制造技术为企业盈利与竞争力带来前所未有的变革。近期重塑制造业的技术包括大数据、物联网、3D打印与人工智能。 但技术演进加速，不断涌现提升工厂生产力与利润的新路径。 本文揭示2020年将革命性改变工业生产格局的四大技术趋势： 1. 机器人流程自动化（RPA） 是什么？ 这项日益变革性的技术，让任何人配置计算机软件，使“机器人”在数字系统中模拟并集成人机交互动作，运行工业或商业流程。 RPA作为颠覆性精密系统，将传统ERP推向新高度，赋予机器学习能力，最大化自动化效能。 用途？ RPA以极低成本与时间实现自动化。非侵入式特性利用现有基建，不破坏底层系统（替换极其复杂昂贵）。 RPA成

Nexus Integra是集成运营平台，连接所有设备与系统，以大数据技术处理，提供统一运营框架监控与分析业务。 依托AI与机器学习支持的数据分析层，优化成本、盈利业务，实现企业与商业模式360°可视化。 平台基于开源技术，灵活模块化管理所有设施。可配置特性与易用性赋予企业完全自主权，随生产变化自主获取、管理、可视化资产与数据。 为促进生产优化，Nexus Integra提供API服务集，便利资源开发扩展，降低生产成本。 Nexus Integra如何运作？ Nexus Integra是软件产品平台，将海量结构化/非结构化多数据源摄入大数据库。这些独立、常被孤岛隔离的数据被统一、结构化

增材制造是模拟向数字工业流程转型的成果之一。指通过序列化、通常逐层制造物体的技术集合。 最基础的增材制造技术当属3D打印，功能有限，适合个人、初创或小型设计师/开发者。 但其他增材制造技术支持更复杂制造，可用金属或生物材料，对工业生产极具价值。 工作原理 增材制造利用计算机辅助设计（CAD）软件或3D物体扫描器驱动硬件，按精确几何形状逐层沉积材料。 之称“增材”，因材料通过精确层序列添加，区别于传统“减材”制造（从实心块去除材料成型）。 该术语涵盖能力与应用差异巨大的多种工艺（树脂基、粉末、直接材料喷射等），须研究各技术功能差异，按应用选型。 增材制造在工业中的应用 基础增材制造技

从单一中心系统监控所有生产节点，已成为工业企业的挑战与刚需——至少对于那些想在疫情等难控局面下维持生产力水平的组织而言。 MES（制造执行系统）等企业管理系统能有效管理生产流程。但要全面管控生产、拥有战略与业务决策的全局视野，MES需借助集成运营平台。本文详述如何实现。 MES与集成运营平台的关系 MES等系统可利用集成运营平台动态提取并反馈核心数据，提供资产实时信息与监控。 通过公开Web REST API，平台与MES等应用建立双向通信通道，信息双向流动。应用竞争力与生产力随之提升，强化其提升行业竞争力与盈利能力的角色。 MES与集成运营平台的差异 MES系统 MES是最常见的生

真正的数字化转型必须因地制宜，依据各行业、各企业的需求及数字化成熟度，制定个性化转型规划。 数字化除技术基建升级外，更要求企业文化变革。决心转型的行业须投入时间重塑架构、方法论与流程。 因此，各工业领域组织需依托数字化专家第三方指引前行。此类战略联盟提供特定技术与行业的专业知识。 本文对比实现企业数字化转型的两大技术路径：定制化解决方案/开发与成熟软件产品/平台。两种情况下，咨询评估环节均不可或缺。 软件产品与定制开发的区别 定制化解决方案开发 部分数字化转型服务商在初步咨询后，按客户即时需求开发解决方案或管理平台（SCADA、MES等）。 与运营平台不同，此类方案基于当前需求构建

工业领域的数字孪生，是指在数字平台上映射物理资产模型，创建任意物理对象或流程的虚拟副本。 建模基于海量设计、制造、检测、维修、传感器与运营数据，并随资产数据持续更新。 工业向4.0演进意味着向高效能源与智能管理系统转型。数字孪生成为电力等行业关键拼图，因其能管控网络分布式能源资源，提供数据分析与可视化软件。 数字孪生在能源领域的应用 数字孪生赋能能源资源的智能管理。电力运营商可在不干扰物理资产运行的前提下，操控数字资产条件进行场景规划。 此外，它支持近乎实时地理解并建模电厂等设施的性能，表征其状态、运行或位置。这对规划分布式能源资源（如光伏板）接入电网的公用事业公司极具价值。 对电力

边缘计算是部署在网络边缘的微型数据中心系统，实现数据在源头附近的高效本地处理。 应用于生产工厂等企业设施，该基础设施可由服务商托管，大幅改善连接性。它精简云端流程，提供即时处理分析，实现更高分析速度。 本文总结边缘计算对工业的核心价值，并通过实例解析其运作机制。 边缘计算与云计算的关系 两种架构形态多样。云计算将数据或处理卸载至远程数据中心（公有/私有/混合）。 边缘计算将数据或处理卸载至非传统数据中心，在地理与网络拓扑上更接近终端用户。这实现了云计算无法达到的延迟与吞吐水平。 边缘计算是云的延伸，二者共同构成工业4.0支柱之一。互补配置下，二者结合提供专业化处理体验，特别适合连接受

物联网与大数据是企业及组织数字化转型的关键支撑，助力其在多变经济环境中保持领先。数字化转型借新技术重塑竞争力。 本文深度解析二者异同与关联，揭示大数据与物联网平台实现最佳技术与生产绩效的关键要素与差异化特征。 大数据与物联网的关系 现代技术生成的30-50 TB至数 PB数据集，缺乏合适工具难以驾驭。 现实中的设备、穿戴装备、机器通过物联网互联，成为大数据主要来源，叠加人工输入，形成复杂系统：数据分散、分析困难。 技术高速演进下，物联网平台的真正挑战在于：不仅满足当下需求，更要预判企业未来所需，成为增长基石。 Nexus Integra：强大的优化工具 一体化集成 Nexus In

新冠疫情暴露了供应链的短板与脆弱性。大型商超无法承接销售高峰，导致市场供给不足。 本文将探讨当前供应链管理现状，以及企业如何通过自动化解决方案，在应对峰值工作量、缺货等挑战时，实现全流程的产能与效率提升。 当前供应链管理现状 供应链包含多元流程。支撑供应链管理的六大核心环节： 计划：执行任务与流程的首要步骤，需确立准则与参数，以达成目标并满足供应链需求。 采购：选定供应商后，监控供应流程，掌握物料在途与库存状态。 制造：计划与采购后的核心环节。协调原料接收、产品制造、质检、发货准备与交付排程。 交付：涵盖将产品送达消费者的全过程，从订单协调、排程、配送至开票。 退货：回收过剩、不良或缺陷

人工智能正在改变工业运作的模式，这种变革源于人机交互的新形态。这场被称为工业4.0的工业革命，其核心特征是智能工厂——人类与网络物理系统在云端协同交互。 AI在工业4.0中的应用 人工智能已成为重塑组织管理与商业模式的最具颠覆性技术。其在工业4.0中的主要应用包括： OEE优化：通过预测性维修与维护，提升设备综合效率。 质量4.0：依托运营卓越，持续改进生产质量。 生成式设计：借助AI与自动化算法，同时生成多个满足同一目标的设计方案。 机器人技术：协作机器人辅助操作员，使其从繁琐或高精度任务中解放出来。 但谁来操控这些基于算法运行的机器？ 只有当人力资本具备数据处理、编程与系统操作能力

应用大数据技术或许是当今大多数高管心中最重要项目，皆对数据变现抱高期望。但极高比例失败。具体说，据Gartner、NewVantage Partners等战略大数据专业顾问近年关于企业大数据实施研究汇编，约80%大数据项目失败。首要问题是为什么？ 数据项目失败原因 数据显示：企业投资启动大数据项目，许多未获价值。项目停滞常见原因： • 战略目标与技术技能错位：实施此类项目首要是理解真实业务问题、从一开始准确评估风险。无清晰问题分析、无与数据策略对齐的明确目标启动项目，将蒙蔽战略视野、导致项目失败。 • 基础设施与资源缺乏：大数据项目需要坚实基建与关键资源，尤指人才。试图在未覆盖这些关键职能前推

业务流程管理（BPM）是提供公司业务流程完全可见性的软件与服务集合。它是管理与自动化系统，可用于引导这些流程、最大化业务价值。 BPM为何有帮助？ BPM帮助公司控制物料、财务、人力与技术资源。此外，为内外部业务功能奠定基础。 由BPM管理的流程因能检测故障及其成因而更高效。 此外，BPM帮助组织不同部分高效有效协同达成共同目标。 如何实施业务流程管理？ BPM概念包含工业/商业流程分析、自动化、优化、工作流设计与业务战略。必须设计实施计划并适配各业务独特特性。 实施BPM的6个必要步骤： 1. 识别各部门正在进行的众多流程。识别后，建立指标考察每个当前流程及其目标。这将定义项目方向与组成领域

OEE（总设备效率）是评估制造商运营使用效率的最佳实践指标。它识别计划生产时间中真正高产的百分比。 若正确准确计算解读，此公式能显著最大化您的生产。通过衡量绩效并据此行动，我们可解决运营问题、实现持续流程改善。 如何运作？ OEE作为生产基准，100%代表完美生产。意味着满足以下条件： 仅生产合格零件。 用最短可能时间。 零停机或闲置。为解读OEE标准值，有若干通用基准按分数确定生产效率水平，虽对每家工厂主观。这些是： 100%：完美生产。 85%：适宜长期目标。 60%：表明有巨大改进空间。 40%：易改进的低分。 OEE由哪些部分组成？ OEE计算将TPM（全员生产维护）的6大损失

新冠疫情前，波动性已成供应链与制造领导者的信条。现在，企业适应新常态，一个不可或缺的长期问题浮现：制造企业如何克服疫情危机引发的问题？ 冠状病毒危机为制造商通过数字化强化业务、成为智能工厂提供了新紧迫感。这涉及重塑传统制造诸多层面：从产线到工厂再到供应链。 想知道是否准备好成为智能工厂、了解构成技术，别错过我们关于智能工厂的文章。 为何现在比以往更必要？ 制造流程效率与敏捷性的两个关键点： 工厂内部系统集成。 连接生产系统内所有要素。 实体与合作伙伴协作。 创建战略联盟与协作生态系统。   这两方面必须应用于全业务路径：从产品服务到运营员工发展。 数字化创造更具弹性的供应链，能

如今供应链管理中仍充斥永久僵化程序。随全球消费市场扩张、现代客户供应商需求演进，供应链管理复杂性必然上升，环境日益动荡不可预测。 僵化管理系统不让我们释放供应链全部潜力，使其脆弱低效、阻断潜在收益。这在许多情况下是导致众多公司与生产工厂注定失败的原因。 因此我们提出五种有效方式，若正确实施将加速您的供应链。 1. 引入自动化 传统系统缓慢、难适应变化、常无法响应突发需求供应变化。自动化通过系统化制造流程部分或全部工作流，将其转化为快速高效、错误概率无限低的流程。 订单履行与供应商关系中，基于数字技术的智能合约是最高效方案。去中心化运营让各方无需第三方即可验证对方合规。同这些合约一样，关键技术可

在改变工业的新一代技术中，数字孪生正成为生产线流行应用。 随着更多组织投资智能设备与数字能力以保持竞争优势，数字孪生在工业环境重要性日益凸显。 它们作为拥有实时历史数据与传感器分析的计算机软件等价物。具备虚拟化模拟维护任务与工作的能力，将工业维护推向新高度。 邀请阅读我们关于数字孪生的文章深度了解其运作。   不间断资产管理 组织通过数字孪生，可在资产本身作业前，确定优化资产性能、最大化寿命所需的干预与维护。 与其他维护类型不同，它避免中断停机，支持对资产做更明智决策。想深入了解工业维护类型技术，别错过我们关于智能工厂工业维护重要性的文章。 资产数字孪生能读取放置在关键工厂设备与现场

随着世界更互联、数字平台更复杂，许多商业模式已构建中央基建，实现生产者、消费者与全价值链自动化高效交互。这种更开放网络化的价值流正影响生产方式，推向新高度。 这些平台让小得多的公司无需全球投资基建与自有供应链即可参与全球贸易。但需整个生产链高度控制与自动化，如何实现？ 若想了解本地与云服务器安全更多，请阅读我们另一篇文章。 本地孤立平台 包含什么？ 本地平台通常由PLC（电力线通信）作为可编程逻辑控制器，配合其他数据处理工具（如SCADA、MES）。 PLC是数字化操作设备，使用内存存储指令实现特定控制功能，通过设备与过程的数字/模拟输入输出。 然而PLC本身仅能因编程指令自动化。真正增值、

工业自动化跨越式发展，已成保障企业未来竞争力的必然。 工业4.0或连接自动化工业，让任何工业组织获取生产详细信息成为可能。得益于现代设备，工厂管理者可随地轻松访问关键数据信息，实现远程生产控制。 当下企业需全年无休7×24小时可用以保障效率。特别是COVID-19等情境下，企业必须拥有灵活技术与方法论，以在远程条件下将生产减少降至最低。 若IT发展与自动化不足，将成为此目标及内部执行任务的障碍。 理解远程控制的目的与效益是利用此技术的第一步。 下文描述远程控制生产流程的主要优势。 远程生产控制的优势： 1. 高效即时的问题解决 生产系统远程控制允许对不同工厂的任何机械或物理设备问题即时响应。

越来越多企业引入基于云模式的新监控技术，以降低成本、提升生产力与盈利能力，当然也为寻找资源监控的有效方案。 什么是云监控？ 云监控是将云计算技术应用于状态监测的结果。它解决了远程实时信息需求，因为没有信息就无法管理一组资产。目前，特定行业特别推动信息集中化。它们拥有使用基于更全局概念如SaaS的云环境集成信息的监控与控制中心。 能源、工业与智慧解决方案是其中部分行业。 云监控如何运作？ 确保一切正常运行是优化性能的关键。 云监控主要功能： 云托管网站控制：监督监控流程、流量、可用性与资源使用。 虚拟机监控：监控虚拟化基础设施与单个虚拟机。 云存储监控： 存储资源及其供应给虚拟机、服务、应用、

将数字化能力应用于公司所有要素、全面监控数据，是管控风险、发掘创收新机遇的关键。 为此企业需要IIoT工业平台，集成治理所有系统与数据。该平台应支持其他技术落地流程，如人工智能（AI）——提供诸多优势——、机器人甚至增强现实（AR）。 工业物联网（IIoT）使所有信息得以采集、处理、存储；结合商业数据，促成对工业具有真实价值的数据驱动分析。 工业远程控制实施正当时 COVID-19再次证明工业数字化的重要性，以及远程监控控制所有数据的必要性。 访问生产数据或IT/OT系统数据成为关键，鉴于我们面临充满不确定性的变化格局，这将持续下去。 远程监控避免出差、物理接触机器系统，IIoT平台支持工厂远