制造业数字化转型的目的与架构性思路
制造业数字化转型的基本目的
我国是制造业大国，制造历史悠久，大部分企业或多或少会上一些基础信息化系统，沉淀了大量的历史数据。因此，当前制造企业想要数字化转型、迈出数据工厂第一步的重点，是将各个系统的数据打通，建立统一的数据分析处理和可视化平台，实现基于数据的精细化运营和预测决策。
在帮助制造业数字化转型过程中，数理万机总结出了通过数据可以实现的普遍目的：
1、管理员驾驶舱
“驾驶舱”系统可以帮助制造企业管理人员快速了解生产、检验、库存、交付等全局性的经营情况，以提高决策准确性和时效性。
2、降低生产和库存成本
数据可以帮助制造企业实现更加精细化的生产检验、不良统计、库存管理等，降低生产和库存成本以及包装、仓储等费用。
3、提高工作效率
制造企业可以用数据来提高管理传达和员工的工作效率。比如，数据分析能用来研究生产车间的检验合格率，通过这些信息快速定位不良原因，并及时做出调整。
4、打破各部门的数据孤岛，使其更好的合作
数据能让信息更有用，让管理更高效，让团队在工作中能够发挥更好的工作效果。便于各部门加强协作，减少跨部门沟通的成本，塑造快速的反馈机制。同时每个员工能根据情况及时调整工作行为，提升团队协作效率。
制造业数字化转型架构性思路
结合对众多制造企业客户的建设和服务经验，数理万机总结出了一套制造业数字化转型架构性思路。
1、整体架构
首先就是要构建统一的数据管理模式，将各自数据进行统一的整合与处理，让原本离散的数据聚合，再释放商业价值。相当于构建一个企业相对完整的数据体系，让企业老板或者管理层可以利用它实现企业经营决策或生产、财务、市场等领域的战略目标。
2、技术架构
有了整体架构后，就要针对制造业的实际场景和需求，搭建技术架构。
（1）数据源层：对接不同信息系统和渠道的数据，实现异构数据源关联整合。
（2）ETL：定义统一数据API标准接口，进行数据清洗、转换、装载等。
（3）仓库集市层：将经过ETL后的明细数据在数据仓库中以星型或雪花型的模型进行存储，并根据业务分析主题的需求，对数据模型主题划分后，导入数理万机数据集市中做运算的加速处理。
（4）应用层：面向不同层级的业务人员和分析主题需求，建立即席查询、多维分析、数据报告、深度分析等丰富的数据应用场景。
（5）展现层：以丰富美观的图表展现方式，灵活多变的交互方式，将分析结果呈现给决策层、管理层和业务用户，所有用户都可以通过主流浏览器或移动终端来访问系统。
3、构建制造企业数据应用生态系统
在数据应用层面，最重要的是搭建适合制造企业自己的应用场景。可以考虑构建从供应链、生产、检验、仓库、物流等核心业务场景的数据应用，再结合一些财务、人力、市场等管理流程应用。用这套体系，即可满足大部分企业的需求。
一方面，这么做可以帮助提升生产效率，把控生产质量，推动产品的创新力；另一方面，能帮助提升企业内部数据能力，将数据转化为经营策略，提升企业的商业决策水平，降低企业经营的风险。
以此来带动业务和管理的价值实现，形成良性循环，真正发挥数据带来的巨大价值。
