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10月18日，中共中央政治局就推動我國數字經濟健康發展進行第三十四次集體學習。
習近平總書記在主持學習時強調，近年來，互聯網、大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等技術加速創新，日益融入經濟社會發展各領域全過程。數字經濟發展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有，正在成為重組全球要素資源，重塑全球經濟結構，改變全球競爭格局的關鍵力量。
目前，傳統制造業在面對人力資源短缺、產能過剩、傳統設備生產技術與效益滯后等問題日益嚴重，數字化制造已成為傳統制造業智能發展的重要手段。
緊抓政策：在國家開啟針對制造業的政策體系下，鼓勵中小企業尤其是“專精特新”企業開展科技創新的背景下，傳統型制造業用工時間長、用工環境參差不齊、制造業工人逐年減少等問題，企業對數字化轉型的需求愈發迫切。
自身分析：首先，傳統制造業在面對不同類型的數字化制造方案時，應當結合自身需求，匹配適合的解決方案。其次，傳統制造業在進行數字化轉型時，應遵循四大原則：快速見效原則、先外后內原則、穩步推進原則、平滑過渡原則。
快速見效原則：選擇易突破且有影響力的舉措實現短期內的速贏，以盡快獲取內外部支持，為后續攻堅聚集人氣；
先外后內原則：滿足最終客戶和合作伙伴的需求，在收獲顯性利益的同時將外部壓力有效傳導到內部；
穩步推進原則：采用先試點后推廣的方式穩步推進，規避潛在業務風險；
平滑過渡原則：新舊體系并行運營，老體系自然消亡，實現新老體系平滑過渡。
當前，傳統制造業數字化轉型早已不是一道可選題，而是必做題。數據顯示，中國約有85%的制造企業存在不同程度的數字化轉型升級需求，按照投入計算，數字經濟目前占中國經濟的實際比例已達10%。
但應用場景繁多、數據處理能力不足、系統復雜，在數字化轉型的道路上，傳統制造業并非一片坦途。公司技術得益于在自動化領域積累了豐富經驗，能夠深刻洞察傳統制造業在發展中所遭遇的困境，并有完備的數字化解決方案。
在面對傳統制造業轉型滯后、效率下滑、用工困難等問題時，公司技術遵循數字化轉型四大原則，為其提供數字智造互聯共性技術與數字化制造解決方案，助力傳統制造業向數字化制造工廠成功轉型。
公司技術數字化制造方案是以“工廠數據中心”和“運營管理中心”為基礎，通過OPM大數據平臺將工廠核心生產要素數字化，保證效益穩步增長。以解決制造業用工難為例，通過實現設備自動操作、故障自動推送、物料自動送達、工藝自動切換、環境自動監測與控制等方式來降低用人成本，促進人員穩定，效益增長直觀化。
工廠數據中心是通過自動采集設備的運行狀態、節拍、關鍵參數、任務及切換、工裝夾具、能耗、環境等各類數據，并按車間工站布局實時顯示，實現對生產的實時監控和即時調度。出現異常停線、效率不達標等情況時，系統即時預警并自動推送異常信息。通過對故障、效率、良率、換線時間等進行大數據分析，形成數據知識庫，反向驅動問題的快速處理，形成良性高效的循環體系，持續為相關崗位賦能。
運營管理中心可實現全面的設備維護保養，涵蓋呼叫、推送、點檢、維修、保養、任務搶單、知識庫、預警、升級、備件等多個方面。通過用戶約束機制系統功，督促相關崗位人員主動錄入數據，并通過持續的數據采集與統計分析，直觀呈現效益具體情況，便于及時調整。
平臺核心：采用Service-Oriented Architecture（簡稱SOA）微服務架構。微服務不單單是一個架構，更像是一個生態圈，各應用與應用之間相互獨立，卻又彼此依賴。通過領域驅動建模（DDD）的模型來設計一個地圖，把合適的代碼放到對應的位置；解決高并發、廣連接以及系統穩定性問題；云+端模式有輕應用、易部署、易維護的特點，按不同的崗位角色配置不同的智能終端，用最簡便的方式完成工作管理。
IOT數據平臺：可實現設備數據自動采集、設備狀態自動監控、生產效率實時管控。
MES智能制造平臺：自上而下構建全面計劃組織體系，輔助人工計劃排程，實現排程執行數據實時跟蹤分析。將設備數據與產品數據完美結合，制造全流程數字可視通過設備端數據智能采集、產品流轉數字化，實現生產全過程數字可視。
運營管理平臺：TPM全面設備維護保養與KPI指標群管理。基于實際KPI指標輸出，為工廠生產提供可視化集中管控，實現業務流、數據流、信息流以及決策流相互融合，實現制造過程中的協同優化，推動傳統型制造企業轉型升級。
展望未來，公司技術始終以“厚德精技、惟實勵新，相知相友、任責力行”為價值觀，致力于自動化技術的創新與應用，推動智能制造發展。
