一、需求分析与规划：明确目标与边界

1、业务流程梳理

深入生产现场，绘制端到端流程图（如从原材料入库到成品出库），识别瓶颈环节（如设备利用率低、质量追溯困难）。

区分核心需求（如实时数据采集）与扩展需求（如AI预测），避免功能冗余。

2、数据需求定义

明确需采集的数据类型（设备状态、工艺参数、质检结果）及频率（秒级/分钟级）。

建立数据治理规则（如数据清洗标准、异常值处理流程）。

二、速达软件基础设施准备：硬件与网络支撑

1、硬件部署

数据采集层：部署传感器、PLC、RFID等设备，覆盖关键工位（如注塑机温度监测）。

计算存储层：配置高性能服务器（支持并发处理1000+终端数据），采用边缘计算节点减少延迟。

2、网络架构优化

构建工业级网络（如5G专网或工业以太网），确保车间内设备通信稳定性（延迟≤50ms）。

划分VLAN隔离生产数据与办公网络，防范安全风险。

三、流程标准化：消除执行阻力

1、标准化作业（SOP）

将非标操作转化为标准化流程（如焊接参数设定、质检步骤），通过MES强制校验。

建立异常处理机制（如设备故障自动触发维修工单）。

2、组织架构调整

成立跨部门项目组（生产、IT、质量部门），明确职责分工（如生产部负责数据录入，IT部负责系统维护）。

设置MES系统管理员岗位，负责日常运维与权限管理。

四、数据治理：确保源头质量

1、数据采集方案

采用OPCUA协议实现设备数据自动采集，减少人工录入（准确率提升至99.5%）。

对历史数据进行清洗（如剔除重复订单、修正错误时间戳）。

2、数据安全机制

对敏感数据（如工艺配方）进行加密存储（AES-256），设置访问日志审计。

定期备份数据至异地灾备中心，RTO（恢复时间目标）≤2小时。

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