亚马逊云科技智能湖仓架构助力中集集团深耕数字化，打造“灯塔工厂”典范

在数字化转型的道路上，中集集团与亚马逊云科技一直深度合作，走在时代前沿。在过去几年，中集集团大量投资信息化建设，完成了 SAP ERP、MES、CRM、SRM 等核心 IT 系统的建设，提升了生产制造信息化水平，在满足业务运作信息化需求的同时也积累了大量的业务数据。2017 年开始，集团推进两化融合，构建物联网，实时采集数据，这些都为数字化和智能化提升打下了坚实的基础。向数据要效益，实现数据驱动决策成为中集集团的目标。因此，集团引入了以精益生产衍生的 “DPM 数字化绩效管理” 理论，希望找到数字化转型的新抓手，对税前利润指标逐层分解，实现质量、成本、交付关键指标的实时透明化管理。然而，在推进试点企业使用 DPM 数字化绩效管理系统的过程中，也遇到了以下挑战：

• 数据连通性：集团、板块、企业内部应用系统众多，数据散落在各个系统中。应用上数据已经连通，但是分析上存在数据孤岛，需手工收集处理，工作繁琐低效，容易出错。
  
• 数据及时性：大部分的绩效指标以月度为周期，缺乏实时管理，难以及时发现问题进行干预。
  
• 数据准确性：基础数据不够准确，存在异常数据和不合格数据的问题。
  

对于制造企业来说，提升直接生产率和核心竞争力是一件永无止境的事情。中集集团 DPM 项目负责人许青表示：“通过和亚马逊云科技团队的长期合作，双方建立了良好的信任关系，他们为中集带来了领先的数据架构方案，降低了数据系统使用的门槛，赋能了试点企业从‘业务数字化’到 ‘数字业务化’的蜕变。”

中集集团 DPM 数字化绩效管理系统的整体技术架构采用了基于亚马逊云科技智能湖仓架构的 Data Mesh 数据架构而搭建，试点企业拥有独立的数据子湖，通过 Amazon Transit Gateway 与集团的主湖打通，中集集团实现了数据自主可控的同时也满足了灵活扩展的需求。而试点企业的数据子湖采用了先进的亚马逊云科技智能湖仓架构进行实施，该架构涵盖了广泛的亚马逊云科技产品与服务，包括将不同类型、不同来源的海量业务数据汇入到可大规模扩展对象存储的 Amazon S3，在数据湖中发现、抓取、准备数据的无服务器数据集成工具 Amazon Glue，可进行生产任务调度和 DPM API 串接的 Amazon Lambda 以及为集团试点企业各业务岗位提供分析报表，托管式云数据仓库服务 Amazon Redshift。

中集集团基于亚马逊云科技智能湖仓架构的 Data Mesh 数据架构

中集集团智能湖仓子湖架构

此外，中集集团基于 Serverless 企业服务总线 Amazon EventBridge 服务实现事件驱动架构，将 Amazon S3、Amazon Glue、Amazon Lambda 和 DPM API 通过事件驱动串联起来，实现了集团业务上下游的实时联动，打通异构业务系统并建立了数据分析模型。得益于亚马逊云科技提供的免运维服务，中集集团实现了直接生产率、OTD（Order To Delivery）和设备效率的实时可视化，并大幅降低了运行和维护成本。

中集集团充分利用亚马逊云科技云原生服务的优势以及云上低成本存储、无服务器分析工具、人工智能与机器学习等云服务的创新，满足了集团实现扩展性高、弹性足、性能强、成本低的数字化底座需求。

亚马逊云科技智能湖仓架构助力中集集团 DPM 数字化绩效管理系统顺利实施，通过业务人员的精益改善，流程变革，对该系统全方位的管理，实现了该系统运维效率提升 40%，标工降低 8%，交付周期缩短 25%。

中集集团利用亚马逊云科技的智能湖仓架构，打通了 IoT、MES、精益工时、SAP、CLM、OTD、TPM、PLM 等系统，将直接生产率及交付周期、设备效率所需数据抽取汇集在亚马逊云科技数据湖系统中，利用其先进的清洗处理、建模技术，在 DPM 数字化绩效管理系统中实现直接生产率及交付周期、设备效率分层可追溯、实时可视化、数据及时准确，提高了决策的精准性。

通过分层可视化，集团相关业务人员还快速找出了核心问题点，建立标准，改善流程，形成问题的闭环管理，PDCA（Plan-Do-Check-Action）不断优化，促进企业管理更加精细化，KPI 稳步提升。

中集集团 DPM 项目负责人许青表示，“接下来，我们计划对境内的核心成员企业，尤其是示范企业，持续打造数字化绩效管理能力，并将试点企业使用 DPM 数字化绩效管理系统的成功经验更快地复制推广到其他核心成员企业，加速集团向数字化，智能化转型的步伐。”

中集集团是世界知名的物流装备和能源装备供应商，总部位于中国深圳。公司致力于在集装箱、能源化工及食品装备、物流服务、空港设备等业务领域，提供高品质与可信赖的装备和服务。