为了实现制造业转型升级，制造企业需要推动自身业务系统和流程的全面升级，在这个过程中需要面临几个方面的挑战：企业内多个异构系统间的数据无法有效整合，直接导致企业采购、生产、物流、销售等环节割裂，致使效率低下；企业无法对生产设备进行实时数据采集和统一灵活控制，导致企业难以实现生产工艺流程的最优化，以达成大规模个性化定制；随着海量新旧数据的不断积累沉淀，企业需要可靠的低成本方案提高数据存储和计算能力，实现对海量数据的高效管理；企业智能化分析门槛高，难以整合分散在业务中的碎片化领域知识，实现跨业务和跨领域的业务流程再造；在实现数据价值变现的同时，企业也必须构建基于硬件的大数据安全防护体系，保障数据资产和核心工业流程的安全。

一、钢铁制造企业产品智能检测和排产预测平台

某钢铁制造企业生产的不锈钢产品是钢铁产品中的精加工品，对不锈钢品控要求严格。由于生产工艺复杂，加工工序多，缺陷因素复杂，同时检测时间短，难以快速识别的定位，对于钢材表面缺陷的人工抽检和目检成为生产瓶颈，并最终导致出厂良品率无法实现有效控制，回收成本压力大。

二、重型机械制造企业智能客户管理平台

面对市场竞争的压力，该企业积极寻求市场运营模式的优化。目前企业业务系统缺少全面、统一的客户信息管理和评估体系，市场、风控和营销部门开展工作更多需要依赖线下直接客户拜访，客户管理周期长，效率不高。该企业迫切需要全面了解客户信息及设备运行情况，并进行统一分析，根据市场需求开展相应市场拓展、客户服务、风险管控等业务。

三、某汽车企业大数据分析平台

面对汽车市场的激烈竞争，企业意识到依赖于销售、维修数据与传统市场调研方法进行产品分析和产品质量改进，周期过长，无法常态监控市场变化，不能满足产品快速改进的敏捷经营需求。此外，随之车联网的部署和普及，该企业希望通过快速汇聚车联网、互联网的运营数据，提高产品设计和性能优化水平。

四、某医药企业智能数据管理平台

痛点：随着供应链协作的深入，该企业原有数据管理系统面临业务快速扩展带来的巨大压力，数据质量检查自动化程度低，关键环节数据清洗量大，数据处理效率已成为业务扩展的关键瓶颈。现有业务系统架构已经近十年，无法适应新时期下的数据增长。

效果：针对该企业面临的挑战，**为期搭建了智能数据管理平台，实现了海量数据的高效管理，通过人工智能匹配算法，实现关键数据清洗环节自动化、智能化，处理效率提高2-4倍，数据质量提升5%，增强了业务系统的稳定性和可扩展性，提供了业务全周期的监督和管控，同时降低人力成本60%，使企业实现降本增效，为企业带来巨大的经济价值。

五、中航工业永红散热器公司工业大数据生产调度指挥平台

痛点：产品质量不可追溯和查询，库房管理混乱易出错，交货期易波动不稳定

效果：系统对永红公司的生产过程管控、产品质量追溯、仓储物流管理等业务流程进行梳理和再造，系统上线后生产综合效率提升了10%，库存管理准确率提升90%以上，产品质量水平提升30%。

六、工程机械行业智能设备、智能服务及智能管理一体化解决方案

痛点：1. 新机需求疲弱与巨大的服务后市场潜力 2. 施工行业向规模化、集约化、专业化方向发展，对施工安全、效率、成本管控的重视程度不断提高 3. 严峻的工程机械市场环境要求企业进一步精细化管理、高效科学决策，加速从传统生产制造型向高端服务型的转型升级。

七、基于大数据技术的高速动车组健康诊断及专家支持系统

痛点：现有运维服务模式，受距离、时间限制，已经很难适应动车组的快速发展，从人力、物力、质量、效率等方面对动车组现有运维模式提出一系列新的挑战。需要构建基于大数据技术的高速动车组健康诊断和专家支持系统，将大数据、互联网、人工智能等新技术与动车组运维服务相融合，充分挖掘动车组全生命周期数据蕴含的价值，实现突破距离、时间、设备限制的互联网化、数据化、可视化、主动化的动车组运维服务新模式。可以降低维修成本，减少维修时间，提升列车运营的效率，同时，避免重大恶性事故发生，是现行维修服务体系的创新。

八、江苏徐工Xrea工业互联网大数据平台

痛点：当前，工业数据正以指数级的速度迅速增长，但这些数据并没有被有效标识和使用；企业内部的数据处于分散、孤立状态，无法应用于经营活动的其他方面；运营技术系统与信息技术系统通常单独运行，不能很好的结合；企业内部很多有价值的经验、技术、方法、模型等最佳实践仅应用于企业的某些部门，无法实现模型湖、数字化、软件化，导致无法复制及推广使用。