智慧管理

企業級工程管理：

面向全生命周期價值鏈工程研制及服務環節，從企業級層面建立工程管理體系， 主要包括：

⑴ 產品全生命周期工程管理：從全生命周期角度建立全面技術管理體系，實現從需求、設計、工藝、生產、服務到報廢的全過程—體化技術狀態管控，包括工程數據的標識、控制、審核和記實等業務范疇。通過全面工程管理，為多級工程及管理人員提供準確的數據輸入，以提高產品研制質量。

⑵ 基于物聯網和大數據的質量管理：從企業級層面建立大質量管理體系，包括質量綜合管理和質量工程管理。其中，質量綜合管理包括質量目標建立、計劃執行、質量審核及檢查、質量改進等，質量工程管理包括質量數據采集、分析、管理優化等。未來質量管理將與上述工程管理、工程執行等環節緊密融合，通過物聯網、大數據等技術，支持研制過程中的實時質量管理。

⑶ 合規管理：每個行業都有相應的合規性管理需求，如汽車行業要滿足安全、環境的合規要求，電子行業要滿足RoHS、REACH等合規要求，航空行業要滿足適航安全性要求等。合規管理主要從合規要求出發，建立配套的業務管理及應用體系?；诤弦幰?，技術人員可以追蹤合規執行情況及執行狀態，并對執行情況進行合規性分析，不合規問題需要限期進行閉環整改。

企業級運營管理：

從企業整體運營管理的角度出發，建立運營的智慧化管理業務模式，主要包括：

⑷ 企業運營監控及決策支持中心：包括多維度運營監控、分析及決策支持、業務協作三個主要業務。其中，多維度運營監控主要面向企業運營CxO等多級管理人員，提供包含計劃、成本、質量、技術等多要素的綜合管控門戶，支持信息的實時獲取及動態可視化展示，分析及決策支持主要面向運營決策層領導，提供產品運營綜合效能、車間運營綜合效能、產線運營綜合效能等的分析，輔助領導進行決策；業務協作主要支持各級領導基于監控和分析的情況，開展與相關業務部門的業務協作，指導業務工作的開展。

⑸ 大數據中心管理：從大數據中心運維層面，實現大數據的組織、管理和維護，并提供大數據分析能力。需要建立相應的組織體系和業務管理體系。

價值鏈級管理：

主要從創新研發、卓越制造、敏捷服務的價值鏈層面，為企業運營及技術管理層提供二級監控中心環境，其監控業務主要包括：

⑹ 創新研發分監控中心：從企業頂層技術管理的需求出發建立的研發環節分監控中心。主要的監控內容包括：研發進度、研發需求滿足度、仿真試驗狀態、工程更改統計，數字化樣機等。

⑺ 卓越制造分監控中心：從企業綜合運營管理角度建立的卓越制造分監控中心，監控內容包括：異地企業、車間、供應商生產運營狀態，生產質量問題及其處理進展，工程協調進展，生產線生產可視化監控等。

⑻ 敏捷服務分監控中心：從企業對產品運營頂層管理的需求出發，建立的敏捷服務分監控中心，主要監控內容包括：產品綜合運營狀態，產品系列故障統計，關鍵產品運維進展，客戶滿意度狀態，MRO供應商協作狀態等。???????

智能制造背景下，管理與研發、制造、服務等環節將緊密融合，并體現智慧化特性。區別于傳統的商業智能Bl, 智慧管理的應用體系將為企業決策層提供更全面、更深入、更實時的信息， 并輔助進行決策。其趨勢描述如下：

可視Visibility：

通過CPS HUB實現企業的橫向集成、端到端集成、縱向集成，無疑為管理需求的不斷精細化提供了技術保障。管理將在縱向企業資源層面、端到端價值鏈層面和橫向供應鏈層面實現完全透明化的監控。

洞察Insights：

在實現可視的基礎上，未來將基于大數據分析等能力，對監測到的狀態進行分析，建立數據之間的關聯，發現問題的根本原因及關聯特性，輔助領導進行決策。

優化Optimization：

在可視、洞察的基礎上，未來支持企業對管理的業務體系進行優化，包括組織結構的優化、管理流程的優化等，以實現管理創新。 如新增大數據管理部門及配套業務，構建企業的核心知識資產。

面向智慧管理的未來發展趨勢，基于智能制造總體應用框架，搭建智慧管理及決策支持環境，對該應用環境的定義如下：

智慧管理及決策支持壞境：面向企業戰略運營及工程管理層面，采用數字化、虛擬化、大數據等技術， 構建CPS HUB為基礎的企業大數據互聯及分析中心，以此為其礎，支持戰略運營管理及工程技術管理， 輔助戰略決策及執行，提高企業管理的精細化和智能化水平。

智慧管理的業務體系包括兩個層面和兩個維度。兩個層面包括企業級、價值鏈級，兩個維度包括工程管理和運營管理。智慧管理業 務中還包含對大數據中心的運維工 作。如下圖所示。具體業務模式包括：