网CEO黄培，华为闪存存储领域总裁黄涛，以及来自东风岚图汽车、卓胜微电子股份有限公司、三一集团、一汽解放、赛美特等企业的代表发表主题演讲。东风汽车集团数字化部开发与运行分部经理戴虎、华为分布式存储领域总裁王怡东、华为制造军团 Marketing与解决方案部部长徐建峰等出席会议。
黄培认为，数据是智能工厂和企业级智能制造的“血液”，要在各个应用系统之间流动，因而应倡导企业建立专门的数据是管理部，规划边缘计算、云计算等平台，确定数据是在设备端、工厂端还是在云端处理。“未来能够实现可持续发展的企业一定是数据驱动的企业。能够把数据这个‘金矿’挖出来，进行有效的‘冶炼’，进而产生各种下游的应用，这一定是我们企业未来的核心竞争力之一。”他强调。
王剑伟表示，数据基础设施是制造行业数字化转型的重要基石，极致性能、稳定可靠的数据存储底座是制造行业实现降本增效、数据安全的有效保证。华为公司在数据存储领域已经深耕10年有余，并连续7年进入Gartner（高德纳咨询公司）领导者象限。“2023年，我们将在数字化研发、生产、办公等领域持续加大存储产品投入，契合行业转型带来的高可用、高可靠、高性能等要求，支撑制造行业客户的数字化转型和业务高质量发展。”他说。
论坛同期举办了以“话数”为主题的圆桌高端对话，以及车辆装备、半导体电子、智慧轻工业3个分论坛。与会嘉宾会后还一同参观了东风汽车&华为数字平台联合创新示范样板点。
《中国冶金报》（2023年05月09日 03版三版）
