实时数据赋能制造业产能升级:详解半导体和汽车制造行业最佳实践(活动报名)
如今,数据的时效性会真正影响到一个企业的生存。特别是对于制造行业而言,一面是信息化建设过程中数百套业务系统积累的历史包袱;一面是多种数据源下数字化建设的更多新需求,数据孤岛成为企业内长期存在的问题,数据实时同步难度升级,直接对产能、研发效率等产生影响。以半导体制造和车企在生产环境的真实需求为例:
某大型半导体制造企业:无人实验室作业
不同于常规生产流水线,半导体制造的无人实验室生产模式,通过自动化排程完成机器人工作,高度依赖机器人作业来完成兼具复杂性与精密性的任务。每次数据需要计算 10-15 分钟,才能将结果给到排程系统,这就导致机器人大量时间没有工作,直接影响企业产能。如果能有效提升数据实时性,做到将数据在 1 分钟内推送到排程系统,生产速度跃升,占据产能优势的目标便不再是问题。
某头部车企:60+业务系统运转中
行业深耕数十载,在稳扎资深根基的同时,也在历史数字化变革求新的过程中遗留了一些数据负担——大量独立构建的系统,彼此数据难以共享打通;涉及数据库种类及版本多样;数据量不容小觑。在日益凸显的孤岛问题影响下,面对来自不同业务组提交的数据请求,研发很难做到快速响应。如果能快速打通数据孤岛,实现数据实时入湖,研发团队才能真正有机会将被数据层工作“绑架”的精力释放出来,助力业务团队实现更多创新。
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