智能制造能力成熟度模型-數據
伴隨著工業企業的數字化轉型不斷深入，數據已經成為一個至關重要的資產。由于企業內部存在不同業務領域的專業系統，系統間數據隔離嚴重，造成企業間系統的孤島現象。除此之外，企業缺乏基于頂層視角的統一數據標準規范體系，數據重復、標準化程度低等問題成為智能制造能力成熟度模型數據部分五個等級的瓶頸。
展開來看，工業企業面臨的數據痛點包括：
1. 數據重復、標準化程度低
相同功能在不同系統中重復建設，相同功能在不同系統中的數據格式內容不一致，導致打通不同系統的成本較高，功能擴展乏力;
2. 數據分散、不利于沉淀
不同業務的數據分散在不同的業務系統中，難以被利用，不利于企業的發展和數據資產的積累;
3. 組織壁壘、數據無法協同
隔離的系統之間無法有效合作，企業難以高效協同，難以形成一股力量;
4. 數據服務和業務需求不匹配
企業難以對市場快速響應，難以有效快速響應市場的要求，數據服務效率和業務訴求不太匹配。
當前，在智能制造體系中，業務系統集成度越高，數據自由流動的效率就越高。借助大數據平臺，企業即可實現對數據價值的高效挖掘和分析，進而指導和改善生產過程，推動制造水平的不斷提升。
基于此，寄云科技為幫助工業企業解決上述痛點，打造兩個具備強大的大數據平臺：NeuSeer工業數據管理平臺以及NeuSeer工業數據建模分析平臺。兩個平臺為企業提供了以下核心能力：
1. 數據管理平臺
作為基于寄云NeuSeer工業智能平臺打造的數據管理平臺，它提供數據接入、數據融合、數據標準、數據質量、數據安全、數據資產、數據服務等產品化的大數據全生命周期能力。這些功能幫助企業解決數據重復、標準化程度低等問題，從而盤活數據資產，服務數據消費，激活數據商業價值?；跀祿芾砥脚_可輕松實現對業務及生產數據的管理，構建數據標準規范體系，建設全域數據資產，服務數據消費共享。
2. 數據建模分析平臺
該平臺包含數據采集、數據治理、數據存儲、數據分析、人工智能建模等功能，能幫助企業將海量的工業實時數據與眾多生產業務系統進行融合處理，構建起包括“預測性維護”、“異常檢測與智能診斷”、“實時生產決策”、“安全生產管控”在內的多種智能應用，為企業提供基于數據智能和數字孿生的數字化轉型方案。
借助以上寄云兩大數據平臺，工業企業可以實現對數據價值的高效挖掘和分析，進而指導和改善生產過程，幫助企業在數據部分五個等級中實現了智能制造能力的提升。具體效果包括：
建立企業級的數據標準規范體系，為不同系統之間的數據轉化提供了依據;
通過數據管理平臺的能力，企業可以將各系統中相關的數據進行集成，打通數據的信息孤島痛點，并實現數據的全域化管理;
數據建模分析平臺使企業可以把接收的實時數據與生產業務系統相結合。通過這種方式，企業可以更好地進行業務決策和生產計劃，并實現數據的實時推送和監控。
四級、五級智能制造的核心在于數據的內在價值和利用。寄云科技提供的工業數據管理平臺和工業數據建模分析平臺，為工業企業數字化轉型和智能制造升級提供了強有力的支持?；谝陨蟽纱笃脚_，企業可以更深入地挖掘數據的內在價值，實現數字化運營，獲得更大的商業價值。
（寄云科技）
