2015年，國（guó）家層麵首次明確（què）以“智能製造（zào）”為主攻方向，正式拉開了中國智能製造（zào）發展大幕。

2021年11月，工業和信（xìn）息（xī）化（huà）部等四部（bù）門聯合開展2021年度智能製造試點示範行動，主要包（bāo）括：智能製造（zào）優秀場景（jǐng）、智能製造示（shì）範工廠和智能製（zhì）造先行區三個方麵（miàn）。帶動了我國企業數（shù）字（zì）化意識導入、數（shù）字化技術升（shēng）級、數字化業務重塑，製造業的（de）數字化轉型變革進（jìn）入高速發展（zhǎn）階段。

對於製造業（yè）而言（yán），製造業數字化轉型這條道路，本質上就是我國長期堅持走的中國特色新型（xíng）工業化道路——信息化和工業化融合發展（zhǎn）道路。

數字化轉型是一（yī）條道路，不是（shì）目的（de）。在企業層麵，數字化轉型是利用新一代信（xìn）息技術，推動企業形（xíng）態、生（shēng）產方式、業務模式發生根（gēn）本（běn）性變革。數字化轉型不是當下憑空產生的新概念，通過數字化工具（jù），可以協助企（qǐ）業化解生存（cún）發展過（guò）程中的不確定性，突破某種瓶頸（jǐng）的考慮，實（shí）現企業長足發展。

由於（yú）大部分製造業企業生產的其實還是實（shí）體產品。進行數字化轉型的目標主要在於提高生產質量，增進運營效率，縮短（duǎn）研發周期。

數字化轉型並非單項技（jì）術的應用，也（yě）不僅僅是個技（jì）術命題，更是一個戰（zhàn）略和管理命題。製（zhì）造企業組織、業務、產品和價值鏈的複雜性，為製造企業的數（shù）字（zì）化轉型帶來諸多障礙。因此，製造（zào）企業需要深度剖析數字化轉型的難（nán）點與需求，尋找突破口（kǒu），建立（lì）明確的數字化轉型（xíng）路線圖。

具體來說，製造企業推進數（shù）字化轉（zhuǎn）型（xíng）麵臨的難點至少包括以下方麵（miàn）：

重視性不足

企業高層對數字化轉型的必要性（xìng）、緊迫性（xìng）和複雜性沒有完整（zhěng）係統的認識，觀念還停留在部署常用的IT係統。實際（jì）上，數字化轉型要求由企業的決策層（céng）引領，自上而下推進。

數字信息化數據壁壘

有的企業已經應（yīng）用了（le）諸多信息係統，但是（shì）數（shù）據孤島縱（zòng）橫（héng），基礎數據不準確，編碼體係（xì）不統一（yī），導致數字化轉型無從下手。

企業自（zì）身認知偏差

在傳統製造領域，生產效（xiào）率是第一目標，因此“重自動化、輕數字（zì）化”的思維模式普遍存在。不少（shǎo）企業認為推（tuī）進自動化係統能夠立竿見影，缺少數字化思維布局，設備聯網和數據采集的基礎差，車間沒有真正實現可（kě）視化。

轉型路徑不清（qīng）晰

製造業（yè）的（de）各個細分行業差異很大，處在各個產業鏈中不同位置的（de）企業個性化很強，數字化（huà）轉型的突破口也各（gè）不相同，企業數字化改造（zào）需求模糊而龐雜，並沒有可以直接照搬（bān）的模板。

轉型收益過程緩慢

企業數字化轉（zhuǎn）型是一項係（xì）統（tǒng）工程（chéng），企業（yè）投資在短期內推進數字化轉型沒有取得顯著（zhe）效果，製約了企業進一步推進數字化轉型的（de）動力。

從實踐上看，傳統製造業通過數字化轉型（xíng）有序進軍智能製造領域（yù），急需打造突破諸多難題的數字化工具。

製造業數字化轉（zhuǎn）型過程（chéng）中，越來越多企業關注數字孿生技術，將企業的整體業務（wù）從物理空間映射（shè）到數字空間，構造“數字孿生工廠”，實現（xiàn）整體數據的采集、實時的控製、資源的統籌以及智能化調度。

以數字孿生技術為依托，帶來（lái）管理者綜合監管可視化角度的轉（zhuǎn）變，促進製（zhì）造領域作業方式的科技（jì）變革，打造生（shēng）產、運（yùn）營、維護全方位把控的製造（zào）業數字孿生解決（jué）方案，更係（xì）統性地達成真正的降本增效！
 

凡拓智聯（lián）孿生平台，通過（guò）構築現實（shí）世（shì）界的數字孿生，疊加城市大數（shù）據、實現（xiàn）全域態勢感知與全周期項目管控。

在製造業領域，平台構建定製化（huà）的“數字孿（luán）生工廠”，滿足項目在綜合態勢管控、生產（chǎn）監測、運（yùn）營增效、人車管理、營銷推廣等各方麵（miàn）的可視化需求，打造智慧化的管理模式，讓運營管理更便捷，更高效。

融合工業（yè）大數據、物聯網、人工智能等各類信息技術，打通各業務係統的數據孤島，打造能（néng）源領域的數字孿生工（gōng）廠。實現生產全過程可視化監測，安防隱患智能化排查，生產環境全麵性保障，提高生產效率和質量等多種功能。有效提（tí）高能源廠區綜（zōng）合監管能力，打造智能監管一體化平台，助力企業降本增效。

數字孿生工廠三維可視化運（yùn）行過（guò）程中，將工廠設備運行狀態反映到線上虛（xū）擬可視（shì）化，進行判斷、分析和優化。實現數據統一化、將工業智能化管理係統集成，打破數據孤（gū）島，實現設備可視化（huà），打造一站式數字孿生工廠管（guǎn）控平台。

支持融合廠區各信（xìn）息係統數據資源，基於數字孿生技術，打（dǎ）破數據壁壘，進行數據挖掘分析預測。圍繞智能決策指標及運行態勢等進行真實複現，對各（gè）管理領域的關鍵指標進行綜合監測（cè）分析，綜合運營態勢一屏（píng）掌握。同時，讓生產作業更加智能化，使生產管理部門能夠更方便、更有效率地完成日常生產作業。

通過可視化平台，實現生產環境（jìng）監測數據展示、生產（chǎn）過程和設備運行狀態的（de）實時管控、廠區各車間的產耗狀況和關鍵要素節點的動態展（zhǎn）示。設備全生（shēng）命周期管理與實時（shí）監測，實現生（shēng）產工藝細節動態展示，進行分（fèn）析、問題反饋、實現業務（wù）預測優化等。
 

以可視化監測裝置（zhì）為依托，應用人工智能等（děng）技術實現對通道隱患的智能識別，全視角協同自主巡檢可通過無人（rén）機、AI布控（kòng）等方式開展自主精細化（huà）巡檢、車（chē）間（jiān）生產巡檢等專項巡檢業務,實現巡檢自主化、智（zhì）能化。
 

可實現對報警事件的聚集、快速定位，提示異常事件。一旦發生異常，運（yùn）管人員可遠程（chéng）調動機器設備進行處理。同時，支持（chí）對曆史突發事件處理數據進行（háng）多維度分析匯總整合（hé），為管理者提供更加及時有效的應急決策信（xìn）息。

數字孿生工廠場景中，可以根（gēn）據人員、車輛的定位數據，呈（chéng）現廠區內工人與車輛的（de）布局情況（kuàng），融（róng）合（hé）呈現人員與（yǔ）工廠車間設備的運行管理關（guān）係，做到人員綜（zōng）合監（jiān）管。通過綜合呈現不同作業車輛的情況，以車輛參與業務類型為區分標準，利用車（chē）輛的定位或攝像（xiàng）頭（tóu）定位的數據，實現車輛分類管控。

隨著工業數字（zì）化、網絡化、智能化演進趨勢日益（yì）明顯，製造業數字化轉型程度不斷提升，未來將催生（shēng）一批製造（zào）業數字化轉型的新模式、新業態。數字（zì）孿生賦能下的智能製造也將不斷“解鎖”新的應用場景。

凡拓智聯孿生（shēng）平台，正全力以赴探索創新技術，推動製造業降本（běn）增效，用數字技術賦（fù）能中國智造。
 

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