近年来,在我国数字经济崛起、人口红利消退、劳动力成本上升、新一代信息技术发展等内外部因素的综合作用下,我国经济由高速增长时期转向了高质量发展时期,移动互联、人工智能等新一代信息技术在制造业的融合应用,带来了产业链协同创新,并逐渐成为新时代经济增长的新动能。同时,智能制造业的发展步伐显著加快,产业体系更加健全、产业链更加完整,产业整体实力、质量效益以及创新力、竞争力显著提升。
智能制造一度被认为是未来制造业数字化转型的核心,2021年12 月工业和信息化部等八部门联合印发《“十四五”智能制造发展规划》,明确提出了“到2025年,智能制造能力成熟度水平明显提升”的转型升级目标。从长远的角度来看,智能制造发展水平对于加快发展我国现代产业体系,巩固壮大实体经济根基,构建新发展格局,建设数字中国具有重要作用。
智能制造业面临的IT运维难题
目前,我国智能制造业尚处于发展初期,架构还在探索之中,商业模式尚不成熟,技术、人才、安全、运维等方面存在一定的瓶颈和短板。近年来,随着云计算、大数据、数字孪生等新兴技术的引进,智能制造业在持续深化数字化建设的过程中,由运维管理方式不统一、经验缺乏等因素,给未来贯穿全业务的一体化运维保障带来了挑战与危机。
一、运维系统多,管理过于分散
目前,智能制造业使用的运维系统多,日常巡检、服务请求、问题查询都需要通过登录不同的运维平台进行操作,且背后对接的都是生产系统,数据孤岛式的管理极易导致问题多发;
二、架构复杂,效率低下
一个智能制造企业内,往往存在数十个办事处,导致工作及时性差:各运维人员管辖的应用系统、主机、存储数量多,巡检工作多是手工进行,无法为系统稳定运行提供更加有力的技术支撑;
三、缺少分析工具,问题解决周期长
智能制造业总是被动的接收投诉和反馈,没有分析工具能够提供系统故障的根因,公司系统出故障,往往需要两周到一个月的时间解决问题,费时又费力。
赋能数字化转型,“中国智造”大有可为
随着数字经济成为中国发展的主旋律,制造业的数字化转型不断深入,智能制造在推动生产转型、制造转型的同时,也在进行IT运维部门转型,以便更好地融入制造业数字化转型的时代洪流之中。
以博睿数据服务过的某智能制造厂商为例:
针对该厂商运维方面存在的问题,博睿数据从应用生态、平台支撑、管理对象等方面入手,为其打造了一套完善的解决方案。
博睿数据通过直观的方式展示当前业务应用系统可用性和业务性能情况,并提供了统一的应用数据平台,使整体的系统架构得到了进一步的优化,并可主动发现核心业务系统性能瓶颈,整体响应时间提升10倍以上。
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业务系统发生故障时,博睿数据可助力准确定位内部业务链条的性能瓶颈节点,用户无需花费大量时间出差排查问题,通过拓扑实时定位业务异常节点以及影响范围,提高工作人员运维效率。