制造行业数字化转型的基石
产业数字化转型的底层数理逻辑
产业数字化转型的底层数理逻辑
产业数字化转型的底层数理逻辑可以包括以下几个方面：
1. 数据驱动：产业数字化转型的核心是将传统产业的各个环节进行数据化，通过数据的采集、分析和应用，实现数据驱动的决策和运营。
通过数据驱动，企业可以更好地理解市场需求、优化供应链、提高生产效率等。
2. 云计算和大数据：随着数据爆炸式增长，传统企业需要借助云计算和大数据技术来进行数据存储和处理。
云计算可以提供便捷的资源和服务，大数据技术可以实现对海量数据的高效分析和挖掘。
企业借助云计算和大数据技术，可以更好地利用数据实现业务增长和效率提升。
3. 物联网和传感器技术：物联网和传感器技术可以将传统产业中的设备和设施连接起来，实现实时数据采集和监控。
通过物联网和传感器技术，企业可以实现设备远程管理、智能化控制和预测性维护，提高设备利用率和生产效率。
4. 人工智能和机器学习：人工智能和机器学习技术可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，并进行预测和决策。
通过人工智能和机器学习技术，企业可以实现智能化的客户服务、推荐系统、生产调度和供应链优化等。
5. 服务创新和用户体验：产业数字化转型不仅要求企业在内部进行数字化改造，还需要以用户为中心，通过创新服务和提升用户体验来实现商业价值。
通过数字化技术，企业可以提供更个性化、便捷和高质量的产品和服务，满足用户的多样化需求。
综上所述，产业数字化转型的底层数理逻辑主要包括数据驱动、云计算和大数据、物联网和传感器技术、人工智能和机器学习，以及服务创新和用户体验。
这些技术和方法可以帮助企业实现业务增长、效率提升和用户满意度的提高。
新质生产力推动企业数字化转型的关键因素
新质生产力推动企业数字化转型的关键因素随着信息技术的快速发展，企业数字化转型已经成为了时代的趋势。
如何提高企业的数字化水平，发挥新质生产力的作用，成为了企业发展中亟待解决的问题。
本文将探讨新质生产力推动企业数字化转型的关键因素。
一、市场需求企业数字化转型的首要因素是市场需求。
随着消费者对于个性化定制和高效便捷的需求不断增加，企业必须不断提升数字化水平，以满足不同层次的需求。
在数字经济时代，市场需求将直接决定企业的发展方向，企业必须根据市场需求灵活调整战略，提升竞争力。
二、技术创新技术创新是推动企业数字化转型的关键因素之一。
随着人工智能、大数据、云计算等技术的广泛应用，企业可以借助这些新技术提升效率、降低成本，实现数字化转型。
技术创新将不断拓展企业的发展空间，为企业带来更多发展机遇。
三、组织架构优化组织架构是企业数字化转型的重要保障。
传统的组织结构可能会限制企业数字化转型的速度和效果，因此企业需要不断调整组织架构，建立适应数字化转型的新模式。
灵活的组织架构可以更好地发挥新质生产力的作用，实现企业数字化转型的持续发展。
四、人才培养人才是企业数字化转型的核心资源。
企业需要培养具有数字化思维和技能的人才，以适应数字化转型的需要。
人才培养不仅包括技术人才，还需要具备创新意识、团队合作能力和领导力的综合型人才。
只有充分发挥人才的作用，企业数字化转型才能取得更好的效果。
五、战略规划制定科学合理的战略规划对于企业数字化转型至关重要。
企业需要根据自身实际情况和市场需求，确定数字化战略的目标和路径，明确发展方向和重点领域。
战略规划不仅可以提高企业的抗风险能力，还可以有效调动企业内部资源，推动数字化转型的顺利进行。
六、资源投入适当的资源投入是企业数字化转型的前提条件。
资源包括人力、物力、财力等各方面的资源，企业需要合理配置资源，为数字化转型提供保障。
在数字化经济时代，资源投入不仅可以带来更高的回报，还可以提升企业的竞争力，实现可持续发展。
制造业数字化转型的关键技术与新质生产力的关系
制造业数字化转型的关键技术与新质生产力的关系制造业数字化转型是当前工业发展的主要趋势之一，数字化技术的广泛应用正在深刻改变传统制造业的生产方式和商业模式。
在这一背景下，许多企业开始积极探索如何借助关键技术实现数字化转型，进而提升生产力和竞争力。
本文将探讨制造业数字化转型的关键技术与新质生产力的关系，引领读者了解这一重要议题。
一、互联网智能制造技术互联网智能制造技术是当今制造业数字化转型的重要基石，它通过各种传感器、物联网技术和大数据分析实现生产过程的智能化管理和优化。
这些技术的应用，使得制造企业能够实时监控生产过程，精准控制生产环节，提高生产效率和质量。
二、大数据与人工智能大数据和人工智能技术在制造业中也扮演着重要角色，通过分析海量数据和应用智能算法，可以挖掘出隐藏在数据背后的规律和信息，帮助企业做出更加精准的决策。
例如，基于大数据分析的预测维护技术可以帮助企业避免机器故障和生产线停机，从而提高设备的利用率和生产效率。
三、云计算与边缘计算云计算和边缘计算技术的发展，为制造业提供了更加灵活、可扩展的计算能力。
制造企业可以将数据存储在云端，并通过云计算平台实现跨地域、跨时空的数据共享和分析。
同时，在边缘计算的支持下，制造企业可以实现更低延迟、更可靠的数据处理和决策。
四、 3D打印技术3D打印技术在制造业中的应用不断拓展，它可以实现精密部件的快速定制，减少生产环节和减少原材料浪费。
通过3D打印，制造企业可以更加灵活地响应市场需求，推出个性化、高质量的产品，提升产品附加值和市场竞争力。
五、智能物流与供应链管理智能物流和供应链管理技术的应用，可以降低生产成本、提高物流效率和降低库存压力。
通过物联网技术和大数据分析，制造企业可以实现供需智能匹配，优化生产调度和库存管理，减少库存积压和物流拥堵，提高生产效率和客户满意度。
六、虚拟现实与增强现实虚拟现实和增强现实技术在产品设计、生产过程优化和培训教育方面发挥着重要作用。
制造业数字化转型白皮书
制造业数字化转型白皮书
中国制造业数字化转型白皮书
当前，中国制造业面临着诸多挑战，其中最核心的挑战是数字化
转型。
从宏观角度讲，数字化转型主要由四个低成本、高效率、自动
化的元素塑造：技术本身，数据，安全保护和知识传输。
以技术为出发点，建立企业数字化综合管理体系，完善企业数
字化建设，实施互联网+改变企业的工作模式，使企业能够利用大数据、人工智能、物联网、区块链等技术实现数字化转型。
数据是数字化转型的必要条件，企业需要利用诸如虚拟的生产流
程模拟，物料追溯和共享库存管理等，以便更好地收集、存储和应用
数据。
安全保护是保证企业数字化安全的基础，要对企业的数据、信息
流和应用程序实施安全监测，并充分利用先进的安全技术，如数据清理、加密、数字签名、网络安全等，来防止和抵御网络攻击和窃取信息。
最后，企业要重视知识传输，把传统经验和新技术相结合，增强
员工和管理人员对最新技术及新产品的实践能力，为整个企业形成一
个数字化工作环境，提高企业绩效水平，实现产品、服务质量的更高
水平。
未来，搭载数字化技术的中国制造业将将面临更多机遇和挑战，
期待着中国制造业通过成熟的数字化技术改进业务流程并调整业务模式，更好地适应新的经济格局的到来。
制造业的数字化转型
制造业的数字化转型随着新科技的出现，制造业也开始了数字化转型之路。
数字化转型是指将制造业中的生产流程、供应链、营销和服务过程，通过数字技术进行优化和升级，从而提高企业的生产效率和产品质量，增强企业的市场竞争力。
数字化转型正在成为行业内许多企业的重要议题，但在实施数字化转型时，很多企业遇到的问题和挑战也不容忽视。
1. 数字化转型的必要性数字化转型是一种趋势，是提高制造业效率的关键之一。
随着全球物联网的发展，大量的数据被产生，通过建立信息化系统对这些数据的分析和处理，可以实现更高效的生产和更优秀的质量。
数字化转型可以增强整个供应链的透明度和质量，降低成本和错误率，并为客户提供更优秀的购物体验。
2. 数字化转型的影响数字化转型的实施，应给企业带来多方面的变化。
首先，数字化转型可以提高生产效率。
通过数字化技术，企业可以实现更加灵活的生产方式，更好的实时监测和分析生产数据，优化生产调度和管理，从而提高整体生产效率。
其次，数字化转型可以改善产品质量。
通过数据分析和技术升级，企业可以从多个方面检查和监督产品制造的整个过程，缩短制造时间，最终提供卓越的产品质量。
最后，数字化转型可以增强企业的竞争力。
数字化技术可以优化制造和建立更加有效的生产调度和管理系统，使得企业能够保持市场竞争力。
3. 数字化转型的难点数字化转型虽然具有先进性，但实施难度也不小。
其中一个主要的难题就是如何集成各种不同的系统。
数字化转型涉及到很多技术，如数据采集、分析、预测、机器人、传感器等。
但是这些技术来自不同的厂商，它们的系统和应用程序不兼容，这就是企业数字化转型的“天花板”。
其次，企业数字化转型需要整体战略的思考。
数字化转型过程中需要企业从自己的业务架构、经营策略、技术体系等各种角度去完整地思考和改变整个业务过程。
4. 数字化转型的策略针对数字化转型的难点，企业需要寻求有效的策略和方法来解决。
首先，企业需要选择合适的数字化技术。
企业应该根据自身的特点，选择适合自己的数字化技术，包括信息系统、设备自动化、智能制造、云计算等。
制造业数字化转型 标准
制造业数字化转型标准制造业数字化转型是指将传统制造业进行信息化和数字化改造，以应对新一轮科技革命和产业变革的趋势。
在数字化转型的过程中，标准起到了至关重要的作用。
标准是制定和实施数字化转型的基础，在提高制造业数字化水平、推动技术创新和行业发展等方面起到了关键的引导作用。
首先，标准在制造业数字化转型中起到了统筹规划的作用。
标准化工作是制定和推广标准的过程，它从需求分析、技术研发、方案制定等多个环节来完成。
标准化的全面规划和系统设计，能够使各项工作有机衔接、相互协调，提高数字化转型的整体效果。
例如，制定生产过程中的标准操作规程可以规范员工的行为，减少错误和事故的发生，提高生产效率和质量。
其次，标准在制造业数字化转型中起到了信息交流的作用。
制造业数字化转型需要各类企业、组织和机构之间进行紧密合作，共享信息和资源。
标准的制定和应用可以构建共享平台，提供信息传递的基础和保障。
比如，建立统一的数据标准和接口，使不同厂商的设备和系统能够互联互通，实现信息的共享和集成，提高生产管理的协同性和精确性。
此外，标准在制造业数字化转型中起到了质量保障的作用。
标准化可以确保数字化转型的实施过程和结果的质量，从而提高产品的质量和市场竞争力。
通过标准化的实施和认证，可以对数字化转型相关的技术、设备和流程进行评估和验证，确保其符合国家和行业标准的要求。
例如，ISO9001质量管理体系的认证，可以有效提升企业的管理水平和产品质量，增强市场竞争力。
最后，标准在制造业数字化转型中起到了指导创新的作用。
数字化转型是以科技创新为基础的，而标准作为技术和管理的指导性文件，能够引导技术创新和业务模式创新的实施。
标准可以为创新提供框架和准则，指导技术研发和试验验证的方向和内容。
例如，制定智能制造的标准可以推动相关技术的研究和应用，促进制造业的创新和升级。
综上所述，标准在制造业数字化转型中发挥着至关重要的作用。
标准可以统筹规划、统一信息、确保质量和指导创新，是实现数字化转型的基石和基础。
制造业数字化转型的核心技术
制造业数字化转型的核心技术随着科技的发展，制造业数字化转型已然成为一个必然的趋势。
数字化转型不仅可以提高制造业的效率和质量，还可以减少生产成本，降低企业的风险。
但是，数字化转型需要依靠一系列的核心技术来实现，下面我们就来谈谈制造业数字化转型的核心技术。
一、物联网技术物联网技术是实现数字化转型的基石之一。
物联网技术通过移动设备、传感器、云计算和大数据技术等手段，使各种设备之间可以互相交流、收集和共享大量的数据，从而实现整个生产过程的数字化。
通过物联网技术可以实现整个生产过程的实时监控和控制，提高生产过程的精确度和可操作性，从而提高效率和产品质量。
二、人工智能技术人工智能技术是数字化转型的又一关键技术。
人工智能技术通过机器学习、深度学习、自然语言处理等手段，使机器可以模拟人类的智能思维，实现自主的决策和行动。
在制造过程中，人工智能技术可以通过分析大量数据和产生的结构化知识，可以进行生产计划的优化、预测和实时调整，实现高效的制造过程。
同时，人工智能技术还可以增强产品的自主检测和分析能力，提高产品的质量。
三、增强现实技术增强现实技术是以计算机技术为基础，是对现实世界的数字化重构和模拟，通过使用增强现实设备可以将虚拟场景叠加在现实世界中，从而提供更加真实的视觉体验和交互体验。
在制造过程中，增强现实技术可以将产品的数字模型实体化，实现生产员工对于产品的直接感知和操作，提高生产员工的操作精度和效率，同时还可以为生产员工提供实时的指导和支持。
四、云计算技术云计算技术是指通过网络将大量的计算资源共享，并将计算和数据存储与处理分开的一类计算机服务，云计算技术可以将技术资源裂变，从而实现不同规模企业的数据处理和存储需求，实现应用部署和运行的标准化，提高生产的灵活性和响应速度。
在制造领域，云计算技术可以帮助生产企业更好的管理和应用大数据，提高生产过程的透明度和可控性，同时也可以帮助生产企业实现智能化生产过程，提高生产效率和产品质量。
制造业数字化转型与升级解决方案
制造业数字化转型与升级解决方案第1章：制造业数字化转型概述 (3)1.1 传统制造业面临的挑战 (4)1.2 数字化转型的意义与价值 (4)1.3 数字化转型的国内外发展现状 (4)第2章数字化转型关键技术 (5)2.1 工业互联网 (5)2.1.1 网络基础设施 (5)2.1.2 数据采集与传输 (5)2.1.3 平台与应用 (5)2.2 云计算与大数据 (5)2.2.1 云计算 (5)2.2.2 大数据 (5)2.3 人工智能与机器学习 (5)2.3.1 机器学习 (6)2.3.2 深度学习 (6)2.4 数字孪生与虚拟仿真 (6)2.4.1 数字孪生 (6)2.4.2 虚拟仿真 (6)第3章数字化转型战略规划 (6)3.1 企业战略定位 (6)3.1.1 明确转型目标 (6)3.1.2 分析核心竞争力 (7)3.1.3 制定战略规划 (7)3.2 数字化转型路径选择 (7)3.2.1 内部创新驱动 (7)3.2.2 外部合作协同 (7)3.2.3 逐步推进 (7)3.2.4 全面转型 (7)3.3 转型过程中的组织变革 (7)3.3.1 建立跨部门协同机制 (7)3.3.2 优化组织结构 (7)3.3.3 强化数据治理 (8)第4章生产过程数字化升级 (8)4.1 智能制造装备 (8)4.1.1 智能制造装备概述 (8)4.1.2 关键技术与组件 (8)4.1.3 智能制造装备的应用案例 (8)4.2 自动化与技术 (8)4.2.1 自动化技术概述 (8)4.2.2 技术的发展与应用 (8)4.2.3 自动化与技术的集成 (8)4.3 数字化生产线设计与优化 (9)4.3.1 数字化生产线概述 (9)4.3.2 数字化生产线设计与布局 (9)4.3.3 数字化生产线的优化与调度 (9)第5章产品研发数字化转型 (9)5.1 基于模型的系统工程 (9)5.1.1 模型建立与优化 (9)5.1.2 需求管理 (9)5.1.3 仿真与验证 (9)5.2 数字化协同设计 (9)5.2.1 协同平台构建 (10)5.2.2 数据共享与同步 (10)5.2.3 协作沟通 (10)5.3 产品全生命周期管理 (10)5.3.1 设计与制造协同 (10)5.3.2 数据一致性管理 (10)5.3.3 生命周期追溯与优化 (10)第6章供应链与物流数字化 (10)6.1 供应链协同管理 (10)6.1.1 概述 (10)6.1.2 数字化协同平台 (10)6.1.3 供应商关系管理 (11)6.1.4 生产计划与调度 (11)6.2 智能仓储与物流 (11)6.2.1 概述 (11)6.2.2 自动化仓储系统 (11)6.2.3 无人驾驶物流配送 (11)6.2.4 智能物流追踪与优化 (11)6.3 供应链金融创新 (11)6.3.1 概述 (11)6.3.2 区块链技术在供应链金融中的应用 (11)6.3.3 金融科技与供应链金融结合 (12)6.3.4 供应链金融产品创新 (12)第7章销售与售后服务数字化 (12)7.1 客户关系管理 (12)7.1.1 客户数据整合与分析 (12)7.1.2 客户分类与个性化服务 (12)7.1.3 客户关系维护与跟进 (12)7.2 数字化营销策略 (12)7.2.1 线上线下融合营销 (12)7.2.2 社交媒体营销 (12)7.2.3 数据驱动的营销决策 (13)7.3 售后服务与远程运维 (13)7.3.1 售后服务信息化 (13)7.3.2 远程诊断与运维 (13)7.3.3 客户支持与培训 (13)7.3.4 售后服务数据分析 (13)第8章质量管理数字化 (13)8.1 质量数据采集与分析 (13)8.1.1 质量数据采集 (13)8.1.2 质量数据分析 (13)8.2 智能检测与诊断 (14)8.2.1 智能检测 (14)8.2.2 智能诊断 (14)8.3 质量改进与追溯系统 (14)8.3.1 质量改进 (14)8.3.2 质量追溯 (14)第9章设备管理与维护数字化 (14)9.1 设备状态监测与预测维护 (14)9.1.1 实时数据采集与传输 (14)9.1.2 数据分析与处理 (15)9.1.3 故障预警与诊断 (15)9.2 智能设备管理系统 (15)9.2.1 设备信息管理 (15)9.2.2 设备运行监控 (15)9.2.3 维护保养计划 (15)9.3 设备功能优化与能源管理 (15)9.3.1 设备功能分析 (15)9.3.2 能源消耗监测 (15)9.3.3 能源优化策略 (15)第10章数字化人才培养与组织变革 (16)10.1 数字化人才培养策略 (16)10.1.1 人才需求分析 (16)10.1.2 培养体系建设 (16)10.1.3 人才引进与合作 (16)10.1.4 激励与评价机制 (16)10.2 组织结构与流程优化 (16)10.2.1 组织结构重塑 (16)10.2.2 流程优化与标准化 (16)10.2.3 跨部门协同 (16)10.3 创新能力提升与文化建设 (16)10.3.1 创新能力培养 (16)10.3.2 知识管理与知识创新 (17)10.3.3 企业文化建设 (17)第1章：制造业数字化转型概述1.1 传统制造业面临的挑战全球经济一体化的发展，传统制造业面临着诸多挑战。
企业数字化转型的关键成功要素
企业数字化转型的关键成功要素随着信息技术的不断发展和普及，现代企业已经进入了数字化转型的时代。
数字化转型是指企业利用信息技术以及数字化手段对企业内部的业务、流程和管理进行优化和升级，从而提高企业的竞争力和创新能力。
在数字化转型中，企业需要考虑许多因素，如何选择适合企业的数字化工具、如何建立数字化化的企业文化、如何提高员工数字化素养、如何保障数据安全等等。
本文将从几个方面探讨数字化转型的关键成功要素。
一、明确目的和组织架构企业数字化转型首先需要明确数字化转型的目的和方向。
数字化转型是一项长期而复杂的过程，需要有明确的时间表和计划，并制定可衡量的目标和关键绩效指标来评估数字化转型的效果和成果。
同时，数字化转型需要像其他业务一样得到高管层的关注和支持。
企业需要组织专门的数字化转型团队，该团队需要具备跨部门、跨职能的协作和沟通能力，能够协调企业内部各个岗位的数字化转型。
二、打造数字化化组织文化数字化转型是一个全面的变革过程，需要全员参与才能取得成功。
打造数字化组织文化是数字化转型的关键，它需要领导者明确企业的数字化转型方向，并向员工灌输企业数字化战略的意识。
数字化化组织文化需要形成开放、包容和创新的氛围，促进员工的数字化化学习和知识共享，增加员工对数字化转型的知识和信心。
三、考虑数字化工具的选择数字化转型涉及到许多工具和技术的选择，如企业资源规划（ERP）软件、客户关系管理（CRM）软件、电子商务平台、大数据分析和人工智能（AI）等。
企业需要根据自身实际情况选择适合自己的数字化工具，并定制化学习计划和标准操作程序（SOP）来指导员工学习和使用这些工具。
四、强化数字化素养数字化转型要求企业员工具备较强的数字化素养，包括计算能力、信息管理、网络安全等方面。
企业需要通过培训、课程和提供学习资源等行动来提高员工的数字化素养，帮助员工掌握最新的数字化知识和技能，提高员工应对数字化转型的适应能力。
五、保障数据安全企业数字化转型的过程中，存储和处理数据的安全问题逐渐成为企业管理的重要问题。
制造业企业数字化转型面临的困难及建议
制造业企业数字化转型面临的困难及建议制造业企业数字化转型是当前企业发展的重要趋势，然而在实施过程中，企业可能面临一些困难。
下面我将列举十个困难，并提出相应的建议。
1. 技术基础薄弱：许多制造业企业在数字化转型之前缺乏相关的技术基础。
建议企业加强技术培训，提升员工的数字化技能，或者与专业的技术合作伙伴合作，共同推进数字化转型。
2. 数据质量问题：数字化转型需要大量的数据支持，但企业可能面临数据质量不高的问题。
建议企业加强数据管理，确保数据的准确性和完整性，可以引入数据清洗和数据质量评估的方法。
3. 安全风险：数字化转型涉及大量的数据传输和存储，企业需要面对网络安全威胁和数据泄露的风险。
建议企业加强网络安全意识，采取有效的安全措施，例如加密技术、访问控制和安全审计。
4. 组织文化变革：数字化转型需要企业进行组织文化的变革，但这可能会遇到员工的抵触情绪和习惯性思维的障碍。
建议企业进行充分的沟通和培训，激发员工的积极性和参与度，帮助他们适应数字化转型的变化。
5. 投资成本高：数字化转型需要企业投入大量的资金用于技术设备和系统的更新。
建议企业制定合理的投资计划，根据实际情况选择适合的技术和系统，同时可以考虑与其他企业合作共享资源，降低成本。
6. 供应链整合困难：数字化转型涉及到供应链的整合和优化，但企业可能面临不同供应商和合作伙伴之间信息系统不兼容的问题。
建议企业与供应链伙伴进行紧密合作，共同制定标准和规范，推动信息系统的互联互通。
7. 法律法规限制：数字化转型可能受到一些法律法规的限制，例如数据隐私保护和知识产权保护等。
建议企业加强对相关法律法规的了解，确保数字化转型的合规性，可以寻求法律专业人士的指导和支持。
8. 绩效评估体系不完善：数字化转型后，企业需要建立相应的绩效评估体系来评估数字化转型的效果。
建议企业制定科学合理的绩效评估指标，定期进行评估和调整，以确保数字化转型的持续改进。
9. 人才缺乏：数字化转型需要具备相关技术和管理知识的人才支持，但企业可能面临人才缺乏的问题。
行业数字化转型的关键点在哪里
行业数字化转型的关键点在哪里在当今快速发展的时代，数字化转型已成为众多行业追求发展和创新的必经之路。
然而，要实现成功的数字化转型并非易事，其中存在着多个关键的要点需要我们去把握和攻克。
首先，明确的战略规划是行业数字化转型的基石。
很多企业在数字化转型的浪潮中盲目跟风，没有清晰地思考自身的业务目标和数字化转型的战略方向。
一个有效的数字化战略应该与企业的整体业务战略紧密结合，明确企业希望通过数字化实现哪些具体的业务改进和创新。
比如，是为了提高生产效率、优化客户体验、拓展新的市场渠道，还是为了实现更高效的供应链管理？只有明确了目标，才能有针对性地制定数字化转型的路线图和行动计划。
其次，数据的管理和利用至关重要。
数据是数字化转型的核心资产，但很多企业在数据管理方面存在诸多问题。
数据质量参差不齐、数据孤岛现象严重、数据分析能力不足等，都制约了数字化转型的效果。
企业需要建立完善的数据治理体系，确保数据的准确性、完整性和一致性。
同时，要善于挖掘数据的价值，通过数据分析来发现业务中的问题和机会，为决策提供有力支持。
例如，通过对销售数据的分析，企业可以了解不同产品在不同地区、不同时间段的销售情况，从而优化产品布局和营销策略。
再者，技术的选择和应用要贴合实际需求。
市场上的数字化技术层出不穷，从云计算、大数据、人工智能到物联网、区块链等等。
企业在选择技术时，不能一味追求最新、最热门的技术，而应根据自身的业务特点和数字化战略，选择适合自己的技术解决方案。
比如，对于一个制造业企业来说，可能更需要关注工业物联网技术在生产设备监控和预测性维护方面的应用；而对于一个金融企业，可能更侧重于利用大数据和人工智能进行风险评估和欺诈检测。
此外，组织架构和文化的变革也是数字化转型中的关键环节。
传统的组织架构和管理模式往往难以适应数字化时代的快速变化和创新需求。
企业需要打破部门之间的壁垒，建立更加灵活、敏捷的团队协作机制。
同时，要营造鼓励创新、勇于尝试的文化氛围，让员工能够积极参与到数字化转型的进程中。
数字经济产业主要内容
数字经济产业主要内容一、数字产品制造数字产品制造是数字经济产业的重要组成部分，涵盖了各种数字化硬件和设备的生产，如智能手机、平板电脑、智能家居设备、可穿戴设备等。
数字产品制造的发展推动了智能制造、物联网等领域的进步，提高了生产效率和产品质量。
二、数字基础设施建设数字基础设施建设是数字经济发展的基石，包括云计算、大数据、人工智能、区块链等技术的开发与应用。
数字基础设施建设为各种数字服务和应用提供了强大的支撑平台，推动了产业数字化和数字化产业的融合发展。
三、数字技术研发数字技术研发是推动数字经济不断创新的重要力量，包括算法设计、数据处理、软件开发等技术领域。
数字技术研发提高了数字经济的技术水平，推动了数字经济的快速发展，为各行业提供了数字化解决方案。
四、数字服务提供数字服务提供是数字经济产业的重要环节，包括在线教育、在线医疗、在线支付、在线旅游等领域。
数字服务提供满足了人们日益增长的数字化需求，推动了各行业的数字化转型，提高了服务质量和效率。
五、数字安全保障数字安全保障是数字经济产业的重要保障措施，旨在保护数据安全、网络安全和隐私安全。
数字安全保障为数字经济产业的健康发展提供了安全可靠的环境，保障了用户和企业的合法权益。
六、数字教育培训数字教育培训是培养数字经济人才的重要途径，旨在提高人们的数字素养和技能水平。
数字教育培训的发展推动了数字经济的普及和教育质量的提升，为数字经济产业的持续发展提供了人才支持。
七、数字创新与孵化数字创新与孵化为数字经济产业的创新发展提供了支持，通过创新创业平台和投资支持等方式，推动数字经济领域的创新和孵化。
数字创新与孵化有助于发掘和培养优秀的数字经济创业项目，促进数字经济产业的创新发展。
八、数字贸易与交流数字贸易与交流是促进数字经济产业国际合作的重要方式，通过电子商务、跨境数据流动等方式，推动全球数字经济的交流与合作。
数字贸易与交流有助于加强国际数字经济产业的合作与竞争能力，促进全球数字经济的共同发展。
传统制造业数字化转型方案
传统制造业数字化转型方案在当今数字时代，传统制造业不可避免地面临着转型升级的压力。
随着信息技术的迅猛发展和市场需求的不断变化，如果不与时俱进，传统制造业可能面临被淘汰的命运。
因此，制定一套科学有效的数字化转型方案是非常重要的。
本文将从以下十个方面讨论传统制造业数字化转型方案。
一、企业数字化转型的意义数字化转型背景下，企业面临巨大的市场竞争压力。
只有通过数字化手段实现内外部的高效协同和信息流畅，才能提升企业的竞争力。
数字化转型能够帮助企业实现生产线的智能化、生产流程的优化以及提高产品质量，从而满足市场需求，与同行业竞争对手保持竞争优势。
二、数字化转型的主要内容数字化转型的主要内容包括：生产制造全流程数字化管理、产品数字化设计与研发、供应链数字化管理、销售与市场数字化推广、服务与售后数字化管理等。
这些内容可以帮助企业实现从产品设计到生产制造、再到销售服务的全方位数字化转型。
三、实施数字化转型的具体步骤实施数字化转型需要按照以下步骤来进行：制定数字化转型规划、对企业现状进行分析、确定数字化转型目标、选择适合的数字化工具和技术、制定详细的实施计划、进行组织和团队建设、推动数字化转型实施、持续监督和改进。
四、数字化转型的关键技术数字化转型需要借助一些关键技术来支撑。
其中包括人工智能、物联网、云计算、大数据分析等。
这些技术能够为传统制造业的数字化转型提供有力的支持，帮助企业实现更高效的生产和管理。
五、数字化转型的挑战与机遇数字化转型虽然带来了许多机遇，但也面临不少挑战。
比如，企业内部组织架构和文化的变革困难、数字化投入和成本压力、安全风险等。
但正因为挑战存在，才让数字化转型更加必要和迫切，只有克服了这些挑战，才能获得更多机遇。
六、数字化转型成功案例分析通过分析一些成功的数字化转型案例，可以了解到数字化转型的好处和可行性。
例如，某汽车制造企业采用数字化设计和生产技术，实现了生产线自动化，大大提高了生产效率和产品质量。
制造业的数字化转型
制造业的数字化转型随着科技的不断发展和信息技术的快速普及，数字化转型已经成为各行各业都无法回避的趋势。
而在制造业领域中，数字化转型更是成为企业求生存、追求发展的必然选择。
本文将探讨制造业的数字化转型对企业的意义以及其所带来的挑战和机遇。
一、数字化转型的意义1. 提高生产效率数字化转型使得制造业企业能够通过引入自动化设备、智能机器人和物联网技术等手段，实现生产流程的优化和自动化，从而大幅度提高生产效率和产能。
2. 优化供应链管理数字化转型可以帮助制造业企业建立更加高效的供应链管理系统，实现对供应商和物料等关键环节的实时跟踪和管理，提升供应链的可靠性和灵活性。
3. 个性化定制数字化转型为制造业企业实施个性化定制提供了更多可能。
利用数据分析和智能制造技术，企业能够更好地理解客户需求，并根据客户个性化的要求进行产品设计和生产，提升产品的附加值和市场竞争力。
4. 提升产品质量数字化转型可以通过实时监测和追溯等手段，帮助制造业企业实现对产品质量的全程管理和控制，提升产品的稳定性和可靠性，提高客户满意度和品牌声誉。
二、数字化转型的挑战1. 技术更新迭代数字化转型需要企业不断跟进新兴技术和创新的应用，在技术更新迭代的过程中，企业需要投入大量的人力、财力和时间，同时还要面对技术不稳定性和培训成本等方面的挑战。
2. 数据治理与安全数字化转型之后，制造业企业将面临海量数据的收集、整理和分析，而如何进行数据的治理和保护成为一项重要的挑战。
同时，企业还需要应对数据泄露和黑客攻击等安全威胁。
3. 组织架构和文化转变数字化转型需要企业进行组织架构和文化转变，从传统的生产导向型企业转变为以数据为驱动的智能化企业。
这对企业的管理层和员工都提出了更高的要求，需要进行知识和技能的更新和转型。
三、数字化转型的机遇1. 新商业模式的创新数字化转型为制造业企业创造了新的商业模式机遇，例如通过物联网技术和大数据分析，企业可以实现产品的远程监测和售后服务，提供更加个性化的客户体验。
制造业的全流程数字化转型
制造业的全流程数字化转型随着科技的快速发展和全球化竞争的加剧，制造业必须迎合市场需求，进行全流程数字化转型才能增强自身优势，提高生产效率，降低成本。
而这种数字化转型不仅是一种工艺上的变革，更是企业文化、管理体制以及人员素质的全面升级。
一、数字化转型的意义数字化转型是指将制造领域的各个环节（设计、生产、销售、服务等）数字化，将传统的线下制造过程变为在线化全程，将现代信息化技术和数字化技术与制造业紧密结合。
数字化转型的意义在于：1.提高生产效率和质量：数字化技术具有更高的精度和准确性，可以帮助制造企业更好地控制生产环节，并及时发现和解决问题，提高生产效率和质量。
2.降低成本：数字化转型可以减少生产过程中的人类干预，在自动化生产工序中，生产线容易实现一条龙作业，这样可以大幅度降低人力成本。
3.提供更好的用户体验：数字化转型可以使制造企业通过实时监控与客户进行沟通交流，为用户提供更好的售后服务。
二、制造业数字化转型的步骤及流程制造业数字化转型需要遵循一定的步骤和流程，主要包括以下几个阶段：1.技术准备：准备基于云计算、大数据、人工智能和物联网等技术的数字化平台。
2.立项：将数字化转型纳入公司战略，制定明确的计划，确定执行策略和目标等。
3.数据采集：通过安装传感器和采集装置等手段实现对生产过程中数据的收集。
4.数据处理：大数据分析技术的运用，将收集到的数据进行统计分析，从而提高生产质量和效率。
5.优化流程：将数据分析结果运用于生产流程中，进一步优化生产线的各个环节，提高总体效能。
6.应用程序开发：为产品生命史的每个阶段开发适当的软件，将计算机和设备整合到一起，形成一套完整的解决方案。
7.人员培训：组织员工培训，提高其技能水平，使其适应数字化生产场景。
8.体系建设：建立一个高效的数字化转型执行体系，使企业可以持续稳步推进数字化转型。
三、数字化转型带来的能力提升数字化转型不仅带来提高生产效率、降低成本等显著效益，还可以提升制造业的核心竞争力：1.灵活性：数字化转型可以让制造企业快速响应市场需求，加速产品研发、推出新品，降低生产周期。
制造业数字化转型策略与实践经验分享
制造业数字化转型策略与实践经验分享随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，数字化转型已成为各行各业的关键词之一。
而在制造业领域，数字化转型的意义更加重要。
本文将分享一些制造业数字化转型的策略与实践经验，希望对广大制造业企业有所启发。
一、数字化转型策略1. 提升生产效率制造业数字化转型的首要目标是提升生产效率。
通过引入先进的物联网技术，实现生产过程的智能化和自动化，可以大大减少人工操作的错误和延误，提高生产效率和产品质量。
同时，通过对设备、原材料和产品的数据进行实时监测和分析，可以及时预测和解决潜在的生产问题，避免不必要的停工和损失。
2. 实现个性化定制数字化转型为制造业带来的另一个重要机遇是实现个性化定制。
传统的批量生产模式已经难以满足消费者多样化的需求，而数字化转型可以通过数据分析和先进的生产技术，实现小批量、甚至单批量的个性化定制生产。
这将使制造企业能够更好地满足市场需求，提供个性化的产品和服务，增强市场竞争力。
3. 构建智能供应链数字化转型还可以帮助制造业构建智能供应链，实现供需信息的实时共享和协同。
通过互联网和物联网技术，可以使供应链各个环节的信息流畅地相互连接，从而实现更加高效和灵活的生产和供货。
而且，通过对供应链数据的分析和挖掘，还可以优化供应链管理，减少库存和运输成本，提高运作效率。
二、数字化转型实践经验分享1. 持续投资技术研发数字化转型是一个长期的过程，并需要不断引入新的技术和创新。
因此，持续投资技术研发是制造业企业实施数字化转型的核心策略之一。
企业可通过与科研院所或高校合作，开展技术创新和研发项目，引进先进的生产设备和软件系统。
同时，企业需培养和吸引高水平的技术人才，不断引入新的技术和创新，以保持在数字化转型浪潮中的领先地位。
2. 数据安全与隐私保护数字化转型过程中，大量的数据流动和共享，数据安全和隐私保护显得尤为重要。
制造业企业在实施数字化转型时，要确保数据的安全存储和传输，并制定相关的数据管理和保护政策。
智能制造：实现工业智能化的数字化转型之道
智能制造：实现工业智能化的数字化转型之道在当前全球制造业的发展趋势中，智能制造被视为实现工业智能化的关键。
数字化转型成为企业不可忽视的重要战略，以此来应对日益复杂的市场需求和产业竞争压力。
本文将探讨实现工业智能化的数字化转型之道，介绍智能制造的概念、实施步骤和优势，同时阐述数字化转型的重要性和实施策略。
1. 智能制造的概念智能制造是指利用现代信息技术和物联网技术，使制造企业在生产、管理和服务过程中实现全面智能化的生产模式。
智能制造的目标是提高生产效率、降低成本、优化产品质量，并提供个性化的定制服务。
它通过数字化技术的应用，实现了生产过程的自动化、智能化和可持续发展。
2. 实施智能制造的步骤实施智能制造需要经历以下几个步骤：2.1 数据收集与分析数据收集是智能制造的基础，通过传感器和物联网技术，实时收集生产过程中的各种数据。
这些数据包括设备状态、产品质量、生产效率等等。
收集到的数据需要进行分析和挖掘，以提供有价值的洞察和决策支持。
2.2 设备连接与协同将生产中的设备连接到互联网，并实现设备之间的协同工作是实施智能制造的关键一步。
通过设备间的数据交互和信息共享，实现生产过程中的优化和智能化。
同时，设备连接与协同也为实现远程监控和远程维修提供了可能。
2.3 自动化与智能化自动化与智能化是智能制造的核心要素。
通过数字化技术，将生产过程中的各个环节实现自动化和智能化，包括生产计划、物料调度、工艺控制、质量检测等。
自动化和智能化的应用可以提高生产效率、降低人力成本，并减少人为因素对产品质量的影响。
2.4 数据安全与隐私保护随着智能制造的发展，大量的数据被收集和应用，数据安全和隐私保护成为了一项重要的任务。
企业需要确保数据的安全存储、传输和使用，同时保护用户的隐私权益。
这需要建立完善的数据安全管理体系，并遵守相关的法规和标准。
3. 智能制造的优势实施智能制造带来了许多优势，包括：3.1 提高生产效率和质量通过自动化和智能化的应用，可以提高生产过程的效率和质量。
服装产业“数”造底层逻辑
服装产业“数”造底层逻辑作者：董笑妍来源：《纺织服装周刊》2024年第26期数智融合，是我国立足于经济发展时代特征提出的新经济概念，是科技创新发展呈现的高级形态。
随着中国服装产业踏上“时尚强国”的新征程，数字化引领着企业品牌建设、产业链协同创新等要素，构成了企业未来发展的核心力量，其先导性也在引导着企业在市场中获得更多主动权。
数字生产力的快速发展，不仅重塑了生产方式，更深刻改变了服装企业的业务逻辑与价值体系。
数字化仍在初级阶段在探讨新时代服装行业的演进脉络时，中国纺织工业联合会副会长、中国服装协会会长陈大鹏明确指出，服装行业实现转型升级和高质量发展的大趋势不会改变。
“科技的快速发展，带来人类社会各领域的巨大变革和颠覆性创新。
转型就是产业形态的改变，新技术在产业链各个环节的应用，推动和催生着产业生产范式、组织方式和商业模式发生重大变革。
企业持续的创新力就来自科技创新的支撑，来自产业链的现代化。
”这正是当下服装产业数字化的核心要求，即构建中国服装的现代化产业链，以科技创新为转型升级的基石，借助数字化实现面料至成衣的全流程智能操控与精益管理；以要素配置为保障，构建“数智化管理+智能化设备”模式，实现资源的最大化利用、人力的最优化配置和效率的最高提升；以产业升级为关键，迈向可持续发展之路。
对此，东华大学教授闻力生将数字化转型细分为规范级、场景级、领域级、平台级、生态级五个阶段，并指出我国企业的数字化水平整体尚低，服装企业亦是如此，九成以上企业仍处于数字化初级阶段，即规范级，要达到智能化特别是智能化的制造工厂，还有很长一段路要走。
“现在，基于数智化的智能工厂技术要求非常严格，它是在产品设计、工艺规划、计划控制、制造运营、生产跟踪反馈等基础上进行数字化和数据化的集成，从而形成基于数智化的智能工厂总体架构，要实现这样的数智化转型目标确实难度很大。
”闻力生解释说。
服装行业从工业化时代产生并延续至今的专业化和职能化分工，在提高效率的同时也肢解了企业的整体性，使得企业组织管理日益碎片化，这种组织方式在经历了信息化建设后依然呈现出新一轮的数字式碎片化。
制造行业数字化转型的基石
工业物联网数据平台
互联服务应用 Apps
制造业数字化转型的阶段
资产管理
预测性运维
供应链优化
现场作业
工业物联网数据平台 IIOT
第一步：互联工厂
IT/OT一网到底 两化融合
IT网络 逻辑分区 安全可靠有线无线统一 身份管理数据中心云计算、大数 据分析……
OT网络 设备互联 安全可靠 实时同步 数据采集边缘计算、 雾计算……
允许Https访问
Group 1 Group 2
虚拟网络 虚拟网络
Gr
oup 1 Group 2
Group M Group N虚拟网络..N
缺省不允许通信
缺省 允许 通信
第二步：互联服务
云端及雾端应用
物联数据平台
互联工厂CPwE
物联设备
协作
collaborate
决策
decide
计算和分析
数 据 输 出
数 据 输 出
数据采集
数据源 物联网数据采集处理平台
工厂
数据中心
业务/生产管理系统
监控
监控
边缘部署模型 实现特征值分析
雾节点部署模型 实现实时预测
模型训练
模型验证
互联服务关键因素之一：数据互通
远程节点
公有云
ACI Anywhere多中心
边缘/雾
公有云/工业互联网
数据中Flex 超融合的 弹性扩展，满足东风悦达起
亚的未来需求。IT 投资可以
做到随用随投资，避免浪费。
思科创新解决方案为企业保驾护航
自动化与智能 化网络
多云的世界
物联网
协作
全方位的安全防护
国外数字创新研究评述及对我国制造企业数字化转型的启示
国外数字创新研究评述及对我国制造企业数字化转型的启示国外数字创新研究评述及对我国制造企业数字化转型的启示随着信息技术的快速发展和全球经济的深刻变革，数字化转型已成为各行各业的共同话题。
在这一趋势下，制造业作为全球经济的重要支柱之一，也面临着巨大的机遇和挑战。
本文将对国外数字创新研究进行评述，并从中提取对我国制造企业数字化转型的启示。
首先，回顾国外数字创新研究领域的发展，可以发现，数字化技术的应用已经深入到制造企业的各个环节。
从产品设计到生产制造、供应链管理再到销售渠道，数字化手段逐渐取代传统的模式和流程，实现了生产效率的显著提高。
在产品设计方面，数字化技术使得产品设计可以更加精准和可靠。
通过对产品的3D建模和仿真分析，制造企业可以在设计阶段发现并解决潜在问题，减少产品改造的次数和时间，大大缩短了产品上市时间，提高了市场竞争力。
同时，数字化技术还使得不同团队之间的设计协作更加便捷和高效，为跨国企业的设计联合提供了可能。
在生产制造方面，数字化技术-敏捷制造理念的引入与全球供应链的智能化管理，使得制造企业能够面向市场需求进行快速反应。
数字化制造技术的应用，如人工智能技术在生产控制和优化中的应用，物联网技术在生产设备监测和维护中的应用，使制造企业能够实现生产过程的精益化、柔性化和智能化，提高了生产效率和质量。
在供应链管理方面，数字化技术改善了供应链的可视化和协同能力。
通过物联网技术的应用，制造企业能够实时获取到供应链各个环节的数据，实现对供应链的可视化监控和管理。
同时，数字化手段还能够加强各供应链环节之间的协同合作，使得物料、信息和资金在供应链中的流动更加高效和稳定。
在销售渠道方面，数字化技术的应用拓展了企业的销售渠道和市场覆盖范围。
通过电商平台和社交媒体等数字化渠道的运用，制造企业能够打开直销渠道，与消费者直接对话和交流，快速获得市场反馈和需求变化。
数字化销售渠道的拓展也为制造企业的品牌推广和营销创新提供了更多可能。
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物联设备
IoT Device
使能人机协同 数据转换洞察和行动
ITitOT
攫取大数据价值 编排流程
端到端安全保障 管理智能设备
工业级基础架构互联
互联服务关键因素之一：数据互通
数据采集 EFF 处理软件
数据处理
数据分析 数据存储
业务/生产管理系统
雾节点部署模型 实现实时预测
监控
边缘部署模型 实现特征值分析
• 易于管理，在一个平台上管 理全球所有IP 电话和视频终 端。
• 易于使用，无需复杂预先配 置，随时进行视频会议。
• 弹性部署，容量可以扩展至 100多万名用户， 完全可以 满足公司未来全球业务发展 所需。
贝瑞和康
集成安全架构让创新之路更 安全
• 无惧数据中心的巨大数据流 量，轻松实现检测和防护； 同时对公司的办公楼层接入、 网络管理与办公服务器区 域 等不同区域数据流量的 实时 全程安全防护。
虚拟网络 虚拟网络
允许Https访问 不允许Http访问
缺省 上位机 缺省
允许
允许
通信 生产网络 通信
缺省不允许通信
Group 1 Group 2
办公网络
（意图）
（全景） （安全）
路由器
交换机 工厂网络
无线
第二步：互联服务
云端及雾端应用
Cloud & Fog App.
物联数据平台
IoT Data Fabric
• 基于IP的工业网络 • 传统架构升级 • IT与OT融合
资产管理
• 互联产品 • 分析改善流程 • 新业务模型
预测性运维
现场作业
• 相互打通的业务流程
供应链优化
第一步：互联工厂
IT网络 逻辑分区 安全可靠 有线无线统一 身份管理 数据中心 云计算、大数 据分析 ……
IT/OT 一网到底 两化融合
• 全局可视，快速洞悉安全威 胁，哪怕是新出现的威胁风 险，也能实现最短时间内的 威胁检测发现（ 从行业内 100天缩 短到6小时）。
• 简单高效安全管理，让客户 能够精简运营，并更加经济 高效地满足企业用户的独特 要求。
思科 - 制造业数字化转型的基石
自动化与智能 化网络
多云的世界
物联网
协作
全方位的安全防护
威胁情报分析
网络行为检测
主机行为检测
威胁防御
互联工厂关键因素之二：IT/OT融合后的网络运维管理
运营管理中心(DNAC)
基于云的网络服务及编排系统
自动化
大数据分析
网络虚拟化
物理的&虚拟化 的网元 整体安全设计 （学习）
人工配置不 允许通信
生产线 1 生产线2
虚拟网络
Group M Group N
Group 1 Group 2 Group 1 Gr虚ou拟p网2 络..N
• 全面保护网络，确保知识产 权信息安全
• 为 全 球 2000 多 名 员 工 搭 建 协作平台，IP 电话的使用每 年可节省80%的通信费用
思科帮助东风悦达起亚实现 数字营销变革
• 思 科 HyperFlex 承载公司 数字化营销平台，性能提升 40%，轻松支持众多的营销 应用。
• 思 科 HyperFlex 保证东风 悦达起亚业务系 统实现 100% 自动切换成功，而且 最快 3 分钟内完成恢复。
• 新增 IT 系统仅需 1 个小时 就能部署完毕。
• 思科 HyperFlex 超融合的 弹性扩展，满足东风悦达起 亚的未来需求。IT 投资可以 做到随用随投资，避免浪费。
利用思科协作解决方案改变 工作方式
• 易于协作，企业获得全球化 运营的协同效益，整体差旅 费用至少降低了30%。
• 使用体验佳，远程会议也如 同“面对面”进行。
谢谢聆听！
20
自建 | 混合部署 | 云
呼叫中心
屡获殊荣的 协作终端
企业安全
整合/开发 API & SDK
赋予团队权力，提升客户满意度，加速创新
思科创新解决方案为企业保驾护航
柔宇科技
东风悦达起亚
万华化学
思科助柔宇科技构建信息化 基础架构
• 统一的有线和无线网络覆盖 公司的海内外分支机构和40 万平米园区
• 数据中心稳定运转，运维难 度降低，将网络运维时间缩 短了近40%
MES系统
数 据 输 出
EFF
EFF
大数据平台
数 据 输
监控
出
EFF
设备
数据源
数据采集边缘节点来自数据本地上传雾节点
物联网数据采集处理平台 工厂
数据中心节点
数据远端上传
模型训练 模型验证
数据中心
互联服务关键因素之二：数据中心网络无处不在
远程节点
SDWAN
ACI Anywhere
多中心
控制 器
控制 器
控制 器
制造行业数字化转型的基石
制造业数字化转型的目标
被动性/预防性运维 => 预测性运维
安全
远程监控
资产跟踪与管理
OEE (设备综合效率)
实时质量检测
预测性运维 => 预案式运维
制造业数字化转型的阶段
互联工厂
互联服务
应用 Apps
工业物联网数据平台
互联生态
应用 Apps
大数据及机器学习 工业物联网数据平台 IIOT
IaaS/PaaS/SaaS
多云架构
分布式应用
分支机构 实时分析和计算 IoT 物联网
边缘计算
边缘到数据中心之间 的数据流动
统一的数据中心
大数据 机器学习传统数据中 心应用
数据中心
互联生态
互联研发
互联生产计划
互联资产
供应链安全及可视化
互联客户
People
互联生态的关键：协作无处不在
呼叫
会议
团队协作
公有云
SDWAN
边缘/雾
数据中心/私有云
公有云/工业互联网
互联服务关键因素之三：计算无处不在
HyperFlex Edge
3-4节点扩展
HyperFlex
64节点扩展
混合云管理模式
Hybrid Computing Solutions
边缘/雾
数据中心/私有云
公有云/工业互联网
互联服务的关键：统一的数据中心
OT网络 设备互联 安全可靠 实时同步 数据采集 边缘计算、 雾计算 ……
互联工厂关键因素之一：IT/OT融合后的网络安全
用户、终端可信
对用户进行网络接入控制，保证可 信终端才能接入网络
设备可信
标识鉴别设备，阻止未授权 设备接入网络
工作负载可信
建立网络流量的可信机制、 应用的可信机制
可信模型
可信基础上威胁防御