制造全寿命周期管理中的数据与数据资产管理

制造全寿命周期管理中的 数据与数据资产管理 1背景.现状 2数据.管理 目录 3资产.管理 4案例.总结 第1部分 背景-现状 中国制造业发展国家战略 国家制造业发展方向：从制造大国升级成为制造强国 2025 迈入制造强国行列 2035 制造强国阵营中等水平 2049 世界制造强国前列 ——原工信部部长苗圩 制造业是实体经济与数字经济融合主场 制造业是实体经济的基础，实体经济是我国发展的本钱；要坚定推进产业转型升级，加强自主创新，发展高端制造、智能制造，把我国制造业和实体经济搞上去。 ——习近平在河南考察时强调，2019.9 制造业是兴国之器、强国之基，是实体经济的主体，是创新驱动的主战场，是大数据的核心应用领域。 ——马凯副总理在贵阳数博会的讲话，2017.5 制造业是实体经济的主体，是技术创新的主战场。 制造业是中国国民经济支柱产业 制造业 238家 服务业 181家 其他 81家 2020年中国企业500强榜单 制造业（2019年）：GDP39%，出口39%，专利67%。 数据来源：国家统计局和《全球制造业创新指数白皮书》 2019年GDP中三大产业占比 制造业是国家科研投入和成果产出主体 2019年，全国共投入研究与试验发展（R&D）经费22143.6亿元，其中制造业研发经费为13538.5亿元，占总研发投入的61%。 •2019中国制造业企业500强共有专利917446件，较上年增长18.06%。2013—2019中国制造企业500强专利数年均复合增速达21.99%。 •2019中国制造业企业500强中发明专利数前10位企业共拥有发明专利数136622件，占到当年500强发明专利总数的50.38%。 （来源：《2019年全国科技经费投入统计公报》，2019年中国企业500强榜单） 美国制造业在经济领域中的作用 美国数据分析局：美国制造业在各项经济指标中所占的份额数据 智能制造在整个经济领域中的引领作用 美国《初步设计》报告：智能制造业在所有经济门类中，拥有最大的效应系数。 效应系数 经济回报 服务业 1美元 0.55～0.66美元 制造业 1美元 1.35美元 带动其他产业就业 平均 1个 2.5个 普通制造业 1个 1.6个 先进制造业 1个 5个 高端制造业 1个 16个 全球制造企业数字化成熟度分析 数据来源：N=360IDC 2019年元月 第2部分 数据-管理 智能制造就是规模化制定生 产 小工厂单件式生产 20世纪10年代前英国 在专业化协作分工、蒸汽动力机的基础上出现了制造企业的雏形工场 流水线批量生产 20世纪10-90年代美国 涌现出以福特为代表的大量流水生产模式，也就是少品种大批量的生产模式 精益生产 20世纪90年代-今日本 在以丰田为代表的跨国型和创新型企业广泛应用的精益生产模式 规模化定制生产 未来 （中国） 个性化按单式生产向标准化品牌制造发展；标准化批量式生产向个性化柔性定制发展。规模化制定生产是未来生产模式发展必然趋势——智能制造 智能制造企业数据治理的目的 信息获取 数据治理 决策分析 知识化-资产化 智能制造 企业高质量发展 实际应用 制造全寿命周期中的实物流-数据流 企业大脑 INDICS工业互联网平台 驾驶 设计数字数字孪生制造数字孪生物流数字孪生 个性化定制要求 舱 各系统层级数字孪生应用 研发设计CAD/CAPP/CAM 实际加工参数，设备运行状 PLM 工艺路线，工艺文件 工艺流程工艺参数 MES/MOM 生产计划、BOM、物料主数据物料消耗、产量 领料单 ERP 出库单 过程质量管理 管理决策数字孪生 态，订单和工序信息，质检 结果，作业人员，环境参数 数据采集设备监控质量检测 配方管理 人员管理防呆防错 入库单 领料单库存管理物料编码 产线数字孪生 运行参数，物理建模，运行机理 远程控制，预测性分析 从PLM获取工艺参数 关键参数监控 机械手上下料，自动装夹 从PLM获取工 艺路线、SOP扫码，识别 原材信息 MCS 自动出库AGV 自动化立体仓库 WMS 设备数字孪生 传感器识别产品位置 关键零部件运行参数，过程质量抽检 物理建模，运行机理 机械手 上下线 包装自动入库 设备调试，故障预测性分析 工艺流程，物理建模，运行数据 单元数字孪生 工程变更验证，工艺路线分析，生产计划分析， 产能优化…… 质量在线检测 维修 厂外配送 原材 委外代工品 实物流数据流 14 上料装后壳装电池拧紧装中壳装上壳视觉检测下线 制造全寿命周期管理中的数据系统 分析决策 一体化经营管控生产运营优化供应链全过程管理 全面预算管控…… 决全流程端到端协同策 制造全寿命周期管理 系研发 统 生产仓储 物流服务系统 各 打造自主化决策、柔性化生产的智能工厂； 管产品全生命周期管理 层理 级 设计协同 供应链协同制造协同 服务协同层 级数 基于工业互联网平台实现制造全 流程端到端的协同，促进企业 个性化定 数制APP 据产 工艺设计供应链管理 （CAD/PLM）（SCM/ERP） 生产执行 （MES） 智能仓储物流 （WMS） 销售服务 （CRM）字孪 各系统层级数据集成，实现资 源的 线 云计算、边缘计算、云处理、物联网…. 集工业互联网平台 成 设备 产品全生命周期数字孪生映 射 生 应整合优化； 用基于数字孪生技术，构建虚实交互闭环优化系统，提升智能决策 和高效创新能力。 PaaS 上行API:模型/数据/服务/应用管理/安全API API核心工业服务组件 （Docker+K8S） 开放的工业算法及模型 下行API:标识/运行/事件/安全 弹性伸缩运行环境（CloudFoundry）容器动态编排与调度 开放灵活的微服务 IaaS 计算资源管理|网络资源管理|存储资源管理 研发资源 •应用资源：CAD/CAE/PLM/ALM… 制造资源 •应用资源：MES/WMS/QMS/EMS… 供应链资源 •应用资源：ERP/CRM/SCM… 市场、行业资源 •应用资源：行业信息/国家宏观指标.. HMI PLC 设备、生产线 分布式计算|内存计算|流式计算 时序存储|内存存储|文档存储|列式存储 DaaS SCADA 传感器 RFID 刀具管理 AGV 输送装置 检验设备 机器人 CNC 安全防护 边缘计算 数据采集 协议解析 设备资源级实时控制及感知 系统互联接入 资源层 INDICS IIOT 制造全寿命周期管理中的数据架构 工业大数据技术 应用层 设计协同 模型仿真研发设计产品/工艺持续改进客户反馈设计 产品创新 优化研发进度流程 制造协同 物联网生产线生产质量管控生产智能排程设备预测性维护工艺流程优化 仓储物流优化 物流效率 库存周转效率物流路径分析运力评价 货物调拨优化 供应链协同 需求预测 来料质量预测 采购行为健康评级供应商健康评级原材料价格预测 企业管理优化 数字化流程闭环市场分析 人力成本分析生产成本分析成本预测 服务预测 优化服务人员调度配件保障 预防性维护 主动性服务预测 制造全寿命周期端到端的数据集成管理 设计协同 供应链协同 制造协同 服务协同 CMSS 图文模型 档协协同 同 BOM技术 协同状态 协同 生产物料供应销售自动需求链风 预测排程预测险预 警 质量工艺 分析路径 改善优化 设备生产 预测运营 维护分析 售后预测 问题性售远程 监控后服运维 分析务 三维 产线布局 装配仿真物流仿真 制造仿真 设计模型、图文档跨企业销售订单工作中心能力、工艺路线、企业主数据 生产计划BOM、采购计划、外协计划 产品数据 工业互联网平台 三维 库存 工艺路 线 CAE 三维 仿真 CAD 三维模型设计产品模块库模型工艺模型设计虚拟调试 产能 销售订单 生产计划 执行状态 BOM 工单 物料计划 库存 生产报工 生产计划 车间计划 质量管理 BOP 质量追溯 订单执行 生产报表 数据采集 网络&通讯 设备指示识别执行车反间馈数据 立体仓库 控制指令产线数据 外壳机加线 手机装配线 成品检验线 生产数据 设备状态产线数据 计财划务 供应链 自制 BOM ERP 集团总部 分工厂3 分工厂2 分工厂1 车间现场 智能仓储 MOM SMARTIOT 智能排产 APS 车间1 车间2 车间3 车间n PLM CAD集成管理EBOM管理 PMI结构化管理超级BOM管理 模型三维公差仿真订单的变量选配 模型模型仿真数据管理流程管理 序BOP管理知识库管理 工艺工艺路线规划电子作业指导书三维结构化工艺变更管理 三维装配工艺系统集成 在制品管理 系统集成 绩效分析 设备OEE 设计 CAM 三维 NC程 制造全寿命周期端到端的数据协同管理 供应链协同：集成供应链管理 以工业互联网平 台为基础集成各设 系统；计 协 以端到端信息数同 据流为核心驱动；： 协 在设计、供应、同 制造和服务各环设计 节实现端到端无 缝协作。 研发设计 CAD、CAE、CAPP、PLM 产品服务 CRM、PLM、备件、维护 生 E 、SC 工业互联网平台 制造协同 生产制造： 云 OMES MS、 系统制 造 、协 仓储物流同 MOM、MES、制 造 WMS、QMS、 智能控制系统 服务协同：远程运维、个性化定制 制造全寿命周期管理中的设计数据协同管理 制造全寿命周期管理中供应链数据协同管理 制造全寿命周期管理中的制造数据协同管理 制造全寿命周期管理中的服务数据协同管理 预测性维护和远程运维 第3部分 资产-管理 数字化带来制造业的价值革命 数字化带来产品革命:智能产品、互联产品 数字化带来产品革命:虚拟产品、数据产品 虚拟产品/数字产品是指能够实现一定功 能的、有价值的、并能进行交易且以非实体存在的产品。如数据、模型库、算法集、工业机理模型、数字孪生体、 微服务池、开发工具、 软件包、专家知识库、 数字化带来产值革命:数据资源、数字资产 生产实物产品 生产虚拟产品 生产总产值数据治理：数据管理+数据资产管理+数据运营管理 数字化带来产值革命:数据资源、数字资产 生产鞋，还生产鞋楦。卖鞋？更卖数据！ 数字化带来产业革命:泛产业链、协同制造 大数据推动各生产环节形成开放复杂泛产业链的并行组织和协同优化。实现网络平台协同制造。 工业大数据打通智能制造产业的全价值链 第4部分 案例-总结 案例：汽车制造生态协同数据价值发现与资产管理 个性化定制汽车制造计划架构 案例：汽车制造生态协同数据价值发现与资产管理 制造全寿命周期数据治理原初范式 制造企业数据治理： 数据治理系建立在数据存储、访问、验证、保护和使用之上的一系列程序、标准、角色和指标，以期通过持续的评估、指导和监督，确保富有成效且高效的数据利用，促进跨组织协作和结构化决策，为企业创造价值。 制造全寿命周期数据治理协同范式 企业资产 个人 权利 国家 资源 制造企业数据协同治理： 制造全寿命周期数据治理协同范式 制造企业数据协同治理： •数据治理不再是企业价值最大化的工具，而是在数据利益攸关者之间铸就相互依赖关系、发掘数据自身价值的基础性架构。 •企业和行业应当优先发挥治理功能。为此，应深入调研制造企业在数据治理一线的最佳治理实践，推动行业自治（行业标准、共识、公约等）,通过自下而上、分散化机制，实现数据协同治理。 制造全寿命周期管理中的数据治理规划 制造全价值链数据资产运营管理框架 感谢聆听敬请指正