在全球化競(jìng)爭(zhēng)加劇與“十四五”智能制造規(guī)劃的雙重驅(qū)動(dòng)下，中國(guó)制造業(yè)正面臨從傳統(tǒng)生產(chǎn)模式向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵機(jī)遇期。億信華辰作為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)智能解決方案提供商，憑借19年在數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域的深厚積累，全面擁抱AI技術(shù)浪潮，推出全新AI數(shù)智平臺(tái)，為制造業(yè)企業(yè)打造數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能決策新范式。

行業(yè)背景與轉(zhuǎn)型痛點(diǎn)

當(dāng)前，制造業(yè)正經(jīng)歷著深刻的變革，外部環(huán)境的壓力與內(nèi)部數(shù)據(jù)的困境交織，構(gòu)成了轉(zhuǎn)型升級(jí)過(guò)程中的核心痛點(diǎn)。從外部看，全球化競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，極大地壓縮了傳統(tǒng)制造業(yè)的利潤(rùn)空間；同時(shí)，國(guó)內(nèi)人口紅利的逐漸消失，使得依賴勞動(dòng)力的傳統(tǒng)生產(chǎn)模式難以為繼。更為關(guān)鍵的是，市場(chǎng)消費(fèi)趨勢(shì)正轉(zhuǎn)向個(gè)性化與定制化，這要求企業(yè)必須具備柔性生產(chǎn)能力以快速響應(yīng)多變的需求。

而在企業(yè)內(nèi)部，數(shù)據(jù)層面的挑戰(zhàn)同樣嚴(yán)峻。普遍存在的數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象，導(dǎo)致各業(yè)務(wù)系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)無(wú)法有效流通與整合，信息壁壘高筑。此外，企業(yè)普遍缺乏對(duì)海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)時(shí)序數(shù)據(jù)的有效處理能力，大量有價(jià)值的信息被閑置。最根本的問(wèn)題在于，許多企業(yè)的決策流程仍嚴(yán)重依賴個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，缺乏一套科學(xué)、高效的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策機(jī)制，這使得企業(yè)在瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)中反應(yīng)遲緩，難以抓住發(fā)展先機(jī)。

面對(duì)這些挑戰(zhàn)，制造業(yè)企業(yè)亟需通過(guò)“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+智能決策”的方式實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)。億信華辰提出三階段轉(zhuǎn)型路徑：第一階段夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、打通孤島；第二階段聚焦典型應(yīng)用場(chǎng)景，如質(zhì)檢、排產(chǎn)、能耗優(yōu)化；第三階段全面推廣，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)管理，最終構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能制造新體系。

AI x DATA創(chuàng)新思路

億信華辰AI數(shù)智平臺(tái)以數(shù)據(jù)治理與AI能力雙輪驅(qū)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)從“數(shù)據(jù)能用”到“數(shù)據(jù)好用”的跨越。睿治數(shù)據(jù)治理平臺(tái)基于DCMM、DAMA十大功能領(lǐng)域，提供主數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)管理等全方位數(shù)據(jù)治理能力；AI賦能則實(shí)現(xiàn)元數(shù)據(jù)智能理解、智能問(wèn)數(shù)等人機(jī)交互場(chǎng)景，大幅提升數(shù)據(jù)使用效率。

通過(guò)數(shù)據(jù)治理為AI應(yīng)用提供高質(zhì)量燃料，同時(shí)利用AI技術(shù)反哺數(shù)據(jù)治理的智能化升級(jí)，形成正向循環(huán)的飛輪效應(yīng)。

AI for Data：通過(guò)AI能力智能化識(shí)別元數(shù)據(jù)模型，檢測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，降低數(shù)據(jù)治理人工投入

Data for AI：高質(zhì)量數(shù)據(jù)提升AI模型訓(xùn)練效果，增強(qiáng)數(shù)據(jù)標(biāo)注能力和多模態(tài)數(shù)據(jù)整合能力，構(gòu)建企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用

AI數(shù)智平臺(tái)：3大核心平臺(tái)+2大賦能應(yīng)用

億信華辰AI數(shù)智平臺(tái)構(gòu)建了“基礎(chǔ)層-核心平臺(tái)層-應(yīng)用層”的完整架構(gòu)，通過(guò)三大核心平臺(tái)與兩大賦能應(yīng)用，為制造企業(yè)提供端到端的數(shù)據(jù)智能解決方案。

平臺(tái)1：適配大模型的AI推訓(xùn)一體化平臺(tái)

基于“安全-能力-保障”三元架構(gòu)，提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練到服務(wù)部署的全流程能力。支持云上部署、邊緣部署、混合部署等多種模式，滿足不同企業(yè)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求。

平臺(tái)2：AI數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)質(zhì)量提升和數(shù)據(jù)資產(chǎn)化三大核心功能。通過(guò)智能化元數(shù)據(jù)補(bǔ)充、智能血緣分析、智能ETL等技術(shù)，構(gòu)建企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系，支持12種數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，遠(yuǎn)超傳統(tǒng)的6要素評(píng)估。

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)是打破孤島、釋放價(jià)值的基礎(chǔ)。面對(duì)具身智能等前沿領(lǐng)域，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)難以共享嚴(yán)重制約發(fā)展。統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)能促進(jìn)跨平臺(tái)數(shù)據(jù)流通與復(fù)用，支撐大規(guī)模學(xué)習(xí)與仿真遷移。前瞻性的數(shù)據(jù)治理不僅是解決當(dāng)前問(wèn)題，更是構(gòu)建開(kāi)放生態(tài)、引領(lǐng)未來(lái)技術(shù)創(chuàng)新的戰(zhàn)略舉措。

平臺(tái)3：數(shù)據(jù)智能體開(kāi)發(fā)平臺(tái)

滿足業(yè)務(wù)部門與技術(shù)部門多方面的數(shù)據(jù)智能體開(kāi)發(fā)需求，支持供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)等多個(gè)業(yè)務(wù)方向的場(chǎng)景應(yīng)用構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)AI能力與業(yè)務(wù)場(chǎng)景的深度融合。

該平臺(tái)徹底改變了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)查詢與分析模式。通過(guò)融合AI與數(shù)字人交互技術(shù)，用戶不再需要編寫復(fù)雜的代碼，只需通過(guò)自然語(yǔ)言提問(wèn)，即可快速獲取所需數(shù)據(jù)。平臺(tái)能夠智能地將用戶的提問(wèn)轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)查詢指令，并自動(dòng)生成直觀的數(shù)據(jù)大屏，支持靈活的下鉆分析，幫助用戶深入洞察數(shù)據(jù)背后的業(yè)務(wù)邏輯。

此外，它還具備強(qiáng)大的趨勢(shì)預(yù)測(cè)能力，能夠基于歷史數(shù)據(jù)給出科學(xué)的決策建議，其全引擎支持的架構(gòu)確保了能夠覆蓋企業(yè)各類復(fù)雜的分析需求，讓數(shù)據(jù)分析變得前所未有的簡(jiǎn)單和高效。

作為一個(gè)企業(yè)級(jí)知識(shí)中樞，該平臺(tái)致力于將分散在各個(gè)角落的數(shù)據(jù)和文檔轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的知識(shí)資產(chǎn)。它能夠全量匯聚企業(yè)內(nèi)部的各類數(shù)據(jù)，構(gòu)建統(tǒng)一的知識(shí)庫(kù)。在此基礎(chǔ)上，平臺(tái)化身為智能辦公助手，能夠?qū)崿F(xiàn)公文的自動(dòng)化生成、會(huì)議紀(jì)要的智能提取等功能，極大提升辦公效率。

其強(qiáng)大的“百問(wèn)百答”系統(tǒng)，能夠支持銷售、客服、研發(fā)等多種業(yè)務(wù)場(chǎng)景的知識(shí)應(yīng)用，快速響應(yīng)員工的問(wèn)詢。通過(guò)先進(jìn)的向量庫(kù)存儲(chǔ)技術(shù)，平臺(tái)確保了知識(shí)檢索的高效性與推理的準(zhǔn)確性，讓隱性知識(shí)顯性化，讓企業(yè)智慧得以傳承和復(fù)用。

方案落地與價(jià)值體現(xiàn)

案例1：某機(jī)械制造企業(yè)數(shù)據(jù)治理實(shí)踐

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該企業(yè)是一家飛機(jī)零部件生產(chǎn)和維修公司，在實(shí)施前面臨著嚴(yán)峻的數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn)，其數(shù)據(jù)架構(gòu)不完善，在DCMM評(píng)估中僅為二級(jí)水平，同時(shí)存在數(shù)據(jù)未入倉(cāng)、系統(tǒng)間數(shù)據(jù)嚴(yán)重割裂、生產(chǎn)與質(zhì)量流程無(wú)法有效跟蹤溯源等核心問(wèn)題。

通過(guò)引入億信華辰的數(shù)據(jù)治理方案，企業(yè)成功打通了生產(chǎn)端與企業(yè)端的各方面數(shù)據(jù)，構(gòu)建了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖。這不僅顯著提升了其整體數(shù)據(jù)管理體系的成熟度，更重要的是在全廠范圍內(nèi)培養(yǎng)了數(shù)據(jù)思維，并基于高質(zhì)量數(shù)據(jù)構(gòu)建了多個(gè)數(shù)據(jù)賦能應(yīng)用場(chǎng)景，為精細(xì)化運(yùn)營(yíng)和智能決策奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

案例2：某省電力綠鏈云網(wǎng)數(shù)智中心

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該項(xiàng)目旨在解決全省電力系統(tǒng)在物資管理方面存在的諸多難題，例如庫(kù)存管理效率低下、跨地市物資調(diào)配響應(yīng)緩慢（傳統(tǒng)流程需2天），以及各業(yè)務(wù)系統(tǒng)間存在超過(guò)200項(xiàng)指標(biāo)定義沖突等問(wèn)題。億信華辰為其提供了“三位一體”的平臺(tái)解決方案，并采用“三橫三縱”的實(shí)施策略，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)治理、平臺(tái)支撐與業(yè)務(wù)賦能的有機(jī)統(tǒng)一。

項(xiàng)目實(shí)施后成效顯著：報(bào)表搭建時(shí)間從原先的7天大幅縮短至半天；超過(guò)200項(xiàng)沖突的業(yè)務(wù)指標(biāo)定義得到統(tǒng)一；跨地市的庫(kù)存調(diào)撥響應(yīng)時(shí)間從2天縮短至實(shí)時(shí)；并成功在全系統(tǒng)內(nèi)落地了數(shù)據(jù)主人責(zé)任制。通過(guò)AI數(shù)智平臺(tái)的實(shí)施，該電力企業(yè)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)血緣分析、供應(yīng)鏈大屏整體監(jiān)控等關(guān)鍵應(yīng)用，從定性和定量?jī)蓚€(gè)維度全面提升了運(yùn)營(yíng)效率與決策質(zhì)量。

結(jié)語(yǔ)：億信華辰始終致力于以數(shù)據(jù)智能技術(shù)賦能制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，通過(guò)AI數(shù)智平臺(tái)幫助企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能決策體系，實(shí)現(xiàn)從經(jīng)驗(yàn)決策到數(shù)據(jù)決策的根本轉(zhuǎn)變，為制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展注入新動(dòng)能。無(wú)論您是面臨數(shù)據(jù)治理挑戰(zhàn)，還是希望通過(guò)AI技術(shù)提升決策效率，億信華辰都能為您提供定制化的解決方案。

END