转型阶段

控制

描述

此基础阶段涉及建立强大的标准化自动化和控制系统，包括 PLC、DCS、HMI 和 SCADA 系统，用于管理设备行为和过程执行。通过实现控制层的现代化，您可以确保可重复、可预测的作，并创建第一层数字就绪。这是可靠性和一致性的起点。

挑战

许多制造商仍然使用传统的 PLC/DCS、孤立的 HMI 或过时的 SCADA 系统，这些系统通常缺乏跨设备和生产线的可见性、可扩展性或一致的逻辑。这些差距会导致频繁的停机、故障排除延迟，并抑制与更高级别数字系统集成的能力。

效益

升级和标准化控制基础设施可以提高系统正常运行时间，简化诊断，并为数字集成奠定基础。它支持更快的故障排除、更平稳的扩展，并为实时数据收集和优化工作打开了大门。

连接

描述

连接阶段：把“各自为政”的机器变成互联资产，使设备之间、设备与企业系统之间实时互通。通过工业网络、安全的 OT/IT 融合，以及 OPC UA、MQTT、EtherNet/IP 等标准化通信协议，所有数据在车间内无缝流动，形成贯穿全厂的数字主线。

挑战

老旧设备往往没有互联的能力，而新系统也因协议不兼容或网络安全顾虑难以整合。缺少可扩展且安全的通信层，数据就被困在孤岛，跨系统协同几乎无从谈起。

效益

互联工厂让实时监测、远程访问成为可能，并可无缝对接 MES、ERP 与云平台；由此减少人工录入、提升事件响应速度，也为智能工厂建设打下坚实基础。

收集

描述

数据收集的重点是捕获运营、质量、维护和环境数据，不仅要连续，而且要准确、准确地收集数据。它涉及部署传感器、配置标签、定义频率以及确保时间戳和单位一致性，以便下游系统接收到的是可靠实用的实时资产。

挑战

制造商常陷入两极：采集不足，或泛滥冗余；更甚的是，采集的数据完全错误。命名不一、结构缺失、缺乏上下文，纵有顶尖分析工具亦束手无策。

效益

当有意识地收集数据并结合上下文收集时，它就会成为一种强大的资源。高度完整性的数据支持实时决策、历史分析和预测建模，确保正确的人员在正确的时间获得正确的信息。

模型

描述

建模将收集的数据组织到一个逻辑结构中，通常基于物理设备、流程或组织层次结构。这可能采用统一命名空间 （UNS）、基于 ISA-95 的资产模型或支持可扩展集成和可重用逻辑的语义标记架构的形式。

挑战

如果没有统一的数据模型，组织将遭受标签不一致、逻辑冗余和报告不兼容的问题。这种不一致会产生技术债务，增加维护工作，并阻碍跨生产线或工厂扩展的能力。

效益

强大的数据模型可确保每个系统都使用相同的语言。它支持更快的系统集成，简化报告，加速分析和数据看板的部署，并随着时间的推移提高数字基础设施的可维护性。

存储

描述

正确存储数据不仅仅涉及记录数据。这是关于定义应该存储什么、存储多长时间以及在哪里存储;无论是在本地历史数据库、企业数据库还是可扩展的云平台中。此阶段可确保数据可访问、安全，并且保留期与法规、运营和商业智能需求保持一致。

挑战

存储不当，无论是缺少时间戳、查询能力差还是过度依赖电子表格，都会使数据难以访问且无法信任。如果没有数据治理和存储策略，可扩展性、可追溯性和审计准备情况就会受到影响。

效益

有了正确的架构，数据就会成为宝贵的企业资产。团队可以访问历史趋势、支持数据看板、支持根本原因分析以及提供 AI/ML 工具。存储策略成为长期数字化增长的支柱。

可视化

描述

可视化通过数据看板、HMI/SCADA 屏幕和特定于角色的界面将原始数据转化为直观的见解。无论是在工厂车间还是在会议室，可视化工具都能帮助作员、工程师和高管实时了解正在发生的事情及其发生的原因。

挑战

如果没有深思熟虑的可视化，数据过载、不一致的显示或令人困惑的 KPI 可能会导致决策疲劳或参与度低下。静态数据看板和非上下文警报通常会导致系统未充分利用和对数据的信任度有限。

效益

有效的可视化为复杂系统带来清晰度和参与度。它使用户能够发现趋势，更快地响应问题，并做出明智的决策，从而提高工作效率和质量。量身定制的可视化提高了系统采用率和运营透明度。

分析

描述

分析阶段介绍使用数据进行结构化问题解决。从简单的趋势比较到高级根本原因分析，此阶段使用统计工具、BI 平台和领域知识来识别以前不可见的瓶颈、低效和模式。

挑战

许多组织都在努力超越基本报告。如果没有分析框架、历史背景或具有数据素养的员工队伍，就很难将原始数据转化为可行的改进。

效益

结构化分析支持主动解决问题。它有助于确定改进机会的优先级，验证运营理论，并确定浪费、停机或可变性的原因;在预测策略和规范策略之间架起一座桥梁。

优化

描述

优化是数字化之旅的巅峰：洞察触发驱动，改进变得持续。借助 AI/ML、闭环反馈、自动化与绩效基准，持续放大产能、效率与质量，并以可持续、可扩展的方式固化优势。

挑战

如果没有集成的系统和敏捷的流程，大多数组织都难以持续适应和改进。由于缺乏可见性、数据信任或组织一致性，优化工作经常停滞不前。

效益

优化可提供持续的竞争优势。通过使用数据不断改进流程、自动化决策和指导投资，您可以实现更高的收益、更低的成本以及具有弹性、面向未来的运营。