工業文明經歷的三個階段

1.人產生知識、人執行知識。主要依靠人的知識積累過程提升質量和生產效率，在運維方式上主要采用TPM全員生產維護方式。這一階段企業文化起主導作用，并依賴于完善的工業供應體系和交易誠信作為基礎，這也解釋了為何TPM自主維護在日本推行較為成功的原因。
2.人產生知識，機器執行知識。主要利用數據對問題的發生建模，加速知識積累，這一階段更體現精益化的管理方式，自動化產線、以及軟件的應用，開始降低人對人的依賴。
3.機器產生知識，機器輔助或替代人執行知識。利用新一代信息技術、發現影響生產的隱性問題。這一階段最典型的特點是從IT到DT的轉變，大數據、人工智能、工業互聯網技術成為驅動工業轉型升級的驅動方式。
　　這一階段數據驅動變革成為必然因素，對內注重結果導向，利用數據深度分析和解決問題，對外部供應鏈實現數據賦能，解決供應鏈不確定性難題，實現產業化驅動的供給能力和供給效率變革。
 
以知識價值驅動的制造業轉型模型

　　制造業轉型的本質是獲得持續盈利的能力，現在和將來都賺錢是每一個企業面臨的現實挑戰。在新一代信息技術為基礎，通常包含兩個方向：
　　1.精益生產與智能制造。以有效產出提升（制造效率↑、制造質量↑）、運營費用降低（以確保有效產出為前提的綜合成本↓）、庫存降低（在保證下有效產出和運營費用目標下的成品、在制品和原材庫存↓）三大作業目標為導向，實施數字化、自動化和智能化的制造系統升級，輔以精益管理的業務梳理，以獲得持續盈利能力的提升。
　　2.數字運維與工業互聯網。工業升級依賴于制造系統穩定性和可靠性的保障，而越是自由度高度約束的智能制造系統，這愈加重要。體現在作業指標上稱為可用度提升，表現為MTBF平均故障間隔時間↑，MTTR平均故障修復時間↓。這需要構建與維修業務高度匹配的數字運維系統，以實現更高效的維修和維護作業，同時結合工業互聯網診斷分析能力，提升預測性維修診斷的準確性和比重，實現高效、更經濟和更綠色的工業數字運維能力構建和優化。
　　備注：智能制造與工業互聯網（數字運維），是工業升級的兩個面，對于多數的制造業而言，數字運維是工業轉型的基礎性能力。
 
　　數字運維如何實現縮短平均故障修復時間（MTTR↓）

　　制造業運維首先要關注的是事后故障快速恢復，MTTR是從故障報修到驗證關閉全過程管控為基礎，利用二維碼和人工智能技術的數字運維技術，實現MTTR↓，這包括：
　　1.基于二維碼的快速維修響應系統。生產操作人員通過諸如微信小程序和報修APP實現快速報修→維修任務自主分配責任到人→維修人員掃碼簽到→維修完成并記錄維修過程→報修發起人驗證關閉。
　　2.維修動態監控與人工智能語音播報系統。報修工單、維修人員去向，設備維護和維修狀態通過監控平臺即時展示，對新建工單和延時工單，持續語音播報。實現維修實時管理，便于企業管理層精準調控。