工业产品如何转型数字化

A. 如何推动传统制造业数字化转型

中国传统制造型企业的未来趋势是向高端化、智能化、绿色化转型。

联想作为制造业转型的行业成功范本，是如何通过产业链数字化协同推动自身转型跃迁的呢？ 其核心是通过“端-边-云-网-智”全要素覆盖的新IT技术，及“研-产-供-销-服”全链智能化成果，在智能排产、生产设备管理、供应链管理、5G智能环境等应用场景创造众多独有的智能化解决方案：

1.生产方面，联想在本次大会上展出的边缘计算辅助生产管理系统解决了产线的自动化检测、设备管理与视觉检测等难题；

2.在排产方面，其生产计划与排程系统通过先进的运算引擎，结合供应链数据中台和数据智能分析，在多任务、多约束蠢耐的复杂条件下，可均衡各项生产资源给出最顷大优生产计划；

3.供应链管理方面则展出了供应链智能控制塔SCI，这套围绕供应链订单、成本、质量等核心场景要素构建而成的供应链运营管理系统，可帮助企业实现供应链管理全过程端到端的可视可析，以“全局”视角实现供应链各个环节高效协同，辅助管理者决策；

4.5G+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（带乎春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。企业在转型过程中，技术思维层面需引入系统工程、顶层设计，管理层面更需要一把手的坚定。以实现制造技术、信息技术和组织管理三者的深度融合，拉动企业自身新的数字增长引擎。

B. 制造业如何进行数字化转型

传统工业制造企业要实现数字化转型并以数字驱动实现高价值管理，需要确保企业拥有高效稳定的网络基础设施和数据存储能力。将为数据的采集、传输和处理提供必要的支持，并为数字化技术的应用奠定基础。包括建立高速稳定的网络基础设施、云计算平台和大数据分析能力，以支持大规模数据的采集、存储和处理。同时，企业还应探索和采用新兴技术，如物联网、人工智能和机器学习，以提高生产效率、质量控制和供应链管理的智能化水平。

以及通过收集、整理和分析大量的实时数据，企业可以获取有价值的洞察，为决策者提供准确的信息和支持。建立数据采集、分析和挖掘的能力，将数据作为决策的重要依据。通过收集和分析大量数据，企业能够识别潜在的优化机会、改进产品质量和提高生产效率。

通过数字驱动和实现高价值管理，传统工业制造企业可以通过数字化转型获得更大的竞争优势。这需要企业建立数据驱动的决策文化，采用智能化的生产和运营方式，优化供应链管理，加强客户关系

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。其中，数字孪生技术是一种将实体系统与其数字化模型相连接的技术，可以实时模拟、分析和优化企业的运营过程。结合三维可视化/数字孪生技术，传统工业制造企业可以实现以下方面的优势：

• 虚拟仿真与优化：通过数字孪生技术，企业可以在虚拟环境中建立实体系统的数字化模型，实时模拟生产过程，并进行优化分析。有助于预测和识别潜在问题，提前采取措施，减少生产中的损失和风险。



将传统工业制造企业的数字化转型与数字孪生技术相结合，可以提供更强大的分析和优化能力，加速企业的数字化进程，并实现高价值管理。