如今，中國正在加速實現從“制造大國”向“制造強國”的跨越， “中國智造”取得了舉世矚目的成就，這些成就離不開國家政策層面的大力推動，2021年3月，“十四五”規劃和2035年遠景目標綱要提出深入實施制造強國戰略，在此背景下，如何提升核心競爭力，實現高質量發展成為制造業關注的焦點。

數字化技術是推動產業技術變革和優化升級，實現智能制造的重要抓手。工信部《“十四五”智能制造發展規劃》提出，到2025年七成規模以上制造業企業基本實現數字化網絡化。伴隨著云計算、大數據和微服務、容器等云原生技術的應用，制造企業紛紛開啟數字化轉型，數字化技術的應用能夠幫助企業增強企業與上下游合作伙伴之間的數據互聯互通，實現各生產要素、生產環節之間的協同，同時降低對工人的依賴，提高生產效率，但目前制造業數字化尚處于初級階段，企業在轉型過程中也面臨一系列數字化難題。

Dynatrace擁有長期服務制造企業的豐富經驗，針對制造企業實際面臨的問題，提供行之有效的解決方案，從提升IT效率，到支持業務優化，四個方面為IT運維提供支持，幫助制造企業把握數字化轉型的機遇，為業務發展賦能。

1. 全棧式監控，支持制造業主流應用套件

數字化轉型最重要的一點就是挖掘數據的價值，對于制造企業來說，實時采集生產過程中產生的數據，并對這些數據進行監控、分析，將有利于生產決策者做出更加智慧的決策。但是，制造企業中廣泛存在生產管理系統(MES)、設備管理系統(FEMS)、企業資源計劃系統(ERP)等多個系統，并且，在數字化轉型的趨勢下，許多制造企業開始嘗試新的工具和手段，面向用戶端推出APP、小程序等，這些都為數據收集和監控工作帶來巨大挑戰。

Dynatrace作為業內少有的可支持制造業常用的SAP MES、SAP ERP、西門子 MES、Oracle ERP等應用套件的平臺，提供廣泛的監控支持，能夠做到真正的全棧式監控，并且，服務器節點集群技術(cluster)讓Dynatrace軟件智能平臺可支持至少100,000節點，具有同類最佳的可擴展性。

2. 自動化IT運維，擺脫手工依賴

很多傳統制造企業處于簡單運維階段，需要手工干預，對IT人員的依賴度高，效率低且容易出錯，且無法提升用戶體驗，隨著產能不斷增加，技術更新換代，人工運維越來越趕不上數字化智能運維的趨勢，企業需要補足這一短板。

Dynatrace方案架構師高原

Dynatrace方案架構師高原介紹道：“針對這一問題，Dynatrace的OneAgent模塊具備強大的自動化能力，可以實現自動化大規模彈性部署，無需修改任何代碼，自動制定基線，自動更新，無需手工配置、調整，持續自動采集和分析數據，原來依靠人工需要一天才能解決的問題，現在可以實現分鐘級響應，幫助大幅優化流程，讓IT運維人員擺脫重復性工作負擔，在質量和安全性均有所改善的同時，帶來生產力的大幅提升。”

“舉例來說，某制造企業曾投入大量資源自建系統，但由于本身應用系統復雜，需要支持技術種類繁多，人員不穩定等因素，導致整個自建系統周期非常長，應用系統頻頻出錯，嚴重拖慢了業務轉型的進度。選擇了Dynatrace軟件智能平臺后，該企業的IT運維效率得到大幅提升，每月問題故障從之前上千個大幅減少到200個以內，問題解決時間從5到7天降低到平均2個小時，IT的人員可以把100%的精力投入到業務的數字化轉型中，投入到軟件創新，從而通過軟件能力提升業務核心競爭力。”

3. 快速診斷系統問題，保障生產連續性

相比其他行業，疫情給制造業帶來更大的沖擊，企業面臨原材料供應困難、采購庫存大幅下滑、交通運輸受限等種種問題，而停工停產會給企業帶來巨大損失，甚至關乎企業存亡，保證生產連續性成為制造企業在特殊時期的重中之重。同時，中國制造企業還面臨著國內外的激烈競爭，如何保持住競爭優勢是出口制造企業面臨的一大挑戰。

Dynatrace銷售總監陳暢

Dynatrace銷售總監陳暢談到：“Dynatrace利用 AI 驅動的大數據分析進行自動故障檢測、故障根因分析，基于因果關系的人工智能引擎能夠精準查明問題的根本原因及其源頭，并根據真實用戶和業務受到的影響來確定其嚴重程度，最大程度降低平均修復時間。在國內疫情爆發時期，某醫療企業的呼吸機產品供不應求，醫療生產線和應用系統承受巨大壓力，Dynatrace幫助其快速診斷MES系統問題，及時發現設備故障，維護了生產系統的穩定性和可靠性，提高了生產效率，既保障了重要醫療物資的供應，也保障了企業生產經營的穩定。”

4. 數據深挖與洞察，支持業務優化

制造業各個環節中產生大量數據，通過數據對各個環節進行監控，能夠實現質量和產品效益的持續改進，并給企業決策提供參考的依據，然而實際過程中，制造業數字化起步晚，數據利用率低，如何更好地挖掘數據價值，使其幫助到業務，是制造企業的一大痛點。

Dynatrace不僅幫助提升生產環節的數字化水平，還可以深挖數據價值，幫助研發設計等環節的優化，打通生產環節與終端用戶的橋梁，譬如，某電器制造企業借助Dynatrace軟件智能平臺，通過對IOT設備的監控，收集終端用戶數據并進行分析，比如哪些功能用得比較多，哪些配件需要更換頻次高，然后將分析結果反饋給企業，幫助企業更新和改進產品，從而贏得終端用戶的持續認可。

Dynatrace大中華區技術總監 Wilson Lai

Dynatrace大中華區技術總監 Wilson Lai表示：“未來，伴隨著制造業數字化轉型進一步深化，智能工廠、黑燈工廠的建設鋪開，IT運維也會從AIOps向NoOps發展，Dynatrace將以先進的軟件智能、自動化及人工智能輔助技術，幫助制造企業提質增效，提升數字化水平，重構競爭優勢，在數字化浪潮中奮勇爭先。”

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。

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