智能制造能力成熟度模型-数据
伴随着工业企业的数字化转型不断深入，数据已经成为一个至关重要的资产。由于企业内部存在不同业务领域的专业系统，系统间数据隔离严重，造成企业间系统的孤岛现象。除此之外，企业缺乏基于顶层视角的统一数据标准规范体系，数据重复、标准化程度低等问题成为智能制造能力成熟度模型数据部分五个等级的瓶颈。
展开来看，工业企业面临的数据痛点包括：
1. 数据重复、标准化程度低
相同功能在不同系统中重复建设，相同功能在不同系统中的数据格式内容不一致，导致打通不同系统的成本较高，功能扩展乏力;
2. 数据分散、不利于沉淀
不同业务的数据分散在不同的业务系统中，难以被利用，不利于企业的发展和数据资产的积累;
3. 组织壁垒、数据无法协同
隔离的系统之间无法有效合作，企业难以高效协同，难以形成一股力量;
4. 数据服务和业务需求不匹配
企业难以对市场快速响应，难以有效快速响应市场的要求，数据服务效率和业务诉求不太匹配。
当前，在智能制造体系中，业务系统集成度越高，数据自由流动的效率就越高。借助大数据平台，企业即可实现对数据价值的高效挖掘和分析，进而指导和改善生产过程，推动制造水平的不断提升。
基于此，寄云科技为帮助工业企业解决上述痛点，打造两个具备强大的大数据平台：NeuSeer工业数据管理平台以及NeuSeer工业数据建模分析平台。两个平台为企业提供了以下核心能力：
1. 数据管理平台
作为基于寄云NeuSeer工业智能平台打造的数据管理平台，它提供数据接入、数据融合、数据标准、数据质量、数据安全、数据资产、数据服务等产品化的大数据全生命周期能力。这些功能帮助企业解决数据重复、标准化程度低等问题，从而盘活数据资产，服务数据消费，激活数据商业价值。基于数据管理平台可轻松实现对业务及生产数据的管理，构建数据标准规范体系，建设全域数据资产，服务数据消费共享。
2. 数据建模分析平台
该平台包含数据采集、数据治理、数据存储、数据分析、人工智能建模等功能，能帮助企业将海量的工业实时数据与众多生产业务系统进行融合处理，构建起包括“预测性维护”、“异常检测与智能诊断”、“实时生产决策”、“安全生产管控”在内的多种智能应用，为企业提供基于数据智能和数字孪生的数字化转型方案。
借助以上寄云两大数据平台，工业企业可以实现对数据价值的高效挖掘和分析，进而指导和改善生产过程，帮助企业在数据部分五个等级中实现了智能制造能力的提升。具体效果包括：
建立企业级的数据标准规范体系，为不同系统之间的数据转化提供了依据;
通过数据管理平台的能力，企业可以将各系统中相关的数据进行集成，打通数据的信息孤岛痛点，并实现数据的全域化管理;
数据建模分析平台使企业可以把接收的实时数据与生产业务系统相结合。通过这种方式，企业可以更好地进行业务决策和生产计划，并实现数据的实时推送和监控。
四级、五级智能制造的核心在于数据的内在价值和利用。寄云科技提供的工业数据管理平台和工业数据建模分析平台，为工业企业数字化转型和智能制造升级提供了强有力的支持。基于以上两大平台，企业可以更深入地挖掘数据的内在价值，实现数字化运营，获得更大的商业价值。
（寄云科技）
