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赋能智能制造,it运维大有可为! | 天旦netis-九游会官方网站

by | aug 5, 2021

“中国有完整的工业体系,是世界唯一拥有联合国产业分类当中全部工业门类的国家,中国制造业与全球产业链、供应链已深度融合。”

——中国商务部发言人高峰

从十三五到十四五,数字化和自动化技术的国产化替代等成为我国制造业发展的主旋律。新冠疫情的爆发,对“中国制造”产生了极大考验,也在客观上加速了“中国制造”的数字化转型。从“中国制造”迈向“中国智能制造”,新的信息技术与先进制造技术须要深度融合。

智能制造,非一日之功

“智能制造”被认为是未来制造业数字化转型的核心,也是企业提升竞争力的有效手段。同时,智能制造又是一个极其复杂的系统工程,不同行业间差异巨大,涉及众多支撑技术(包括新一代的信息技术与先进的制造技术),贯穿于设计、生产、运营、决策等业务全流程,需要各部门的通力协作。

(e-works智能制造金字塔模型)

骐骥千里非一日之功,智能制造的行业发展程度与企业内部发展程度都是由点及面、循序而渐进的。一方面,不同细分行业的智能制造成熟水平差异较大。据工信部相关报告显示,中国离散型制造业的智能制造成熟水平略高于流程型制造业,其中汽车、电子等行业智能制造水平处于领先地位。另一方面,智能制造在设计、生产、运营、决策等不同业务流程中落地的先后顺序与成熟度水平参差不齐。保障生产是所有企业最重要的事,这一点毋庸置疑。因此,智能制造的核心业务数字化脚步是从生产的提质增效开始的。根据e-works智能制造金字塔模型来看,生产模式创新并非智能制造的终极。目前,大部分的“智能制造”还在夯实使能技术、尝试商业模式创新,落地生产模式创新的阶段。制造业的数字化转型越往上演进,越依赖信息技术与大数据的高度支持。但在底层使能技术不够坚挺、商业模式与生产模式创新还在实践探索的过程中,制造业it管理呈现出以下困境:

  • 建设局部切入,零散的it管理视角

随着大数据、云计算、3d打印、数字孪生等新理念与新技术的引入,智能制造最先在企业的生产环境里发挥作用。为有效提高生产效率与工艺水平,企业逐渐引入数字化的生产设备与核心生产系统,使其从原有的半自动化、自动化,逐步迈向智能化、服务化与标准化。智能制造不是某一项或某几项技术的简单组合,而是智能化信息技术与先进制造技术的有机融合,应贯穿于设计、生产、管理、服务等全生产流程,企业的it运维保障同样需要跟上智能制造的发展进程。在持续深化数字化建设的过程中,局部建设、局部管理的运维方式缺乏统一管理的目光,为未来贯穿全业务的一体化运维保障带来挑战与危机。

  • 产线愈加网络化、自动化、智能化,粗放的运维管理岌岌可危

越来越多的生产流程通过数字化手段来实现,除了生产设备外,生产网络、生产系统等都将对高效生产产生影响,运维管理的对象增加,复杂性更高,挑战可见一斑。但安全生产依然是第一要务。我们直接可参考的就是如今的金融行业。金融机构的运维部门拥有非常严格的“rpo”与“rto”,一旦生产系统发生故障,必须在限定的时间内恢复生产、恢复数据。

  • 孤岛式数据待互联,智能制造商业价值待激活

智能制造的商业活动是由数据驱动的。这些数据来自产品生命周期的各个阶段,覆盖生产过程流经的各个环节。而在多数企业内部,孤岛式的生产管理造成孤岛式的数据管理,生产数据、流程数据、管理数据等口径不一、难以整合。但是,在智能制造金字塔模型中,无论是运营模式创新、决策创新,无不高度依赖数据的整合与分析。

融入数字化转型,it运维大有可为

随着数字经济成为中国发展的主旋律,制造业的数字化转型不断深入,it(信息技术)与ot(运营技术)间的融合趋势越来越明显。智能制造在推动生产转型、制造转型、营销转型的同时,也在促使it运维部门转型,融入制造业数字化转型的时代洪流之中。

  • 来自时代的召唤,数字化转型下的运维新使命

早在2010年代,gartner itxpo大会就发表研究报告认为,it部门的最大转变或许将是不再需要专长于某一技术的it人员,而是“多面手”。传统的it管理技术和方法已经无法适应数字化业务转型的需求,it运维人员的工作使命将会随着整个it生态系统的改变而转变。随着人工智能等先进技术的引入,制造业的it系统也在不断升级,愈发数字化与智能化。传统的、以设备为核心的运维工作将无法满足智能制造全业务流程的工作需求,it运维的工作重心将从维护设备、系统的稳定运行转向以业务为核心的it综合管理,为生产业务全流程负责,以产出高质量的产品为结果导向。

  • 建立从宏观到微观的统一监控视角,具备高效解决问题的能力

传统制造业的设计、营销、物流、仓储、服务等环节虽然与制造相关,但通常自成体系。运维往往仅关注各个体系内或设备、或网络、或系统的问题,运维管理较封闭,缺乏跨条线、跨部门的沟通协作能力。而智能制造面向产品的全生命周期,因此it运维不能仅局限于网络或者单一的设备与系统,而是要具有从微观到宏观的问题发现能力,既能快速发现复杂业务条线的“上帝视角”,把控it服务生产的整体运行水平,又能深入生产流程的每一个环节,分析到每一个系统节点的运行状态。

  • 活用运维大数据,具备从运维赋能运营的能力

生产数据是企业最宝贵的数据资产,也是盘活企业运营体系、制定营销策略的关键。而这些数据通常都存于企业的it环境之中,it运维管理人员是最具备能力读懂数据且灵活应用的人选。将这些数据进行有效挖掘与应用,既能提升生产效率与水平,还能优化企业的内部资源管理:

譬如,在芯片等高端制造行业,在生产环节中,通过毫秒级监控每一个生产节点的耗时,进行生产效率提升和性能调优;通过调取产品相关id(譬如晶源id等),可以对产品全生产流程各个环节进行回溯,在提升良品率的同时优化生产资源配置。

美国智能制造领导联盟(smlc)2011年在《实施21世纪智能制造》中提出“智能制造是先进智能系统强化应用、新产品快速制造、产品需求动态响应,以及工业生产和供应链网络实时优化的制造…”。敏捷、快速、实时既是智能制造对业务生产的需求,也是对it运维管理的要求。制造业的数字化转型,it运维大有可为。

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