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【江苏省】星级上云企业评定工作指南(2019年版)

发布时间:2019-09-23 来源:金属加工

一、总则

(一)目的

为落实《加快推进“企业上云”三年行动计划》(苏经信企信〔2017〕923号),大力推动“企业上云”,支撑星级上云企业评定工作,特制定本指南。

(二)适用范围

1、本指南中适用于在江苏省注册且具有独立法人地位的企业。

2、三星级上云企业应通过采购公有云服务的形式上云;四星和五星级上云企业可通过采购公有云服务、自建私有云或以混合云等形式上云。

二、组织管理

(一)主管部门

江苏省工信厅,各设区市经信委及昆山市、泰兴市、沭阳县经信委(局)负责组织星级上云企业评定工作。

(二)分级管理

三星级上云企业由各设区市经信委及昆山市、泰兴市、沭阳县经信委(局)组织评定,结果报省工信厅。四星级、五星级上云企业由各设区市经信委及昆山市、泰兴市、沭阳县经信委(局)组织推荐,省工信厅组织评定。

三、上云范围及内容

(一)业务上云

企业通过购买公有云服务,或建设私有云、混合云等方式,应用工业APP及基础云服务,实现核心业务上云。

1、工业APP应用

(1)设计

l  研发设计应用。选用建模、分析、制图、工艺、仿真、逆向、试验、数控编程等云端研发设计服务,共享研发设计工具,降低成本,保障研发设计信息安全。

l  研发设计案例库。建设云端研发设计案例库,实现研发设计案例的在线分析、集成、共享和管理。

l  研发设计协同。选用任务分发、任务众包、分工协作等云设计服务,实现部门及企业间跨地域、多语言的协同开发。

(2)生产

l  生产排产管理。在云端制定预排产计划,并分析计划与现场实际的偏差,动态调整排产计划。

l  制造执行系统。选用云端MES,进行制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、质量管理、人员管理、工作中心、工具工装管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等管理模块,为企业打造一个扎实、可靠、全面、可行的制造协同管理平台。

(3)供应链

l  供应商关系管理。选用云端SRM,通过供应商分类选择、战略关系发展、供应商谈判和供应商绩效评价等服务,在供需双方间建立和维持长久、稳定紧密的伙伴关系,从而达到降低采购成本、提升工作效率,为企业创造巨大价值。

l  采购管理。选用云端采购管理系统,明确需采购的产品种类与数量,对采购订单、交货日期、预发货清单等进行统一管理,帮助授权用户从云端获得供应商、采购价格行情参考和分析等相关数据和信息。

l  物流管理。选用云端物流管理系统,统计分析物料库存状态、制定物流计划、统一管理运力并追踪产品物流信息。

l  企业资源规划。选用云端ERP,对信息进行充分整理、有效传递,使企业的资源在购、存、产、销、人、财、物等各个方面能够得到合理地配置与利用,从而实现企业经营效率的提高。

(4)销售

利用电商云、工业互联网/工业云平台等,进行商品展示推广、交易管理、支付管理等,降低企业电子商务部署成本。

(5)服务

l  客户资源管理。选用云端CRM,协调企业与顾客间在销售营销和服务上的交互,从而提升企业管理方式,向客户提供创新的、个性化的客户交互和服务。

l  客户服务。选用呼叫中心、客服工作台、智能客服机器人等云端客户服务,打造高效智能客服体系,向客户提供智能服务和个性化服务。

    2、基础云服务

   

(1)计算资源。根据业务需求,选择云服务器、容器、弹性伸缩、GPU等不同类型的计算服务,实现集中资源管理和动态分配。

(2)存储资源。根据数据的冷热属性,选择对象存储、块存储、文件存储、归档存储等不同类型的存储服务,提高数据存储经济性、安全性、可靠性。

(3)数据库。选用数据库云托管服务或关系型、分布式、时序等不同类型的云数据库,及数据复制与管理服务,实现跨平台、跨业务的数据库统一管理。

(4)管理工具。采用微服务、应用运维、应用性能等云运维产品,实现应用系统的云化智能运维。

(5)安全

l  数据安全。选用数据云安全产品和服务,实现企业数据防篡改、防盗用保护。

l  业务安全。选用注册保护、登录保护、漏洞巡检、应用加固等不同类型的业务云安全产品和服务,监控业务运行状态,及时预警业务运行风险,通过关联性分析生成风险解决方案并实施,持续优化业务安全防御,保障业务稳定安全运行。

l  网络安全。选用子账户管理、访问控制,漏洞扫描与修复、入侵检测防御、防火墙、分布式拒绝服务防护、Docker镜像安全检测等不同类型的网络云安全产品和服务,保障企业网络安全,降低网络安全构建成本。

l  工业系统安全。选用具有设备、工控系统、关键零部件等安全防护机制的工业互联网/工业云平台,主动防护漏洞危害与病毒风险,提升安全可靠能力。

l  云灾备。在云端对生产业务系统及业务数据进行容灾备份,提升系统与数据的可靠性和可用性。

(二)数据上云和设备上云

企业可通过私有云、公有云或混合云的模式,实现基础、设计、生产、供应链、销售、服务等数据上云,以及高能耗设备、通用动力设备、新能源设备、智能装备等工业设备上云,结合边缘侧对数据处理和分析,获得设备管理、数据监控、决策优化等云端服务。

1、数据上云

(1)基础数据。将企业在人力资源、财务、行政等日常经营管理过程中产生的数据上传到云端,并对其进行分析及展现。

(2)设计数据。将设计过程的制图、仿真、逆向、试验、优化等数据上传到云端,并对其进行分析及展现。

(3)生产数据。将生产过程的产能、进度、质量、耗损等数据上传至云端,并对其进行分析及展现。

(4)供应链数据。将供应链中的物流、资金流、信息流、商流等数据上传至云端,并对其进行分析及展现。

(5)销售数据。将销售过程的销售额、销售利润、订单信息、用户消费习惯等数据上传到云端,并对其进行分析及展现。

(6)服务数据。将服务过程的客户信息、客户满意度、产品运行、健康状况等数据上传到云端,并对其进行分析及展现。

2、设备上云

(1)高能耗设备。将炼铁高炉、工业锅炉等高能耗设备接入云端,开展设备状态监测、工况优化、故障诊断和远程运维等服务,提高设备能源利用效率、减少污染物排放、强化风险防范能力。

(2)通用动力设备。将柴油发动机、大中型电机、大型空压机等通用动力设备接入云端,开展运行监测、故障预警、预测性维护、能效优化等服务,保障设备安全、可靠、稳定、高效运行。

(3)新能源设备。将风电、光伏等新能源设备接入云端,开展设备建模、功率预测、调度优化等服务,提高发电效率、降低运维成本,提高并网效率。

(4)智能装备。将工程机械、数控机床等智能化水平较高的设备接入云端,开展设备资产管理、健康监测、运营优化、能力交易、安全操作等服务,培育网络化协同制造、供应链金融、设备租赁等新模式。

3、边缘计算

(1)数据处理。在边缘侧对数据进行筛选、压缩、加密等操作,剔除其中无效、异常或冗余的数据,降低数据包容量,提升数据的准确性、可靠性、安全性和保密性等。

(2)数据分析。在边缘侧对处理后的数据进行计算分析,减轻云端计算的压力,形成有用的信息和结论。

4、设备服务

(1)设备管理

l  设备台账。对设备型号、规格、功能描述等在云端进行电子化管理,形成设备档案,实现设备历史维保记录的追溯。

l  设备点检。云化实现设备定时提醒、定位打卡、结果上报等功能,加速企业点检过程。

l  工单管理。通过自定义流程子系统,实现工单在云端的柔性化管理,企业可以自定义工单类型、触发条件、闭环流程等,使企业各类事件能够快速响应。

l  维修保养。实现设备保养计划、维修申请、现场操作、维保决策等环节在云端的信息化管控,提高企业设备管理效率,降低维保不到位带来的风险。

(2)数据监控

l  实时数据。通过数据采集链路,将设备的运行状态与运行参数实时展示,数据可以通过订阅推送的方式实时更新。

l  数据报表。利用数据统计子系统形成各类统计报表,对数据进行处理、分析与展现。

l  信息追溯。支持查询及回溯设备的历史数据,通过图表形式反映其数据特征与历史趋势。

l  组态画面。利用组态界面工具,绘制现场拓扑仿真图,实现设备在线情况、异常情况、运行参数等信息的集中展示,把握设备的整体运行情况。

l  异常报警。通过配置报警策略设置报警触发条件,当报警触发时可及时收到提醒,并将报警相关的异常数据进行打包,用于分析异常报警时刻数据的波动情况。

(3)决策优化

l  反向控制。在保证安全的前提下,通过网络链路在云端对设备进行远程控制,以实现设备参数调整、停启、执行等操作。

l  执行优化。基于数据分析结果、知识库等,实现设备算法的自我优化及执行过程的自我决策。

(三)基于数据+模型的创新应用

企业通过私有云、公有云或混合云的模式实现业务上云、数据上云和设备上云的基础上,进一步利用云计算、大数据、人工智能、工业互联网等先进技术,消除信息孤岛,实现各系统间及各业务环节间的数据联通、共享,在市场交易分析和预测、产品/设备远程监控与运维、产品质量管控及工艺优化、产业链协同、基于云计算的新型制造模式等方面取得显著应用成效。

1、市场交易分析和预测

   

基于云化的核心业务系统,利用大数据和人工智能等技术,对市场交易数据、交易行为进行分析,预测市场趋势,为企业发展提供有效决策支持。

2、产品/设备远程监控与运维

在产品/设备全生命周期中运维服务阶段,利用云计算、大数据、人工智能、工业互联网等信息化和智能技术,实现产品/设备状态监测、健康及故障诊断、预测分析、预防性管理等远程的监控与运维。

3、产品质量管控及工艺优化

基于云化的核心业务系统,通过数据采集、数据清洗、数据分析等手段,实现产品质量检测和控制,以及通过对产品生产、销售及售后相关反馈信息的收集,实现对产品功能、工艺等方面的优化和改进。

4、产业链协同

通过设置产业链不同环节间的物流、资金流、信息流、工作流和增值流等一系列要素,推动横向、纵向和端到端的集成,实现价值链、企业链、供需链和空间链的优化配置和提升,促进产业链中上下游的高效运转与协同创新。

5、企业运营分析和预测

通过收集、融合、分析企业运营过程中的各类数据,打通企业核心价值链,对企业的运营数据进行实时呈现,客观展示企业全景,并利用机器学习技术和预测模型,演绎企业的未来趋势,为企业运营现状分析和未来预测提供支撑,帮助企业跨越增长瓶颈,实现可持续改善。

6、基于云计算的新型制造模式

企业在上云的基础上,通过利用云计算、大数据、工业互联网、人工智能、区块链、AR/VR等技术的应用,实现业务模式的创新,包括但不限于:

(1)智能制造。基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。

 

  (2)个性化定制。以用户或订单为中心,根据产品总体结构或原型,结合个性化需求完成产品设计和生产制造。

(3)网络协同制造。利用云计算、大数据、人工智能、工业互联网等先进技术,将串行工作变为并行工程,实现供应链内及跨供应链间的企业产品设计、制造、管理和商务等的协作的生产模式。

(4)服务型制造。将物理或虚拟资源进行服务化封装,对封装的服务进行建模和描述并发布到工业互联网/工业云平台,提供生产性服务和服务性生产,实现分散化制造资源的整合和企业核心竞争力的高效利用,使得以传统产品制造为核心的模式向以提供服务为核心的模式转变。

四、评定标准

根据企业业务上云、数据上云和设备上云,以及企业上云后基于数据+模型的创新应用情况,评定企业上云的星级。