方案架构

       智能制造不是部署一个解决方案就可以实现的，而是需要在跨越企业内外的价值链上的每一个环节持续改进的系统工程。以上路线图可以作为企业制订自身智能制造战略的参考，企业并非必须逐步顺序实现这三个发展阶段，它们可以根据自身已经具备的能力和战略目标，个性化定制发展的路径，在某些领域实现“弯道超车”。但无论采用什么样的路径，智能制造带给企业的收益都是明确的。

       这是一个全面、安全、端到端的基础架构。它建立在一个统一管理自动化设备和IT设备的，且能支持企业移动应用、协作和商业智能分析等业务需要的网络之上。这个网络既要支持企业内部不同部门，也要连接供应商，分销商，零售商的业务系统。对企业来说，这个网络不仅意味着更小的建设维护成本、安全的访问，还是支撑所有智能制造应用的基础。因为只有有了这个基础，千千万万的产品、生产设备、生产过程等才能成为管理人员可见的对象，才有被进一步优化的可能。

      从基础架构中收集的海量数据需要经过处理，才能成为指导业务的洞察。无论数据来自数据中心、云（公有云、私有云或混合云）还是联网的机器设备，首先都要保证可以在最需要的地点对它们进行处理。这个“地点”可能是处在网络边缘的交换机，可能是工厂或企业的数据中心，也可能是跨越防火墙的供应链伙伴系统。其次，还要不断争取用更低的成本实现更高效的计算。比如工厂虚拟化技术不仅显著减少了PC、工作站、服务器、存储等的数量，还可以提升应用处理速度，降低管理负担。数据虚拟化技术使上层应用可以统一访问异构数据，是智能制造分析应用的基础。

       两类应用对实现智能制造非常重要。第一类是协同，包括企业部门间的协同和供应链伙伴企业间的协同。大家互相交换数据，根据对方的状态和反馈及时做出业务安排。第二类是大数据分析，包括对实时产生的结构化和非结构化数据的分析，可以产生业务洞察，这些洞察可以指导企业优化生产，提高质量，减少停工带来的损失等。