賦能數字化轉型

數字化、網絡化、智能化

Digital Transformation

解決方案

Total Solution

智慧管理

企業級工程管理:

 

麵向全生命周期價值鏈工程研製及服務環節,從企業級層麵建立工程管理體係, 主要包括:


產品全生命周期工程管理:從全生命周期角度建立全麵技術管理體係,實現從需求、設計、工藝、生產、服務到報廢的全過程—體化技術狀態管控,包括工程數據的標識、控製、審核和記實等業務範疇。通過全麵工程管理,為多級工程及管理人員提供準確的數據輸入,以提高產品研製質量。


⑵ 基於物聯網和大數據的質量管理:從企業級層麵建立大質量管理體係,包括質量綜合管理和質量工程管理。其中,質量綜合管理包括質量目標建立、計劃執行、質量審核及檢查、質量改進等,質量工程管理包括質量數據采集、分析、管理優化等。未來質量管理將與上述工程管理、工程執行等環節緊密融合,通過物聯網、大數據等技術,支持研製過程中的實時質量管理。

 

⑶ 合規管理:每個行業都有相應的合規性管理需求,如汽車行業要滿足安全、環境的合規要求,電子行業要滿足RoHS、REACH等合規要求,航空行業要滿足適航安全性要求等。合規管理主要從合規要求出發,建立配套的業務管理及應用體係。基於合規要求,技術人員可以追蹤合規執行情況及執行狀態,並對執行情況進行合規性分析,不合規問題需要限期進行閉環整改。

 

企業級運營管理:

從企業整體運營管理的角度出發,建立運營的智慧化管理業務模式,主要包括:

 

⑷ 企業運營監控及決策支持中心:包括多維度運營監控、分析及決策支持、業務協作三個主要業務。其中,多維度運營監控主要麵向企業運營CxO等多級管理人員,提供包含計劃、成本、質量、技術等多要素的綜合管控門戶,支持信息的實時獲取及動態可視化展示,分析及決策支持主要麵向運營決策層領導,提供產品運營綜合效能、車間運營綜合效能、產線運營綜合效能等的分析,輔助領導進行決策;業務協作主要支持各級領導基於監控和分析的情況,開展與相關業務部門的業務協作,指導業務工作的開展。


⑸ 大數據中心管理:從大數據中心運維層麵,實現大數據的組織、管理和維護,並提供大數據分析能力。需要建立相應的組織體係和業務管理體係。

 

價值鏈級管理:

主要從創新研發、卓越製造、敏捷服務的價值鏈層麵,為企業運營及技術管理層提供二級監控中心環境,其監控業務主要包括:

 

 

⑹ 創新研發分監控中心:從企業頂層技術管理的需求出發建立的研發環節分監控中心。主要的監控內容包括:研發進度、研發需求滿足度、仿真試驗狀態、工程更改統計,數字化樣機等。

 

⑺ 卓越製造分監控中心:從企業綜合運營管理角度建立的卓越製造分監控中心,監控內容包括:異地企業、車間、供應商生產運營狀態,生產質量問題及其處理進展,工程協調進展,生產線生產可視化監控等。

 

⑻ 敏捷服務分監控中心:從企業對產品運營頂層管理的需求出發,建立的敏捷服務分監控中心,主要監控內容包括:產品綜合運營狀態,產品係列故障統計,關鍵產品運維進展,客戶滿意度狀態,MRO供應商協作狀態等。​​​​​​​

智能製造背景下,管理與研發、製造、服務等環節將緊密融合,並體現智慧化特性。區別於傳統的商業智能Bl, 智慧管理的應用體係將為企業決策層提供更全麵、更深入、更實時的信息, 並輔助進行決策。其趨勢描述如下:

 

可視Visibility:

通過CPS HUB實現企業的橫向集成、端到端集成、縱向集成,無疑為管理需求的不斷精細化提供了技術保障。管理將在縱向企業資源層麵、端到端價值鏈層麵和橫向供應鏈層麵實現完全透明化的監控。

 

洞察Insights:

在實現可視的基礎上,未來將基於大數據分析等能力,對監測到的狀態進行分析,建立數據之間的關聯,發現問題的根本原因及關聯特性,輔助領導進行決策。

 

優化Optimization:

在可視、洞察的基礎上,未來支持企業對管理的業務體係進行優化,包括組織結構的優化、管理流程的優化等,以實現管理創新。 如新增大數據管理部門及配套業務,構建企業的核心知識資產。

麵向智慧管理的未來發展趨勢,基於智能製造總體應用框架,搭建智慧管理及決策支持環境,對該應用環境的定義如下:

智慧管理及決策支持壞境:麵向企業戰略運營及工程管理層麵,采用數字化、虛擬化、大數據等技術, 構建CPS HUB為基礎的企業大數據互聯及分析中心,以此為其礎,支持戰略運營管理及工程技術管理, 輔助戰略決策及執行,提高企業管理的精細化和智能化水平。

智慧管理的業務體係包括兩個層麵和兩個維度。兩個層麵包括企業級、價值鏈級,兩個維度包括工程管理和運營管理。智慧管理業 務中還包含對大數據中心的運維工 作。如下圖所示。具體業務模式包括:

 

 

 

 

 

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