重庆制造企业数字化运营，重庆数字产业

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传统工业制造企业要实现数字化转型，需要明确战略、建设基础设施、数据驱动决策、推动物联网技术应用、建设数字化工厂，并进行组织文化和结构的改变。这样的转型将有助于企业实现数字驱动和高价值管理的目标。可选择将工业制造企业与数字孪生技术相结合，进一步加速数字化转型并实现高价值管理。

数据收集和整合：建立数据收集系统，包括传感器、物联网设备和生产线监测系统等，收集生产过程中的关键数据。同时，将各个环节的数据进行整合和清洗。建立数字化平台：搭建一个集成的数字化平台，用于数据存储、处理和分析。该平台可以基于云计算技术，具备高可扩展性和强大的计算能力。

在生产领域，联想展示的边缘计算辅助生产管理系统有效解决了产线自动化检测、设备管理与视觉检测等问题。在排产方面，联想的生产计划与排程系统利用先进的算法，结合供应链数据中台和智能数据分析，能够在多任务、多约束的复杂环境下，平衡各项生产资源，提供最优生产计划。

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利用物联网、大数据等技术，对企业设备进行感知监测和数据采集，实现远程监控和管理。同时，通过互联网技术实现设备之间的信息交换和共享，提高整个工厂系统的运行效率。

G+智能制造解决方案方面，则通过5G专网部署，提升了制造执行系统（MES）过站效率，加快软件下载速度，并增强AR智能分析能力。联想集团高级副总裁关伟建议：企业应积极拥抱工业互联网，尽快开展数字化转型，促进降本增效。

1、工业互联网专题系列4：探索网络化协同模式的创新实践在前文探讨了个性化定制平台的深度剖析后，今天我们将目光转向工业互联网的另一种重要模式——网络化协同模式。

2、什么是5G全连接工厂？指南特地明确了这一说明，5G全连接工厂是充分利用以5G为代表的新一代信息通信技术集成，打造全新型工业互联网基础设施，重新建设或者改造产线级、车间级、工厂级等生产场所，形成生产单元流程环节的连接、信息运营深度结合、数据要素利用到位、创新应用高效赋能的先进工厂。

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3、如今，行业数字化转型已是大势所趋，工业互联网作为转型的方法论和关键路径，走过了“从0到1”的概念普及阶段，迎来了“从1到100”的实践深耕阶段。

低成本实现数字化转型的诀窍，总共有三点。统一的数据中台架构数据中台通过搭建统一的数据处理应用架构，帮助企业打通不同业务部门的数据，统一用户中心。数据中台的基础平台具备一定的延展性，可根据前端业务需求及时调整底层架构。

在制造业进行数字化转型时，使用数据驱动决策是提高效率、减少成本、并增强市场竞争力的关键策略。以下是实施数据驱动决策的几个步骤：数据收集与整合：首先，需要建立一个系统来收集和整合来自生产线、供应链、客户反馈和市场趋势等多个源的数据。这可能包括机器数据、传感器数据、物流信息、财务数据等。

数字化技术可以帮助工厂实现精细化管理，减少浪费和成本。例如，通过数字化技术可以实现原材料的自动分配，避免过多的库存和浪费。同时，数字化技术还可以实现设备的自动维护和修复，减少维修成本和停机时间。

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优化物流路径和运输方式，降低运输成本和时间成本。引入先进的供应链管理理念：引入先进的供应链管理理念，如敏捷供应链、精益供应链等，提高供应链的响应速度和灵活性。培养和引进专业人才：培养和引进具备数字化供应链管理技能的专业人才，为企业的数字化转型提供有力的人才保障。

确保网络基础设施和数据存储能力：传统工业制造企业需拥有高效稳定的网络基础设施和数据存储能力，为数据的采集、传输和处理提供必要的支持，奠定数字化技术应用的基础。

联想集团高级副总裁关伟建议，企业应积极采用工业互联网，加快数字化转型，以降低成本和提高效率。在转型过程中，企业需要在技术思维上引入系统工程和顶层设计，在管理层面则需要一把手的坚定领导。这样，企业可以实现制造技术、信息技术和组织管理的深度融合，从而启动新的数字增长引擎。

在制造业进行数字化转型时，利用创新和探索新业务模式是关键步骤，这可以为企业带来新的收入流、提高市场竞争力，同时更好地满足客户需求。以下是一些策略：基于服务的业务模式：转向服务导向模式，例如提供产品作为服务（PaaS）或通过订阅模式提供服务。这包括维护、监控、数据分析和咨询服务。

第一阶段：数据连接、采集、整理数据是数字化的基础，数字化转型的第一步往往都是先进行数据连接。要分析什么业务，分析的指标有哪些，需要的数据有哪些，当下已有哪些数据，哪些数据不足需要定向收集。比如：生产可以通过传感器等设备收集生产环节的数据。

制造业在进行数字化转型时，提高效率和生产力是关键目标之一。以下是一些实现这一目标的策略和方法：自动化和机器人技术：利用自动化机器人和先进的制造设备来执行重复性高、劳动强度大的任务，可以显著提高生产效率和准确性。