确定场景价值

　　企业应首先考虑通过智能制造实现什么目标、当前业务模式和产品是否要创新，再据此做核心业务流程的再造，最后评估智能制造带来的新业务模式、新业务流程的价值。

IT与OT融合的顶层架构设计

　　OT和IT的融合是未来成功实现智能制造的基础。此外，企业智能制造转型的成功首先依赖于前瞻性的顶层设计，从这一阶段就开始关注变革的影响及应对策略。

务实数字化基础

　　智能制造需要企业在生产全过程数字化的基础上实现智能化，因此需要企业自动化设备和产线、信息系统架构、通信基础设施、安全保障等方面具备坚实的基础。

　　领先企业通过部署数控机床、工业协作机器人、增材制造装备等智能设备以及智能产线实现无人车间，再通过物联网或工业互联网架构、电子看板等建立核心生产系统的数字化基础。

　　对于其他企业来说，从生产自动化入手将是趸实数字化基础的突破口，在生产自动化的基础上，企业可以着手通过部署IOT、5G通信网络等基础设施以实现智能产线、车间以及信息系统的互联互通。

引入核心应用

　　目前，产品生命周期管理（PLM）、企业资源计划（ERP）、高级计划与排程（APS）、制造执行系统（MES）等智能制造必需的核心应用系统并未得到普及。

　　为了加速智能制造进程，当制定了发展规划、务实数字化基础后，制造企业应积极投资于核心应用系统。尤其是在新冠疫情后，制造企业应更加关注管理创新能力提升和供应链弹性部署。因此，ERP、PLM、MES、供应链管理系统（SCM）等智能制造核心应用部署应成为企业智能制造建设要务。

实现系统互联和数据集成

　　目前，制造企业数据孤岛、系统割裂导致不同部门之间的数字化对抗情况严重，造成企业重复投资，智能制造为企业收入带来的回报远低于预期。因此，实现系统互联互通和数据集成将促进企业的跨业务单元和职能部门进行协作，实现价值最大化和全面智能化。

　　现阶段企业智能制造发展的关键在于实现从设备层到工厂层甚至到外部企业的数据纵向集成，以及跨业务部门和组织、跨资源要素的数据横向集成，最终融合成数据闭环系统，即形成所谓的数据供应链。

建立持续创新的数字化组织和能力

　　持续创新的体系架构和数字化组织在实现智能制造价值目标中扮演重要角色。智能制造的持续演进需要企业尽可能地提高组织架构的灵活性与响应能力，并充分发挥员工潜能，即建立柔性组织。在柔性组织中，组织将更为扁平，这样才可以随着业务需求变化而动态匹配人才生态系统。柔性组织需要在“一把手”的带领下，激发员工人人参与的积极性，基于业务需求和员工的能力灵活调动，以满足智能制造持续发展的需求。

动脉数字化车间解决方案

1MES应用效果

　　赋能工业制造企业，提供包括制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、工作中心/设备管理、工具工装管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等管理模块，为企业打造一个扎实、可靠、全面、可行的制造协同管理平台。

２SCADA系统效果

　　SCADA自动从机台设备控制器采集设备的各种信息，管理者可通过网络直接得知所有设备的信息，如设备的实时状态、运行时间、加工工件数量等，并可依据各种详细的分析报告做出决策。