数字化转型 Digital Transformation
  • 全栈实力
  • 产品全面
  • 合作共赢
合作模式
  • 企业级
    双方产品融合 业务升级
  • 行业级
    实现行业标准化 解决方案
  • 业务级
    专注实现应用 快速交付
  • 项目级
    聚焦需求 个性化定制解决方案
难点
快速实现业务价值是数字化顶层设计的难点。前期部署、业务改造、数据积累、调研分析等都是需要长期规划的大工程。
制定转型设计是开端也是核心:保证转型目标有效落地,具备可实施性;同时保证转型可持续发展。
通过综合评估企业现状,分析业务需求,对标行业实践,发现转型的业务价值,找准转型突破口。
转型设计
组织架构
业务架构 应用架构
管理数据 业务数据
数据设计
打通数据“孤岛”
部门、业务组群决策有局限性
业务割裂、数据“孤岛”
数据相关联、形成积累,分析后为更多决策提供更有效依据
数据“端到端”链接,反哺业务创新
流程架构搭建及流程改造 企业数字化转型流程架构的搭建,横向实现各业务部门的流程打通,纵向实现从业务领域、业务模块、核心管控点直至功能及数据目录的颗粒度下沉,为数字化转型的实操提供有效基准及依据。
纵向层级 横向层级
业务应用构架设计 基于变革管理要求进行应用架构的设计及适配改造,打通业务流、数据流,构建高效、敏捷的协同机制。基于数字化的链接及聚合特性,帮助企业打破信息“孤岛", 提升系统的整体应用效率。
数据治理 数据治理与企业数字化转型相辅相成,业务模式的调整对数据从准确性、 及时性、安全性等诸多方面提高了要求。企业对于数据的态度应由原来的应对型变为主动型。
  • 1
    元数据管理
    包括元数据采集、血缘分析、影响分析等。
  • 2
    数据标准管理
    制定数据管理标准,定义管理职责及分工。
  • 3
    标准质量管理
    制定数据质量管理规则、质量检查标准。
  • 4
    数据集成管理
    制定数据集成关系图、数据流向图,用于数据处理、数据加工及数据汇集。
  • 5
    数据资产管理
    建立企业数据资产库,提供数据资产服务。
  • 6
    数据安全管理
    制定数据管理权限,定义脱敏内容及加密内容。
  • 7
    数据生命周期管理
    建立数据全生命周期履历管理机制。
  • 8
    主数据管理
    制定主数据管理目录,建立数据申请、审核、发布、修改等内容等管理机制。
  • 9
    数据模型
    提高数据的合理分布和使用。
  • 10
    数据分布和存储
    制定系统及数据分布规则,管理主数据及参考数据。
数字化预防维护
理念
通过专业人员、先进软件产品和强大的维护工具为企业提供专业、快速、标准的预防性维护服务,从而达到设备故障预判、提高设备稳定性和可用性的目的。
优势
  • 系统的算法
    基于专业经验 深入分析与评估 专业评估标准
  • 专业的工具
    维护软件与服务平台 多维度快速、专业的工具
  • 全面的产品类型
    工业网络和总线系统 成熟远程运维产品
  • 优化的维护时间
    专业产品缩短执行时间 减少维护时间提高效率
用户体验
1.减少非计划性停机:提早发现设备问题,延长设备使用寿命 2.维护数据清晰透明:通过数字化维护手段,全面了解设备状态 3.节省停机维护时间:大幅减少设备维护时间,减少停机时间 4.提高设备生产效率:提高设备效率、减少维护成本
智能制造的IT基础架构
应用
大数据分析
Big Data Analysis
供应链协同
Supply Chain Collaboration
生产协同
Production Collaboration
数据处理 (计算)
工厂数据虚拟化
Factory Virtualization
数据中心&云
Data Center & Cloud
M2M &雾计算
M2M & Fog Computing
软件定义的 联工厂基础架构
工厂无线
Factory Wireless
工厂安全
Factory Security
工厂自动化网络
Factory Automation Network