数字化运维具体要怎么做呢?企业通过这种途径,有啥好处?

作者&投稿:生费 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
企业通过数字化运维,能有哪些好处呢?~

随着互联网的快速发展,数字信息化已经渗透到生活的每一个角落。比如每年每月支付宝账单都能记录你的支出和收入,让你知道每一笔钱都用到哪里;手机+手环的组合可以随时记录你的步数、睡眠指数等等,生活的一切都仿佛能数字化呈现,人类也从其中得到了便利和快捷的优质体验。
数字化走进工业制造,连接设备,让工厂生产运维变得更加智能,更加高效。
1、可视化数字监测,高效低成本
只需一台手机安装相关的 APP,就可以监测到工厂设备的各项指数,比如设备开机率、日均产量等,并且 APP 将数据做了可视化图像处理,数据分析一目了然,这不仅可以做到实时对设备的生产状态进行监控,还能减少现场巡检的人力成本,提高了管理效率。
2、自助设置指标,预防意外停机
根据APP 使用者定制化的数据设置,手机会接收到各项提示。比如设备的轴承温度、电机转数等,并且会告诉使用者,温度是否超过标准温度,是否需要调节生产状态,这是延长设备寿命的一种方式,有效避免了设备因为长期处于超负荷状态运作而发生意外停机。
3、 历史数据分析,识别设备六大损失
很多工厂在生产过程中由于设备问题导致了很多损失,比如停机、减速、启动/生产过程次品损失,这样的损失会在传统企业里反复发生,而数字化设备就会对设备运行状态的历史数据进行分析,识别并调节造成损失的参数设置。
工业数字化,通俗点来说就是将工厂设备与移动设备,比如手机,实现数字记录、数字分析、从而共享分析结果,让工厂生产更加智能,解决传统工业升级面临的一些单凭人力无法解决的问题。
数字化运维推进工业 4.0,国际上大型企业已经开始部署工业物联网平台,比如 国外有GE 的predix 、西门子等,国内有 Ruff 的设备宝-Ruff Plant Insight 等,都已经成功在一些传统工厂中进行部署运用,让传统工厂尝到了设备数字化的甜头。
数字化运用在互联网中,改变人类的生活方式,而渗透到工业物联网想必又是一次重大的变革,也将成为工业 4.0 进程中不少工厂转型的巨大推力。

1.打通信息孤岛,构建数据融合生态
数据融合是发展智能制造的首要前提。立足于制造业庞大数据的特性,避免生产数据孤岛出现,制造业需充分重视数据价值,推动内外部数据的深度融合。
经过过去几年的探索和积累,各地方各部门将采取更大力度推动数据开放共享,从设备、单元、车间、工厂,到工业互联网平台的跨部门共享,再到设计、研发、生产、流通、服务等多环节的数据共享,推动智能制造取得新成效。


据智能制造专家观察,国内专业的智能制造解决方案提供商目前还是数量较少,身处于制造行业的企业为打破生产僵局,需借助强有力的智能制造解决方案供应商提供技术支撑以及服务建议,据了解,厦门攸信信息技术有限公司身为专业的智能制造解决方案提供商不仅覆盖大型企业客户的“设备自动化+管理数字化+生产精益化+人员高效化”的产业生态,更是同步塑造了打通中小企业的“软件系统+硬件体系”的产业生态,为智能制造助力。


2.激活场景应用,打造生产制造新体验
智能制造是一个庞大的系统工程,很难一蹴而就,由简入繁、从典型应用场景入手,不失为一个好的路径,也将成为各地推进智能制造发展的重要着力点。可参考标杆企业的数字化车间建设体系,学习企业是如何应用自动化生产线、自动检测设备、智能仓储设备、智能物流设备等智能设备实现智能转型。



借助于盈趣科技产业园,攸信的智能制造产业得以孵化,不仅在盈趣园区内盘活了制造业企业的人、机、料、法、环、测等生产要素,赋予智能制造元素,更是通过生产设备管理、生产过程管理 、生产质量管理 、物料和产品追溯管理、 制造资源管理、看板和可视化展示等子系统模块,帮助企业打通制造运营各个阶段,推行智能制造体系。



3.面向标准引领,迈入智能制造新阶段
智能制造的发展离不开标准化建设。智能制造的“十四五”规划、《指南》等都有明确、详细部署,2022年相关部门也将持续推进标准化工作,为智能装备、车间、工厂的打造奠定坚实基础。在政策方针的引领下,为制造业智能制造转型提供了强支撑。


从长远来看,智能制造的发展,还需要进一步加强数字基础设施建设、健全标准体系,同时要增强安全保障作用,这样才能形成一套灵活有序、先进适应、安全可靠的智能制造体系。
而攸信经过数年沉淀,深度融合新技术与智能制造应用场景,匹配企业数字化系统与企业管理业务流程,推行一套贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节的数字化智能制造解决方案,驱动制造企业的应用价值落地,助力企业进入智能制造新阶段。

用几页PPT来大概说一下吧

  1. 什么是数字化运维?

  2. 数字化运维的发展路径

  3. 数字化的服务平台

  4. 数字化运维价值

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就我理解,数字化运维涉及到方方面面吧,比如操作系统、网络设备、存储设备、服务器硬件等等,这些都会涉及到数字化领域的。企业借助数字化运维,可以降低企业的成本、提升企业效能,所以很多企业现在都在往这方面尝试。在这方面,可以找类似于软通动力这样的服务商,做的比较不错。

传统运维走向智能运维,其实就是运维数字化的过程,首先是运维既有过程的数字化描述,其次是数据驱动的运维新应用场景。
因为在传统运维方式下,数据规模大且离散,数据治理和全面分析能力薄弱且依赖于经验和规则,运维十分被动,解决问题效率非常低下,运维的实用性大打折扣,难以满足当前主动运营的要求。智能运维是一种全新的数字化运维能力,也将是数字化转型的必备能力。智能运维相对于传统运维模式而言,能够在运维数据治理、业务数字化风险、运维人力成本和业务侧影响力四个方面有本质的效能提升。
国际知名的咨询公司Gartner预测,至2022年大型企业中50%将会部署AIOps智能运维平台,进行数字化转型。许多企业也将利用AIOps进行业务运营和IT运维,以取代如今的运维工具。
在智能运维建设过程中,先平台还是先场景,对于很多企业用户来说一直是个难题。如果用户对自身数据情况了解非常清晰,且希望打破数据孤岛以建立统一运维数据平台,那么可以优先选择平台建设;如果用户明确知道底层平台需要的能力,寄希望于能直接带来业务价值,可以优先选择场景建设。
智能化是数字化场景所需的辅助手段,而中台能力是实现运维数字化的关键能力。擎创自研的产品——数字运维中台,作为智能运维各应用场景的支撑平台,提供数据治理服务、流批一体服务和AI平台服务,能够通过海量数据处理分析能力和强大的算法支撑能力,协助企业灵活构建多样化智能运维场景,并持续提升运维数据质量和治理水平。
此外,智能运维建设也可以根据用户实际运维情况,同步开展,循序渐进地进行建设。擎创根据以往经验,总结出三个原则六步走的最佳实践方案,我们首先可以通过集中监控智能化改造、指标监控智能化改造和日志异常检测(弥补监控手段不足)等提升实时性数据处理能力,再通过智能故障排查(根因分析和定位)、智能知识管理(知识图谱)和故障自愈提升数据事后分析和处理能力。
具体可参考这篇文章:
智能运维建设怎么做?按照:三大原则六步走,准没错。 - 知乎 (zhihu.com)

在传统运维方式下,工具众多但各自为政、数据处理和实时分析能力薄弱且依赖于经验和规则,导致故障的根因定位十分困难,解决问题效率非常低下,运维的实用性就大打折扣。因此必须借助一定的手段和方式,如对客户的IT运维数据实现全量的集中化管理,实现数据实时处理、智能分析和预测,进行多维度高效根因定位。
而这些都是智能运维AIOps所具备的。智能运维是一种全新的数字化运维能力,也将是数字化转型的必备能力。智能运维相对于传统运维模式而言,能够在四个方面有本质的效能提升:
• 运维数据治理。通过高性能实时处理的数据平台广泛采集、处理和分析数字化业务运行过程中的多样化运维数据,包括告警、指标、日志、配置以及运维工单等类别,不仅提升了运维大数据的治理能力,优化了数据质量,而且为进一步激活运维数据的价值打下了良好基础;
• 业务数字化风险。使运维人员不仅提升了历史运维数据的分析能力并且能够对实时数据进行异常检测和问题预判,有效降低数字化业务的运行风险,提升可用性、稳定性;
• 运维人力成本。使真正意义上的跨域根因定位成为可能,降低对专业运维人员经验技能的依赖,迅速缩短故障排查时间并有效降低人力成本;
• 业务侧影响力。以业务视角利用多元化数据提高运营分析和决策能力,比如端到端的分析业务交易状态,提供给业务、客服部门及时反馈和决策支持依据,充分增强业务影响力.


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