本文分享自华为云社区《【云驻共创】华为工业云平台：制造业企业数据平台建设最佳实践分享》，作者： 白鹿第一帅 。

前言

本文素材来自于华为工业云平台组织的工业数字化大讲堂，本期主题为：制造业企业数据平台建设最佳实践分享。我们将从制造业的发展趋势出发，分享华为云在制造领域里建设数据平台的最佳实践，帮助企业解决在数字化转型中面临的挑战，并结合华为云数据平台架构设计和数据应用等方面的丰富经验，助力企业挖掘数据价值、驱动数字化转型、创造发展新机会。

一、制造行业数字化转型和发展趋势

当前“十四五”规划进入到深入发展阶段后，包括流程制造在内的整个制造业都遇到了前所未有的挑战。

1.1、制造行业数字化转型发展趋势

行业规模稳步上涨，效益逐渐改善，信息化投入加大，整体来看是一片积极向上、欣欣向荣之景。通过具体的数据对比我们可以发现：

• 生产保持增长。工业增加值同比增长 2.8%。

• 价格总体稳定。工业出厂价格指数环比上涨 0.6%。

• 效益稳中有升。利润总额 4871 亿元，同比增长 3.2%。

• 出口实现增长。出口金额 387.5 亿美元，同比增长 4.1%。

• 信息化投入加大。市场规模突破 50 亿元，增长 34.66%。

在 2020 年中国大数据行业技术支出规模中更可以明确，具体如下图所示：

1.2、制造行业数字化转型遇到的挑战

企业经营压力不断上升，数字化转型势在必行。

在制造行业数字化转型发展过程中我们也遇到了一些新的挑战，特别是在政策方面遇到的挑战。如 2021 年年底国家出台的节能减排政策，碳达峰、碳中和指标建设。企业的持续发展受到市场因素与政策因素的两方面影响，具体如下图所示：

给企业带来的压力——在企业的正向发展过程中如何切实控制到节能减排。在这个过程中千行百业都有很多数字化转型，通过数据驱动业务改进的方法与解决方案。

1.3、政策牵引，加快数字化转型升级

在工信部《建材工业智能制造数字转型三年行动计划（2021-2023 年）》中我们可以看到对于不同的行业出台了一系列的相关政策，我们列举其中的九条，具体如下表所示：

在行业中如何通过数字化的技术更好地节省能耗、碳中和、提升效益，这是一个永久的命题。

二、数字化转型-业务角度

数据使能助力关键业务流数字化转型。在整个过程中从业务角度来看，华为公司本质上也是一家高科技的制造企业，提出了自己的数字化转型战略，其中涉及到智能生产、智能销售、智能物流、智能供应链与智能决策等众多方面，具体如下图所示：

2.1、智能生产

• 生产计划协同优化。通过计划优化、调度优化、全局在线优化（RTO）、控制优化等应用，实现“计划-调度-操作-控制”的协同优化。

• 多层级生产过程优化。应用大数据、人工智能以及自动化化验设备，逐步实现工序级配料优化及自动调节-全流程过程优化-能耗产量综合优化。

• 设备全生命周期管理。基于物联网、大数据分析等数字化技术，实现设备预测性维修，优化设备资产性能，降低维护成本。

2.2、智能销售

• 集中销售。统一销售门户、价格体系，实现跨园区、产线协同销售。

• 线上销售。对企业库中现货商品通过互联网进行销售。

• 产品和服务优化。提供跨生产、质检、销售、服务部门的质量追踪与服务，根据市场需求数据优化产品和服务。

2.3、智能物流

• 利用物联网、可视化以及移动互联终端等技术，实现“调运-运输-配送/自提”等业务环节的在线管理，实现调运优化、物流追踪、运输分析、配送管理等应用。

2.4、智能供应链

• 供应链一体化优化。在生产经营层面，建设覆盖产、供、销、存各环节的供应链协同优化模型，实现从原料采购进厂、生产、物流运输的产供销存整体协同与优化。

2.5、智慧决策

• 价值链分析与优化。以生产成本为抓手，进行全流程价值分析及优化，实现“效益最大化”。

三、数字化转型-数据角度

构建数据平台，实现数据资产化，夯实数字化转型基础。我们通常将企业数字化转型分为“数据四化”，具体如下图所示：

现阶段对于“数据四化”很多企业已经完成了第一阶段，即业务数据化。通过前十年的 IT 信息化建设，在企业中已经完成构建 ERP、供应链系统，业务基本上可以通过信息化系统实现数字化，但是在这个过程中如何形成数据的资产、要素及指标，同时将这些数据孵化出来给业务部门使用，这是一个漫长的历程。

特别是大型企业由于建设不统一，就会存在各种各样的问题，具体如下图所示：

所以我们要通过构建数据平台，建设数据标准，实现数据资产化以解决上面存在的问题。

四、数据使能-制造建材行业解决方案

华为基于 aPaaS 平台，构建数据驱动资产管理，让数据资产找得到、看得懂、容易用。

华为数据使能在制造建材行业的解决方案架构具体如下图所示：

• 基于云架构的安全可信数据平台：实时数据湖；云化架构，湖仓一体，支撑业务弹性扩展，数据实时入湖，业务秒级可用；数据库，数据加密，脱敏，可审计等安全可信方案。

• 提供建材行业的数据应用和数据资产：提供基于项目经验提炼了建材行业业务场景和应用最佳实践。同时提供建材行业相关的数据资产和模型。实现匹配业务的企业数据资产目录，实现资产业务化。助力建材行业客户，实现数据数字化转型，通过数据平台构建实现数据资产业务化，数据看得懂、数据找得到。

• 提供数据管理、数据治理方法论和实践能力：结合华为自身智能制造在财务、仓储、供应链、销售、生产领域的实践。结合华为 10 年+的数据治理、数据管理积累的经验，为客户提供完整和可落地的数据管理、治理方法论。

4.1、平台层

平台层的技术一直是华为引以为傲的根技术，在这个过程中我们提倡湖与仓的一体，提倡融合的数据存储，具体如下图所示：

华为融合的企业智能数据湖治理中心具体如下图所示：

采集-存储-分析-治理，构建数据全生命周期平台，具体如下图所示：

4.2、使能套件

华为 10 年+实践沉淀，使能套件使得数据资产找得到、看得懂、容易用。

• 找得到：资产发现，一键检索、智能关联。360 度资产视图，百度式智能搜索、资产推荐，数据获取时间从数周到分钟级，具体如下图所示：

• 看得懂：业务信息树，资产业务化，家底摸清。业务信息树，匹配业务组织流程，看得懂、找得到资产运营看板，系统资产可计量，摸清家底，具体如下图所示：

• 容易用：联接 BI，数据申请，自助分析。数据服务自助申请，联通 BI，业务自助分析，线下分析到在线自助，业务分钟级迭代，具体如下图所示：

4.3、数据资产中心

在使能的平台之上我们构建的是数据资产中心。沉淀行业资产，加速企业数据资产构建进程。

根据华为的实践我们将主题域分数到业务属性分为 L1-L5，右面对应的是生产域的对象，具体如下图所示：

厘清数据资产目录展现数据分层架构，规范数据标准消除业务数据歧义，整合数据模型搭建业务桥梁，通过数据指标直击业务本质。

4.4、经营管理驾驶舱

通过 IT&OT 数据融合实现横向价值链打通，支撑全业务流综合分析在生产、财务、仓储、采购、销售等领域，具体如下图所示：

其业务价值在于：

• 打通数字化闭环，优化“需求-数据-改进”空间，为企业多场景多领域可视化数据分析提供数字化解决方案，助力高效管理。

• 管理驾驶舱可满足集团领导决策支持需求，与各层级业务分析决策需求，其中细致程度、侧重点各不相同，但互为支撑。

• 以成型的指标体系及管理方法促进科技与业务的融合，精准高效落地管理驾驶舱应用，为管理层提供的“一站式”决策支持的管理信息中心系统。

• 建立各领域价值链分析体系，利用各主题驾驶舱对战略执行、业务运营、风险状况进行监控预警、高效决策。

• 多口径、多角度分析业务运营方式，为实现业务运营的动态平衡及协调发展，将协同分析贯穿至集团各层级。

4.5、管理驾驶舱：生产领域驾驶舱介绍

生产领域驾驶舱通过对于生产环节的监控，管理层将实时掌握生产情况，及时作出资源分配、计划调整，高效提升生产效率；通过对于设备运行状态的监控可以避免设备停机造成的不必要停产问题，设备综合效率大幅提升；通过对于生产能耗的监控，可以避免停产时间的不必要资源浪费，大大降低生产成本，具体如下图所示：

其业务价值在于：

• 实时接入数据，展示生产关键信息（如每日产量走势、月度完成进度、每日计划执行情况等），生产现场实时掌握计划完成进度，合理安排工作。

• 生产工艺流程定制化展示设计，实时展示各环节进度、产量、设备状态以及现场实时监控等信息，全面掌控各环节生产情况。

• 关键设备数据（如工作参数、状态、产量等）联网，针对设备运行情况、实时电流电压等信息进行可视化展示，实时掌握设备运行状态。

五、数据使能-制造建材行业案例分享

某大型玻璃生产集团：基于数据使能平台构建集团能力中心，实现数字化转型成功。

5.1、项目背景

某大型玻璃生产集团是全球 TOP3 玻璃企业，处于行业领军地位，目前有十大工业园。集团期望通过数字化转型，全面开展管理信息化、规范化、透明化，实现企业整体数字化水平提升、生产过程数字化/可视化、资源利用率提升、经营风险可是、业务创新，具体如下图所示：

5.2、业务需求

• 经营数据无法实时获取，难以支撑高层分析决策。

• IT 数据和 OT 数据没有打通，无法支持生产数据分析。

• 产线大量监控需要人员值守，效率低。

5.3、解决方案

• 工业数据使能平台：工业数据、IT 数据采集和数据分析、治理、服务开放。

• BI 展示：报表自动化和高管驾驶舱。

• 数字工厂：工厂三维可视、设备管理、能耗管理、设备反控等。

• AI 创新应用（场景孵化中）：通过 AI 团队联合创新，推动 AI 技术的应用，优化生产工艺。

5.4、客户价值

• 生产过程优化：构建数据资产体系，建立工况、能耗、产量等车间评价指标，优化工艺流程。

• 管理决策优化：实现全球工厂的集中管控，基于数据的精细化辅助决策，支持管理改进。

• 资源配置优化：多工厂协同，经验复制，资源数据共享，供应链上下游协同等，优化资源配置。

• 生命周期管理：对设备整体信息的管理，各关键部件运行状态的监测。

在整个数据驱动的业务变革和提升中，我们始终以数据驱动赋能的业务价值为最终目标。

当前该项目已经完成一期进程，后续仍将持续推进。在一期进程中我们实现：数据标准规范 1200+，数据模型 210+，数据指标 300+。

总结

华为与众多伙伴一起帮助大家度过了这漫长的企业数字化转型历程，在方法论方面结合华为自身+业界的数据实践与云数据服务产品，建立以“数据”为核心的管理和运营体系。在管理体系方面通过数据治理实现数据清洁，形成统一的数据资产，为应用提供智能数据服务；通过数据运营构建持续机制释放数据价值，实现数据驱动运营。在技术平台方面，协同合作伙伴，为大型政企客户提供混合数据管理最佳实践的数据湖技术体系架构的数据使能平台。在应用场景方面，对标业务战略、洞察业务需求，协助企业建设数据应用价值场景，使能卓越运营和有效增长。

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