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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