案例分析:三一重工集团数字化转型

2023-12-26 18:45

本文主要是介绍案例分析:三一重工集团数字化转型,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

三一重工集团,作为制造业中的数字化转型佼佼者,荣获“全球灯塔工厂”的殊荣,率先采用了物联网、云计算、大数据等尖端技术手段。数字化转型让三一重工步入了全面信息化的管理时代,通过ERP、CRM、HRM等系统的协同运作,实现了企业资源的优化配置与高效利用。

三一重工的数字化转型之路,不仅助力企业自身的转型升级,更在工程机械行业激起了层层波澜。公司的混凝土机械、挖掘机械、重型卡车等多元化产品,热销全球近150个国家和地区,国内外数十个制造基地、数百个销售服务站及专业技术服务团队共同铸就了这一辉煌。

在国际贸易环境的影响下,三一重工通过自我剖析,主动拥抱云计算、大数据、区块链等先进IT技术,顺利完成了数字化升级。以灯塔工厂建设为核心,以数据采集与应用、工业软件应用、流程四化为抓手,布局新赛道,向智能制造数据驱动型公司发展。

数字化转型的具体实施方法如下:

在营销环节,通过构建全覆盖的营销平台和客户关系管理系统(CRM),实现对客户信息的统一管理和精准推广。这种策略旨在提供更个性化的服务,并深入了解消费者的需求,使营销策略更具针对性和有效性。

在生产制造环节,运用自动化技术对制造过程进行优化。这包括引入自动化装配线、流水线作业以及精密机械加工等,以减少人工干预,提高生产效率,并确保产品的可靠性和精确度。在此基础上,进一步实现数据驱动的智能化升级,通过实时数据分析和预测来指导生产决策。

此外,建立智能柔性的供应链系统也是数字化转型的关键。通过引入工厂控制中心(FCC),实现对每条生产线、每台设备、每个工人的精确调度,确保订单的快速分解和交付。同时,引入智能化的生产管理,建立一个可追溯的信息化生产管理系统,使企业能够全面掌控生产流程,实现资源的高效利用。

在粤制造环节,数字化转型的成果引人注目:

  • 生产过程得以自动化与智能化,不仅提高了生产效率,而且优化了产品质量。
  • 工厂运营实现了数字化管理,有效提升了整体运营效率和管理水平。
  • 设备维护保养也变得更加智能化,确保了设备高效、稳定运行。
  • 实时采集与监控生产数据,增强了生产过程的透明度与可控性。

在内部转型升级的背景下,我们成功孵化了工业互联网公司——树根互联。树根互联专注于打造工业互联网操作系统,通过构建基于平台的物联接入产品、工业APP、数据智能与创新应用,为工业企业提供低成本、低门槛、高效率、高可靠的数字化转型服务。

自2019年以来,三一重起在数字化转型方面取得了显著成果。该公司全面开展智能制造和数字化转型,并大力推动智能化“灯塔工厂”的建设。其中,三一塔机作为“灯塔工厂”的代表,采用了全自动生产工艺,并运用物联网大数据平台,使得每11分钟就能下线一个成品标准节,极大地提高了生产效率。

在2020年,三一重起开始对老厂房进行智能化改造。改造后,车间的面积缩小了一半,人员数量减少了70%,但产能却即将翻倍。对于已完成“灯塔工厂”改造的支腿车间,三一重起CEO办公室运营总监林潼川给予了高度评价。

2021年4月,三一重起的“5G+工业互联网的汽车起重机工厂应用场景”项目成功入选第一批湖南省“5G+工业互联网”示范工厂。基于5G的工业创新应用,三一重起致力于将宁乡产业园打造成一流的智能制造工厂,为整个制造行业树立了转型的典范。

数字化转型不仅从根本上改变了三一重工的商业模式,还从效率、成本、质量等多个维度提升了其竞争力,助力全球业务的发展。同时,三一重起也积极肩负起智能制造2025的任务,通过多种途径分享自身经验,为整个制造行业的转型提供有力支撑。

这篇关于案例分析:三一重工集团数字化转型的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/540457

相关文章

python panda库从基础到高级操作分析

《pythonpanda库从基础到高级操作分析》本文介绍了Pandas库的核心功能,包括处理结构化数据的Series和DataFrame数据结构,数据读取、清洗、分组聚合、合并、时间序列分析及大数据... 目录1. Pandas 概述2. 基本操作:数据读取与查看3. 索引操作:精准定位数据4. Group

MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析

《MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析》在MySQL中,EXISTS和IN都用于子查询中根据另一个查询的结果来过滤主查询的记录,本文将基于工作原理、效率和应用场景进行全面对比... 目录一、基本用法详解1. IN 运算符2. EXISTS 运算符二、EXISTS 与 IN 的选择策略三、性能对比

MySQL 内存使用率常用分析语句

《MySQL内存使用率常用分析语句》用户整理了MySQL内存占用过高的分析方法,涵盖操作系统层确认及数据库层bufferpool、内存模块差值、线程状态、performance_schema性能数据... 目录一、 OS层二、 DB层1. 全局情况2. 内存占js用详情最近连续遇到mysql内存占用过高导致

深度解析Nginx日志分析与499状态码问题解决

《深度解析Nginx日志分析与499状态码问题解决》在Web服务器运维和性能优化过程中,Nginx日志是排查问题的重要依据,本文将围绕Nginx日志分析、499状态码的成因、排查方法及解决方案展开讨论... 目录前言1. Nginx日志基础1.1 Nginx日志存放位置1.2 Nginx日志格式2. 499

RabbitMQ消费端单线程与多线程案例讲解

《RabbitMQ消费端单线程与多线程案例讲解》文章解析RabbitMQ消费端单线程与多线程处理机制,说明concurrency控制消费者数量,max-concurrency控制最大线程数,prefe... 目录 一、基础概念详细解释:举个例子:✅ 单消费者 + 单线程消费❌ 单消费者 + 多线程消费❌ 多

Olingo分析和实践之EDM 辅助序列化器详解(最佳实践)

《Olingo分析和实践之EDM辅助序列化器详解(最佳实践)》EDM辅助序列化器是ApacheOlingoOData框架中无需完整EDM模型的智能序列化工具,通过运行时类型推断实现灵活数据转换,适用... 目录概念与定义什么是 EDM 辅助序列化器?核心概念设计目标核心特点1. EDM 信息可选2. 智能类

Olingo分析和实践之OData框架核心组件初始化(关键步骤)

《Olingo分析和实践之OData框架核心组件初始化(关键步骤)》ODataSpringBootService通过初始化OData实例和服务元数据,构建框架核心能力与数据模型结构,实现序列化、URI... 目录概述第一步:OData实例创建1.1 OData.newInstance() 详细分析1.1.1

Olingo分析和实践之ODataImpl详细分析(重要方法详解)

《Olingo分析和实践之ODataImpl详细分析(重要方法详解)》ODataImpl.java是ApacheOlingoOData框架的核心工厂类,负责创建序列化器、反序列化器和处理器等组件,... 目录概述主要职责类结构与继承关系核心功能分析1. 序列化器管理2. 反序列化器管理3. 处理器管理重要方

SpringBoot中六种批量更新Mysql的方式效率对比分析

《SpringBoot中六种批量更新Mysql的方式效率对比分析》文章比较了MySQL大数据量批量更新的多种方法,指出REPLACEINTO和ONDUPLICATEKEY效率最高但存在数据风险,MyB... 目录效率比较测试结构数据库初始化测试数据批量修改方案第一种 for第二种 case when第三种

解决1093 - You can‘t specify target table报错问题及原因分析

《解决1093-Youcan‘tspecifytargettable报错问题及原因分析》MySQL1093错误因UPDATE/DELETE语句的FROM子句直接引用目标表或嵌套子查询导致,... 目录报js错原因分析具体原因解决办法方法一:使用临时表方法二:使用JOIN方法三:使用EXISTS示例总结报错原