月份：2022年3月

互联网时代下,线上线下相融合成为现今最为普遍的商业模式。随着最近的元宇宙概念大热,许多企业也在关注着元宇宙能为企业带来什么样的效益。同现实中土地一样,在元宇宙中,也存在属于虚拟世界的数据空间,元宇宙将成为企业获客的第二个世界,但元宇宙中数据非常庞大,每个企业需要的数据都有所差别,只有选对了数据,才能到事半功倍的效果。从客户数据管理到微信朋友圈、社群等的私域流量运营,智能营销趋势在市场上广受欢迎。但是随着信息更加的碎片化,面对庞大复杂的客户数据,企业好多时候也陷入迷茫的境地,只能在营销推广上盲目加大投入,而所获得的的回报常常也是不确定的。

数据对于任何一家企业来说都是至关重要的。智能营销的核心便是将数据价值最大化,帮助企业降低成本,提升企业智能获客能力。在各行各业,已经通过智能大数据营销不断扩展业务。如房地产行业,与房产相关的网站通过大数据建模实时精准抓取客户资源数据、访客时长、访客活跃度等分析,为新房、二手房等抓取到可发展用户上千的客量。大数据精准营销渗透到地产、汽车、教育等各领域。

显然,数字经济浪潮下促进了企业服务的发展。市场上出现了许多帮助企业解决获客痛点的营销平台。当企业下定决心数字化转型后,就需要一个高效率低成本的智能获客平台去很好地连接消费者。

“2019年,在国家积极发展数字贸易等政策号召下,广东鸿威国际会展集团有限公司在会展服务领域推出了自主研发的数字孪生精准获客平台—云展动力,成功将线上与线下会展双线运营,推动会展服务与制造业融合发展的新格局,借助云展动力平台,许多传统制造企业释放了活力。”鸿威会展集团董事长王照云说道。

据了解,云展动力已经形成覆盖全产业链的平行世界数字孪生服务系统,从产业生态搭建到丰富应用场景,能够帮助企业实现获客、留存、转化、客户管理的数字营销闭环,赋能企业数字化转型升级,高效解决获客难题。云展动力整合1.32亿全球客户数据,其中覆盖了932个垂直细分行业,9000万个专业采购商、4000万家供应展商,企业在云数据中可以搜索目标行业客户,个性化筛选标签,轻松获取目标客户,打造专属客户库,企业选取客户数据就可以在线邀约,信息精准触达目标客户。元宇宙时代下,在云展动力实现精准营销才是制胜法则。

系统将从十大维度记录、分析、描绘用户画像,实时全面捕捉用户行为,全方位洞察客户需求,比如,在云展动力平台中,用户浏览了企业相关的动态、3D内容、产品、直播等,系统会实时推送商机给企业,帮助企业精准定向潜在客户,实时掌握营销效果。这不仅大大节省了企业查找客户的时间,同时帮企业筛选一些精准的客户数据,根据用户的需求,智能匹配商机。

除此之外,云展动力是企业实现员工营销管理的不二选择,系统实时汇总分析企业员工营销数据和排名,实时同步员工的客户资源,无需再担心因员工离职而导致客户数据流失的情况出现,员工销售业绩随时监控,帮助企业实现内部管理数字化、智能化。

市场的狂风暴雨中,对海外企业和国内企业来说都是严峻的考验。面对消费群体的多元化、个性化,智能精准营销是必不可少的。只有精准定位客群,才能最大限度的发挥企业生产的作用。

强大的信息控制可以提高自动化水平，帮助制造商做出更好的决策

在自动化过程中注入人工智能（AI）和机器学习（ML)，以开发闭环控制，可以释放更多价值

机器视觉还可以帮助制造商发现生产过程中的瑕疵或缺陷

工业自动化和信息化正在以飞快的速度发展。无论是协作机器人、自主移动机器人（AMR），还是高速生产线，全球的工厂都在需要提高效率、优化工作流程、增加安全性和提高生产率。

然而，在工厂中，自动化有一个常常被忽视的好处 —— 信息。如果使用得当，那么在产品生产过程中获得的数据可以帮助工程师做出深思熟虑、更明智的决策。

问题是，许多工厂没有适当的自动化或控制机制，将产品从步骤 A转移到步骤 Z。这常常减少了在产品生命周期中收集到的信息。

更好的自动化意味着更好的流程、更多的制造信息

如果在工厂生产线上没有利用自动化技术，收集到的数据只能与当前的人工的过程相同。一步步地收集信息意味着失去了对产品在其过程中实时演变的可视性。生产团队几乎很难甚至不可能理解潜在的挑战或缺陷，因为他们只关注客户的要求。

这种遗留过程或全面质量管理，能够确保生产团队得到以下问题的基本答案：

在这个步骤中，你做了什么？

产品是如何满足规格的？

我们遵守要求了吗？

虽然满足客户的要求是优先考虑的，但如果没有自动化，生产团队就会错失可以帮助提高产量、减少不必要的工作、减少停机时间和浪费的大量数据流。

制造应用中的数据流

帮助提供生产线洞察的数据往往以不同的数据包、大小和形状出现。收集到的第一组数据与制造阶段的质量和产品性能相匹配，其他超出了产品属性的信息，能帮助回答以下重要问题：

制造产品花了多长时间？

在这个特定的项目上花了多少小时？

是否使用了正确的工具？

制造产品的正确组件和材料清单是什么？

这一层信息来自于整个控制线，有助于生产团队坚持标准操作程序，并确保根据基于周期时间及其他领先标准的规范生产产品。

同时，全自动生产线也能使工程师获得比人工或半自动生产线更多的性能反馈。这是因为信息控制通过自动化的工具，传递产品生产过程中的数据，这些数据可以在监视器上被捕捉并看到。例如，生产团队可以在产品紧固件上看到扭矩值等步骤，以确保在组装过程中（而不是之后）满足要求。

全自动生产线还可以更轻松地将关键信息传递给客户。例如，对于医疗器械来说，自动化数据收集能够让生产团队以准确、及时、高效的方式记录并向客户交付防水、测试、密封及其他关键因素的信息。对于汽车等其他有严格要求的行业同样如此。

让工厂生产线达到这样的自动化和数据收集水平需要时间、规划及专业知识的支持。

为自动化成功设置生产线

对于机器和设备的自动化控制，有两种选择。

第一种是可编程逻辑控制器（PLC)，可用于同步生产线控制，包括速度，物料进出之间的相互作用，以及其他方面的控制。借助PLC，操作员可以坐在装有机器视觉摄像头的传送带前。当产品被放置在传送带上时，摄像头会看到并进入下一个周期。尽管PLC能正确地执行控制反馈，但在这个过程中没有数据收集——只是被动、半自动的进行控制。

为了充分地利用自动化和相关数据的优势，工厂应该考虑将工业PCs (IPCs)与高速自动化和传感器相结合。这些系统为PLC的逻辑编程提供了先进的计算能力和信息控制。这种设置也可以由边缘网关来支持，以帮助管理数据流。

获取实时分析数据的三个步骤

企业在获取最终实时分析数据之前需要采取的步骤包括：

更好地理解投入——产出机制

使用合适的传感器来收集数据

通过低代码/无代码应用启用闭合循环控制程序

该智能系统有助于在整个产品生命周期中进行数据收集，从而获得诸多文章上述的优势。这些数据还可以被传输到云端进行大数据分析，或者在边缘（也就是接近机器的位置）进行实时处理。在此基础上，通过将人工智能（AI）和机器学习（ML）注入自动化过程，以开发闭环控制，可以释放更多的价值。

利用 AI和 ML释放价值的五种方法

ML可以从闭环控制中获取大量数据，并将其合成可操作的信息，以便驱动更好的流程和更明智的决策。ML帮助生产团队将信息用于控制，这些控制可以实时调整生产线上的参数，而无需停止生产。ML还可以用于识别和消除工作中的非增值方面，例如在一段时间后对产品的测试。

AI和 ML价值的另一个驱动因素是视觉。例如，从工业 PC的闭环系统中获取数据，机器可以检测出划痕等产品上的瑕疵或其他缺陷。这种异常检测功能允许系统映射导致这些问题的热点，并能够标记出要检查的潜在问题区域。

然而，为了最大程度地利用这些解决方案，考虑以下问题很重要：

1. 由你来构建 AI/ML，还是通过第三方购买？

2. 跨生产线的可扩展性如何？

3. 谁来创建算法和教学模型？

4.是否有足够的数据科学家来支持该项目？

5.是否有正确的系统和员工来理解和解释数据？

当自动化发挥其最大能力时，它可以执行生产过程中的战略原则。自动化是一种受控机制，它让机器对机器（M2M）接口以正确的步骤顺序驱动产品，从原材料到转化后的成品。产品性能、质量、周期时间的信息流和管理进出工位的材料流也是通过自动化同步完成的。当自动化与AI或ML相结合，便能够带来无限的可能。

近年来，随着5G、人工智能、物联网等新技术的快速普及应用，数据量呈现几何级增长，数据存储、计算、传输、应用的需求大幅提升，带动了数据中心等新型基础设施建设进度。

数据中心对配电产品的要求标准极高。目前在国内数据中心中低压供配电市场，尤其是在标杆客户的机房供配电系统方面，外资品牌仍是主流。但随着国际形势的变化发展，为构筑起更为牢固的信息安全“屏障”，越来越多的数据中心在关键技术、设备国产化等方面正积极推动良性化生态构建。

因此，诺雅克积极探索勇于实践，为互联网数据中心打造系列解决方案，严格保障电力供应连续性并提高电能利用效率。凭借其创新研发、柔性制造、完全自主可控等专业优势，成为阿里巴巴基地型项目中首个非外资品牌的低压断路器合作商，成功落地上海金山。该项目总投资约220亿元，是上海市级重大产业项目。拟建6幢5层数据中心、2幢8层数据中心、1幢4层运维管理中心及部分附属设施。

精准把握，技术为先

诺雅克此次通过参与投标盘柜厂的摸排，运用更灵活的模块化设计，打造更智能、更节能的配电系统方案。其中采用诺雅克方案的6家盘柜厂通过激烈角逐在全国参与竞标的厂家中脱颖而出。

此次合作涉及的主要是诺雅克自行研发生产的Ex9系列低压元器件。其高性能、小型化的特性，既帮助客户节省了箱体空间和成本，同时也是诺雅克顺应行业发展趋势，洞悉客户需求，持续创新研发的成果体现。

自主研发 柔性制造

诺雅克极为注重对研发体系的投入，近三年研发投入超7000万元，研发人员占比超10%。目前累计申请知识产权169项，并积极参与制定国家及行业标准20多项。 该项目上所运用到的产品均诞生于诺雅克高端电器智能工厂，创新研发、柔性设计制造，完全自主可控。全制程由MES系统监控，各工序单元按照预定程序进行自动测试，产品研制周期缩短22%以上，下线合格率达到100%，并实现了全部产品可追溯。从管理到生产，从效率到质量，无不体现出诺雅克展作为一个成熟的配电企业所具有的雄厚实力和完善服务。

一枝独秀不是春，百花齐放才争艳！该项目是诺雅克在“破局”之路上的重要里程碑，更多的项目和挑战正等待着诺雅克来逐一落实。我们将以此为激励，持续创新研发，为数据中心行业提供全方位的电力保障，助力绿色数字经济建设。

阿里巴巴

阿里巴巴集团控股有限公司创立于1999年，集团的业务和关联公司的业务包括：淘宝网、天猫、聚划算、全球速卖通、阿里巴巴国际交易市场、1688、阿里妈妈、阿里云、蚂蚁金服、菜鸟网络等。

20多年来，阿里巴巴已由一家电子商务公司彻底蜕变为以技术驱动，包含数字商业、金融科技、智慧物流、云计算、人地关系文化娱乐等场景的平台，服务数以亿计的消费者和数千万的中小企业。阿里巴巴致力于让天下没有难做的生意，开拓数字经济时代的商业基础设施， 助力消费市场繁荣，推动各行各业走向数字化、智能化。

当下，碳达峰、碳中和已成为全球的共识。在2021年全国两会上，我国明确提出了“2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和”的发展目标，并首次写入政府工作报告。作为工业生产大国，中国要实现碳中和，必须推动整个制造业全面升级，不断地进行技术变革和产业变革，才能真正做到节能减排，促进可持续社会的实现。

电装以2035年为目标，通过造物（生产制造）、移动出行产品、能源回收利用三个领域努力实现碳中和。其中，作为所有生产活动基础的造物无疑是重中之重。

电装的产品覆盖行驶、转弯、制动的硬件产品以及安全、环保相关的软件，需要将机械类、电子传感器类、控制类等多种多样的要素、技术进行融合。汽车零部件产品关乎承载生命行驶的汽车，必须确保高信赖性和高耐久性，同时，为了向世界各地的客户提供快速、舒适的产品服务，更需要高灵活性、高效率的生产。作为成立于1949年，拥有70多年制造经验的电装，从单体生产设备的研发开始，到生产线，再到自动生产线的制作，然后把生产线以工厂为单位进行展开，推广到全球各地的工厂生产中。

电装所定义的精益生产工厂着眼于未来工厂要素，通过日复一日的生产改善，整体提升水平，向着更高等级的技术水平推进，并不断反映到产品制造的革新中。产品制造革新的代表活动主要指1/N活动，就是以产品加工所需的最低需求为出发点，将原来的大型设备变为原有投入“N分之一”的设备。不但可以降低生产成本，还能提高生产效率，并减少CO2的排放。

此外，以往的生产方式是在各个工厂进行零部件加工，然后统一运输到一起进行总成组装，如此工厂之间就会产生物流运输环节从而增加成本和时间。而1/N设备的导入不仅将生产占地面积与空间大大缩小，同时还大大提高了设备之间的信息化传输，有效提升了整个工厂的运营效率。不仅能减少物流成本和库存空间,节约能源同时还可以缩减工期。

拥有了如此丰富的造物经验的电装又是如何在生产过程中实现碳中和的呢？首先，彻底实施工厂的节能减排活动，排除浪费。其次，确保可再生能源，达成外部采购能源的碳中和。简而言之，就是减少使用的能源和创造绿色的能源。

首先，介绍一下减少使用的能源的活动。

①生产损耗・浪费趋零化，即通过生产设备的联动停止化，在非生产时间段自动停止，进行节能。

②超节能设备开发，即通过设备小型化，彻底排除材料・体积・搬运・在库浪费。

③省能源工艺方法开发，即从产品设计阶段开始考量，到材料・工艺方法・推进各个方面的根本性变革。

通过以上的减少使用能源活动，长久以来电装中国集团每年以5%以上幅度减少碳排放，同时电装积极把先进的生产模式和经验向客户和供应商进行推广，致力于全产业链的节能减排。

另外，创造绿色的能源也必不可少。

①导入太阳能发电

太阳能具有清洁、可再生的优点，电装中国多家工厂正在积极探讨铺设太阳能板以利用可再生能源。

②开发创能技术

2021年,电装总部在日本安城制作所建设了回收二氧化碳并进行循环利用的CO2循环设施。可以回收从使用煤气的机器里所排放出的二氧化碳,和从利用电力再生能源所生成的氢气合成甲烷并作为能量源进行再利用。CO2循环设备不仅可以导入到电装的生产设备当中，还可以为全球多种制造工业实现碳中和做出贡献

今后，电装会继续努力减少生产当中排放出的CO2，并通过普及移动产品和对大气中CO2的回收和再利用，为中国双碳目标的落地，以及可持续发展社会的实现做出贡献。

电装公司介绍

电装是世界先进的汽车零部件生产厂家之一。在美国《财富》杂志发布的2021年世界500强企业中排名第244名。如今，电装在全球30多个国家和地区拥有约200家关联公司，集团员工数约17万人。作为电装在中国的统括公司——电装（中国）投资有限公司，成立于2003年，目前在国内设有生产公司、销售公司以及软件开发公司等共计30多家关联企业，员工约17000人，建立了完善的销售、售后服务和生产供应体制。

良率在工业生产中占据非常重要的地位，在某些高端制造行业，良率管理能力甚至可以被认为是企业核心竞争力。比如在面板生产中，如果面板良率偏低，将会影响终端设备如苹果手机的出货量。产品良率也成为了是否能入围龙头企业供应链的关键指标。

以往，产线上产生异常，工程师需要凭经验从多个系统中捞取数据查找导致异常的原因，这通常需要耗费好数小时、数天甚至更久，而引入数之联智能品质分析平台（YMES）后，半小时内就可以锁定异常。

智能品质分析平台，利用AI+大数据技术帮助面板行业某龙头企业实现了生产过程的故障诊断及优化，极有效地减少了风险批的产生，降低生产成本。

数据分散 传统良率分析难上加难

除了生产成本，良率也影响到生产资源的利用率，如何提高良率也是厂商头疼的问题。

一块液晶面板的生产过程大约会经历300余道工序，全程自动化。高自动化特点使面板行业具备海量数据基础，并且数据格式在不同工厂、甚至不同机台都会有区别。高速的数据流转、分散的数据孤岛、多样化的数据类型往往使工程师需要花费大量时间来对这些数据进行预处理与清洗。以该企业为例，在这个阶段，工程师需要花费80%的时间来对数据进行预处理，真正用于分析上的时间大概只有20%。

由于缺乏分析工具，依靠传统方式进行的良率分析耗时长，不良根因查找难，风险批没有得到及时控制，无法快速做出相应的生产调整和安排来规避不良带来的影响。

AI赋能 分钟级完成根因分析定位

为了帮助该面板企业解决良率管理难题，数之联搭建了智能品质分析平台（YMES），帮助工厂全方位的监控、管理和分析良率，及时发现异常来源，保障产线的正常生产。

以前不同系统间关联复杂，现在该面板厂通过智能品质分析平台整合了原MES、EDA、ADC、DFS、FDC等系统中孤立存在的人、机、料、法、环、测等不同维度的数据，统一了数据标准，建立数据库集成平台，大大缩短工程师清洗、处理数据的时间。

针对工艺履历、工艺路径、工艺参数、工艺时间等，数之联建立了专属AI分析模型，支持从多维度进行一键分析，能迅速定位不良根因，以前按天级的异常反馈现在可以降低至分钟级。并具体到工厂、站点、机台、参数等，帮助工程师及时调整。

Cum Yield、Defect、AOI、SPC等常规良率统计，也可以在系统中直接查询，操作简单方便。

工程师还可以设置良率报警规则，周期性监控良率波动，同时预设分析流程，及时发现良率问题和症结。让工程师能将更多时间和精力花费在真正提升良率的更有价值的工作上。

工厂上线智能品质分析平台后，对良率的管理过程实现了全方位的优化，极大的提升了分析效率，减少了不良带来的影响，并间接提升了工厂的生产效率和产品质量。