2024數(shù)智新時代制造業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新實踐白皮書

目錄前言摘要 3研究背景及目的 3核心觀點 4研究方法與數(shù)據(jù)來源 5第一章：制造業(yè)的數(shù)字化現(xiàn)狀 6全球制造業(yè)數(shù)字化現(xiàn)狀 6中國制造業(yè)數(shù)字化現(xiàn)狀 7行業(yè)內(nèi)的主要趨勢和發(fā)展 111.3小結(jié) 12第二章：數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動因素 12技術(shù)創(chuàng)新（物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等） 12市場需求變化 15政策支持與法規(guī) 17環(huán)保與可持續(xù)發(fā)展要求 19第三章：數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實施策略 21數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步驟與階段 21組織結(jié)構(gòu)調(diào)整與人才培養(yǎng) 24數(shù)據(jù)管理與治理 26技術(shù)架構(gòu)與平臺選擇 28第四章專家觀點與案例研究 43成功案例1：國內(nèi)頂級汽車制造廠的數(shù)字化創(chuàng)新實踐 43成功案例2：實時數(shù)據(jù)賦能船舶制造業(yè)，助力數(shù)字化應(yīng)用升級和科學(xué)管理運營564.2失敗案例分析：教訓(xùn)與啟示 第五章數(shù)字化轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)與應(yīng)對方法 67數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù) 67技術(shù)整合與系統(tǒng)兼容 68成本與投資回報 68文化與組織變革 69第六章未來展望 70制造業(yè)數(shù)字化的未來趨勢 70新興技術(shù)的潛力與應(yīng)用 70數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的影響 71第七章結(jié)論與建議 72數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵成功因素 72對制造企業(yè)的建議 73政府與行業(yè)組織的角色 74關(guān)于我們 74TapData簡介 74附錄：TapData技術(shù)實現(xiàn) 75前言摘要研究背景及目的基于上述背景，本研究旨在深入分析我國制造業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和服務(wù)化發(fā)展中的現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)及其未來發(fā)展方向。具體來說將圍繞以下幾個方面展開：的影響。同時，探討在這一過程中企業(yè)面臨的主要困難和瓶頸，如數(shù)據(jù)孤島挑戰(zhàn)、技術(shù)創(chuàng)新能力不足、人才短缺、數(shù)據(jù)安全等問題。提供可借鑒的實踐經(jīng)驗。核心觀點著。同。加速推出新產(chǎn)品和服務(wù)。：“”必定是大勢所趨。5G模式和商業(yè)模式。研究方法與數(shù)據(jù)來源第一章：制造業(yè)的數(shù)字化現(xiàn)狀1.0全球制造業(yè)數(shù)字化現(xiàn)狀工業(yè)4.04.04.02025400用于工業(yè)4.0相關(guān)技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用。（GE）Predix日本在工業(yè)機(jī)器人和自動化方面處于全球領(lǐng)先地位。根據(jù)國際機(jī)器人聯(lián)合會（IFR），2021364臺/2021年，3222742023（1000臺（670臺（399臺（397臺。（Siemens）通過MindSphere300中國制造業(yè)數(shù)字化現(xiàn)狀“”“”5T（Communicationny、（InformationTechnology）（DigitalTechnology）。5T“”。據(jù)IDC2018“”20252025年“”信(2024368591437)90以上，制造企業(yè)在信息化上的投入顯著增加。從2000年的10%提高到2019年的27%，信息化已成為提升企業(yè)效率和競爭力的重要手段。5G20225G130行業(yè)內(nèi)的主要趨勢和發(fā)展制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要趨勢和發(fā)展包括以下幾個方面：生產(chǎn)效率提高了30%，運營成本降低了20%。4.0286全球市場的15%，但與24.97%的全球工業(yè)增加值比例相比，仍有較大提升空間。數(shù)據(jù)分析技術(shù)優(yōu)化供應(yīng)鏈管理，庫存周轉(zhuǎn)率提高了25%。COSMOPlat應(yīng)鏈上下游的高效協(xié)同，縮短了訂單處理時間，提高了客戶滿意度。5GMES小結(jié)第二章：數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動因素2.0技術(shù)創(chuàng)新（物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等）（IoT）IoT（GE）Predix行監(jiān)控和預(yù)測性維護(hù)。25%。了制造缺陷率。IT了數(shù)據(jù)處理和分析能力。提升生產(chǎn)的靈活性和響應(yīng)速度。（AI）AIAIAI20%。AIAI高度自動化的生產(chǎn)流程。通過AIAI產(chǎn)缺陷。產(chǎn)品的開發(fā)周期。時監(jiān)控和優(yōu)化，提升了生產(chǎn)效率。6. 4.04.04.0AI4.0戰(zhàn)略通過智能制造技術(shù)提升了德國制造業(yè)的全球競爭力。4.0國制造2025》戰(zhàn)略推動了制造業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型，提升了制造業(yè)的整體競爭力。市場需求變化隨著經(jīng)濟(jì)水平的提高和生活方式的變化，消費者對產(chǎn)品的需求越來越個性化和多樣化。這種需求變化促使制造企業(yè)必須具備更高的靈活性和響應(yīng)速度，以滿足個性化定制的需求。NikeByYou快速變化的市場環(huán)境和技術(shù)進(jìn)步使得產(chǎn)品生命周期不斷縮短，企業(yè)需要更快地推出新產(chǎn)品和服務(wù)，以滿足市場需求并保持競爭優(yōu)勢。“+”PredixCOSMOPlat政策支持與法規(guī)2025》《”2025105”2025GDP10%5G補(bǔ)貼、技術(shù)培訓(xùn)和示范項目推廣等。4.0全球其他國家的制造業(yè)轉(zhuǎn)型提供了范例。德國通過加強(qiáng)公私合作、推動標(biāo)準(zhǔn)化和加強(qiáng)科研創(chuàng)新，成功將工業(yè)4.0推向全球。（SmartManufacturingLeadershipCoalition,提供稅收優(yōu)惠和設(shè)立創(chuàng)新中心，推動了智能制造技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。財政補(bǔ)貼，鼓勵企業(yè)加快數(shù)字化步伐。4.0（StandardizationCouncilIndustrie4.0）制定了一系列標(biāo)準(zhǔn)，為企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了指南。平臺，提供了數(shù)據(jù)共享、技術(shù)支持和培訓(xùn)服務(wù)，幫助中小企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。環(huán)保與可持續(xù)發(fā)展要求2攝1.5（SDGs）17些目標(biāo)，例如通過智能制造技術(shù)提高資源利用效率，減少浪費?！啊?020“”2030（2016-2020通過數(shù)字化技術(shù)，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的綠色化和智能化。浪費。COSMOPlat供應(yīng)鏈全流程的協(xié)同優(yōu)化，顯著提升了能源利用效率。第三章：數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實施策略數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步驟與階段①制定數(shù)字化戰(zhàn)略：企業(yè)需要明確數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目標(biāo)和方向。制定數(shù)字化戰(zhàn)略時，應(yīng)綜合考慮企業(yè)的現(xiàn)狀、市場環(huán)境、競爭態(tài)勢以及技術(shù)發(fā)展趨勢。例如，某大型制造企業(yè)②自上而下的推動：數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要決策者的強(qiáng)力推動和全力支持。企業(yè)高層領(lǐng)導(dǎo)應(yīng)參與數(shù)字化戰(zhàn)略的制定和實施，確保各項工作的順利推進(jìn)。高層領(lǐng)導(dǎo)的參與能夠有效調(diào)動企業(yè)內(nèi)部資源，推動各部門協(xié)同合作，形成數(shù)字化轉(zhuǎn)型的整體合力。①ERP估，某企業(yè)發(fā)現(xiàn)其系統(tǒng)功能已無法滿足業(yè)務(wù)需求，需要進(jìn)行系統(tǒng)升級和改造。②IT“”①制定數(shù)字化路線圖：根據(jù)評估結(jié)果，制定詳細(xì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型路線圖，明確各階段的重點任務(wù)和時間節(jié)點，確保數(shù)字化轉(zhuǎn)型有序推進(jìn)。路線圖應(yīng)包括基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、系統(tǒng)升級、數(shù)據(jù)治理、人員培訓(xùn)等內(nèi)容。②選擇技術(shù)和合作伙伴：選擇適合企業(yè)需求的數(shù)字化技術(shù)和解決方案，尋求外部合作伙伴的支持，如技術(shù)提供商、咨詢公司等。例如，某企業(yè)與外部咨詢公司合作，制定了IT①搭建數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施：搭建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺，整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)治理機(jī)制，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。例如，某知名造船廠通過引入實時數(shù)據(jù)平臺工具M(jìn)DM②開展數(shù)字化試點：選擇業(yè)務(wù)重點領(lǐng)域或關(guān)鍵環(huán)節(jié)，開展數(shù)字化試點，驗證方案的可行性和效果，為全面推廣積累經(jīng)驗。例如，某企業(yè)在銷售預(yù)測、訂單履約、計劃達(dá)成等五大分析場景進(jìn)行數(shù)字化試點，持續(xù)深化轉(zhuǎn)型成果。①持續(xù)優(yōu)化改進(jìn)：數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個持續(xù)優(yōu)化的過程，企業(yè)需要根據(jù)實施情況，不斷調(diào)整和優(yōu)化各項措施，提升數(shù)字化水平。例如，通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)問題，企業(yè)不斷優(yōu)化生產(chǎn)流程，提升生產(chǎn)效率和決策質(zhì)量。②全面推廣應(yīng)用：在試點成功的基礎(chǔ)上，全面推廣數(shù)字化應(yīng)用，覆蓋企業(yè)的各個業(yè)務(wù)領(lǐng)域和環(huán)節(jié)，實現(xiàn)全方位的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。例如，通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型，某企業(yè)實現(xiàn)了從訂單到回款的全流程數(shù)字化管理，顯著提升了運營效率和客戶滿意度。①IT部門分工，提高對業(yè)務(wù)需求的響應(yīng)速度。②營造數(shù)字化文化：營造支持?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)文化，鼓勵創(chuàng)新和變革，提高員工對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的認(rèn)同感和參與度。例如，通過推廣數(shù)字化成功案例，企業(yè)不斷增強(qiáng)員工的數(shù)字化意識，推動全員參與數(shù)字化轉(zhuǎn)型。組織結(jié)構(gòu)調(diào)整與人才培養(yǎng)①CEO匯②IT業(yè)應(yīng)加強(qiáng)IT與業(yè)務(wù)部門的協(xié)作，形成跨部門的數(shù)字化項目團(tuán)隊，推動各項數(shù)字化項目的實施和落地。③建立敏捷組織：數(shù)字化轉(zhuǎn)型要求企業(yè)具備快速響應(yīng)市場變化的能力。通過引入敏捷組織架構(gòu)，企業(yè)可以提高決策效率和執(zhí)行力。例如，某企業(yè)采用敏捷開發(fā)方法，將產(chǎn)品開發(fā)周期縮短了一半，顯著提升了市場競爭力。①AI高校合作，建立了聯(lián)合實驗室和實習(xí)基地，吸引優(yōu)秀的技術(shù)人才加入。②內(nèi)部人才培訓(xùn)與提升：企業(yè)應(yīng)制定系統(tǒng)的培訓(xùn)計劃，對現(xiàn)有員工進(jìn)行數(shù)字化技能培訓(xùn)，提高其適應(yīng)和推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型的能力。例如，為員工提供了涵蓋大數(shù)據(jù)分析、云計算應(yīng)用等內(nèi)容的培訓(xùn)課程，并定期舉辦技術(shù)交流會和工作坊，提升員工的數(shù)字化能力。③突出的員工給予獎勵，激發(fā)員工的創(chuàng)新熱情和積極性。數(shù)據(jù)管理與治理①構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中心：數(shù)據(jù)中心通過整合企業(yè)內(nèi)部的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理和共享，從而支持企業(yè)的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用，提升業(yè)務(wù)決策的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。例②應(yīng)用數(shù)據(jù)集成工具：數(shù)據(jù)集成工具能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)不同系統(tǒng)和數(shù)據(jù)源之間的數(shù)據(jù)同步和整合，消除數(shù)據(jù)孤島。例如，ETL（Extract,Transform,Load）工具和API管理平臺等，都能夠有效提升數(shù)據(jù)集成效率。例如，使用工具如TapData、Talend和Informatica①數(shù)據(jù)清洗與標(biāo)準(zhǔn)化：數(shù)據(jù)清洗是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵步驟，通過去除重復(fù)、錯誤和無效的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化則是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式，方便后續(xù)的處理和分析。②建立數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控機(jī)制：企業(yè)應(yīng)建立數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控機(jī)制，通過自動化工具和定期審查，持續(xù)監(jiān)控數(shù)據(jù)質(zhì)量，并及時發(fā)現(xiàn)和糾正數(shù)據(jù)問題。例如，某制造企業(yè)通過數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控系統(tǒng)，實時監(jiān)控數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性和一致性，確保數(shù)據(jù)的高質(zhì)量。①制定數(shù)據(jù)治理策略：數(shù)據(jù)治理策略應(yīng)明確數(shù)據(jù)的所有權(quán)、管理責(zé)任、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范等內(nèi)容。通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理策略，企業(yè)可以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、一致性和完整性。②建立數(shù)據(jù)治理組織：企業(yè)應(yīng)設(shè)立專門的數(shù)據(jù)治理組織，如數(shù)據(jù)治理委員會或數(shù)據(jù)治理辦公室，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)治理策略的制定和實施，確保各部門的數(shù)據(jù)管理符合企業(yè)的整體規(guī)IT①的訪問控制措施，保護(hù)敏感數(shù)據(jù)的安全，防止數(shù)據(jù)泄露和未經(jīng)授權(quán)的訪問。②符合數(shù)據(jù)隱私法規(guī)：企業(yè)需要遵守相關(guān)的數(shù)據(jù)隱私法規(guī)，如GDPR（通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例）和CCPA（加利福尼亞消費者隱私法案），確保數(shù)據(jù)處理過程中的合法合規(guī)。技術(shù)架構(gòu)與平臺選擇①確定技術(shù)架構(gòu)原則：在設(shè)計技術(shù)架構(gòu)時，應(yīng)遵循模塊化、可擴(kuò)展性、靈活性和高可用性等原則。模塊化設(shè)計能夠確保系統(tǒng)的各個部分可以獨立開發(fā)和升級；可擴(kuò)展性和靈活性則使得系統(tǒng)能夠適應(yīng)業(yè)務(wù)需求的變化；高可用性則保證系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。②分層架構(gòu)設(shè)計：企業(yè)應(yīng)采用分層架構(gòu)設(shè)計，包括設(shè)備層、邊緣層、企業(yè)層和產(chǎn)業(yè)層等。各層次之間既相互獨立又緊密聯(lián)系，確保數(shù)據(jù)從采集、傳輸?shù)酱鎯蛻?yīng)用的全流程TapDataApacheDoris以避免對單一云服務(wù)商的依賴，提高系統(tǒng)的靈活性和穩(wěn)定性。例如，某制造企業(yè)使用了AWSAzureTapDataTalend和InformaticaThingWorx、AWSIoTMicrosoftAzureIoT可以實現(xiàn)對設(shè)備狀態(tài)的實時監(jiān)控和預(yù)測性維護(hù)。TensorFlowPyTorch和SageMaker等臺，業(yè)可實現(xiàn)能化生產(chǎn)化和量控制 。常見的數(shù)據(jù)集成方式以下是幾種常見的數(shù)據(jù)集成形式及其優(yōu)劣對比分析：集中式數(shù)據(jù)集成優(yōu)點：：分布式數(shù)據(jù)集成優(yōu)點：缺點：混合式數(shù)據(jù)集成優(yōu)點：缺點：小結(jié)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成方案APIAPIAPIRateLimit傳統(tǒng)ETL：JavaETLETL/KafkaKafka：KafkaKafkaConnect和KafkaStreamsKafka來ETLJava新一代數(shù)據(jù)集成方案：統(tǒng)一的實時數(shù)據(jù)平臺根據(jù)GartnerDBMSESPESP/”從異常值檢測（如實時、同步、欺詐檢測用例）到情境決策（如借助于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和執(zhí)行來增強(qiáng)質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn)）的任何內(nèi)容。統(tǒng)一實時數(shù)據(jù)平臺統(tǒng)一實時數(shù)據(jù)平臺的主要功能統(tǒng)一的實時數(shù)據(jù)平臺可以分解為以下六個關(guān)鍵功能：受益于統(tǒng)一實時數(shù)據(jù)平臺的企業(yè)用例盡可能接近實時地對來自多個來源的流數(shù)據(jù)執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，確定引入的風(fēng)險水平。這在金融機(jī)構(gòu)中很常見，尤其是在銀行業(yè)的資本市場方面。AI/MLOLTP360360°（OLTP）統(tǒng)一的實時數(shù)據(jù)平臺對于企業(yè)的重要性要了解統(tǒng)一實時數(shù)據(jù)平臺對認(rèn)真對待數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的企業(yè)的重要性，讓我們首先來看看“企業(yè)”數(shù)據(jù)在當(dāng)今世界的真正含義。5G等/（由于數(shù)據(jù)在孤島之間移動而導(dǎo)致延遲增加的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)簡3）（），一個經(jīng)過簡化和優(yōu)化的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)統(tǒng)一的實時數(shù)據(jù)平臺的優(yōu)勢：相較于其他類似數(shù)據(jù)技術(shù)DBMSDBMSDBMS（IMDG）IMDG（ESP）AB年5月ESP流行的現(xiàn)代化數(shù)據(jù)集成工具FivetranFivetranETLFivetranFivetranFivetranSaaSFivetranFivetranAirbyteAirbyteAirbyteAPIAirbyte盡管AirbyteTapData“新秀”（即）。Tapdata內(nèi)置100+數(shù)連接，擁強(qiáng)大穩(wěn)定實時步和時集能力憑借性現(xiàn)開即用低代可視操作便捷以及色的務(wù)監(jiān)支持，目已積累 12,000+ 注用戶覆蓋商、融、造、育、療美等多行業(yè)。TapDataCDCETL相較于行業(yè)老牌工具，其主要優(yōu)勢在于：SaaS點，專注打造各數(shù)據(jù)庫間的實時數(shù)據(jù)傳輸橋梁。完整的CDCTapDataCDC（ChangeDataCapture）ETLTapData對CDC能CDC（MySQL→MySQL，MySQLClickHouse）a如G/G，取TapData第四章專家觀點與案例研究4.01：國內(nèi)頂級汽車制造廠的數(shù)字化創(chuàng)新實踐——釋放產(chǎn)能作為中國汽車行業(yè)巨頭，該大型車企以出色的年產(chǎn)銷量表現(xiàn)，長年位居行業(yè)第一陣營，且與眾多跨國汽車公司建有長期的戰(zhàn)略合作關(guān)系，業(yè)務(wù)覆蓋近百個國家。1~3IT70%開發(fā)等核心業(yè)務(wù)的時間，僅剩30%用于核心業(yè)務(wù)開發(fā)。如Oracle、MSSQLMySQL如（如Kafka、Excel、XML）。這些數(shù)據(jù)源之間的異構(gòu)性增加了數(shù)據(jù)整合的復(fù)雜度，進(jìn)一步拖慢了數(shù)據(jù)處理和分析的速度。ETL（Extract,TransformLoad）T+1，不能支持實時業(yè)務(wù)需求，導(dǎo)致業(yè)務(wù)響應(yīng)滯后。SQLETL20000+/秒，這對數(shù)據(jù)處理的時效性和高性能提出了極高的要求。T3T3ETL“”該車企的數(shù)據(jù)特點：1~3MES、CRMSCMBIOracle10g~19c、MSSQL2012~2016MySQL5.6~8.0PG10~12；非關(guān)系型包括MongoDB3.6~4.0，同時還包含Kafka、Excel、XML等類型20,000+/IT新一代實時數(shù)據(jù)湖由三層結(jié)構(gòu)組成：基于該結(jié)構(gòu)，實時數(shù)據(jù)湖的工作邏輯包含以下三個關(guān)鍵步驟：NoSQL）API（如BI）為此，企業(yè)在選型過程中綜合對比了一系列開源及商業(yè)化方案，其中包括：1、GoldenGateVeridata組合:GoldenGate:2、Kafka:：Kafka:（KafkaConnectKafkaStreams）3、Canal:：CanalMySQLMySQLMySQL版本。Kafka、HBase、ElasticsearchMySQL:如SQLServerOracle）FlinkCDC:：基于ApacheFlink:“”GoldenGateVeridata如MOM（ManufacturingOperationManagement）——SQLServer“”“”SQLMySQL或OracleCanal40萬的5~10。TapDataCDCTapDataTapData基于TapDataAPI+TapData如上圖所示，該實時數(shù)據(jù)湖架構(gòu)包含以下幾個核心層：采集層采集層是數(shù)據(jù)架構(gòu)的基礎(chǔ)，負(fù)責(zé)從不同的數(shù)據(jù)源中獲取原始數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)源包括：TDSERPV6……虛擬數(shù)據(jù)層（VIN）服務(wù)層APIAPI汽車模型API訂單模型API組織架構(gòu)API風(fēng)控模型API財務(wù)報表API認(rèn)證服務(wù)APIAPI業(yè)務(wù)層業(yè)務(wù)層是數(shù)據(jù)的最終消費者，使用數(shù)據(jù)來支持各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)和應(yīng)用。這一層包括：TSP1.0BI系統(tǒng)、紅旗DMS-BI數(shù)據(jù)管理功能API成果收益通過實施實時數(shù)據(jù)湖解決方案，企業(yè)在多個方面獲得了顯著的收益：1、支撐業(yè)務(wù)部門取數(shù)：606292、大幅提升開發(fā)效率：13、構(gòu)建實時數(shù)據(jù)同步鏈路：ETL4、企業(yè)數(shù)據(jù)目錄的建設(shè)：70%DBA90%IT生2級和科學(xué)管理運營TapData……“”——極引入AR5G當(dāng)不斷新生的應(yīng)用創(chuàng)新需求，遇上船舶建造的獨特“基因”，新的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)也接踵而至：1、物料管理難2、工藝優(yōu)化與復(fù)雜性管理3、特殊環(huán)境和氣候條件：4、人力資源與技能挑戰(zhàn)：2IT“”該造船企業(yè)數(shù)據(jù)特點：“”BIOracle、MySQL、TiDB、MongoDB、TDengineKettleKettle由于沒有獨立的任務(wù)管理系統(tǒng)，Kettle需要依賴操作系統(tǒng)的調(diào)度器或其他外部工具來來支持任務(wù)的觸發(fā)、調(diào)度、監(jiān)控和管理，也很難及時發(fā)現(xiàn)問題并告警。ETLKettleTapData+BI用、可視TapDataBI借助DBATapDataA.船舶制造實時數(shù)據(jù)平臺的整體規(guī)劃1、數(shù)據(jù)采集層：Tapdata：TiDBMongoDBOracle、TDengineTapData支持構(gòu)建數(shù)據(jù)流程。2、數(shù)據(jù)存儲層FDM：Tapdata：TiDBTapData建實時數(shù)據(jù)處理流程。TiDB1:1TiDB修記錄、人員信息、設(shè)備點檢記錄等存儲生產(chǎn)數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)等信息。3、數(shù)據(jù)處理層MDM：Tapdata：FDMMDM層。TiDBFDMMDM4、可視化與報表：帆軟BI：TiDBTapData成果反饋TapDataERPERPOracleOracle1～2TapData——TapData到TiDBTapdataTiDB60TapData1+1＞2的實時數(shù)倉創(chuàng)新實踐：結(jié)合DBT工具實現(xiàn)指標(biāo)計算能力“”TapDataSQL通過引入TapDataDBT。失敗案例分析：教訓(xùn)與啟示ERP1、背景：ERPERP2、失敗原因：ITERP3、教訓(xùn)與啟示：IT1、背景：2、失敗原因：3、教訓(xùn)與啟示：總結(jié)第五章數(shù)字化轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)與應(yīng)對方法數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)：GDPR和CCPA：技術(shù)整合與系統(tǒng)兼容：：加強(qiáng)ITIT