制造的数据驱动技术(数据集成时代，如何实现数据驱动的智能制造？)

一般而言，制造业包含常规制造、尖端制造、研发驱动型制造和定制化制造。常规制造，肩负着标准化的大规模生产重任，如同一个巨大的机器，按照预设的程序稳定运行，为大规模生产提供着强有力的支撑。它的典型代表是服装业，每一款服装都像是一件标准化的产品，快速、大量地涌向市场，满足人们的日常需求。

尖端制造，以巨额的投资为代价，追求技术的指数级改进，力求在微小的细节中获得最大的收益。它以半导体产业为典型代表，无论是5纳米还是3纳米的芯片，只要微小的良率提高，就能在市场上独占鳌头。

研发驱动型制造，研发与制造紧密协同，互相支持。以疫苗和药品产业最为典型，为了快速响应市场需求，疫苗的制造必须依靠强大的研发力量。因此，在疫苗行业，我们经常可以看到适用于可制造型设计DFM等应用场景的精彩“表演”。

定制化制造，以小批量、多批次为特点，虽然常常将定制化制造的范畴局限在C端，但我们不能忽视它在航空航天领域的巨大贡献。航空航天器部分零部件的制造，通常只会制造6-7件，来完成特定的航天任务，这是它独特之处也是它的价值所在。

更好的制造

更出色的制造表现为成本可控，其次为提高效率，再者是与优秀技术的完美融合，最后是与卓越产品力的紧密结合。一个典型的例子是，客户或用户非常愿意为所获得的优质用户体验而支付额外的费用，这实质上是一种产品力的体现。产品力的提升需要在深入了解客户或用户需求变化的基础上，由研发设计进行衔接。在制造业的发展过程中，最初作为供应链的一环，主要进行的是常规制造。然而，在当前这个强调产品力的时代，以研发为驱动力、以先进的制造系统来形成更出色的制造力、更卓越的产品力已成为重中之重。

如何实现

数据集成：数据集成如同数字时代的粘合剂，把企业运营的各个环节紧密相连，形成一条数据驱动的智能制造链条。在这个链条中，数据被视为核心的资源和动力，而集成则是将这个资源转化为动能的关键。在数字化时代，数据集成已经成为企业实现智能决策的重要手段，这不仅需要企业拥有强大的数据采集、整理和分析能力，还需要将这些数据进行标准化和存档。

对于企业来说，将高度重复的、基于规则的数据处理流程自动化和智能化是必要的步骤，这不仅可以提升处理效率，更能保持企业自身系统之间、企业与供应链企业系统之间的数据一致性。这些闭环数据是企业实现全链条效率提升、差错降低、全局最优的关键。通过数据集成，企业能够更准确地把握市场需求，更快速地响应市场变化，更高效地配置生产资源，从而提升企业的整体竞争力。

数据集成，如同数字时代的驱动器，正在为企业的智能制造注入强大的力量。在这个闭环数据的驱动下，企业能够实现全局动态最优，让制造更加美好。

价值共建：以信任为基石实现利益最优化。协作在本质上是一场知识、资源和价值的协奏，其带来的明显益处在于降低成本，同时它也是企业打造核心竞争力的关键来源。这在技术协调和发展路径上表现得尤为突出，使得企业整体行动能力得到提升，并帮助企业建立起一体化的技术管理能力和创新知识体系。对于生产来说，数字化将产品全生命周期和产业链上下游紧密相连，使我们摆脱单一步骤的限制。在这个过程中，企业自身与客户以及供应链上的伙伴们形成了一个利益共同体。为了更好地实现制造，我们共同努力，做大协同制造这块大蛋糕，并实现最大收益。

自主创新：以创新项目培育持久竞争优势。曾几何时，企业探索数字化转型或智能制造的革新项目，往往依赖于外来专家之力，或是跨越边界去寻觅良才。而一些大型企业则静待总部的推动。然而，数字化技术的春风已为制造业注入了新的生命之源，创新的机会就在咫尺之间。企业可从车间、生产线以及办公室的各个小项目入手，精心培养属于公司的数字化人才。历经不断的升级迭代，逐步迈向自主创新的殿堂，这样才能实现卓越的制造，并获得持久的竞争优势。如此，自主创新力量便如雨后春笋般崛起，为企业在激烈竞争的浪潮中立于不败之地。

组织重构：多数企业在寻求智能制造的道路上仍然拘泥于过去传统的思维模式，只关注于数字化技术的导入和数字化平台的搭建，所形成的自动化、信息化、数字化和智能化等手段。然而，他们却忽略了组织层面的数字化适配性变革所能带来的巨大价值。如果没有在企业运营模式、管理模式等方面进行相应的转型和提升，数字化转型的价值就无法被充分释放出来。因此，企业在积极引入数字化技术平台的同时，也需要推进组织机制的重构，以支撑实现更优秀的制造能力。

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