在數(shù)智化轉(zhuǎn)型的浪潮中，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)的核心資產(chǎn)。如何挖掘和利用數(shù)據(jù)價(jià)值賦能發(fā)展，是企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。
作為數(shù)據(jù)智能應(yīng)用領(lǐng)域的深耕者，美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司（簡(jiǎn)稱美林?jǐn)?shù)據(jù)）通過創(chuàng)新性的統(tǒng)一數(shù)據(jù)底座解決方案、Tempo人工智能平臺(tái)等創(chuàng)新技術(shù)與體系化服務(wù)，助力眾多企業(yè)深度激活數(shù)據(jù)要素價(jià)值，為企業(yè)發(fā)展提質(zhì)增效，為傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)注入全新動(dòng)能。
從“分散”到聚合 數(shù)據(jù)底座激活制造企業(yè)新動(dòng)能
12月21日9時(shí)，陜西法士特有限責(zé)任公司（簡(jiǎn)稱法士特）制造總部部長(zhǎng)糾永杰像往常一樣打開“制造運(yùn)營(yíng)監(jiān)控平臺(tái)”，屏幕上實(shí)時(shí)顯示著當(dāng)日的生產(chǎn)計(jì)劃、銷售訂單進(jìn)度、零部件產(chǎn)量走勢(shì)等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。
“過去要掌握這些數(shù)據(jù)，需要多個(gè)部門分別匯總，遇到數(shù)據(jù)不統(tǒng)一時(shí)還得反復(fù)核對(duì)?！奔m永杰說，現(xiàn)在只需輕點(diǎn)鼠標(biāo)，同期數(shù)據(jù)對(duì)比、訂單信息等一目了然，極大地方便了他們及時(shí)調(diào)整生產(chǎn)策略。
糾永杰使用的這一平臺(tái)，正是基于美林?jǐn)?shù)據(jù)為其搭建的統(tǒng)一數(shù)據(jù)底座平臺(tái)。在引入該平臺(tái)前，企業(yè)的數(shù)據(jù)長(zhǎng)期“散落”在不同部門，難以有效歸集和使用。如今，通過構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化、一體化的數(shù)據(jù)治理體系，統(tǒng)一數(shù)據(jù)底座平臺(tái)打通了從設(shè)備層到管理層的全鏈路數(shù)據(jù)，將曾經(jīng)分散、靜態(tài)的數(shù)據(jù)資源整合為可流通、可復(fù)用的資產(chǎn)，真正讓數(shù)據(jù)“活”了起來、跑了起來。
（數(shù)字運(yùn)營(yíng)監(jiān)控中心）
這一轉(zhuǎn)變?cè)谝痪€生產(chǎn)車間體現(xiàn)得尤為直觀?！耙郧案嗍恰畱{經(jīng)驗(yàn)’安排生產(chǎn)，現(xiàn)在直接‘用數(shù)據(jù)說話’?！狈ㄊ刻厣a(chǎn)班組長(zhǎng)吉一喆說，通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)底座平臺(tái)，他們可以實(shí)時(shí)掌握每條生產(chǎn)線的產(chǎn)能利用率、產(chǎn)品合格率、設(shè)備故障率等關(guān)鍵指標(biāo)。通過優(yōu)化排班和科學(xué)制定設(shè)備維護(hù)計(jì)劃，同一條生產(chǎn)線的整體效率比過去提升了12%。同樣的生產(chǎn)線，在數(shù)據(jù)打通后故障停機(jī)率減少30%，訂單準(zhǔn)時(shí)交付率提高了25%。亮眼的“成績(jī)單”標(biāo)志著法士特已邁入了全流程數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理與智能決策新階段。
作為法士特生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)的“數(shù)字中樞”，今年上線的統(tǒng)一數(shù)據(jù)底座平臺(tái)，已覆蓋企業(yè)23個(gè)核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景，貫穿產(chǎn)、銷、服等9個(gè)業(yè)務(wù)部門。其中，制造運(yùn)營(yíng)監(jiān)控平臺(tái)、總成交付異常監(jiān)控平臺(tái)、法士特?cái)?shù)據(jù)中臺(tái)等一系列應(yīng)用，已成為企業(yè)日常運(yùn)營(yíng)與決策的重要支撐。
“制造企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型，絕不是單純的技術(shù)堆砌，而是要讓數(shù)據(jù)成為可管理、可復(fù)用、可增值的核心資產(chǎn)?！泵懒?jǐn)?shù)據(jù)總經(jīng)理程宏斌說，他們通過統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、構(gòu)建聯(lián)動(dòng)體系，推動(dòng)數(shù)據(jù)從分散走向融合，助力企業(yè)從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)變。
據(jù)悉，目前美林?jǐn)?shù)據(jù)已為中國(guó)航發(fā)、三一重工、法士特等多家制造業(yè)重點(diǎn)企業(yè)提供數(shù)據(jù)服務(wù)。其中，以統(tǒng)一數(shù)據(jù)底座為核心的轉(zhuǎn)型模式，正在推動(dòng)更多企業(yè)走出數(shù)據(jù)“孤島”，步入數(shù)智化發(fā)展的快車道，為傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了一條可落地、可復(fù)制的新路徑。
從強(qiáng)“大腦”到提效能 人工智能平臺(tái)實(shí)現(xiàn)多場(chǎng)景賦能
在數(shù)智化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中，不少企業(yè)積累了海量數(shù)據(jù)，但如何將既有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為便捷可用的智能工具，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量管控、設(shè)備能效分析等多場(chǎng)景化應(yīng)用，快速響應(yīng)生產(chǎn)中的實(shí)際問題，是企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。
基于這一痛點(diǎn)，美林?jǐn)?shù)據(jù)打造的Tempo人工智能平臺(tái)（簡(jiǎn)稱人工智能平臺(tái)）應(yīng)運(yùn)而生。擁有人工智能平臺(tái)就相當(dāng)于為數(shù)據(jù)裝上了“超級(jí)大腦”，通過集成商業(yè)智能分析、機(jī)器學(xué)習(xí)與大模型能力，可大幅降低AI技術(shù)使用門檻，讓一線工程師無需算法基礎(chǔ)，也能便捷地將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可落地的智能應(yīng)用，賦能多元業(yè)務(wù)場(chǎng)景。據(jù)悉，目前美林?jǐn)?shù)據(jù)的人工智能平臺(tái)已催生出設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)、質(zhì)量?jī)?yōu)化、工藝提升等一系列豐富的落地應(yīng)用，幫助企業(yè)真正將數(shù)據(jù)資源轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。
為了讓落地應(yīng)用更“接地氣”，人工智能平臺(tái)在技術(shù)創(chuàng)新上深度契合企業(yè)的實(shí)際需求。針對(duì)工業(yè)場(chǎng)景的復(fù)雜應(yīng)用，平臺(tái)創(chuàng)新融合了專業(yè)信號(hào)分析能力與機(jī)器學(xué)習(xí)算法。美林?jǐn)?shù)據(jù)智能中心總經(jīng)理趙茅舉例說：“分析機(jī)床主軸振動(dòng)信號(hào)時(shí)，傳統(tǒng)方法僅能判斷出振幅是否超標(biāo)；但人工智能平臺(tái)能結(jié)合歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)故障的早期預(yù)警與預(yù)測(cè)性維護(hù)。”
人工智能平臺(tái)這種“便捷+專業(yè)”的能力，已在多個(gè)行業(yè)落地見效。2023年，一家新能源風(fēng)電企業(yè)借助人工智能平臺(tái)為數(shù)千臺(tái)風(fēng)電機(jī)組構(gòu)建設(shè)備故障智能預(yù)警系統(tǒng)?！跋到y(tǒng)發(fā)出預(yù)警后，我們及時(shí)派人檢修發(fā)現(xiàn)，機(jī)組核心部件潤(rùn)滑不良，有早期磨損的隱患?！逼髽I(yè)負(fù)責(zé)人說，這次及時(shí)預(yù)警，有效避免了停機(jī)損失，幫他們省下了一大筆錢。
如今，美林?jǐn)?shù)據(jù)人工智能平臺(tái)正以輕量化、低門檻、高價(jià)值的方式，全面賦能多元化使用場(chǎng)景。在健康管理領(lǐng)域，人工智能平臺(tái)如同給機(jī)器戴上了“健康手環(huán)”，對(duì)溫度、振動(dòng)、電流等參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控與智能分析，提升設(shè)備使用綜合效率；在質(zhì)量管控領(lǐng)域，它好比工程師的“透視眼”，能從數(shù)百項(xiàng)錯(cuò)綜復(fù)雜的工序參數(shù)中精準(zhǔn)定位影響良品率的關(guān)鍵因素，提升產(chǎn)品質(zhì)量?jī)?yōu)良率。通過不斷釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，人工智能平臺(tái)已成為數(shù)智化轉(zhuǎn)型的“得力引擎”。
從“有數(shù)據(jù)”到“用得好” 打通數(shù)據(jù)應(yīng)用“最后一公里”
技術(shù)平臺(tái)搭建只是起點(diǎn)，如何讓數(shù)據(jù)工具真正用起來、用得好，才是企業(yè)轉(zhuǎn)型成敗的關(guān)鍵。
結(jié)合不同企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)應(yīng)用的不同需求，數(shù)智化轉(zhuǎn)型的最終落腳點(diǎn)，在于推動(dòng)數(shù)據(jù)應(yīng)用真正落地。只有讓更多企業(yè)的員工懂?dāng)?shù)據(jù)、用數(shù)據(jù)，才能釋放數(shù)據(jù)的最大化賦能價(jià)值。
為助力更多企業(yè)提升核心競(jìng)爭(zhēng)力，美林?jǐn)?shù)據(jù)構(gòu)建起從平臺(tái)到培訓(xùn)、從競(jìng)賽到生態(tài)的體系化賦能模式，助力企業(yè)破解數(shù)據(jù)應(yīng)用的“最后一公里”。面向管理層，他們著力聚焦價(jià)值認(rèn)知；面向業(yè)務(wù)骨干，他們強(qiáng)化實(shí)操能力；面向一線員工，他們提供場(chǎng)景化指引，美林?jǐn)?shù)據(jù)依托分層培訓(xùn)體系有效彌補(bǔ)了技術(shù)與業(yè)務(wù)之間的鴻溝，為后續(xù)數(shù)據(jù)深化應(yīng)用奠定了人才基礎(chǔ)。
（美林?jǐn)?shù)據(jù)正在進(jìn)行人才能力培訓(xùn)分享）
除培訓(xùn)賦能之外，美林?jǐn)?shù)據(jù)還積極推動(dòng)“以賽促用”，將其作為激活企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新活力的有效路徑。近年來，他們攜手越來越多的企業(yè)聯(lián)合高校、技術(shù)服務(wù)商等共同舉辦“數(shù)據(jù)+AI創(chuàng)新應(yīng)用競(jìng)賽”，鼓勵(lì)來自生產(chǎn)、質(zhì)量、設(shè)備等崗位的員工，基于真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景提出智能化解決方案，推動(dòng)更多數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景落地，培育了一批懂業(yè)務(wù)、用數(shù)據(jù)的復(fù)合型人才。
隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與智能制造縱深發(fā)展，數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素的價(jià)值日益凸顯，越來越多企業(yè)已意識(shí)到，真正的數(shù)字化不僅是系統(tǒng)上線，而且要構(gòu)建讓數(shù)據(jù)持續(xù)流動(dòng)、循環(huán)增值的運(yùn)行機(jī)制，才能在數(shù)字浪潮中構(gòu)筑起持久競(jìng)爭(zhēng)力。
以數(shù)據(jù)為鑰，這場(chǎng)智造變革的風(fēng)已吹向越來越多的行業(yè)，正加速匯聚成邁向智能化、高端化的時(shí)代浪潮。
文/圖：西安報(bào)業(yè)全媒體記者 王卉
編輯：鄭可昕
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