数字化浪潮蓬勃发展，制造行业数字化转型热度迭起，根据麦肯锡面向全球400多家制造型企业的调研表明，几乎所有细分行业都在大力推进数字化转型，高达94%的受访者都称，数字化转型是他们危机期间维持正常运营的关键。
然而，数字化旅程并非一帆风顺，根据普华永道《2022年数字化工厂转型调研报告》调研发现，时至今日依然有半数以上当时受访企业依然处于数字化转型的初期。
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制造业生产制造环节面临的普遍挑战与诉求
·数据互通难度大，数据价值释放难，需从战略层面全局推进数字化转型
工业设备通信硬件接口形式多样、标准不统一；多数企业重视数据采集、轻数据挖掘，导致无法寻找到数据价值盈利点；
·以主数据管理为起点，做好数据资产盘点，保障数据质量，确保价值发挥
目前众多制造企业已经完成主要业务系统建设，但随着这些系统中的业务数据量日渐增大，出现数据之间的关系越来越复杂、数据质量低等问题，导致数据可靠性、可用性较低；
·数据与技术创新应用是企业数字化转型的基石，贯穿生产制造各个环节
数据贯穿于产品及工艺设计、制造、供应链、产品后服务、运营、创新等各价值环节；人工智能/机器学习与生产制造深度融合，可以有效提升产品和服务质量、缩短了产品交付周期。
02
数字化生产制造必将向数据驱动和智能分析转变，基于融合数据的实时反馈和分析，将加快业务决策、提升生产力和质量管理
亚马逊云科技作为云计算领域的先行者，具有二十余年的制造业行业经验；我们结合制造业的业务场景及客户需求，面向真实业务场景设计开发相应解决方案，涵盖了产品和工艺设计、智能制造、供应链管理、智能产品与服务和可持续性，数智融合赋能制造业全价值链。
对于智能制造领域，亚马逊云科技建议制造商融合IT+OT数据，在云中构建工业数据湖，以AI工业视觉/时间序列数据分析等创新应用进行价值挖掘和业务赋能。
·IT+OT数据融合
·云中构建工业数据湖，承载业务需求
·应用工业视觉等创新应用进行价值挖掘
03
亚马逊云科技工业数据湖解决方案
助力企业打通各业务场景数据壁垒
亚马逊云科技的工业数据湖（Industrial Data Lake）解决方案通过IT与OT数据融合，打造工业数据平台，可以实现从设备、流程、订单、交付等全过程可视化，进行数据的洞察和预警潜在的制造异常，实现基于AI和大数据的智能决策，提升智能运营敏捷性。
亚马逊云科技工业数据湖解决方案逻辑架构
工业数据湖的部分典型场景举例
·智慧工厂
建立安全的云连接，数据在云端近乎实时可见，在生产线或机器停机时，进行根本原因分析（RCA），或实时了解产线的堵塞情况，实现OEE的有效提升；
·虚拟安灯
可帮助用户监控制造工作站的事件、记录该事件，然后将事件路由到适当的工程师处进行解决；
·资产管理与运维
通过使用基于数据湖的看板和基于来提高机器可用性，企业可以跨交易系统实施自动化工作流程，调用维护工作订单和更换零件采购等操作；
·质量看板
通过提供易于实施的传感器和集成分析应用程序，有助于延长资产的使用寿命、降低维护成本、促进资产的根本原因故障分析（RCFA）并改善平均故障间隔时间（MTBF）。
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亚马逊云科技工业视觉解决方案
帮助制造商提升生产力、主动质量管理
工业视觉方案是由硬件+AI/ML+第三方服务组成的解决方案套件，旨在将制造企业现有的实物资产转化为智能资产。
工业视觉解决方案部分典型场景
·厂区安全与健康监测
基于亚马逊云科技工业视觉的EHS解决方案则可以高效、低成本解决场所及人员监管，如危险区域监测；
·工业仪表数据读取
借助亚马逊云科技工业视觉进行自动仪表数据识别，避免人工抄表完成，实时性差、数据记录不准确；
·产品表面缺陷检测
亚马逊云科技工业视觉的解决方案可以进行质检，对包括物理性能、机械性能、外观等多重产品性质的全面监测，满足快速产线上高品质产品的要求；
·配件错漏检测
采用亚马逊云科技工业视觉可以进行智能配件检查，快速识别配件的组合和遗漏等状况，保证产品完整性、降低客户投诉率；
·服装行业断线识别
利用亚马逊云科技工业视觉，针对传统服装行业生产过程中容易出现断线、错线等状况，可在很短的周期内，在保证高准确性的前提下，快速进行线识别和模式匹配。
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亚马逊云科技时序数据分析解决方案
赋能制造商训练和部署AI/ML应用
时序数据分析方案是由硬件+AI/ML+第三方服务解决方案的套件，旨在将制造企业现有的数据数字化，并快速地从中发现有用的信息。
时序数据分析解决方案部分典型场景
·预测性维护
使用预测性维护策略来分析数据有助于避免计划外的故障，例如，在电力需求较低时，有计划地更换由远程状态监控系统识别出的某些风力涡轮机组件；
·需求预测
通过预测未来某一时段内客户对于产品的需求，企业可以提前购买原材料、安排生产活动，以应对客户的需求变化；
·设备效率优化
通过评估一条工艺线的可用性、性能和质量等获得设备综合效率（OEE），让制造商清晰地了解其生产过程，从而明确可以提升的地方，如提升生产灵活性、减少停机时间或提升产品质量等；
·能耗管理和优化
制造型企业迫切需要一套绿色制造技术体系，打通数据采集、边缘计算、数据管理、分析建模、系统部署到工业应用，为能耗管理提供最优决策支撑。
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亚马逊云科技智能制造解决方案
成功应用于全球制造业客户
泉峰集团
亚马逊云科技携手普华永道，助力泉峰破解数据治理与使用难题
在普华永道pwc的帮助下，我们成功的将全球各区域ERP EBS系统的结构化数据和来自工厂和设备端的IoT数据，通过亚马逊云科技提供的数据服务进行抽取、加载、清洗、转换，从而在大数据时代实现对异构多源数据的集成分析。
——吴钢
泉峰集团首席数字官
施耐德电气
构建AI工业视觉检测平台，将误检率降到0.5%以内，并实现0漏检率
我看到亚马逊云科技的创新速度很快，我们相信这是我们正在推进的平台。
——庞行健
施耐德电气中国工业自动化副总裁
智邦科技
打造云端智慧监控系统，实现能源调度最优化
投入智慧应用多年的智邦科技，近期与亚马逊云科技的解决方案架构师ISA合作，打造智慧监控系统，让制造商可通过云端平台，以直观可视化方式厘清电力使用状况，达到能源调度最佳化。
——周永恩
智邦科技物联网事业中心总经理
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