该文档由亚马逊云科技发布，聚焦制造业数字化转型，探讨生产制造环节的问题、趋势、解决方案及应用成果，旨在为制造业企业提供数字化转型的思路与方法。

1. 制造业生产制造环节的诉求：制造业数字化转型进展缓慢，多数企业处于初步探索阶段。主要障碍包括数据互通困难，工业设备品牌不同、采购时期不同导致通讯协议和硬件接口标准不统一；数据价值释放难，企业重采集轻挖掘，且缺乏从战略全局推进转型的规划。同时，企业应重视运营管理，发挥生态作用进行定制化建设，从顶层战略赋能数字化转型能力 。数据治理是关键，要以主数据管理为起点，做好数据盘点和质量保障，数据与技术创新应用贯穿生产制造各环节，云计算、人工智能等数字技术能推动制造业升级 。

2. 数字化生产制造的转变趋势：制造业正从传统模式向数据驱动和智能分析转变。数智融合赋能制造业价值链，数据作为生产要素，在产品全生命周期中发挥重要作用，可助力创新和辅助决策，数据平台则是数字化转型的坚实底座。融合IT与OT数据、构建工业数据湖是实现创新应用的重要途径，通过物联网采集工业数据，利用数据湖存储和分析数据，再借助机器视觉等创新技术挖掘价值。应用DIKW模型可有效挖掘生产制造数据价值，将原始数据转化为信息、知识，进而形成智慧，为决策提供支持 。

3. 统一工业数据湖的作用及优势：建立统一工业数据湖能打通各业务场景数据壁垒。它可存储多种类型数据，支持不同角色使用多种工具进行分析，借助人工智能和机器学习技术生成见解和洞察。在制造业中，数据湖可打通研发、生产、供应链等场景，在研发类场景中加速产品创新，在生产类场景中实现设备故障诊断、质量检测和优化生产计划排程，在供应链类场景中提升仓储、配送和销售效率 。基于融合数据的实时反馈和分析，能提升企业决策、生产力和质量管理水平。企业可依据实时数据做出科学决策，数据驱动的生产和管理能提高生产力，通过工业数据湖和工业视觉平台可实现主动质量管理，及时干预质量异常 。

4. 亚马逊云科技的解决方案与服务：亚马逊云科技提供多种智能制造关键场景解决方案和服务。工业数据湖解决方案可实现数据的全流程可视化和智能决策；工业视觉解决方案能将实物资产转化为智能资产，应用于多个场景；时序数据分析解决方案可处理多协议数据，实现预测性维护等功能。此外，亚马逊云科技还为工业制造客户专门构建了一系列服务，并借助全球业务体系赋能制造业客户。其具备广泛而深入的云服务、成熟丰富的客户实践、覆盖全球的基础设施、引领行业的安全合规以及值得信赖的合作伙伴等优势 。

5. 亚马逊云科技的应用成果：亚马逊云科技的智能制造解决方案在全球众多企业成功应用。如泉峰集团借助其数据服务实现异构多源数据集成分析；施耐德电气构建AI工业视觉检测平台，降低误检率和漏检率；智邦科技打造云端智慧监控系统优化能源调度；Invista借助工业数据湖减少计划外停机并节省存储成本；Mueller Water Products提高泄漏监测性能，为客户节省成本 。