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5）全面保存（服务器或云平台）企业重要的市场数据、管理数据、产品数据等主要数据，不能继续遗失。
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6）通过外部专业人士和企业有经验的技术人员、管理人员、操作人员，通过新技术、新方法、新视野的反复讨论、梳理，找出能较快提升企业核心竞争力的关键点。
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那么，如何进行顶层设计呢？首先应该结合企业发展战略定义智慧工厂建设的总目标，该目标可以基于核心能力成熟度进行定义，可以根据智慧工厂评价要素进行定义，也可以从达到的综合效果上进行定义。其次，应明确智慧公共场合建设的覆盖范围（内涵和外延），需要纳入哪些产品？哪些过程？覆盖哪些系统？再次，应制定一套具体的指标体系，定义系列KPI，度量当前水平并制定绩效目标。
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智慧工厂顶层设计的输出至少应包括：①需求描述、目标体系、识别支撑性技术、行动计划；②组织、流程和人力资源的发展与保障计划；③适用的标准、技术规范和参考架构。
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智慧工厂：中国制造业探索实践 6.3 基于数据能力模型的评价
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基于数据能力模型对企业现状进行评价是制定智慧工厂建设目标和制定发展路线图的基础。可以从横向、纵向、生命周期和价值链三大集成的角度对各个子系统进行评价和诊断，如自动化系统、信息化系统、供应链系统、各级部门等。
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以一个模具加工车间自动化系统为例，可以将其分解为供料装置、加工单元、换模装置、检测装置、能耗管控装置、分拣包装和仓储物流环节。按照数据能力成熟度分级，即临时级、可重复级、可定义级、可管理级、优化级，以分析出每个环节对应的发展成熟度。如对换模装置就可以分成：基于人工经验的手动装置和无数据报表、基于人工的标准化换模装置和手工数据报表、人工辅助半自动换模装置（包括自动化数据采集）、全自动换模系统、全自动智能化换模系统（包括在线状态监控和健康管理）。对照生产实际就可以诊断出换模装置所在的成熟度了。
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进一步，按照数据的生命周期，还可以从另外一个维度进行分析，即数据可获得性、可操作性、相关性、数据分析、报告生成、以及对结果的管理能力。还是针对该车间的换模装置，如果数据进行了全自动采集和存储，形成了历史数据库，但并不能随时方便地操作这些数据，对不同来源的数据也没有进行统一的基于时间或状态的标签化处理，因此也不能进行相关性分析，那么来源于换模装置的数据就基本属于数据孤岛，丧失了使用价值。此时该装置的数据从生命周期的角度来分析的话，还停留在可获得阶段，尚未形成闭环。
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智慧工厂：中国制造业探索实践 6.4 制定智慧工厂1.0行动路线图
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基于数据能力进行了初步的分析诊断之后，结合企业发展的愿景，可以制定出第一阶段的具体目标，这就是智慧工厂1.0所要达到的水平，具体包括：①基于数据、知识、信息的决策链条，大致可以分成互联、感知、分析、决策和行动这几个环节；②如果再结合经典的企业分层模型，即设备控制层、工厂管理层、企业运营层和决策分析层，就可以在每一个层次上识别出一系列的行动或措施；③对这些行动措施按照轻重缓急进行梳理之后，就可以得到第一阶段改进的切入点，形成行动列表。进一步应识别出绩效指标、资源需求和能力保障，如果指标制定过高，或者资源和能力不能有效获取，那就需要回到1.0的目标上进行调整，直到目标、指标、行动措施和资源保障充分配套、互相支撑为止。
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智慧工厂1.0的行动计划或路线图应包括如下几个部分：
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·内容概述
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·实现障碍
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·实现效益
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·行动计划
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·技术目标
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·绩效目标
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·参与角色
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对于上述部分的描述，按照详略程度，可分成不同层次的版本。最高层次的版本，能够在一页A4纸上清晰地表达出上述七个方面，作为指导企业智慧工厂建设的最高纲领文件；其次应形成每个部门、每个产品线、每个业务单元的子版本；再次，应对每个部分进行充分的细化，将其分解成若干粒度适中的项目，再分解到人，分解到月和周，落实到每一个可执行的动作上。最终，应能够用一句话，一页纸，一份PPT，一套数据表格和文档来表述智慧工厂1.0的行动路线图。
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