一、 工業企業自動化和信息化模型

傳統的工業企業自動化和信息化參考模型如下圖1所示：L1層是設備側的儀器儀表、閥門、驅動器、電機、智能裝備等物理量采集和執行類業務和產品；L2層是一般用于流程行業的分布式控制系統DCS、用于離散行業和公共事業基礎設施的可編程邏輯控制器PLC、綜合監控系統SCADA、安全系統、電氣控制系統等是工業自動化控制類的業務和產品；L3：生產調度執行系統MES、高級排程系統APS、能源管理系統EMS等是生產調度和生產管理類業務和產品；L4：企業資源管理ERP、企業辦公OA、客戶關系CRM等企業管理類業務和產品。

圖1 傳統的工業企業自動化和信息化模型

傳統的企業信息化建設一般，分屬不同的業務部門負責，一個一個子系統進行建設，缺乏業務目標的指導和總體規劃，導致系統孤島、數據孤島，應用孤島。

數字化時代，企業需要綜合思考數字化時代的新商業模式、新管理理念，設計數據驅動，解構和重構，繼承和發展共存的數字化轉型整體解決方案，從單一系統建設走向總體規劃（結構、模塊、標準、接口）下的模塊化逐步實現。

二、 數字化運營頂層設計及規劃的大邏輯

數字化運營頂層設計和規劃首先要立足于客戶企業的商業目標、業務模式的發展和進化。

其次要考慮企業自動化和信息化的現狀，對于既有工廠，考慮繼承和發展現有系統；同時考慮能否通過研發核心智能裝備或產線的工藝改造來大幅度提高效率和質量，甚至變革產業鏈；

第三是面向精益生產，考慮工廠基礎設施（網絡、安防、 能源、會議、 門禁、照明等）、物流布局規劃（物流總體設計 倉儲設計 物料轉運）、生產規劃（產能分析、平面布局、物料、生產過程、物流）；

最后提出數字化生產和工業互聯網服務的數字化整體解決方案。

數字化運營頂層設計及規劃的大邏輯如下圖2所示：

圖2 數字化運營頂層設計和規劃的大邏輯

解決方案既有總體目標，又有結構化子目標，每一個目標用3-5個關鍵結果支撐。所有目標和關鍵結果圍繞商業目標和業務模式發展這條主線來驗證和評價，形成規劃的閉環。

三、 數字驅動運營的基礎和目標

基于數據驅動的運營首先需要解決數據的端到端深度互聯的挑戰。智能化的實現必須以數據的互聯互通為前提，特別是跨層級、多環節的數據互聯互通和關聯分析。而傳統制造系統是以生產流程為核心的，受制于技術標準、數據異構等因素，數據集成往往是局部的、有限的。尤其是在生產現場，由于工業網絡和各類控制系統在協議和數據規范方面的多樣性和封閉性，大量生產數據被留存在各個單獨的系統中，無法充分流動和分析利用；在企業管理層，不同軟件系統由于在建設時缺少統一規劃，導致軟件數據之間的集成互通變得異常復雜和成本高昂；為了實現上述智能化工廠的目標，企業生產數據之間、管理數據之間以及生產數據和管理數據必須實現有機融合。

其次是海量數據的管理與處理。在傳統工廠系統中，往往基于分散在不同業務系統的關系型數據庫和實時數據庫，就可以實現數據的有效管理。但隨著數據集成和智能化的應用需求，各類生產過程數據和管理數據都將呈現爆發式增長，數據作為工廠智能化的核心，如何實現對海量多源異構數據的有效管理是另一個巨大挑戰。

最后是數據驅動的工業應用創新。傳統工業軟件通常滿足的是企業的共性需求，對差異化、精細化管理需求滿足較差。這些軟件大多作為設計、生產、管理的局部支撐工具而分立的存在，在數據方面沒有統一的標準。隨著智能化的需求，以及工業數據的采集和集成處理能力的成熟，數據驅動的面向設備運行、工藝參數、生產線優化、能源節約、個性化定制等特定場景的應用將逐步成為企業推進智能化的主要方向。

數字驅動運營的基礎和目標如下圖3所示：

圖3  數據驅動運營的基礎和目標

四、 數字化運營規劃的內涵

新工業革命及其技術發展促使制造企業從理念、能力、管理、生態等方面轉型，轉型需要綜合考慮企業發展的歷史、現狀和未來。數字化時代的轉型既要吸收傳統工業時代積累的技術、運營和管理經驗，又要實現現有多種運營管理模式、多種系統并存的平穩過渡，同時支撐制造企業未來在組織架構、商業模式和運營管理重構方面對全面數字化驅動的需求。

一個工業企業的組織層級通常包括集團級、工廠級/工業園區、車間級。數字化驅動運營的規劃內容通常包括不同層級的以下內容，如下圖4所示：

圖4  數字化驅動運營規劃的內涵

五、 數字驅動運營的實現路徑

首先是數字化轉型的頂層設計和規劃，包括：業務目標分析、解決方案參考架構（結構、模塊、標準、接口）、技術平臺框架、評價體系、實施路線圖和方法論。

其次是需要將“系統產品、套裝軟件銷售”轉變為“IT能力轉移的新一代軟件平臺產品。數字化轉型的應用往往需要與具體行業、企業的知識經驗緊密結合，涉及領域眾多，且需要動態發展，需要融合數字化生產和工業互聯網服務的方方面面，需要新一代操作系統級的工業軟件平臺，提供一整套工業安全體系、工業標準、二次開發工具及運行環境；提供重點行業的機理模型、組件和工業場景APP。

第三是需要新一代工業自動化控制系統，在集成傳統工業自動化各子系統（PLC、 DCS、SCADA、SIS...）的基礎上，面向數據驅動的生產運營，擴展分布式控制節點、實時服務總線、邊緣實時計算平臺、生產數據中心；全集成 儀器儀表、控制、電氣、安全、設備監控等子系統，向上拓展涵蓋調度、運營維護等生產過程管理系統。

最后是生態體系建設。依托數字化轉型頂層設計和規劃，開放全集成的核心平臺產品，構建與高校、科研院所、上下游企業、系統集成商、行業協會、聯盟、標準團體的伙伴合作關系，有計劃逐步實施數字化生產和服務的整體解決方案。

對于工業企業而言，上述工作除了內部有專門的組織和強有力的領導之外，需要一個有規劃能力、能提供軟硬件核心平臺產品的數字化轉型的合作伙伴。