当前，全球制造业正在进行全方位、多层次的数字化转型，特别是工业互联网、工业大数据、工业云等新一代信息网络技术的全方位渗透。然而，我国中小企业信息化建设总体仍处于起步阶段，在全国4200多万户中小企业中，仅有30%的中小企业能够利用信息技术开展生产管理和市场营销活动，只有10%左右实施了ERP和CRM方案，6%左右实施了SCM方案，绝大多数企业的信息化水平仍停留在文字处理、财务管理等，局域网的应用也主要处在信息共享层面上，生产控制方面的应用较少。中小企业面临着生存与发展的严峻挑战，加快信息化建设是中小企业提升竞争力、摆脱衰退阴影的有效途径。
某高端装备零部件制造企业客户优质，订单多，但是公司整体效益低下。主要面临的问题是订单生产周期长，客户订单无法按时交付，内部生产计划组织混乱，产能不足，资源整体利用率差，同时特种合金材料零部件的定制化生产与精密加工对企业的协同设计、协同生产、协同供应链提出了更高的要求，大量的研发设计、材料检测、供应链协同、生产加工数据需要记录、分析、反馈、决策。
1.产品定制化需求程度高，但工厂内部整体响应速度满足不了客户交期。
2.计划统筹与组织能力弱化，造成各生产工序脱节，生产协同性差。
3.车间生产加工与计划脱节，生产数据不透明，潜在浪费严重，生产成本居高不下。如无法对设备、人员的生产效率进行有效评估，管理精细度低。
基于上述问题，数字云工厂建设项目整体规划以底层的工业级网络搭建与条码数据采集为技术支撑，以各生产要素集成的数字化工位搭建为系统核心，车间级综合数字化管理平台为数据应用载体，以工业级微应用APP为数字化系统的重要延伸。助力企业全方位数字化改造升级，实现降本增效的目标。
总体架构主要分为：生产流程层、设备联网与数采层、数据中心模型层、应用平台与微应用层，实现端到端的数据集成与应用。
1.生产流程再造
生产流程层的合理性决定系统的价值性，首先要做的就是利用精益思想对流程进行梳理、诊断和优化。使用价值流程图对流程进行分析，进行流程建模仿真与模型设计，识别系统TOC流程点与缺失项，进一步定义数字化匹配的标准业务流与工艺流、过程流，进行由上而下的公司级、工厂级、车间级、工位级的流程标准化。
2.设备联网与数据采集
将设备接入网络，通过EverMonitor智能采集终端实现对设备的加工参数、设备状态、故障分析与预警等实时数据的采集与应用。将采集的数据存储到数据中心模型集成库，经过几百种工业技术、管理技术、机器学习、数理统计的算法，对历史数据、 实时数据、时序数据进行聚类、关联和预测分析。最终，集成人员、设备、物料、工具、方法等生产要素建立以设备加工中心为核心的数字工位，并实现远程的控制与设备预防性生命周期分析。
3.数字化协同制造平台
基于设备联网与数据采集，建立由订单开始-订单统筹-订单执行-订单交付完整的数字化制造管理协同平台，综合计划管理、品质管理、工艺管理、物料管理、人员管理、效率管理等多个模块及功能应用，对材料研发设计大数据进行深度应用，实现对车间的全方位的数字化升级管理。在合金材料的研发设计、材料质量监测评价、材料冶炼与加工制造各个环节针对特定场景进行了数字化管理应用的开发，例如：
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研发设计数字化仿真：
合金材料的成分设计基于数字化软件进行高通量计算，实现数字化仿真模拟应用，建立试样工艺参数模型，提高材料研发的速度和准度；
·材料检测评价智能分析：
对检测设备进行数据采集，实现智能化检测与评价，建立材料性能检测评价数据库；
·材料制造智能监控预警：
设备联网并实时监测材料车间的冶炼、热处理设备，监控炉温曲线等工艺参数，实现预制造警功能。
同时，在通过数字化技术优化价值流的基础上，为企业在可视化层面搭建数字化运营管理中心实时识别企业管理问题与预警，提升企业管理效率。
4.微应用与服务
基于企业用户的使用场景，建立移动端的工业APP微应用服务，方便操作员工在车间进行操作，同时帮助公司管理层随时随地掌握工厂动态，实现端到端的数据集成与应用，快速有效的解决实际问题。
1.制造速度提升
通过订单的数字化车间管理平台，减少研发、设计、工艺、采购、生产之间的信息不协同问题，提高计划组织的准确性，产品的平均生产周期由 5~6 个月左右缩短到1~3个月；产品的准时交付率由 47%提升至 75% ；
2.生产成本下降
通过生产制造的实时数据采集，产品标准工时数据可以实时分析，并生成人均产出和效率报表；报废率、不良率等指标可视化，制造成本数据能够实时核算与分析、预警，产品的单位制造成本降低 5%~15% 。
3.效率提升
制造数据的可视化与领导驾驶舱的搭建，为运营决策提供大量的数据支撑，并为管理者提供KPI管理实时工具，降低管理难度，提升管理效率，异常问题关闭率由 57%提升至 94%。
离散型制造企业：机械加工行业、装备制造行业、电子行业
